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Enregistrement W1566037127 · doi:10.1155/2015/958138

Curved Nanotube Structures under Mechanical Loading

2015· article· en· W1566037127 sur OpenAlexaff
Hamidreza Yazdani Sarvestani, Ali Naghashpour

Notice bibliographique

RevueJournal of Nanomaterials · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNonlocal and gradient elasticity in micro/nano structures
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanotubeMaterials scienceToroidCarbon nanotubeDiscretizationDisplacement (psychology)Continuum mechanicsElasticity (physics)MechanicsBendingClassical mechanicsComposite materialPhysicsMathematical analysisMathematicsPlasma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Configuration of carbon nanotube (CNT) has been the subject of research to perform theoretical development for analyzing nanocomposites. A new theoretical solution is developed to study curved nanotube structures subjected to mechanical loadings. A curved nanotube structure is considered. A nonlocal displacement‐based solution is proposed by using a displacement approach of Toroidal Elasticity based on Eringen’s theory of nonlocal continuum mechanics. The governing equations of curved nanotube structures are developed in toroidal coordinate system. The method of successive approximation is used to discretize the displacement‐based governing equations and find the general solution subjected to bending moment. The numerical results show that all displacement components increase with increasing the nonlocal parameter. The present theoretical study highlights the significance of the geometry and nonlocal parameter effects on mechanical behavior of nanotube structures.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,949

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,240 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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