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Enregistrement W2555490994 · doi:10.1115/1.4035214

Resonance Responses of Geometrically Imperfect Functionally Graded Extensible Microbeams

2016· article· en· W2555490994 sur OpenAlexaff
Mergen H. Ghayesh, Hamed Farokhi, Alireza Gholipour, Shahid Hussain, Maziar Arjomandi

Notice bibliographique

RevueJournal of Computational and Nonlinear Dynamics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNonlocal and gradient elasticity in micro/nano structures
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesUniversity of Adelaide
Mots-clésMicrobeamNonlinear systemHomogenization (climate)Timoshenko beam theoryRotary inertiaTransverse planeFunctionally graded materialMechanicsMaterial propertiesEigenvalues and eigenvectorsClassical mechanicsEquations of motionMoment of inertiaInertiaBeam (structure)Mathematical analysisMathematicsMaterials sciencePhysicsStructural engineeringOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper aims at analyzing the size-dependent nonlinear dynamical behavior of a geometrically imperfect microbeam made of a functionally graded (FG) material, taking into account the longitudinal, transverse, and rotational motions. The size-dependent property is modeled by means of the modified couple stress theory, the shear deformation and rotary inertia are modeled using the Timoshenko beam theory, and the graded material property in the beam thickness direction is modeled via the Mori–Tanaka homogenization technique. The kinetic and size-dependent potential energies of the system are developed as functions of the longitudinal, transverse, and rotational motions. On the basis of an energy method, the continuous models of the system motion are obtained. Upon application of a weighted-residual method, the reduced-order model is obtained. A continuation method along with an eigenvalue extraction technique is utilized for the nonlinear and linear analyses, respectively. A special attention is paid on the effects of the material gradient index, the imperfection amplitude, and the length-scale parameter on the system dynamical response.

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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations20
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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