Complex Nanowrinkling in Chiral Liquid Crystal Surfaces: From Shaping Mechanisms to Geometric Statistics
Notice bibliographique
Résumé
Surface wrinkling is closely linked to a significant number of surface functionalities such as wetting, structural colour, tribology, frictions, biological growth and more. Given its ubiquity in nature's surfaces and that most material formation processes are driven by self-assembly and self-organization and many are formed by fibrous composites or analogues of liquid crystals, in this work, we extend our previous theory and modeling work on in silico biomimicking nanowrinkling using chiral liquid crystal surface physics by including higher-order anisotropic surface tension nonlinearities. The modeling is based on a compact liquid crystal shape equation containing anisotropic capillary pressures, whose solution predicts a superposition of uniaxial, equibiaxial and biaxial egg carton surfaces with amplitudes dictated by material anchoring energy parameters and by the symmetry of the liquid crystal orientation field. The numerical solutions are validated by analytical solutions. The blending and interaction of egg carton surfaces create surface reliefs whose amplitudes depend on the highest nonlinearity and whose morphology depends on the anchoring coefficient ratio. Targeting specific wrinkling patterns is realized by selecting trajectories on an appropriate parametric space. Finally, given its importance in surface functionalities and applications, the geometric statistics of the patterns up to the fourth order are characterized and connected to the parametric anchoring energy space. We show how to minimize and/or maximize skewness and kurtosis by specific changes in the surface energy anisotropy. Taken together, this paper presents a theory and simulation platform for the design of nano-wrinkled surfaces with targeted surface roughness metrics generated by internal capillary pressures, of interest in the development of biomimetic multifunctional surfaces.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».