Electro-mechanical performance of smart piezoelectric nanocomposite plates reinforced by zinc oxide and gallium nitride nanowires
Notice bibliographique
Résumé
The use of piezoelectric nano-fillers in a non-piezoelectric matrix is a very attractive proposition for developing smart nanocomposite materials with desired electro-mechanical properties. The eco-friendly nanowires (NWs) of zinc oxide (ZnO) and gallium nitride (GaN) are the two candidates used to introduce smart piezoelectric nanocomposite materials. Specifically, in this first effort, we examined the electro-mechanical performance of newly developed composite plates reinforced by piezoelectric ZnO NW and GaN NW of varied volume fractions. The static deflections and natural frequencies of the newly developed bimorph piezoelectric nanocomposite plates subject to electro-mechanical loads are analyzed using a mesh-free method in conjunction with the shape functions of MLS. Using third order shear deformation theory (TDST), the coupled electro-mechanical governing equations for the considered smart plates are obtained and numerically integrated. The effects of the electro-mechanical loading and plate thickness on static deflection and natural frequencies of piezoelectric plates are investigated and discussed. Our predictions reveal that the application of electrical input to the plates can induce greater deflection than the ones introduced by mechanical loads and that ZnO NWs offer greater deflection than GaN NW. However, dynamic analysis indicates that GaN NW-reinforced plates have higher natural frequencies than those reinforced by ZnO NW.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».