A unit cell structure with tunable Poisson's ratio from positive to negative

泊松分布 泊松比 材料科学 有限元法 单位(环理论) 航程(航空) 辅助 数学分析 复合材料 统计 数学 热力学 物理 数学教育
作者
Dong Li,Liang Dong,Roderic S. Lakes
出处
期刊:Materials Letters [Elsevier BV]
卷期号:164: 456-459 被引量:62
标识
DOI:10.1016/j.matlet.2015.11.037
摘要

A novel unit cell structure with re-entrant hollow skeleton was designed and its Poisson's ratio was studied using the finite element method (FEM) as a function of the geometric variables and the parent material Poisson's ratio. The simulation results showed that the Poisson's ratio of the unit cell structure is tunable over the full range of Poisson's ratio (−1 to +0.5) by varying the geometric variables and parent material Poisson's ratio. Three types of samples with identical geometric variables were fabricated via 3D printing using three different materials, and their Poisson's ratios were measured and compared with the ones from FE simulation, and excellent agreement was found between the experimental results and FE simulation.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Duncan发布了新的文献求助10
刚刚
森莫莓完成签到,获得积分10
1秒前
Lilywei完成签到,获得积分10
2秒前
死糊完成签到,获得积分10
3秒前
一一发布了新的文献求助10
3秒前
kyo完成签到,获得积分10
3秒前
TE发布了新的文献求助10
4秒前
顺利完成签到,获得积分10
4秒前
风吹麦浪应助唔昂wang采纳,获得10
5秒前
kyo发布了新的文献求助10
6秒前
852应助付蓉采纳,获得10
7秒前
ChemistryZyh完成签到,获得积分10
9秒前
RR发布了新的文献求助10
9秒前
10秒前
whl完成签到,获得积分10
10秒前
Duncan完成签到,获得积分10
11秒前
泡泡完成签到,获得积分10
12秒前
英俊的铭应助TE采纳,获得10
13秒前
莫琳完成签到 ,获得积分10
14秒前
优美巧曼完成签到 ,获得积分10
15秒前
15秒前
叶子666发布了新的文献求助10
16秒前
何曼慈应助ThreegoldHu采纳,获得10
17秒前
19秒前
dde发布了新的文献求助10
20秒前
复杂的夜香完成签到,获得积分10
22秒前
lan发布了新的文献求助10
24秒前
顾矜应助无聊的小蘑菇采纳,获得10
26秒前
28秒前
29秒前
丰富凡白完成签到,获得积分10
29秒前
29秒前
CJaiWendy发布了新的文献求助30
31秒前
77在七月发布了新的文献求助10
33秒前
乐乐应助科研通管家采纳,获得10
33秒前
Owen应助科研通管家采纳,获得10
33秒前
ww发布了新的文献求助10
33秒前
33秒前
Nole应助科研通管家采纳,获得10
33秒前
何曼慈应助科研通管家采纳,获得10
33秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7583552
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9162285
关于积分的说明 19606612
捐赠科研通 7165597
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266296
关于科研通互助平台的介绍 2431182
邀请新用户注册赠送积分活动 2257764