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Enregistrement W3022301959 · doi:10.5267/j.esm.2020.2.002

Carbon Nano-tube Reinforced Nylon 6,6 Composites: A Molecular Dynamics Approach

2020· article· en· W3022301959 sur OpenAlexvenueno aff
Upinder Kumar, Rajeev Rathi, Sumit Sharma

Notice bibliographique

RevueEngineering Solid Mechanics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialNano-Molecular dynamicsTube (container)Carbon fibersComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Composites prepared by Single Wall Carbon Nano-tube (SWCNT) as well as Nylon assume a vital part in practical applications as in ultrastrong lightweight materials, vehicle and flying machine parts. In the present work, the influence of aspect proportion (l/d) on the longitudinal Young's modulus (E11) as well as transverse modulus (E22) for the SWCNT/Nylon 66 composite have been critically analyzed through utilizing tools of Molecular Dynamics (MD) simulations. Materials Studio 8.0 simulation software utilized in the current study for finding Young modulus. Aspect proportion (l/d) of used CNT in the composite was ranged from l/d = 5 up to l/d = 30 while the fraction of volume (Vf) of the CNT had been kept constant at 8%. Results demonstrated however that the lengthwise Young's modulus for the current composite increment essentially by expanding the aspect ratio (l/d) of Nano-tube while the change in transverse modulus with fluctuating perspective proportion was not exceptionally noteworthy. The results of the simulation have been consequently matched with the Mori-Tanaka model as well as the Finegan model.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,501
Score d'incertitude au seuil1,000

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 ouverte0,0010,000
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 GPT0,199
Écart entre enseignants0,192 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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