Influence of planar defects on the mechanical behaviors of spherical metallic nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In present study, we adopt molecular dynamics simulations to investigate the influences of typical planar defects, including twin boundaries (TBs), stacking faults (SFs) and grain boundaries (GBs), on the mechanical properties of fcc copper nanoparticles. Groups of nanoparticle samples, including defect-free single crystal and those with specific defects, are examined for elastic modulus, yield strength, and deformation mechanisms. Detailed results reveal that the elastic behavior of nanoparticles can be well described by a modified theoretical model regardless the type of defects. While the planar defects have negligible influence on the elastic modulus, they significantly enhance the yield strength of nanoparticles. Notably, nanoparticles containing fivefold TBs exhibit the highest yield stress, i.e. ∼17.0 GPa, even surpassing that of the defect-free counterparts, i.e. ∼10.0 GP. Analysis of atomic deformation unravels that the distinct yielding behaviors are attributed to the activation of different slip systems and the nucleation of dislocations at specific preferential sites. These findings highlight the potential of fabricating planar defects to tailor the mechanical properties of metallic nanoparticles for targeted applications in nanotechnology and materials science.
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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 ».