Analytical Stress Analysis in Single-lap Adhesive Joints under Buckling
محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 34، شماره: 2
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 136
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:
JR_IJE-34-2_002
تاریخ نمایه سازی: 6 اردیبهشت 1400
چکیده مقاله:
Adhesive joints find numerous applications in various industrial fields. They represent a valid alternative to traditional joining methods. Much of the available scientific literature has focused on the study of adhesive joints subjected to tensile loads. There have also been numerous studies concerning the stresses distributions in the adhesive layer. However, in real case applications, adhesive joints could also be subject to cyclic tensile-compression loads and therefore could be subject to buckling phenomena. The objective of the present paper is to investigate the numerical study of the stress distribution in the adhesive layer under buckling condition. The study presented develops with the analysis of a single-lap joint with a combination of steel adherends and three different structural adhesives with different thickness and Young’s modulus. The joints are modeled using FE ANSYS©۱۹ software. Through numerical analyzes, it is possible to predict the value of the critical load for each single analyzed combination. Once the critical load is determined, the stresses in the middle plane of the adhesive layer are determined. The results obtained show that for small adhesive thicknesses (i.e. ۰.۳۰ mm) it is possible to reduce the stress peaks - with the same critical load value - by using structural adhesives with low elastic modulus (e.g. silicones).
کلیدواژه ها:
نویسندگان
F. Marchione
Dipartimento di Ingegneria Civile, Edile e Architettura (DICEA), Università Politecnica delle Marche, via B. Bianche, Ancona, Italy
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 :