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Enregistrement W2161677311 · doi:10.1142/s1758825111000865

THERMOPIEZOELECTRIC ANALYSIS OF A FUNCTIONALLY GRADED PIEZOELECTRIC MEDIUM

2010· article· en· W2161677311 sur OpenAlexaff
A.H. Akbarzadeh, M. H. Babaei, Zengtao Chen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Applied Mechanics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermoelastic and Magnetoelastic Phenomena
Établissements canadiensRoyal Military College of CanadaUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaplace transformMathematicsMathematical analysisPiezoelectricityDecoupling (probability)Work (physics)Displacement (psychology)Materials sciencePhysicsThermodynamicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The thermopiezoelectrical behavior of a functionally graded piezoelectric medium (FGPM) is investigated in the present work. For the special case, the dynamic response of an FGPM rod excited by a moving heat source is studied. The material properties of the FGPM rod are assumed to vary exponentially through the length, except for specific heat and thermal relaxation time which are held constant for simplicity. The governing differential equations in terms of displacement, temperature, and electric potential are obtained in a general form that includes coupled and uncoupled thermoelasticity. The coupled formulation considers classical thermoelasticity as well as generalized thermoelasticity. Employing the Laplace transform and successive decoupling method, unknowns are given in the Laplace domain. Employing a numerical Laplace inversion method, the solutions are gained in the time domain. Numerical examples for the transient response of the FGPM rod are displayed to clarify the differences among the results of the generalized, coupled, and uncoupled theories for various nonhomogeneity indices. The results are verified with those reported in the literature.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations57
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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