Non-linear vibration characteristics of functionally graded CNT-reinforced composite (FG-CNTRC) cylindrical shell panel on elastic foundation have not been sufficiently examined. In this situation, this study aims at the profound numerical investigation of the non-linear vibration response of FG-CNTRC cylindrical panels on Winkler-Pasternak foundation by introducing an accurate and effective 2-D meshfree-based non-linear numerical method. The large-amplitude free vibration problem is formulated according to the first-order shear deformation theory (FSDT) with the von Karman non-linearity, and it is approximated by Laplace interpolation functions in 2-D natural element method (NEM) and a non-linear partial derivative operator HNL. The complex and painstaking numerical derivation on the curved surface and the crucial shear locking are overcome by adopting the geometry transformation and the MITC3+ shell elements. The derived nonlinear modal equations are iteratively solved by introducing a three-step iterative solving technique which is combined with Lanczos transformation and Jacobi iteration. The developed non-linear numerical method is estimated through the benchmark test, and the effects of foundation stiffness, CNT volume fraction and functionally graded pattern, panel dimensions and boundary condition on the non-linear vibration of FG-CNTRC cylindrical panels on elastic foundation are parametrically investigated.
Thermo-mechanical vibration of sandwich beams with a stiff core and face sheets made of functionally graded carbon nanotube-reinforced composite (FG-CNTRC) is investigated within the framework of Timoshenko beam theory. The material properties of FG-CNTRC are supposed to vary continuously in the thickness direction and are estimated through the rule of mixture and are considered to be temperature dependent. The governing equations and boundary conditions are derived by using Hamilton's principle and are solved using an efficient semi-analytical technique of the differential transform method (DTM). Comparison between the results of the present work and those available in literature shows the accuracy of this method. A parametric study is conducted to study the effects of carbon nanotube volume fraction, slenderness ratio, core-to-face sheet thickness ratio, and various boundary conditions on free vibration behavior of sandwich beams with FG-CNTRC face sheets. It is explicitly shown that the vibration characteristics of the curved nanosize beams are significantly influenced by the surface density effects.
A numerical study is performed to investigate the impacts of thermal loading on the vibration and buckling of functionally graded carbon nanotube-reinforced composite (FG-CNTRC) conical shells. Thermo-mechanical properties of constituents are considered to be temperature-dependent. Considering the shear deformation theory, the energy functional is derived, and applying the variational differential quadrature (VDQ) method, the mass and stiffness matrices are obtained. The shear correction factors are accurately calculated by matching the shear strain energy obtained from an exact three-dimensional distribution of the transverse shear stresses and shear strain energy related to the first-order shear deformation theory. Numerical results reveal that considering temperature-dependent material properties plays an important role in predicting the thermally induced vibration of FG-CNTRC conical shells, and neglecting this effect leads to considerable overestimation of the stiffness of the structure.
In this work, a trigonometric refined beam theory for the bending, buckling and free vibration analysis of carbon nanotube-reinforced composite (CNTRC) beams resting on elastic foundation is developed. The significant feature of this model is that, in addition to including the shear deformation effect, it deals with only 3 unknowns as the Timoshenko beam (TBM) without including a shear correction factor. The single-walled carbon nanotubes (SWCNTs) are aligned and distributed in polymeric matrix with different patterns of reinforcement. The material properties of the CNTRC beams are assessed by employing the rule of mixture. To examine accuracy of the present theory, several comparison studies are investigated. Furthermore, the effects of different parameters of the beam on the bending, buckling and free vibration responses of CNTRC beam are discussed.
In the present paper, the influences of the variation of exponent of volume fraction of carbon nanotubes (CNTs) on the natural frequencies (NFs) of the carbon nanotube-reinforced composite (CNTRC) beams under four different boundary conditions (BCs) are investigated. The single-walled carbon nanotubes (SWCNTs) are assumed to be aligned and dispersed in a polymeric matrix with various reinforcing patterns, according to the variation of exponent of volume fraction of CNTs for functionally graded (FG) reinforcements. Besides, uniform distribution (UD) of reinforcement is also considered to analyze the influence of the non-linear (NL) variation of the reinforcement of CNTs. Using Hamilton's principle and third-order shear deformation theory (TSDT), the equations of motion of the CNTRC beam are derived. Under four different BCs, the resulting equations are solved analytically. To verify the present formulation, comparison investigations are conducted. To examine the impacts of several factors on the NFs of the CNTRC beams, numerical examples and some benchmark results are presented.
The purpose of this research is to study the nonlinear free vibration and post-buckling analysis of functionally graded carbon nanotube reinforced composite (FG-CNTRC) beams resting on a nonlinear elastic foundation. Uniformly and functionally graded distributions of single walled carbon nanotubes as reinforcing phase are considered in the polymeric matrix. The modified form of rule of mixture is used to estimate the material properties of CNTRC beams. The governing equations are derived employing Euler-Bernoulli beam theory along with energy method and Hamilton's principle. Applying von $K\acute{a}rm\acute{a}n's$ strain-displacement assumptions, the geometric nonlinearity is taken into consideration. The developed governing equations with quadratic and cubic nonlinearities are solved using variational iteration method (VIM) and the analytical expressions and numerical results are obtained for vibration and stability analysis of nanocomposite beams. The presented comparative results are indicative for the reliability, accuracy and fast convergence rate of the solution. Eventually, the effects of different parameters, such as foundation stiffness, volume fraction and distributions of carbon nanotubes, slenderness ratio, vibration amplitude, coefficients of elastic foundation and boundary conditions on the nonlinear frequencies, vibration response and post-buckling loads of FG-CNTRC beams are examined. The developed analytical solution provides direct insight into parametric studies of particular parameters of the problem.
This study deals with buckling analysis with stretching effect of functionally graded carbon nanotube-reinforced composite beams resting on an elastic foundation. The single-walled carbon nanotubes (SWCNTs) are aligned and distributed in polymeric matrix with different patterns of reinforcement. The material properties of the CNTRC beams are estimated by using the rule of mixture. The significant feature of this model is that, in addition to including the shear deformation effect and stretching effect it deals with only 4 unknowns without including a shear correction factor. The equilibrium equations have been obtained using the principle of virtual displacements. The mathematical models provided in this paper are numerically validated by comparison with some available results. New results of buckling analyses of CNTRC beams based on the present theory with stretching effect is presented and discussed in details. the effects of different parameters of the beam on the buckling responses of CNTRC beam are discussed.
This research concentrates on the effects of distributions and volume fractions of carbon nanotubes (CNT) on the nonlinear bending behavior of deep cylindrical panels reinforced by functionally graded carbon nanotubes under thermo-mechanical loading, hitherto not reported in the literature. Assuming the effects of shear deformation and moderately high value of the radius-to-side ratio (R/a), based on the first-order shear deformation theory (FSDT) and von Karman type of geometric nonlinearity, the governing system of equations is obtained. The analytical solution of field equations is carried out using the Ritz method together with the Newton-Raphson iterative scheme. The effects of radius-to-side ratio, temperature change, and boundary conditions on the nonlinear response of the functionally graded carbon nanotubes reinforced composite deep cylindrical panel (FG-CNTRC) are investigated. It is concluded that, among the five possible distribution patterns of CNT, FG-V CNTRC deep cylindrical panel is strongest with the highest bending moment and followed by UD, X, O, and Ʌ-ones. Also, considering the present deep cylindrical panel formulation increases the accuracy of the results. Hence, according to the noticeable amount of R/a in FG-CNTRC cylindrical panels, it is mandatory to apply strain-displacement relations of deep cylindrical panels for bending analysis of FG-CNTRC which certainly is desirable for industrial application.
In the current research, the nonlinear free vibrations of curved pipes made of functionally graded (FG) carbon nanotube reinforced composite (CNTRC) materials are investigated. It is assumed that the FG-CNTRC curved pipe is supported on a three-parameter nonlinear elastic foundation and is subjected to a uniform temperature rise. Properties of the curved nanocomposite pipe are distributed across the radius of the pipe and are given by means of a refined rule of mixtures approach. It is also assumed that all thermomechanical properties of the nanocomposite pipe are temperature-dependent. The governing equations of the curved pipe are obtained using a higher order shear deformation theory, where the traction free boundary conditions are satisfied on the top and bottom surfaces of the pipe. The von Kármán type of geometrical non-linearity is included into the formulation to consider the large deflection in the curved nanocomposite pipe. For the case of nanocomposite curved pipes which are simply supported in flexure and axially immovable, the motion equations are solved using the two-step perturbation technique. The closed-form expressions are provided to obtain the small- and large-amplitude frequencies of FG-CNTRC curved pipes rested on a nonlinear elastic foundation in thermal environment. Numerical results are given to explore the effects of CNT distribution pattern, the CNT volume fraction, thermal environment, nonlinear foundation stiffness, and geometrical parameters on the fundamental linear and nonlinear frequencies of the curved nanocomposite pipe.
This article investigates the free vibration behavior of carbon nanotube reinforced composite (CNTRC) beams embedded using variational analytical methods and artificial neural networks (ANN). The material properties of layered functionally graded CNTRC (FG-CNTRC) beams are estimated using nonlocal parameters modified power-law with different types of CNT distributions through the thickness direction of the beam. Adopting Eringen's nonlocal elasticity theory to capture the small size effects, the nonlocal governing equations are derived and solved using the analytical method. And also, the problem was analyzed using the ANN method. The architecture of the proposed ANN model is 3-9-1. In the experiments, we used 112 different data to predict the natural frequency using ANN. Based on the nonlocal differential constitutive relations of Eringen, the equations of motion as well as the boundary conditions of the beam are derived using Hamilton's principle. The classical beam theory is used to formulate a governing equation for predicting the free vibration of laminated CNTRC beams. According to the experimental results, the prediction ability of the ANN model is very good and the natural frequency can be predicted in ANN without attempting any experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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