Computational Studies on Mechanical Properties of Carbon-based Nanostructures Reinforced Nanocomposites
محل انتشار: مجله مکانیک کاربردی محاسباتی، دوره: 50، شماره: 2
سال انتشار: 1398
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 385
فایل این مقاله در 7 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_JCAM-50-2_023
تاریخ نمایه سازی: 31 تیر 1399
چکیده مقاله:
Computational methods can play a significant role in characterization of the carbon-based nanocomposites by providing simulation results. In this paper, we prepared a brief review of the mechanical properties of carbon nanotubes (CNTs), Graphene, and coiled carbon nanotube (CCNTs) reinforced nanocomposites. Varies simulation studies in mechanical properties of nanocomposites including representative volume element (RVE) approaches using the finite element, multiscale simulation and molecular dynamics studied is mentioned. All the simulation results show a significant role of interphase properties, interphase thickness, elastic properties of nanostructure, various loading conditions and orientation of the nanostructure on mechanical behavior of nanostructure reinforced nanocomposite. Some researchers employed various approaches for comparing simulation results of the effective elastic properties of nanostructures reinforced nanocomposite. Although it is a huge challenge for scientists to make a connection between MD simulations and continuum mechanics, in some researches scientists tried to couple MD and continuum mechanics for more precise results in nanocomposites.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Saeed Norouzi
College of Engineering, School of Mechanical Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran
Abbas Barati
Department of Mechanical Engineering, University of Guilan, Rasht, Guilan, Iran
Reza Noroozi
College of Engineering, School of Mechanical Engineering, University of Tehran, Tehran, 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 :