Self-assembly of ionic liquid crystals into smectic phases

Abstract

In der Theorie der weichen Materie sind die Vorhersage von geordneten Phasen und die Identifizierung von stabilen Regionen von größter Bedeutung. Das gilt auch für ionische Flüssigkristalle, die immer größeres Interesse aus der Wissenschaft und auch hinsichtlich möglicher Anwendungsbereiche hervorrufen. Wie es der Name schon vermuten lässt, verbinden solche Systeme die charakteristischen Eigenschaften von Flüssigkristallen und ionischen Flüssigkeiten. Die Kombination aus Formanisotropie und Ladungen verkompliziert die theoretische Untersuchung solcher Systeme sehr. In der vorliegenden Arbeit werden diese charakteristischen Eigenschaften durch ein Gay-Berne Potential und (abgeschirmte) Coulomb Wechselwirkungen angenähert. Zur Untersuchung von diesen Systemen aus ionischen Flüssigkristallen wurde ein numerisches Werkzeug entwickelt, das geordnete Grundzustandskonfigurationen auf effiziente und, gleichzeitig, zuverlässige Weise identifizieren soll. Dieser neue Algorithmus optimiert die Gesamtenergie des Systems und baut dabei auf das Konzept evolutionärer Algorithmen auf, um in hochdimensionalen Parameterräumen Minima der Energieoberfläche zu finden. Im Vergleich zur Untersuchung sphärischer Teilchen waren umfassende Anpassungen des Algorithmus notwendig, um die Asphärizität der zu behandelnden Teilchen (insbesondere für Achsenverhältnisse größer als zwei) korrekt berücksichtigen zu können. Mit Fokus auf jene Regionen im Parameterraum, die realistischen Systemen aus ionischen Flüssigkristallen entsprechen, wurden sinnvolle Änderungen am bestehenden Optimisierungsalgorithmus vorgenommen. Erste Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Selbstorganisation von ionischen Flüssigkristallen unter Variation von Systemparametern eine hohe Vielfalt aufweist. In der vorliegenden Arbeit werden einige Beispiele vorgestellt und diskutiert.

In soft matter theory the investigation and the prediction of ordered phases and the identification of their regions of stability are of paramount relevance. This holds also for ionic liquid crystals (ILCs) which have gained rapidly increasing interest, both from the applied as well as from the academic point of view. As indicated by their names, such systems combine properties and characteristic features of both liquid crystals as well as of ionic liquids. The combination of their characteristic features, i. e. shape anisotropy as well as charges, make theoretical investigations extremely complicated; in this work these features are mimicked via a Gay-Berne potential and (screened) Coulombic interactions. In this thesis we have developed a numerical tool which is expected to identify the ordered ground state configurations of such systems in an efficient and - at the same time - highly reliable manner. This new algorithm optimizes the total energy of the system and is based on ideas of evolutionary algorithms which allows us to find minima in the energy surface even in high dimensional search spaces and for rugged energy landscapes. As compared to spherical particles, we found that this algorithm requires sub- stantial amendments, in order to properly take into account the asphericity of the particles (in particular for aspect ratios larger than two). Focusing on regions in parameter space which correspond to realistic ILC systems we have introduced suitable modifications of the original optimization algorithm; first runs indicate that the self-assembly scenario of ILCs is expected to be very rich, as the sys- tem parameters are varied. A few examples are highlighted in the thesis and discussed.