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Enregistrement W4212948627 · doi:10.32393/csme.2020.57

3D Hierarchical Lattice Ferroelectric Metamaterials

2020· article· en· W4212948627 sur OpenAlexaff
Jiahao Shi, Hamid Akbarzadeh

Notice bibliographique

RevueProgress in Canadian Mechanical Engineering. Volume 3 · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDielectric materials and actuators
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetamaterialFerroelectricityLattice (music)Materials scienceComputer scienceCondensed matter physicsOptoelectronicsPhysicsDielectricAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hierarchical cellular materials are ubiquitous in nature and lead many extraordinary mechanical properties, such as ultralight, ultrastiff, and high toughness. In this study, we introduce three families of 3D hierarchical lattice metamaterials, i.e., cubic, octahedron, and hybrid families, made out of ferroelectric materials. Multiscale asymptotic homogenization (MAH) is introduced for predicting the effective thermo-electro-mechanical properties of hierarchical ferroelectric metamaterials. The effect of hierarchy order, lattice topology (including aspect ratio) and relative density on piezoelectric and pyroelectric figures of merit, which assess the multifunctional performance of ferroelectric metamaterials when used as sensors and energy harvesters, is explored. Although 1 st -order lattice ferroelectric metamaterials remarkably improve the piezoelectric and pyroelectric figures of merit compared to fully-solid ferroelectric materials, increasing hierarchy order can further improve these figures of merit. Hybrid hierarchical lattice ferroelectric metamaterials show improved piezoelectric and pyroelectric properties that are not achievable by their fractal-like counterparts. For example, compared to the 1 st -order BCC ferroelectric metamaterials with an FOM33 of more than 50 times higher than bulk ferroelectric materials, FOM33 of the 2 nd -order octet-truss/BCC hierarchical metamaterials can be improved by 50.7%; this improvement is 43.8% and 43.2% for 2 nd -order BCC and 2 nd -order octet-truss self-similar hierarchical metamaterials, respectively. Finally, scaling relationships for predicting the thermo-electro-mechanical properties of lattice hierarchical ferroelectric metamaterials, covering the whole range of relative densities, are proposed. The study highlights the potential applications of bioinspired hierarchical structures, with integrated mechanical, piezoelectric, and pyroelectric properties, as hydrophone, pressure and temperature sensors, and energy harvesters.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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