Strong tribo-piezoelectric effect in bilayer indium nitride (InN)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The high electronegativity between the atoms of two-dimensional (2D) group-III nitrides makes them attractive to demonstrating a strong out-of-plane piezo-electricity effect. Energy harvesting devices can be predicted by cultivating such salient piezoelectric features. This work explores the tribo-piezoelectric properties of 2D-indium nitride (InN) as a promising candidate in nanogenerator applications by means of first-principles calculations. In-plane interlayer sliding between two InN monolayers leads to a noticeable rise of vertical piezoelectricity. The vertical resistance between the InN bilayer renders tribological energy by the sliding effect. During the vertical sliding, a shear strength of 6.6–9.7 GPa is observed between the monolayers. The structure can be used as a tribo-piezoelectric transducer to extract force and stress from the generated out-of-plane tribo-piezoelectric energy. The A–A stacking of the bilayer InN elucidates the highest out-of-plane piezoelectricity. Any decrease in the interlayer distance between the monolayers improves the out-of-plane polarization and thus, increases the inductive voltage generation. Vertical compression of bilayer InN produces an inductive voltage in the range of 0.146–0.196 V. Utilizing such a phenomenon, an InN-based bilayer compression-sliding nanogenerator is proposed, which can tune the generated tribo-piezoelectric energy by compressing the interlayer distance between the InN monolayers. The considered model can render a maximum output power density of ~ 73 mWcm−2 upon vertical sliding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».