Bending response analysis of a laminated, tapered, curved, composite panel made from an agglomerated and wavy MWCNT–glass fiber–polymer hybrid
Notice bibliographique
Résumé
The work investigates the influence of multiwalled carbon nanotubes (MWCNTs) on the bending behavior of laminated, spherical, cylindrical, hyperbolic, and elliptical tapered composite panels made from a MWCNT–glass fiber–polymer hybrid and subjected to transverse loading conditions. The deflection and stress behavior of the composite panels were studied by developing a mathematical model based on high-order shear deformation theory using finite element (FE) formulation. In this context, the agglomeration and waviness of MWCNTs were modeled and characterized using the Eshelby–Mori–Tanaka approach and a continuum mechanics based 3-D representative volume element (RVE), respectively. Subsequently, glass fiber was introduced as a reinforcement phase, and the elastic properties of the three-phase hybrid composite material were obtained using the Chamis model. The developed FE formulation was validated theoretically and experimentally. Further, detailed parametric studies were performed to examine the influence of micromechanical and structural characteristics such as weight fraction of MWCNTs, weight fraction of fiber, type of load, taper configuration, curved geometry, curvature ratio, and length to thickness ratio of the panel on the bending behavior of the composite panels. The effective laminated tapered curved composite panel, TC-3, tailored with improved MWCNT characteristics, can substantially resist the stresses from a bending load.
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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 ».