Machine Learning Insights into the Influence of Carbon Nanotube Dimensions on Nanocomposite Properties: A Comprehensive Exploration
محل انتشار: مجله مکانیک کاربردی محاسباتی، دوره: 55، شماره: 3
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 127
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JCAM-55-3_010
تاریخ نمایه سازی: 19 تیر 1403
چکیده مقاله:
Multiscale modeling (MM) has broadened its scope to encompass the calculation of mechanical properties, with a particular focus on investigating how the dimensions of single-walled carbon nanotubes (SWCNTs), specifically their diameters, affect the mechanical properties (Longitudinal and Transverse Young’s modulus) of simulated nanocomposites through Molecular Dynamics (MD) simulations. The MD method was employed to construct nanocomposite models comprising five different SWCNTs chiralities: (۵, ۰), (۱۰, ۰), (۱۵, ۰), (۲۰, ۰), and (۲۵, ۰), serving as reinforcements within a common Polymethyl methacrylate (PMMA) matrix. The findings indicate a correlation between the SWCNT diameter increase and enhancements in mechanical and physical properties. Notably, as the diameter of SWCNTs increases, the density, Longitudinal Young’s modulus, Transvers Young’s Shear modulus, Poisson’s ratio, and Bulk modulus of the simulated nanocomposite transition from (۵, ۰) to (۲۵, ۰) by approximately ۱.۵۴, ۳, ۲, ۱.۴۳, ۱.۱۱, and ۱.۷۵ times, respectively. To corroborate these results, stiffness matrices were derived using Materials Studio soft ware.
کلیدواژه ها:
Molecular dynamics simulation ، Mechanical properties ، Polymethyl methacrylate ، single walled carbon nanotubes
نویسندگان
Atefeh Zarei
School of Systems and Enterprises, Stevens Institute of Technology, Hoboken, NJ, USA
Ashkan Farazin
Department of Mechanical Engineering, Stevens Institute of Technology, Castle Point on Hudson, Hoboken, NJ, ۰۷۰۳۰, USA
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 :