Current paper deals with thermoelastic static and free vibrational behaviors of axisymmetric thick cylinders reinforced with functionally graded (FG) randomly oriented graphene subjected to internal pressure and thermal gradient loads. The heat transfer and mechanical analyses of randomly oriented graphene-reinforced nanocomposite (GRNC) cylinders are facilitated by developing a weak form mesh-free method based on moving least squares (MLS) shape functions. Furthermore, in order to estimate the material properties of GRNC with temperature dependent components, a modified Halpin-Tsai model incorporated with two efficiency parameters is utilized. It is assumed that the distributions of graphene nano-sheets are uniform and FG along the radial direction of nanocomposite cylinders. By comparing with the exact result, the accuracy of the developed method is verified. Also, the convergence of the method is successfully confirmed. Then we investigated the effects of graphene distribution and volume fraction as well as thermo-mechanical boundary conditions on the temperature distribution, static response and natural frequency of the considered FG-GRNC thick cylinders. The results disclosed that graphene distribution has significant effects on the temperature and hoop stress distributions of FG-GRNC cylinders. However, the volume fraction of graphene has stronger effect on the natural frequencies of the considered thick cylinders than its distribution.
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 present study, a novel optimization method in formation control of multi -system vehicles based on the trajectory of the nearest neighbor trajectory is presented. In this regard, the state equations of each vehicle and multisystem is derived and the optimization scheme based on minimizing the differences between actual positions and desired positions of the vehicles are conducted. This formation control is a position-based decentralized model. The trajectory of the nearest neighbor are optimized based on the current position and state of the vehicle. This approach aids the whole multi-agent system to be optimized on their trajectory. Furthermore, to overcome the cumulative errors and maintain stability in the network a semi-centralized scheme is designed for the purpose of checking vehicle position to its predefined trajectory. The model is implemented in Matlab software and the results for different initial state and different trajectory definition are presented. In addition, to avoid collision avoidance and maintain the distances between vehicles agents at a predefined desired distances. In this regard, a neural fuzzy network is defined to be utilized in conjunction with the control system to avoid collision between vehicles. The outcome reveals that the model has acceptable stability and accuracy.
Abdelrahman, Alaa A.;Shanab, Rabab A.;Esen, Ismail;Eltaher, Mohamed A.
Steel and Composite Structures
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v.44
no.2
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pp.255-270
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2022
This manuscript illustrates the dynamic response of nanoscale carbon nanotubes (CNTs) embedded in an elastic media under moving load using doublet mechanics theory, which not considered before. CNTs are modelled by Timoshenko beam theory (TBT) and a bottom to up modelling nano-mechanics is simulated by doublet mechanics theory to capture the size effect of CNTs. To explore the influence of the CNTs configurations on the dynamic behaviour, both armchair and zigzag configurations are considered. The governing equations of motion and the associated boundary conditions are obtained using the Hamiltonian principle. The Navier solution methodology is applied to obtain the solutions for both orientations. Free vibration and forced response under moving loads are considered. The accuracy of the developed procedure is verified by comparing the obtained results with available previous algorithms and good agreement is observed. Parametric studies are conducted to demonstrate effects of doublet length scale, CNTs configurations, moving load velocities as well as the elastic media parameters on the dynamic behaviours of CNTs. The developed procedure is supportive in the design and manufacturing of MEMS/NEMS made from CNTs.
Devnath, Indronil;Islam, Mohammad Nazmul;Siddique, Minhaj Uddin Mahmood;Tounsi, Abdelouahed
Advances in nano research
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v.12
no.2
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pp.139-150
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2022
This paper presents sets of explicit analytical equations that compute the static displacements of nanobeams by adopting the nonlocal elasticity theory of Eringen within the framework of Euler Bernoulli and Timoshenko beam theories. Castigliano's theorem is applied to an equivalent Virtual Local Beam (VLB) made up of linear elastic material to compute the displacements. The first derivative of the complementary energy of the VLB with respect to a virtual point load provides displacements. The displacements of the VLB are assumed equal to those of the nonlocal beam if nonlocal effects are superposed as additional stress resultants on the VLB. The illustrative equations of displacements are relevant to a few types of loadings combined with a few common boundary conditions. Several equations of displacements, thus derived, matched precisely in similar cases with the equations obtained by other analytical methods found in the literature. Furthermore, magnitudes of maximum displacements are also in excellent agreement with those computed by other numerical methods. These validated the superposition of nonlocal effects on the VLB and the accuracy of the derived equations.
A high-resolution camera is a precise optical system. Its vibrations during transportation and launch, together with changes in temperature and gravity field in orbit, lead to different degrees of defocus of the camera. Thermal refocusing is one of the solutions to the problems related to in-orbit defocusing, but there are few relevant thermal refocusing mathematical models for systematic analysis and research. Therefore, to further research thermal refocusing systems by using the development of a high-resolution micro-nano satellite (CX6-02) super-resolution camera as an example, we established a thermal refocusing mathematical model based on the thermal elasticity theory on the basis of the secondary mirror position. The detailed design of the thermal refocusing system was carried out under the guidance of the mathematical model. Through optical-mechanical-thermal integration analysis and Zernike polynomial calculation, we found that the data error obtained was about 1%, and deformation in the secondary mirror surface conformed to the optical index, indicating the accuracy and reliability of the thermal refocusing mathematical model. In the final ground test, the thermal vacuum experimental verification data and in-orbit imaging results showed that the thermal refocusing system is consistent with the experimental data, and the performance is stable, which provides theoretical and technical support for the future development of a thermal refocusing space camera.
The present study follows three main goals. First, an analytical solution with high accuracy is developed to assess the effects of embedding pre-strained shape memory alloy (SMA) wires on the critical buckling temperatures of rectangular sandwich plates made of soft core and graphite fiber/epoxy (GF/EP) face sheets based on piecewise low-order shear deformation theory (PLSDT) using Brinson's model. As the second goal, this study compares the effects of SMAs on the thermal buckling of sandwich plates with those of carbon nanotubes (CNTs). The glass transition temperature is considered as a limiting factor. For each material, the effective ranges of operating temperature and thickness ratio are determined for real situations. The results indicate that depending on the geometric parameters and thermal conditions, one of the SMAs and CNTs may outperform the other. The third purpose is to study the thermal buckling of sandwich plates with advanced hybrid SMA/CNT/GF/EP composite face sheets. It is shown that in some circumstances, the co-incorporation of SMAs and CNTs leads to an astonishing enhancement in the critical buckling temperatures of sandwich plates.
Carbon nanotubes (CNTs) have received increased interest in reinforcing research for polymer matrix composites due to their exceptional mechanical characteristics. Its high surface area/volume ratio and aspect ratio enable polymer-based composites to make the most of its features. This study focuses on the experimental tensile testing and fabrication of carbon nanotube reinforced composite (CNTRC) beams, exploring various micromechanical models. By examining the performance of these models alongside experimental results, the research aims to better understand and optimize the mechanical properties of CNTRC materials. Tensile properties of neat epoxy and 0.3%; 0.4% and 0.5% by CNT reinforced laminated single layer (0°/90°) carbon fiber composite beams were investigated. The composite plates were produced in accordance with ASTM D7264 standard. The tensile test was performed in order to see the mechanical properties of the composite beams. The results showed that the optimum amount of CNT was 0.3% based on the tensile capacity. The capacity was significantly reduced when 0.4% CNT was utilized. Moreover, the experimental results are compared with Finite Element Models using ABAQUS. Hashin Failure Criteria was utilized to predict the tensile capacity. Good conformance was observed between experimental and numerical models. More importantly is that Young' Moduli of the specimens is compared with the prediction Halpin-Tsai and Mixture-Rule. Although Halpin-Tsai can accurately predict the Young's Moduli of the specimens, the accuracy of Mixture-Rule was significantly low.
Kaloop, Mosbeh R.;Bardhan, Abidhan;Hu, Jong Wan;Abd-Elrahman, Mohamed
Advances in nano research
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v.13
no.5
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pp.499-512
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2022
This study investigates the efficiency of ensemble machine learning for predicting the lightweight-aggregate concrete (LWC) characteristics. A stacking ensemble (STEN) approach was proposed to estimate the dry density (DD) and 28 days compressive strength (Fc-28) of LWC using two meta-models called random forest regressor (RFR) and extra tree regressor (ETR), and two novel ensemble models called STEN-RFR and STEN-ETR, were constructed. Four standalone machine learning models including artificial neural network, gradient boosting regression, K neighbor regression, and support vector regression were used to compare the performance of the proposed models. For this purpose, a sum of 140 LWC mixtures with 21 influencing parameters for producing LWC with a density less than 1000 kg/m3, were used. Based on the experimental results with multiple performance criteria, it can be concluded that the proposed STEN-ETR model can be used to estimate the DD and Fc-28 of LWC. Moreover, the STEN-ETR approach was found to be a significant technique in prediction DD and Fc-28 of LWC with minimal prediction error. In the validation phase, the accuracy of the proposed STEN-ETR model in predicting DD and Fc-28 was found to be 96.79% and 81.50%, respectively. In addition, the significance of cement, water-cement ratio, silica fume, and aggregate with expanded glass variables is efficient in modeling DD and Fc-28 of LWC.
Recently, promising structural technologies like multi-function, ultra-load bearing capacity and tailored structures have been put up for discussions. Finite Element (FE) modelling is probably the best-known option capable of treating these superior properties and multi-domain behavior structures. However, advanced materials such as Functionally Graded Material (FGM) and nanocomposites suffer from problems resulting from variable material properties, reinforcement aggregation and mesh generation. Motivated by these factors, this research proposes a unified shape function for FGM, nanocomposites, graded nanocomposites, in addition to traditional isotropic and orthotropic structural materials. It depends not only on element length but also on the beam's material properties and geometric characteristics. The systematic mathematical theory and FE formulations are based on the Timoshenko beam theory for beam structure. Furthermore, the introduced element achieves C1 degree of continuity. The model is proved to be convergent and free-off shear locking. Moreover, numerical results for static and free vibration analysis support the model accuracy and capabilities by validation with different references. The proposed technique overcomes the issue of continuous properties modelling of these promising materials without discarding older ones. Therefore, introduced benchmark improvements on the FE old concept could be extended to help the development of new software features to confront the rapid progress of structural materials.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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