Electro-Mechanical Behavior of Smart Sandwich Plates With Porous Core and Graphene-Reinforced Nanocomposite Layers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of piezoelectric sensor and/or actuator layers in engineering structures provides smart sandwich structures with adaptive responses. Moreover, due to the brittle behavior of piezoceramic materials, inserting nanocomposite and porous layers between piezoelectric layers offers more flexible and lighter structures along with maintaining the advantages of nanocomposite materials. Therefore, in this paper, we have proposed smart sandwich plates consisting of a porous polymeric core and two graphene-reinforced composite (GRC) layers integrated with two piezoceramic layers. The distributions of porosities and randomly oriented graphene particles are assumed to be functionally graded (FG) along the thickness of core and nanocomposite layers, respectively. For the static behavior of the proposed sandwich plates, the coupled electro-mechanical governing equation has been extracted by minimizing potential energy equation with respect to displacement and electrical potential. The governing equation has been discretized by adopting a higher order shear deformation theory (HSDT) of plates and a developed mesh-free method. Using the developed solution framework, the effects of porosity and graphene characteristics, electromechanical loads, and layer thicknesses on the deflection behavior of the proposed FG piezoelectric porous nanocomposite sandwich plates (FG-PPNSPs) have been studied.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».