Layer Arrangement Impact on the Electromechanical Performance of a Five‐Layer Multifunctional Smart Sandwich Plate
Notice bibliographique
Résumé
This chapter deals with the impact of layer arrangement on the design of five-layer multifunctional smart sandwich plates (5LMSSPs) under electromechanical loads. The layers of the considered smart plate are made of porous polymeric, functionally graded (FG) graphene platelet (GPL)/polymer nanocomposite and piezoceramic materials. The porous polymeric layer, which is the thickest layer, is considered as core to significantly reduce structural weight. Due to the brittle structure of piezoceramics, considering those layers as the outer layer is not always the best set of layer arrangement. By developing a mesh-free solution, a comparison study has been conducted to explore the impact of changing the location of piezoceramics from faces to middle layers on the electromechanical performances of 5LMSSPs. The mechanical properties of GPL/polymer nanocomposite layers are estimated by employing Halpin–Tsai equations to capture the shape of nanofillers. In the mesh-free method, the shape functions of moving least squares (MLSs) are used to approximate the displacement field of such smart plates. Displacement field is defined by an efficient third-order shear deformation theory (TSDT) of plates proposed by Reddy which has only five degrees of freedom. By minimizing total energy function, the mesh-free forms of the coupled electromechanical governing equations of 5LMSSPs are extracted. The impacts of layer arrangement and other design parameters on the electromechanical performances of 5LMSSPs has been investigated in this chapter.
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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) | 0,001 | 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 ».