Fabrication and finite element simulation of aluminum/carbon nanotubes sheet reinforced with Thermal Chemical Vapor Deposition (TCVD)
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to grow the carbon nanotubes (CNTs) on the aluminum substrate (sheet) using Thermal Chemical Vapor Deposition (TCVD) so that the aluminum sheets can be clad together. Besides, finite element simulation (FEM) was used to evaluate the damage progression, and fracture initiation in AL-CNT composites. AL-CNT Representative Volume Element (RVE) was studied to numerically get an appropriate micro-scale Al-CNT composite simulation. To forecast the statistical connection between material microstructure and effective constitutive properties, the RVE approach was developed. AL/CNT RVE models were studied to determine the most effective carbon nanotube weight percentage as a contender to reinforce the aluminum matrix. The experimental technique was then used to investigate the results found in the RVE models. According to the experimental procedure, AL/CNT shows the maximum mechanical strength and material behavior in the CNT weight percentage reported by the RVE model analysis. Furthermore, regarding the importance of continuum mechanical simulation of microstructural damage processes in the ductile fracture mechanics research, the effect of stress triaxiality ratios, such as the ratio of mean stress to equivalent stress, on the damage growth rate was studied. The experimental results show that the composite mechanical behavior is appropriate at each CNT weight percentage simulations were conducted, and the results were compared to the numerical and experimental approaches in the literature, yielding satisfactory agreements. Based on the experimental findings, ultimate strength and young modulus of AL-5 wt.% CNT are 239 MPa and 73 GPa respectively. By adding more CNT concentration, CNT agglomerations are appeared inside the samples based on SEM. Therefore AL-5 wt.% CNT is the final candidate with the best physical properties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 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 ».