The thermal buckling temperature values of the graded carbon nanotube reinforced composite shell structure is explored using higher-order mid-plane kinematics and multiscale constituent modeling under two different thermal fields. The critical values of buckling temperature including the effect of in-plane thermal loading are computed numerically by minimizing the final energy expression through a linear isoparametric finite element technique. The governing equation of the multiscale nanocomposite is derived via the variational principle including the geometrical distortion through Green-Lagrange strain. Additionally, the model includes different grading patterns of nanotube through the panel thickness to improve the structural strength. The reliability and accuracy of the developed finite element model are varified by comparison and convergence studies. Finally, the applicability of present developed model was highlight by enlighten several numerical examples for various type shell geometries and design parameters.
The size-dependent vibration analysis of a cross-/angle-ply laminated composite plate when embedded on the Pasternak elastic foundation and exposed to an in-plane magnetic field are investigated by adopting an analytical eigenvalue approach. The formulation, which is based on refined-hyperbolic-shear-deformation-plate theory in conjunction with the Eringen Nonlocal Differential Model (ENDM), is tested against considering problems for which numerical/analytical solutions available in the literature. The findings of this study demonstrated the role of magnetic field, size effect, elastic foundation coefficients, geometry, moduli ratio, lay-up numbers and fiber orientations on the nonlocal frequency of cross-/angle-ply laminated composite plates.
Rapid advances in the engineering applications can bring further areas to provide the opportunity to manipulate anisotropic structures for direct productivity in design of micro/nano-structures. For the first time, magnetic affected wave characteristics of nanosize plates made of anisotropic material is investigated via the three-dimensional bi-Helmholtz nonlocal strain gradient theory. Three small scale parameters are used to predict the size-dependent behavior of the nanoplates more accurately. After owing governing equations of wave motion, an analytical approach based harmonic series is utilized to fine the wave frequency as well as phase velocity. It is observed that the small scale parameters, magnetic field and wave number have considerable influence on the wave characteristics of anisotropic nanoplates. Due to the lack of any study on the mechanics of three-dimensional bi-Helmholtz gradient plates made of anisotropic materials, it is hoped that the present exact model may be used as a benchmark for future works of such nanostructures.
This study deals with the spinning impact on flap-wise vibration characteristics of nonlocal functionally graded (FG) cylindrical beam based on the Hyperbolic shear deformation beam theory. The nonlocal strain gradient theory is used to investigate the small-scale impact on the nonlocal motion equation as well as corresponding nonlocal boundary conditions. Based on the mathematical simulation and according to the Hamilton principle, the computerized modeling of a rotating functionally graded nanotube is generated, and then, via a numerical approach, the obtained mathematical equations are solved. The calculated outcomes are helpful to the production of Nano-electro-mechanical-systems (NEMS) by investigating some designed parameters such as rotating speed, hub radius, length-scale parameters, volume fraction parameters, etc.
This paper studies the buckling response of nonuniform functionally graded micro-sized tubes according to the high-order tube theory (HOTT) and classical beam theory (CBT) in addition to nonlocal strain gradient theory. The microtube is made of axially functionally graded material (AFGM). Both inner and outer tube radiuses are changed along the tube length; the microtube is the truncated conical type of tube. The nonlinear partial differential (PD) the formulations are obtained on the basis of the energy conservation method. Then, the linear and nonlinear results are computed via a powerful numerical approach. Finally, the impact of various parameters on the stability of axially functionally graded (AFG) microtube regarding the buckling analysis is discussed.
The dynamic properties (frequencies, mode shapes, damping ratios) of the scaled WPC warehouse are compared using the operational modal analysis approach to the dynamic parameters (frequencies, mode shapes, damping ratios) of the full outer surface of titanium dioxide, 70 micron in thickness. Micro tremor ambient vibration data on ground level was used to provide ambient excitation. For the output-only modal identification, Enhanced Frequency Domain Decomposition (EFDD) was used. This study discovered a strong correlation between mode shapes. Titanium dioxide applied to the entire outer surface of the scaled WPC warehouse results in an average 14.05 percent difference in frequency values and 7.61 percent difference in damping ratios, demonstrating that nanomaterials can be used to increase rigidity in structures, or for reinforcement. Another significant finding in the study was the highest level of adherence of titanium dioxide and similar nanomaterials mentioned in the introduction to WPC structure surfaces.
Proceedings of the Polymer Society of Korea Conference
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2006.10a
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pp.142-143
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2006
Combinatorial methods are being used increasingly to develop the next generation of polymers, coatings and adhesive formulations. Allied to this approach, a new genre of measurement and characterization methods are emerging. These characterization techniques are required to handle and take measurements from small samples. This has led to a number of uses for this technology which usefully fall between convention test specimen and micro- or nano-scale test methods. A versatile measurement platform will be presented which can offer useful indentation, puncture, compression, adhesion and scratch resistance data for a wide variety of material types and that continues to develop and evolve in capability.
Entropy generation along with exergetic analysis is carried out using turbulent nanofluid flow in the heat exchanger. To obtain the optimized percentage constituent of nanofluid, the nanofluid volume concentrations is varied for the given input conditions. For different Reynolds number of the fluid and heat capacity rate ratio between the streams, the heat transfer improvements are studied in terms of nano particles diameter. Parametric analysis is carried out for a counterflow heat exchanger using turbulent nanofluid flow with exergetic efficiency along with entropy generation number as performance parameters. The exergetic efficiency provides realistic approach in the design of nanofluid applications in heat exchanger leading to conservation of energy.
This paper uses a new type of deformation theory to establish the free vibration and static buckling equations of nanoplates resting on two-parameter elastic foundations, in which the flexoelectric effect is taken into account. The proposed approach used in this work is not only simpler than other higher-order shear deformation theories but also does not need any shear correction coefficients to describe exactly the mechanical responses of structures. The reliability of the theory is verified by comparing the numerical results of this work with those of analytical solutions. The results show that the flexoelectric effect significantly changes the natural frequency and the critical buckling load of the nanoplate compared with the case of neglecting this effect, especially when the plate thickness changes and with some different boundary conditions. These are new results that have not been mentioned in any publications but are meaningful in engineering practice.
In this study, we aim to use big data resources and statistical analysis to obtain a reliable instruction to reach high-quality and high yield agricultural yields. In this regard, soil type data, raining and temperature data as well as wheat production in each year are collected for a specific region. Using statistical methodology, the acquired data was cleaned to remove incomplete and defective data. Afterwards, using several classification methods in machine learning we tried to distinguish between different factors and their influence on the final crop yields. Comparing the proposed models' prediction using statistical quantities correlation factor and mean squared error between predicted values of the crop yield and actual values the efficacy of machine learning methods is discussed. The results of the analysis show high accuracy of machine learning methods in the prediction of the crop yields. Moreover, it is indicated that the random forest (RF) classification approach provides best results among other classification methods utilized in this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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