Accueil > La Recherche > Axes & Equipes > Physique Théorique > Equipe : Physique Statistique > Thème : Dynamique et rhéologie des fluides complexes (gels, polymères, mousses, colloïdes)
Si les propriétés à l’équilibre des fluides complexes sont souvent non-triviales, la question de l’évolution de leurs propriétés physiques et de leur structure avec le temps pose un défi autrement plus difficile. Selon l’échelle de temps choisie, ces questions interviennent généralement tout naturellement dans le cadre des études expérimentales, et elles sont souvent liées à des aspects pratiques potentiellement pertinents pour des applications (stabilité des matériaux dans le temps ou sous l’effet de contraintes extérieures, écoulements, rhéologie, etc). La force de la modélisation dans ce domaine consiste en ce qu’elle permet d’explorer des hypothèses sur le comportement microscopique des constituants de ces matériaux, le plus souvent représentés comme des entités interagissant par des interactions « effectives ». Un des buts poursuivis est d’éclaircir les mécanismes microscopiques à l’oeuvre dans l’evolution dynamique. La facilité avec laquelle on peut mesurer, contrôler, voire modifier les détails microscopiques dans une simulation ajoute une voie d’exploration complémentaire par rapport aux études expérimentales. Les simulations peuvent donc fournir des indices pertinents pour le travail expérimental, et plusieurs de nos études ont par conséquent été menées en collaboration étroite avec le groupe « Matière Molle » du laboratoire. Au niveau des systèmes étudiés on peut citer nos travaux surs des gels de particules, des gels formés de gouttes d’huiles connectés par des polymères « téléchéliques », des systèmes colloïdaux ainsi que des mousses.
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Surface properties of alkali silicate glasses: Influence of the modifiers ![]()
Auteur(s): Zhang Z., Ispas S., Kob W. (Article) Publié: The Journal Of Chemical Physics, vol. 158 p.244504 (2023) |
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Two-Dimensional Crystals far from Equilibrium ![]() Auteur(s): Galliano Leonardo, Cates Michael, Berthier L. (Article) Publié: Physical Review Letters, vol. 131 p.047101 (2023) |
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Finding defects in glasses through machine learning ![]() Auteur(s): Ciarella Simone, Khomenko Dmytro, Berthier L., Mocanu Felix, Reichman David, Scalliet C., Zamponi Francesco
(Article) Publié:
Nature Communications, vol. 14 p.4229 (2023)
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