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Enregistrement W2127019293 · doi:10.1002/prep.200700011

Fragment Velocities from Thermobaric Explosives in Metal Cylinders

2007· article· en· W2127019293 sur OpenAlexafffund
Kevin M. Jaansalu, Michael R. Dunning, William S. Andrews

Notice bibliographique

RevuePropellants Explosives Pyrotechnics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHigh-Velocity Impact and Material Behavior
Établissements canadiensDefence Research and Development CanadaRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesDefence Research and Development Canada
Mots-clésExplosive materialDetonationMaterials scienceCasingIgnition systemMetalComposite materialMetallurgyChemistryPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Thermobaric explosives (TBXs) have been primarily used for their blast, rather than for their fragmentation, characteristics. This work reports on an investigation, using a flash X‐ray imaging technique, of the ability of TBXs to shatter metal casings and to propel the resulting fragments. Three casing materials were used, AISI 1026 steel, ductile iron, and grey cast iron, while two different TBX compositions were used, with C4 serving as a benchmark. The fracture behavior of the casings, as a function of explosive fill and material characteristics, was as expected. One TBX formulation exhibited a run distance to detonation. The Gurney equation was used to correlate and compare the final fragment velocities. It was found that a larger fraction of the explosive energy was available to propel fragments in these two TBX compositions than a comparable amount of C4. This fraction of energy was influenced by the confinement of the detonation products and the ignition delay of the metal powders. These two factors had a greater influence on the fragment velocities than did material characteristics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0040,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations14
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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