MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2888592299 · doi:10.1177/1077546318794540

Structural stability enhancement by nonlinear geometry design and piezoelectric layers

2018· article· en· W2888592299 sur OpenAlexafffund
Alireza Keshmiri, Nan Wu

Notice bibliographique

RevueJournal of Vibration and Control · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComposite Structure Analysis and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaResearch Manitoba
Mots-clésPiezoelectricityBoundary value problemTaperingBucklingBeam (structure)Nonlinear systemFlutterCantileverMaterials scienceVibrationStructural engineeringVoltageMechanicsMathematical analysisAcousticsMathematicsEngineeringPhysicsAerodynamicsComputer scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vibration and stability analysis of nonlinearly tapered cone beams coupled with a piezoelectric layer under compressive axial load is conducted using a new semi-theoretical model based on the Adomian decomposition method and a modified mathematical procedure. The method is applied to tapered structures with perfectly surface-bonded piezoelectric layers and general boundary conditions to analytically derive the natural frequencies and mode shape functions for flutter and buckling analysis. Furthermore, from the optimum structural design perspective, the effects of follower force, geometrical tapering ratio, boundary condition, and applied voltage on piezoelectric layers on the structural stability are thoroughly studied and presented. Simulation results show that the stability of the beam can be noticeably enhanced by the external voltage because of a pair of tensile loads locally induced by the piezoelectric effect. Moreover, for certain boundary conditions and applied voltages, the nonlinear tapered design has much greater buckling and flutter capacities than does the uniform beam. Consequently, the ideal structural design for effective stability enhancement can be reached efficiently.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil0,218

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,194 · 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'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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Vibration and ControlMême sujetComposite Structure Analysis and OptimizationTravaux en français237 207