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Enregistrement W1988410411 · doi:10.1115/detc2014-34673

Nonlinear Forced Vibration of Carbon Nanotubes Considering Thermal Effects

2014· article· en· W1988410411 sur OpenAlexafffund
Hassan Askari, Ebrahim Esmailzadeh, Davood Younesian

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNonlocal and gradient elasticity in micro/nano structures
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCarbon nanotubeGalerkin methodNonlinear systemVibrationTimoshenko beam theoryMaterials scienceMechanicsAmplitudeBoundary value problemOscillation (cell signaling)Beam (structure)Classical mechanicsPhysicsComposite materialMathematical analysisMathematicsChemistryAcousticsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nonlinear forced vibration of carbon nanotubes is investigated. The Euler-Bernoulli beam theory in conjunction with Eringen’s theory is considered and the thermal effect is incorporated into the formulation of the governing equation. The Winkler model is assumed for the foundation of carbon nanotube and the Galerkin method is performed to find the nonlinear ordinary differential equation of system based on the assumed boundary conditions. The multiple times scale is applied to investigate the forced vibration of carbon nanotubes. The effect of different parameters, namely, temperature variations and carbon nanotube length changes on the amplitude of oscillation of carbon nanotube are studied. It is found that the linear natural frequency of system increases by increasing the temperature and subsequently, the oscillation amplitude will decrease.

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)0,000
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,312

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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