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Enregistrement W4407314980 · doi:10.1139/tcsme-2024-0120

Analysis of vibration characteristics and buckling behaviour of rotating fiber–graphene-reinforced composite pre-twisted shells

2025· article· en· W4407314980 sur OpenAlexvenueno aff
I. Ramu, Chandra Sekhar Jowdula, N Malleswararao Battina

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Analysis and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBucklingMaterials scienceVibrationComposite numberStructural engineeringComposite materialGrapheneFiberEngineeringAcousticsPhysicsNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents a novel approach to analyze the vibration and buckling behaviour of pre-twisted fiber-reinforced polymer composite shells reinforced with graphene inclusions. A key novelty lies in incorporating graphene’s size-dependent mechanical properties are derived from nanoscopic empirical equations into the analysis. This allows for a more accurate prediction of the overall mechanical response of the composite, particularly at the nanoscale. The Halpin–Tsai model is employed to determine the equivalent elastic constants of the graphene-reinforced matrix, and a finite element formulation based on curved shear deformable shell theory is developed. The model’s accuracy is validated against existing experimental or numerical results. Also, this study provides a comprehensive parametric analysis, investigating the influence of key factors, such as graphene volume fraction, twist angle, aspect ratio, hub radius, and rotation speed on the vibration frequency and buckling load of the pre-twisted shells. These findings offer valuable insights for the design and optimization of lightweight and high-performance composite structures utilized in aerospace, automotive, and other engineering applications.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,001

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,188 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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