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Enregistrement W2023665022 · doi:10.1115/imece2013-65060

Analytical Modeling of Mechanical Properties and Behavior of Nanotube-Based Nanocomposites

2013· article· en· W2023665022 sur OpenAlexaff
Davood Askari, Mehrdad N. Ghasemi‐Nejhad, Alexander L. Kalamkarov

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesOffice of Naval Research
Mots-clésNanotubeMaterials sciencePoisson's ratioFinite element methodModulusYoung's modulusNanocompositeStress–strain curveMechanicsElasticity (physics)Poisson distributionContinuum mechanicsComposite materialMatrix (chemical analysis)Stress (linguistics)Linear elasticityMathematical analysisMathematicsStructural engineeringCarbon nanotubePhysicsDeformation (meteorology)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this paper is to introduce analytical closed form solutions for the prediction of effective axial and transverse Young’s modulus and Poisson ratios of a matrix-filled nanotube (i.e., a representative element of nanotube reinforced nanocomposites) as well as its mechanical behavior (i.e., displacements, strains and stress distributions) when it is subjected to externally applied uniform axial and radial loads. In this work, both the nanotube and its filler material are considered to be generally cylindrical orthotopic. For the derivation of exact solutions for radial loading case, no plain strain condition is assumed and effects of axial strain is taken into consideration to obtain a more precise set of solutions. Analytical formulae are developed based on the principles of linear elasticity and continuum mechanics and then exact solutions are obtained for displacements, strains and stress distributions within the domain of each individual constituent. To validate and verify the accuracy of the closed form solutions obtained from the analytical approach, a 3-D model of a matrix-filled nanotube is generated and solved for displacements, strains and stresses, numerically, using a finite element method. Excellent agreements were achieved between the results obtained from the analytical and numerical methods.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,213 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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