Analyzing the Mechanism of Zinc Oxide Nanowires Bending and Bundling Induced by Electron Beam under Scanning Electron Microscope Using Numerical and Simulation Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The bending effect of self-catalyst zinc oxide nanowires on a photoconducting behavior has been investigated by in-situ scanning electron microscope method and interpreted by analytical modeling. Zinc oxide NWs tend to incline due to geometric instability and because of the piezoelectric properties, which was confirmed by scanning electron microscope images. A cantilever bending model adequately describes the bending and bundling events, which are linked to the electrostatic interaction between nanowires. The light absorption of zinc oxide nanowires in the visible and near infrared bands has been modelled using the finite difference time domain method. The influence of the density of nanowires (25%, 50%, 75%) and the integration of plasmonic nanoparticles distributed on the seed layer (with varied radii) on the light absorption of zinc oxide nanowires was studied using simulation analysis. We have shown that the geometry of zinc oxide nanowires in terms of length, separation distance, and surface charge density affects the process of zinc oxide nanowires bending and bundling and that absorption will be maximized by integrating Au plasmonic nanoparticles with a radius of 10 nm.
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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 ».