层间粘合对石墨烯接触物的超滑的影响:机器学习潜力研究
Penghua Ying1, Amir Natan2, Oded Hod1
1Department of Physical Chemistry, School of Chemistry, The Raymond and Beverly Sackler Faculty of Exact Sciences and The Sackler Center for Computational Molecular and Materials Science, Tel Aviv University, Tel Aviv 6997801, Israel.
ACS nano
|March 28, 2024
概括
表面缺陷显著增加了不相称的石墨烯接口中的摩擦,这是由于层间的粘合,可能会破坏超度. 这项研究引入了对缺陷石墨烯模拟的机器学习潜力.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 部落学 (tribology) 是一个学科.
- 计算物理 计算物理
背景情况:
- 在分层材料中超滑滑动对表面缺陷敏感.
- 原子论的理解受到计算成本和缺少准确的经典力场对有缺陷的系统的阻碍.
研究的目的:
- 开发一种可靠的计算方法来研究有缺陷的分层材料.
- 为了研究层间粘合对双层石墨烯摩擦的影响.
主要方法:
- 使用图形神经网络开发了一个机器学习潜力 (MLP).
- 训练了MLP对密度函数理论计算与代配置空间探索.
- 在对齐和不相称的双层石墨烯接口中模拟摩擦.
主要成果:
- 层间粘合轻微影响对齐的石墨烯接口.
- 在不相称的石墨烯接口中,由于层间粘合,摩擦系数显著增加.
- 超级滑系统几乎失去了缺陷的不相称的接口.
结论:
- 机器学习潜力为模拟有缺陷的分层材料提供了一种有效的方法.
- 层间粘合是影响不相称石墨烯超度的关键因素.
- 开发的方法可适应其他有缺陷的分层材料系统.
