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Enregistrement W2009579462 · doi:10.1177/0954410013495638

Reduced agglomeration in solid propellants containing porous aluminum

2013· article· en· W2009579462 sur OpenAlexaff
Yinon Yavor, Valery Rosenband, Alon Gany

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part G Journal of Aerospace Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergetic Materials and Combustion
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgglomerateEconomies of agglomerationMaterials scienceAluminiumPropellantPorosityLaser ignitionParticle sizeParticle (ecology)CombustionIgnition systemChemical engineeringComposite materialMineralogyMetallurgyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of using porous aluminum particles in solid propellants were studied, with emphasis on the agglomeration phenomena. Burning strands containing either regular (as-received) or porous aluminum were photographed by a high-speed camera, and particulate combustion products were analyzed in a laser particle analyzer. Results obtained from experiments conducted in a pressure-range of 1–34 atmospheres show that porous aluminum particles produce smaller agglomerates than regular aluminum. The median diameter of agglomerates resulting from porous aluminum reached, on average, 70% of the one originating from regular aluminum. This reduction in agglomerate diameter corresponds to a substantial volume (and hence, mass) decrease of approximately 65%. It is assumed that the high-specific area of the porous aluminum particles (10–18 m 2 /g, similar to that of nano-Al) results in high reactivity, leading to shorter ignition time and hence to the formation of smaller agglomerates.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil0,625

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,183 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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