bn掺杂单壁碳纳米管吸附性能第一性原理研究

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1、摘要随麓碳续拳警(然器)增强金簇薹复合糟糕《麓髓s)礴究戆深入，裁建掺杂、涂敷、电镀等方法对鼎Ts进行淑性以改善复合材料界面的研究备受瞩舀。在本论文中，采用基于密度泛函理论的第一性原理方法研究了掺杂硼(B)、氮(N)和硼氮(硅，N)莛掺杂对单壁开心瓣扶手椅型和锯齿型两种碳缱米管(铡瓠>对金羁镁(鼙g)、簧(轰熏)魏摹器予霸暴子蓑黪啜辫楚影羲，分褫了薮辫燕鬻、结合能、电子结构。此外把石墨烯片近似的看为大直径cNTs的外壁，模拟了箕金属原予吸附和掺杂B(N)的效戍。计冀结果表翳金蕊瞻暴子袭C鼹s辩壁表现失极弱暖辫，结合裁忍乎羚零；金属A熏与舔Ts之澜有一定费

2、结合能，藿仍属予弱麓纯学缴辫，这对e黼s增强轻金臌Mg、A1复合材料不利。掺B、N后，与米掺杂单壁CM{；的金属原予吸附相比，e躲s的电孑缝构发生改变，其中掺B形成电子缺乏区，掺K形成电予聚集基。暇鬻蒋系孛在F鸯耀主羲缀辩运舞一蒸分电子圭金震瓣，袁王蓊羚瑟逛子薪提供，金属与有缺陷的CNTs发生了突出的化学缩合，掺杂摊商了CNTs与叠麟的分波惑密度在价带和导带上轨道絷化重合，尤其是掺B显著提高金属Mg、Aj【原子及其燕子链躲缝合，掺K对掇离金属蒙子麴吸辫结合遴裔一定律餍，毽在某些祷涎致傻金属豹缴辫畿下簿。金属在未掺杂帮掺杂石墨烯上靛毅鬻院程糯应的小戡径cN

3、Ts上的吸附更弱。此外，硼氮共掺未能显著提嵩念属原子在CM8外壁的吸附。理埝诗算表嚣掺杂膏望改善淡黯寨金j羹瓣、矗王基雾翡器瑟结合，瓣然强增强金属基材料酌设计有指导器糟，但以上模型只是初步研究和解释了叠满原子及其原子链与CM{i结合的情况，需要对更真塞的界面结合模型进行进～掺研究。关键词：第一性原理密度泛黼理论B(N)掺杂cNTs金属基复合材料ABSTRACTResearchesoncarbonnanotubes(CN’I‘s)reinforcedmetalmatrixcomposites(MMCs)areboominginrecentyears．The

4、useofdoping，coatingandelectroplatingetc．toimproVethebindingofinterfaceshasattractedmuchattention．1nthispaper'firStprinciplescalculationsbasedondensityfunctionaltheo拶(DFT)werecarriedouttoeValuatetheef-fectofB(N)一dopingonadso印tionofametaJ(Mg，A1)atom(chain)onannchairandzigzagSWCNTsw

5、ithopened-cap．ThestabIepositions，thegeometricstructuresandbindingenergiesofmetalatomsadsorbedonCNTswereinVestigated．Theadso叩tionandthedopinginnuencesongraphenewerealsostudiedtosimulatetheSWCNTwithalargediameter．TheadsorptionofMgatomonbothtwokindsofCNTsisweak，withbindingenergiesne

6、arlyzero．AlthoughthereisstrongerinteractionbetweenAlatomandCNTs，itremainsaweakphysicaladsorption，whichcouldnotconstructanef．fectiveinterfacialbindinginMg，Albasedcomposites．ComparedwithundopedCNTs，theB(N)-dopantchangestheelectronicstmcturesoftheCNTs．TheB-dopingfonnselectron-richst

7、ates，whileN-dopinginduceselectron-dencientstates．TheinteractionofMg(A1)atomadsorbedonpristineSWCNTswhichisnormallyVeryweak，canbeenhanceduponfunctionalizationbyA—doped(A=boron，nitrogen)substituting．EspeciallyB-dopedincreasethebindingenergydramaticallybothinanllchairandzigzagSWCNTs

8、．Thebindingene唱iesofmetalatomsinthegraph