Gravitational Effects on the Dynamic Behavior of Double Porosity Fiber-Reinforced Thermoelastic Solids using the Moore-Gibson-Thompson Theory
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 93
فایل این مقاله در 15 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_JACM-12-2_006
تاریخ نمایه سازی: 1 تیر 1405
چکیده مقاله:
This article analyzes the outcome of the gravity field on a fiber-reinforced solid with double porosity and reference temperature within the framework of the Moore-Gibson-Thomson theory and the Green-Naghdi model. The governing equations are derived to incorporate the effects of reinforcement, gravitational force, and reference temperature. The variables are rendered dimensionless, and the resulting system of equations is solved analytically using the normal mode analysis method. Numerical comparisons of key thermoelastic functions, including stress, displacement, and temperature fields, are performed using MATLAB. The results highlight the significant role of gravitational force and reference temperature in modifying the thermoelastic response and reveal notable differences between the predictions of the two theories. This study provides a comprehensive understanding of the thermoelastic behavior of advanced fiber-reinforced materials, offering valuable insights for engineering applications involving thermal and mechanical interactions in porous media.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mohamed Othman
Department of Mathematics, Faculty of Science, Zagazig University, Zagazig ۴۵۱۹, Egypt
Samia Said
Department of Mathematics, Faculty of Science, Zagazig University, Zagazig ۴۵۱۹, Egypt
Ebtesam Eraki
Department of Mathematics, Faculty of Science, Zagazig University, Zagazig ۴۵۱۹, Egypt
Esraa Gamal
Department of Mathematics, Faculty of Science, Zagazig University, Zagazig ۴۵۱۹, Egypt
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 :