CDI-Type I: Collaborative Research: Cyber Enabled Engineering of Particle Based Materials and Devices using Energy Landscapes
CDI-I 型:协作研究:利用能源景观对基于粒子的材料和设备进行网络工程
基本信息
- 批准号:0835532
- 负责人:
- 金额:$ 24.79万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Continuing Grant
- 财政年份:2008
- 资助国家:美国
- 起止时间:2008-09-15 至 2012-08-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
The self- and directed- assembly of colloidal (nano- to micro- scale) particles into structures within materials and devices is an emerging paradigm with wide-ranging technological impact. However, the ability to create a target structure with an acceptably small level of defects is still lacking; systems too easily become dynamically arrested in undesired disordered, or defect-rich, states. Our research will synergistically combine recent advances in digital microscopic imaging techniques and free energy calculation methods to address this problem. Emerging microscopic imaging tools, including techniques such as confocal and total internal reflectance, provide unprecedented high-resolution, real-time, three-dimensional visualizations of colloidal assembly processes. The key is to mine the tremendous amount of digital data produced in these experiments to identify successful pathways to particle assembly. Theoreticians have traditionally approached such problems using the energy landscape (EL) paradigm, wherein one maps data from the high-dimensional configuration space (of order N, the number of particles in the system) to an EL in a low-dimensional set of key descriptors. This EL is the quantity of direct relevance to engineering of the process of interest; it contains the information (peaks, valleys, saddles) to quantify the equilibrium states and transition rates between them. In this research we will (1) develop a close coupling methodology between digital optical microscopy experiments and particle-based simulation to compare measured and predicted ELs, and (2) use the resulting ELs to engineer (design, control, optimize) two applications: the self-assembly of photonic crystals and operation of electronic nanowire devices.Particles with sizes on the order of nanometers to micrometers immersed in fluid, commonly called colloids, can serve as the building blocks of interesting new products. Examples include photonic band gap materials (e.g. for computers that operate with light instead of electrons) and dynamically reconfigurable nanowires (e.g. for tunable RF devices). Under certain conditions the colloidal particles will spontaneously assemble into such useful materials, or they can be induced to do so through the application of external stimuli such as electric fields or temperature gradients. However, the pathways to creating desired structures with acceptably low levels of defects are not well understood. This research employs a combination of modern digital imaging techniques and theoretical tools from the field of statistical mechanics to measure, quantify, and control the assembly process. We will develop knowledge of engineered pathways to low-defect structured particulate materials that can be systematically implemented in the manufacturing processes of the future. Furthermore, we will use the rich visual data generated in experiments (e.g. images, videos), simulations (e.g. renderings, animations), and analyses (e.g. dynamic, multi-dimensional plots) to provide intuitive educational experiences for students at all levels (K-postgraduate) and in outreach programs to the general public.
将胶体(纳米到微米级)颗粒自组装和定向组装到材料和设备内的结构中是一种具有广泛技术影响的新兴范例。 然而,仍然缺乏创建具有可接受的小缺陷水平的目标结构的能力;系统很容易陷入不受欢迎的无序或缺陷丰富的状态。 我们的研究将协同结合数字显微成像技术和自由能计算方法的最新进展来解决这个问题。 新兴的显微成像工具,包括共焦和全内反射等技术,为胶体组装过程提供了前所未有的高分辨率、实时、三维可视化。 关键是挖掘这些实验中产生的大量数字数据,以确定粒子组装的成功途径。 传统上,理论家们使用能量景观 (EL) 范式来解决此类问题,其中将数据从高维构型空间(N 阶,系统中的粒子数量)映射到一组低维关键值中的 EL。描述符。该 EL 是与感兴趣过程的工程直接相关的量;它包含用于量化平衡状态和它们之间的转换率的信息(峰、谷、鞍)。 在这项研究中,我们将 (1) 开发数字光学显微镜实验和基于粒子的模拟之间的紧密耦合方法,以比较测量的 EL 和预测的 EL,以及 (2) 使用所得的 EL 来设计(设计、控制、优化)两个应用:光子晶体的自组装和电子纳米线器件的操作。浸入流体中的尺寸为纳米到微米量级的颗粒(通常称为胶体)可以作为有趣的新产品的构建块。 例子包括光子带隙材料(例如,用于使用光而不是电子运行的计算机)和动态可重构纳米线(例如,用于可调谐射频设备)。 在某些条件下,胶体颗粒将自发地组装成此类有用的材料,或者可以通过施加外部刺激(例如电场或温度梯度)来诱导它们这样做。 然而,创建具有可接受的低缺陷水平的所需结构的途径尚不清楚。 这项研究结合了现代数字成像技术和统计力学领域的理论工具来测量、量化和控制装配过程。 我们将开发低缺陷结构化颗粒材料的工程途径知识,这些知识可以在未来的制造过程中系统地实施。 此外,我们将利用实验(例如图像、视频)、模拟(例如渲染、动画)和分析(例如动态、多维绘图)中生成的丰富视觉数据为各个级别的学生提供直观的教育体验(K -研究生)和面向公众的外展计划。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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