Poisson's ratios of fabric materials in use for large-span membrane structures

Jianhui Hu; Wujun Chen; Chengjun Gao; Yibei Zhang; Yonglin Chen; Pujin Wang

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: Jianhui Hu (Shanghai Jiao Tong University) Wujun Chen (Shanghai Jiao Tong University) Chengjun Gao (Shanghai Jiao Tong University) Yibei Zhang (China Academy of Aerospace Science and Innovation) Yonglin Chen (Tongji University) Pujin Wang (Tongji University)

저널정보: 국제구조공학회 Structural Engineering and Mechanics, An Int'l Journal Structural Engineering and Mechanics, An Int'l Journal Vol.90 No.6

발행연도: 2024.6

수록면: 543 - 549 (7page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

The utilization of the fabric materials for lightweight building structures has attracted considerable attention due to the multiple functions and high strength-to-weight ratio. The mechanical properties of the fabric materials evolve with the loading cycle, especially for the Poisson’s ratio that requires the full cyclic strain to determine the accurate values. The digital image correlation method has been justified but needs to meet the flexibility and complexity requirements of the fabric materials. This paper thus proposes a modified digital image correlation method to quantify the Poisson’s ratio of fabric materials. To obtain the accurate Poisson’s ratio of fabric materials in the cyclic experiments using non-contact measuring method, a speckle generation of the digital image correlation method is implemented to obtain the strain distribution and strain characteristics. The uniaxial cyclic experiments for the fabric materials are carried out in the warp, weft and 45° directions. The digital image correlation photos are taken when the material properties become stable in the cyclic loading. The results show that the strain distributions are non-uniform and dependent on the specimen directions. The reliable Poisson’s ratios of the fabric materials in the warp, weft and 45° directions are 0.016, 1.2 and 2.6. The strain asymmetry at the maximum strain position is related with the weaving architecture. These observations and results are indispensable to understand the Poisson’s ratios of fabric materials and to guide the proper analysis of the large-span membrane structures.

#large-span structures #mechanical properties #membrane structures #Poisson's ratio #uniaxial cyclic properties

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

최근 본 자료

댓글(0)