Shear Lag Model for Regularly Staggered Short Fuzzy Fiber Reinforced Composite
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we investigate the stress transfer characteristics of a novel hybrid hierarchical nanocomposite in which the regularly staggered short fuzzy fibers are interlaced in the polymer matrix. The advanced fiber augmented with carbon nanotubes (CNTs) on its circumferential surface is known as “fuzzy fiber.” A three-phase shear lag model is developed to analyze the stress transfer characteristics of the short fuzzy fiber reinforced composite (SFFRC) incorporating the staggering effect of the adjacent representative volume elements (RVEs). The effect of the variation of the axial and lateral spacing between the adjacent staggered RVEs in the polymer matrix on the load transfer characteristics of the SFFRC is investigated. The present shear lag model also accounts for the application of the radial loads on the RVE and the radial as well as the axial deformations of the different orthotropic constituent phases of the SFFRC. Our study reveals that the existence of the non-negligible shear tractions along the length of the RVE of the SFFRC plays a significant role in the stress transfer characteristics and cannot be neglected. Reductions in the maximum values of the axial stress in the carbon fiber and the interfacial shear stress along its length become more pronounced in the presence of the externally applied radial loads on the RVE. The results from the newly developed analytical shear lag model are validated with the finite element (FE) shear lag simulations and found to be in good agreement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».