cond-mat.mtrl-sci

3D Imaging of directional multi-scale cellulose nanostructures through multi-directional dark-field neutron tomography

Diese Studie demonstriert den Einsatz der multidirektionalen Dunkelfeld-Neutrontomographie als zerstörungsfreies, multiskaliges Bildgebungsverfahren zur Visualisierung der 3D-hierarchischen Nanoarchitektur und der anisotropen Orientierung von Cellulose-Nanofibrillen in Feststoffschäumen, wodurch die Strahlenschädigungen und Längenskala-Beschränkungen konventioneller Röntgen- und Elektronen-basierter Methoden überwunden werden.

A Wide Optical-Gap in Fully $sp^3$-Like Hydrogenated Monolayer Graphene

Diese Studie berichtet über eine umfassende spektroskopische Charakterisierung von hochgradig hydriertem Monolagen-Graphen auf Nickelgittern, wobei nachgewiesen wird, dass eine vollständige $sp^3$-ähnliche Hydrierung eine breite optische Bandlücke von etwa 6,3 eV und ein ausgeprägtes $\pi$-Plasmonen-Quenching induziert, während teilweise hydrierte Proben gemischte Morphologien und eine reduzierte $sp^3$-Sättigung aufweisen.

Semi-empirical Pseudopotential Method for Monolayer Transition Metal Dichalcogenides

Diese Arbeit präsentiert eine recheneffiziente, semiempirische Pseudopotentialmethode, die mit minimalen Parametern an Ergebnisse der Dichtefunktionaltheorie angepasst wurde und die Bandstrukturen sowie Blochzustände von einlagigen und zweilagigen Übergangsmetall-Dichalkogeniden präzise berechnet.

Odd elasticity in disordered chiral active materials

Dieses Paper schlägt ein minimales mikropolares Modell vor, um zu demonstrieren, dass ungerade Elastizität natürlich als nichtlinearer Effekt interner Partikelrotationen in ungeordneten chiralen aktiven Materialien entsteht, wobei neue dynamisch instabile Regionen und die Ausbreitung von Volumenwellen aufgetrieben durch ungerade Festkörper-Fluid-Kopplung offengelegt werden.

Disorder-driven Weyl-Kondo Semimetal Phase in WTe$_2$

Ab Initio Free Energy Surfaces for Coupled Ion-Electron Transfer

Diese Arbeit präsentiert ein aus ersten Prinzipien abgeleitetes Framework, das die Marcus-Theorie erweitert, um zweidimensionale Freie-Energie-Flächen für gekoppelten Ion-Elektronen-Transfer (CIET) zu konstruieren, indem diabatische Kernkonfigurationen auf Grenzflächenanisotropie bedingt werden, wodurch aufgezeigt wird, dass die Kinetik der CO2-Reduktion an Goldelektroden durch Sattelpunktbarrieren bestimmt wird, die sich signifikant von traditionellen eindimensionalen Behandlungen unterscheiden.

Review of the tight-binding method applicable to the properties of moiré superlattices

Dieser Review bietet einen umfassenden theoretischen und praktischen Leitfaden zu atomistischen Tight-Binding-Methoden und numerischen Techniken zur Modellierung der elektronischen, Transport- und optischen Eigenschaften verschiedener Moiré-Supergitter, während er gleichzeitig deren Verbindung zu effektiven Niedrigenergie-Kontinuumsmodellen klärt.

Sensitivity increase of 3D printed, self-sensing, carbon fibers structures with conductive filament matrix due to flexural loading

Diese Arbeit zeigt auf, dass die Sensitivität von 3D-gedruckten, kontinuierlichen kohlenstofffaserverstärkten selbstsensorischen Strukturen durch Vorspannung mittels kompressiver Biegebelastungen signifikant und irreversibel gesteigert werden kann, während die Koextrusion einer leitfähigen Filamentmatrix deren elektrische Zuverlässigkeit und Rauschleistung verbessert.

PFT: Phonon Fine-tuning for Machine Learned Interatomic Potentials

Dieses Paper führt Phonon Fine-tuning (PFT) ein, eine skalierbare Methode, die maschinell gelernte interatomare Potentiale direkt mit aus der DFT abgeleiteten Kraftkonstanten überwacht, um die Genauigkeit von Schwingungs- und thermischen Eigenschaften durch die Korrektur von Krümmungsfehlern in der Potenzialenergiefläche signifikant zu verbessern.

From Evaluation to Design: Using Potential Energy Surface Smoothness Metrics to Guide Machine Learning Interatomic Potential Architectures

Dieses Paper führt den Bond Smoothness Characterization Test (BSCT) ein, eine recheneffiziente Metrik, die potenzielle Nicht-Glattheit der Energieoberfläche detektiert, um sowohl maschinelle Lern-Interatomar-Potentiale zu validieren als auch iterative architektonische Verbesserungen zu leiten, was zu Modellen führt, die niedrige Regressionsfehler erreichen und gleichzeitig stabile Molekulardynamik-Simulationen gewährleisten.