Modeling the Buckling Characteristics of Pineapple Leaf Fibre Reinforced Laminated Epoxy Composites
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 130
فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_MACS-10-2_002
تاریخ نمایه سازی: 18 بهمن 1401
چکیده مقاله:
Pineapple leaf is a natural fibre possessing superior mechanical strength which can be used as a reinforcing component in natural fibre-based composites. In general, composites can endure a wide variety of loads while in service. This work reports the buckling analysis of pineapple fibre reinforced epoxy composites and compared it to an isotropic composite reinforced with a synthetic fibre such as E-glass. The effects of changing the fibre volume fraction and plate aspect ratio, on physical buckling behaviour have been reported. The elastic parameters were calculated analytically, whereas the buckling studies were carried out using the finite element method. Buckling was shown to be significantly influenced by the changes in volume fractions, plate aspect ratio, and buckling mode. Additionally, the influence of design parameters such as optimum ply angle for composite stacking-sequence was also investigated under no shear conditions. It was observed that pineapple leaf fibre composites yielded better buckling characteristics than contemporary synthetic E-glass fibre composites.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Partha Borah
Department of Mechanical Engineering, Tezpur University, Napaam, Sonitpur, ۷۸۴۰۲۸, Assam, India
Satadru Kashyap
Department of Mechanical Engineering, Tezpur University, Napaam, Sonitpur, ۷۸۴۰۲۸, Assam, India
Sanjib Banerjee
Department of Mechanical Engineering, Tezpur University, Napaam, Sonitpur, ۷۸۴۰۲۸, Assam, India
Sushen Kirtania
Department of Mechanical Engineering, Tezpur University, Napaam, Sonitpur, ۷۸۴۰۲۸, Assam, India
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 :