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Enregistrement W2795366334 · doi:10.1142/s1758825118500321

Cross-Sectional Design and Analysis of Multiscale Carbon Nanotubes-Reinforced Composite Beams and Blades

2018· article· en· W2795366334 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Applied Mechanics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComposite Structure Analysis and Optimization
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesPurdue University
Mots-clésMaterials scienceComposite materialMicromechanicsCarbon nanotubeStiffnessBeam (structure)Volume fractionComposite numberBending stiffnessMaterial propertiesStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present work addresses with the cross-sectional design and analysis of fiber-reinforced multiscale composite beams of general cross-sectional shape and arbitrary anisotropic material properties and investigates the effect of carbon nanotubes (CNTs) on their stiffness properties. The three-dimensional strain field was formulated in terms of one-dimensional strains and a three-dimensional warping displacement. The bulk material properties of the multiscale composite were predicted using Halpin–Tsai equations and fiber micromechanics. The carbon nanotubes were assumed to be uniformly distributed and randomly oriented throughout the polymer matrix. The variational asymptotic beam section (VABS) was used to numerically evaluate the stiffness and mass matrices of four test cases: strip, circular pipe, box beam and airfoil. The influence of CNTs weight percentage and volume fraction of fibers was investigated through a detailed parametric study. The numerical results indicate that the inclusion of a small weight percentage of carbon nanotubes in the polymer matrix is sufficient to induce a significant improvement in stiffness properties.

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.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,227 · 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