Design of new aliphatic azido nitro compounds as plasticizer: an initial exploration on AFCTEE (1-azido-formic acid 1,1,1-trinitro-ethyl ester)
Notice bibliographique
Résumé
To explore new high-energy azido nitro compounds as plasticizers for propellants, AFCTEE (1-azido-formic acid 1,1,1-trinitro-ethyl ester) was designed and studied using density functional theory. The predicted density of AFCTEE, 1.90 gcm−3, is comparable to that of HMX (1,3,5,7-tetranitro-1,3,5,7-tetraazacyclooctane) and much higher than that of general organic azido compounds. AFCTEE possesses higher energetic properties and chemical stability than the promising azido nitro plasticizer DAMNP (1,3-diazido-2-methyl-2-nitropropane) and the conventional plasticizer NG (nitroglycerine), and it has a moderate thermal stability. The pyrolysis of AFCTEE starts from the rupture of C–NO2 and then the breakage of N–N2 via Curtius rearrangement. This work is the initial exploration for AFCTEE, aiming at the energetics, spectra (IR, NMR, and UV), stability, and decomposition mechanism. Compared with DAMNP, the advantages of superior energetic properties and chemical stability suggest AFCTEE is a promising energetic azido nitro compound and is worth further investigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».