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Enregistrement W2073305201 · doi:10.1142/s1758825112500391

NONLINEAR FREE VIBRATION ANALYSIS OF AN EMBEDDED DOUBLE LAYER GRAPHENE SHEET IN POLYMER MEDIUM

2012· article· en· W2073305201 sur OpenAlexafffund
Mohammad Mahdavi, Liying Jiang, Xueliang Sun

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Applied Mechanics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceNonlinear systemvan der Waals forceGrapheneVibrationHarmonic balanceNormal modeDeflection (physics)Composite materialMechanicsPhysicsClassical mechanicsNanotechnologyAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the nonlinear free vibration of a double layer graphene sheet (DLGS) embedded in a polymer matrix aroused by the nonlinear van der Waals (vdW) interactions based on the classic Kirchhoff plate theory. Harmonic balance method is used to predict the nonlinear relation between deflection amplitudes and resonant frequencies of the DLGS. The embedded DLGS presents a hardening nonlinearity in both in-phase vibration (IPV) and anti-phase vibration (APV) modes. The surrounding polymer medium is found to have significant effect on the resonant frequency, especially for the IPV mode. For example, the variation of the resonant frequencies of an embedded DLGS is less dependent on the graphene aspect ratio and mode numbers as compared with a free-standing one. Uni-axial and bi-axial in-plane load effects upon the vibrational behavior of DLGS are also investigated. It is concluded that due to the influence of the nonlinear interlayer and interfacial vdW forces on the DLGS, prediction on both linear and nonlinear resonant frequencies for the embedded DLGS is quite different from that for a free-standing one. This study is expected to be useful for understanding the nonlinear mechanical behavior of graphenes with their potential applications in nanocomposites.

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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations11
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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