Development of 4-element Generalized Maxwell Model for pure carbon nanotube and carbon nanotube-epoxy composite fiber

سال انتشار: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 404

متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ISPST11_413

تاریخ نمایه سازی: 6 اردیبهشت 1396

چکیده مقاله:

We try to represent the correlations for calculation of pure carbon nanotube (CNT) and CNT/epoxy composite fiber stress relaxation modulus in base of generalized Maxwell.4-element generalized Maxwell model (GMM) used and Gi and λi –the parameters of this model- acquired with genetic algorithm (GA). The model accurately predicts the correlation. Comparison between calculated modulus with the modulus from experimental outcomes show the conformity of the model with experimental outcomes of both pure CNT fiber and CNT/epoxy composite fiber, so we can see that generalized Maxwell is almost proper for modeling quasi static tests. Hence this model could be used for predict stress relaxation modulus of both pure CNT fiber and CNT/epoxy composite fiber with good agreement

نویسندگان

saeideh hojatzadeh

Department of Chemical Engineering, School of Chemical and Petroleum Engineering, Shiraz University, Shiraz 7193616511, Iran

reza Vahidzadeh

Department of Chemical Engineering, School of Chemical and Petroleum Engineering, Shiraz University, Shiraz 7193616511, Iran

Behnaz lahooti

Department of Chemical Engineering, School of Chemical and Petroleum Engineering, Shiraz University, Shiraz 7193616511, Iran

shadi hassanajili

Department of Chemical Engineering, School of Chemical and Petroleum Engineering, Shiraz University, Shiraz 7193616511, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • l. Larry Yaeger Professor of Informatics, :Intro to Genetic Algorithms, ...
  • Lyan-Ywan Lu _ Ging-Long Lin _ Ming-Hsiang Shih , :An ...
  • Mei Zu, Qingwen Li, Yuntian Zhu, Yong Zhu, Guojian Wang, ...
  • نمایش کامل مراجع