Zavisimost' chastoty kolebaniy grafenovogo lista ot sootnosheniya ego storon i kolichestva defektov vakansionnogo tipa

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Методом молекулярной динамики исследовано колебательное поведение однослойного графенового листа. Получена зависимость частоты колебаний графенового листа от его размеров и концентрации дефектов вакансионного типа. Определено, что зависимость типа колебательной моды и их количества от соотношения сторон графенового листа сильно отличается для больших и малых образцов. Показано, что в узких графеновых листах (нанолентах) появляется рябь (“ripples”), приводящая к снижению частоты колебаний. В случае нанолент с соотношением сторон x/y ≈ 3.5 и более, влияние ряби становится существенным и приводит не только к снижению частоты колебаний, но и к исчезновению основных колебательных мод.

About the authors

A. A Zeytun

Email: ahmatov.z@bk.ru

A. A Zarif

References

  1. K. S. Novoselov, A. K. Geim, S. V. Morozov, D. Jiang, Y. Zhang, S. V. Dubonos, I. V. Grigorieva, and A. A. Firsov, Science 306, 666 (2004).
  2. R. Wang, X. Ren, Z. Yan, L. J. Jiang, W. E. I. Sha, and G. C. Shan, Front. Phys. 14, 13603 (2019).
  3. A. V. Rozhkov, A.O. Sboychakov, A.L. Rakhmanov, and F. Nori, Phys. Rep. 648, 1 (2016).
  4. J. Hu, Y. Han, X. Chi, G. Ji. Omar, M. Ezzi, J. Gou, X. Yu, R. Andrivo, K. Watanable, T. Taniguchi, A. Wee, Z. Qiao, and A. Ariando, Adv. Mater. 36, 2305763 (2024).
  5. M. Jugovac, I. Cojocariu, V. Feyer, S. Blugel, G. Bihlmayer, and P. Perna, Carbon 230, 119666 (2024).
  6. H. Yang, S. O. Valenzuela, M. Chshiev and et al. (Collaboration), Nature 606, 663 (2022).
  7. Z. A. Akhmatov, Carbon 230, 119571 (2024).
  8. S. Chen, W. Wang, X. Zhang, and X. Wang, Batteries 10, 1 (2024).
  9. A. K. Geim, Science 324, 1530 (2009).
  10. A. H. Castro Neto, F. Guinea, N. M. R. Peres, K. S. Novoselov, and A. K. Geim, Rev. Mod. Phys. 81, 109 (2009).
  11. B. Arash, J. W. Jiang, and T. Rabczuk, Appl. Phys. Rev. 2, 1 (2015).
  12. F. Ebrahami, R. Selvamani, and M. Mahaveer Sree Jayan, Eur. Phys. J. Plus 136, 1 (2021).
  13. X. Pu, A. Palermo, and A. Marzani, Int. J. Eng. Sci. 168, 103547 (2021).
  14. R. W. Jiang, Z. B. Shen, and G. J. Tang, Acta Mech. 227, 2899 (2016).
  15. J. S. Bunch, A. M. V. D. Zande, S. S. Verbridge, I. W. Frank, D. N. Tanenbaum, J. M. Parpia, H. G. Craighead, and P. L. McEuen, Science 315, 490 (2007).
  16. G. Naumis, S. Barraza-Lopez, M. Oliva-Leyva, and H. Terrones, Rep. Prog. Phys. 80, 1 (2017).
  17. S. Stankovich, D. A. Dikin, G. H. B. Dommett, K. M. Kohlhaas, E. A. Stach, R. D. Piner, S. T. Nguyen, and R. S. Ruoff, Nature 442, 282 (2006).
  18. Z. Zhang, L. Lan, Y. Wang, and C. Wang, Physica E: Low-dimensional Systems and Nanostructures 114, 113580 (2019).
  19. R. Nazemnezhad, M. Zare, S. Hosseini-Hashemi, H. Shokrollahi, Superlattices and Microstructures 98, 228 (2016).
  20. G. van Lier, C. van Alsenoy, V. van Doren, and P. Geerlings, Chem. Phys. Lett. 326, 181 (2000).
  21. F. Scarpa, S. Adhikari, and A. Srikantha Phani, Nanotechnology 20, 065709 (2009).
  22. M. Sadeghi and R. Naghdabadi, Nanotechnology 21, 105705 (2010).
  23. S. S. Gupta and R. C. Batra, J. Comput. Theor. Nanosci. 7, 2151 (2010).
  24. M. Neek-Amal and F. M. Peeters, Phys. Rev. B 81, 235437 (2010).
  25. A. Hemmasizadeh, M. Mahzoon, E. Hadi, and R. Khandan, Thin Solid Films 516, 7636 (2008).
  26. X. Q. He, S. Kitipornchai, and K. M. Liew, Nanotechnology 16, 2086 (2005).
  27. B. Sajadi, S. Wahls, Sv. Hemert, P. Belardinelli, P. G. Steeneken, and F. Alijani, J. Mech. Phys. Solids 122, 161 (2019).
  28. L. Chu, J. Shi, and E. Cursi, Nanomaterials 8, 1 (2018).
  29. A. P. Thompson, H. M. Aktulga, R. Berger, D. S. Bolintineanu, and W. M. Brown, Comput. Phys. Commun. 271, 108171 (2022).
  30. X. W. Zhou, D.K. Ward, and M. E. Foster, J. Comput. Chem. 36, 1719 (2015).
  31. W. G. Hoover, Phys. Rev. A 31, 1695 (1985).
  32. D. W. Brenner, O. A. Shenderova, J. A. Harrison, S. J. Stuart, B. Ni, and S. B. Sinnott, J. Phys.: Condens. Matter. 14, 783 (2002).
  33. J. Tersoff, Phys. Rev. B 37, 6991 (1988).
  34. S. A. Etesami and E. Asadi, J. Phys. Chem. Solids 112, 61 (2018).
  35. S. Deng and V. Berry, Mater. Today 19, 4 (2016).
  36. P. Xu, M. Neek-Amal, S. D. Barber, J. K. Schoelz, M. L. Ackerman, and P. M. Thibado, Nat. Commun. 5, 3720 (2014).
  37. L. Rumeng, W. Lifeng, and J. Jingnong, Mater. Res. Express 3, 095601 (2016).
  38. M. Shariati, S. Souq, and B. Azizi, Int. J. Mech. Sci. 228, 107471 (2022).
  39. J. Awrejcewicz, G. Kudra, and O. Mazur, Nonlinear Dyn. 105, 2173 (2021).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Российская академия наук

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».