Effect of wall thickness on the mechanical properties of single-walled carbon nanotubes
محل انتشار: هفتمین همایش انجمن هوافضای ایران
سال انتشار: 1386
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,625
فایل این مقاله در 6 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:
AEROSPACE07_021
تاریخ نمایه سازی: 1 مرداد 1387
چکیده مقاله:
A three-dimensional finite element (FE) model for the prediction of mechanical properties of defect-free carbon nanotubes (CNTs) is developed by incorporating the modified Morse potential energy with an analytical molecular structural model. The model is capable of predicting Young’s and shear modulus of elasticity and Poisson’s ratios of Armchair and Zigzag single walled-carbon nanotubes (SWCNTs) under tension and torsion loading conditions. Additionally, the effects of wall thickness on mechanical properties of SWCNTs were studied in details. The results show that with increasing tube diameter, the elastic and shear modulus of both Armchair and Zigzag CNTs increase monotonically and approach the elastic properties of Graphene, but the variation trend of Poisson’s ratio is reverse, also the Young’s modulus values are inversely proportional to the wall thickness and if the value of 0.066nm is used for the wall thickness, the Young’s modulus is estimated about 1TPa which agree very well with the corresponding theoretical and experimental measurements.
کلیدواژه ها:
Carbon Nanotubes- Finite Element Method- Mechanical properties- Wall thickness
نویسندگان
K Yazdchi
Mechanical Engineering Department, Amirkabir University of Technology, Tehran, Corresponding Author: MSc Student,
M Salehi
Mechanical Engineering Department, Amirkabir University of Technology, Tehran, Associate Professor
M.M Shokrieh
Mechanical Engineering Department, Iran University of Science and Technology, Tehran. Professor
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 :