Pattern formation, structure and functionalities of wrinkled liquid crystal surfaces: A soft matter biomimicry platform
Notice bibliographique
Résumé
This review presents an integrated theoretical and computational characterization and analysis of surface pattern formation in chiral and achiral liquid crystal self-assembly and the mechanical/optical/tribological/tissue engineering surface functionalities that emerge from various wrinkling processes. Strategies to target surface patterns include linear, non-linear, multidirectional and multiscale wrinkling phenomena. The focus of the review is to show the unique surface structure-functionalities that emerge from anisotropic liquid crystal soft matter, eliminating or reducing the need of aggressive solvents, extreme pressure/temperature conditions, erosion and other surface morphing approaches. The surface pattern formation theoretical-modelling- computational results are then connected and validated with actual biological surfaces that are considered solid liquid crystal analogues, such as exocuticles of insects, fish scales, and flowers. A unique feature of the in silico surface pattern formation platform used throughout this review is the generalized liquid crystal shape equation that includes surface anchoring elasticity, membrane elasticity, and stress loads from liquid crystals orientation gradients. Clear characterization of surface shapes, curvatures, roughness, that are behind surface functionalities are introduced and applied to strengthen validation of predictions with actual nature’s surfaces. Wrinkling scaling laws, and the dependence of material properties on morphing mechanisms are elucidated. The predictions capture very well the two-scale wrinkling patterns in tulips, wrinkling gradients that display water sensor capabilities, egg carton shapes in rose petals and their potential for cell alignment, and the ability to create surface roughness with targeted kurtosis and skewness to control and optimize friction and tribological functionalities. The results are summarized in terms of surface geometry (open or closed) mechanisms and phenomena (anchoring, membrane elasticity), material properties (anchoring coefficients, membrane bending modulus, Frank elasticity), wrinkling scales and scaling laws (amplitude, wave-lengths, skewness, kurtosis) and functionalities (optical iridescence, friction, wettability, structural color, curvature-driven cell alignment and differentiation). Taken together, the range of surface geometries and surface functionalities captured by the liquid crystal biomimetic in silico platform provides a foundation for future experimental green manufacturing pathways based on anisotropic soft matter.
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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) | 0,001 | 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 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 ».