二硫化钼

本文探讨了二硫化钼与石墨烯在纳米电子学中的应用。二硫化钼因其可通过化学处理获得单层结构及拥有带隙等特性,在半导体器件方面展现出潜力。尽管其厚度较石墨烯为厚,但单层二硫化钼在载流子迁移率和带隙方面表现出独特的优势。

上午到现在搜了一下2014年SCI库中关于二硫化钼的文章,发现今年的文章还是不少的。

其实二硫化钼最大的优势就是在于通过一些化学处理的方法,可以获得单层的二硫化钼,这和石墨烯的性质很相似。

其的厚度是6.5A,石墨烯0.034A,厚度上还是厚了很多。

但是其最大的优势在于其由带隙,而石墨烯没有,但是石墨烯可以通过一些方法得到一些很小的带隙,然而这样会大大降低石墨烯的载流子迁移率(mobility)。

石墨烯理论上最大的载流子迁移率可以达到120000cm2V-1S-1,通过一些方法加入带隙后,发现载流子迁移率降低至可怜的200.

为什么采用二硫化钼呢?

被SCI库引877的paper(B. Radisavljevc,A.Radenovic, J. Brivio, et al. Single-layerMoS2 transistors.Nature nanotechnology,2011,6: 147-150.)说明了这一点:OurMoS2 monolayer has similar mobility but a higher bandgap thangraphene nanoribbons, and a smaller thickness than the thinnest silicon films fabricated to date.


                                         Characterizationof MoS2 monolayer transistors.


内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
### 使用 VASP 对二硫化钼 (MoS2) 进行材料建模和模拟 #### 准备工作环境 为了使用 VASP 软件包进行 MoS2 材料建模,需先设置好计算环境并安装必要的软件工具。这通常包括配置 Linux 或 Unix 类操作系统、安装 Fortran 编译器以及 MPI 库。 #### 构建初始结构文件 构建 MoS2 结构时,可以从 Materials Studio 导入基本单元格[^3]。对于更精确的研究,建议手动调整层间距至约 3 Å 左右以反映真实的范德瓦尔斯相互作用距离。完成结构调整后,导出 POSCAR 文件作为 VASP 输入的一部分。 ```bash # 将Materials Studio中的结构保存为POSCAR格式 vasp_export.py structure.msi poscar.vasp ``` #### 设置输入参数 创建 INCAR 文件来定义物理性质和其他控制选项: - `PREC = Accurate` 提高精度 - `ISMEAR = -5; SIGMA = 0.01` 表示采用 Gaussian 占据数分布方式处理部分占据态 - `IBRION = 2; ISIF = 3; NSW = 99` 启用离子弛豫算法直至收敛 - `EDIFF = 1E-8; EDIFFG = -0.01` 设定能量变化阈值用于判断自洽场迭代是否结束及几何优化标准 编写 KPOINTS 文件指定 k-point 网格密度;对于二维材料如 MoS2 推荐至少使用 \(4 \times 4\) 的 Monkhorst-Pack 方案。 #### 执行 DFT 计算 通过提交批处理作业脚本启动 VASP 并监控进度日志输出。确保分配足够的内存资源给每项任务,并考虑利用高性能集群的优势加速运算过程。 ```bash #!/bin/bash #SBATCH --job-name=MoS2_VASP #SBATCH --output=output_%j.log #SBATCH --error=error_%j.err #SBATCH --ntasks-per-node=16 mpirun vasp_std > stdout.txt ``` #### 数据分析与可视化 完成后可借助第三方应用程序比如VESTA查看最终得到的晶体结构图像及其电子特性数据。
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