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Enregistrement W1151404030 · doi:10.1016/j.commatsci.2015.08.007

Load sharing inside multi-layered graphene nanosheets under bending and tension

2015· article· en· W1151404030 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueComputational Materials Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceInterphaseComposite materialShear modulusGrapheneModulusShear (geology)AnisotropyShear stressNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Graphene nanosheets show unique material properties and are highly anisotropic in stiffness and strength . These materials are non-continuum in micro-structures. The mechanisms of load transfer from outside into the inner layers depend on the shear stress in the interphase between layers. In this work, the stress distribution in the layers and the interphases are investigated by using a modified shear-lag method, and the finite element results are also employed for comparison purpose. The loads examined include bending and tension. The effect of layer number and the equivalent shear modulus of the interphase are studied. The simulation results show that the length for saturated stress is around 20 nm for the case of 10 layers and an interphase shear modulus of 4.2 GPa. The shear modulus is sensitive to the load sharing efficiency. This work also reveals that the saturation length increases with an increase in the number of sheets in graphene nanosheets . This length increases from 5 nm to 60 nm when the sheet number changes from 5 to 20. The stresses are drastically varied and the interlayer shear stresses are the highest near the edge where the load is applied.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,560

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle