This study develops a spectral Ritz formulation for the nonlinear free vibration analysis of carbon nanotube-reinforced composite (CNTRC) beams. Boundary-adapted Chebyshev basis functions are constructed to exactly satisfy clamped and simply supported boundary conditions. The governing equations incorporate von~K\'{a}rm\'{a}n geometric nonlinearity, while the effective material properties for both uniform and functionally graded (FG) CNT distributions are evaluated using a modified rule of mixtures. Discretization via the Chebyshev-Ritz approach produces a reduced-order model exhibiting exponential convergence; for basis sizes $N \geq 12$, the fundamental frequency error remains below $0.1\%$ relative to published benchmarks. Computational results demonstrate substantial efficiency gains, with the spectral approach requiring significantly less time than high-fidelity finite element discretizations of comparable accuracy. Parametric studies reveal that the fundamental frequency increases with CNT volume fraction and is sensitive to the interfacial load-transfer efficiency parameter $\eta_E$. Selected FG patterns are shown to enhance stiffness relative to uniformly distributed CNTs. Validation against established numerical benchmarks yields relative differences of only a few percent. The current limitation of the method is its reliance on the Euler-Bernoulli beam assumption, which neglects transverse shear deformation and damping; addressing these effects is proposed for future work. All numerical data and scripts are provided as supplementary material to ensure reproducibility.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员