2794 papers
De categorie Materiaalwetenschappen op Gist.Science duikt in de fascinerende wereld van de fysica van gecondenseerde materie, waar onderzoekers nieuwe materialen ontdekken en hun unieke eigenschappen bestuderen. Van supergeleiders tot slimme polymeren, dit vakgebied vormt de basis voor innovaties die onze dagelijkse technologie en toekomstige industrieën vormgeven. Onze missie is om deze complexe wetenschap toegankelijk te maken voor iedereen, van studenten tot professionals buiten de directe onderzoekswereld.
Elke nieuwe preprint in dit domein wordt rechtstreeks vanuit arXiv gehaald en zorgvuldig verwerkt door ons team. We bieden niet alleen gedetailleerde technische samenvattingen voor experts, maar ook heldere, alledaagse uitleg die de kern van het onderzoek duidelijk maakt zonder jargon. Zo blijft u up-to-date met de snelste ontwikkelingen zonder verdwaald te raken in formules.
Hieronder vindt u de meest recente publicaties uit de categorie Materiaalwetenschappen, direct uitgewerkt en samengevat voor uw gemak.
Dit artikel combineert dichtheidsfunctionaaltheorie en het bindingsvalentiemodel om een efficiënte methode te ontwikkelen voor het schatten van de migratiebarrières van zuurstofvacatures in rutiel-achtige overgangsmetaaloxiden op basis van de covalente en ionaire bijdragen aan de bindingssterkte.
Dit artikel introduceert de -PBE-functie, een niet-empirische, baanvrije meta-GGA die de volledige dichtheids-Hessiaan gebruikt om onderscheid te maken tussen atomaire en gebonden toestanden, en demonstreert de haalbaarheid van een zelfconsistente implementatie binnen de PAW-methode ondanks uitdagingen bij het voorspellen van roostervoorwaarden.
Dit perspectiefartikel bespreekt hoe topologische defecten, die traditioneel voor kristallijne materialen werden gebruikt, nu ook als fundamenteel raamwerk dienen om de mechanische eigenschappen en complexe dynamiek van amorfe vaste stoffen te verklaren, terwijl het tevens open vragen en toekomstige onderzoeksrichtingen belicht.
Dit onderzoek gebruikt geavanceerde quantum Monte Carlo-simulaties om aan te tonen dat het verankeren van calciumatomen in koolstofnanobuizen en boordopeerd grafiet de waterstofopslagcapaciteit verbetert en de bindingsenergie binnen het ideale bereik brengt, terwijl het bovendien betrouwbare referentiewaarden biedt voor de ontwikkeling van nieuwe opslagmaterialen.
Deze studie introduceert een machine learning Hamiltoniaan-methode die, getraind op kleine supercellen, schaalbare en nauwkeurige defectberekeningen in grootschalige systemen zoals amorfe SiO₂ mogelijk maakt door systematische energiefouten te elimineren en afwijkingen van DFT onder de 50 meV te houden.
Deze studie presenteert Pd-Nb2O5/koolstof nanocomposieten die, dankzij synergistische metaal-oxide interacties en foto-activering, de kinetiek van ethanol-elektro-oxidatie en de CO-tolerantie in alkalische media aanzienlijk verbeteren.
Dit onderzoek toont aan dat het gebruik van Fe3O4 nano-octahedra en SnO2 nanorods als modificatoren voor katalysatoren met een lage palladium-belading de ethanoloxidatie in alkalische brandstofcellen aanzienlijk verbetert, waarbij de PdFe3O4/C-katalysator de hoogste massactiviteit en vermogensdichtheid bereikt dankzij een bifunctioneel mechanisme en sterke metaal-oxide-interacties.
Deze studie presenteert een kwantitatieve methode op basis van vermogensafhankelijke fotoluminescentie en de Saha-vergelijking om het aandeel vrije ladingsdragers in 2D-perovskieten nauwkeurig te bepalen, waardoor de aard van optisch aangeslagen toestanden ook bij intermediaire excitonbindingsenergieën betrouwbaar kan worden geanalyseerd.
Deze studie identificeert de kristalstelsels die precies vier dubbel-Weyl-punten toelaten, stelt het koolstofallotroop THRLN-C voor als ideaal materiaal om deze te realiseren, en beschrijft de door rek geïnduceerde topologische faseovergangen die deze toestand beïnvloeden.
Dit artikel presenteert een verbeterde implementatie van benaderde volledige massamatrix-inversiemethoden (FMPM(k)) voor de Material Point Method, die conflicten met andere MPM-functies oplost en inzicht biedt in stabiliteit en rekenefficiëntie bij hogere orde.