Uniform Particle Regression and Solid Rocket Combustion Instability Suppression
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Research towards predicting and quantifying undesirable transient axial combustion instability symptoms in solid-propellant rocket motors necessitates a comprehensive numerical model for internal ballistic simulation under dynamic flow and combustion conditions. In the present investigation, important elements of the framework for numerically evaluating the usage of reactive aluminum particles for the suppression of axial shock wave development are brought forward. A primary focus is placed on evaluating the qualitative trends associated with the time-dependent reduction in size of the aluminum particles as they move downstream in the central internal flow. In this study, the reactive particle size regression is stipulated to occur at a nonuniform rate, through an evaporation law that is governed by the particle’s current diameter. Individual transient internal ballistic simulation runs for a reference composite-propellant cylindrical-grain motor show the evolution of the axial pressure wave for a given initiating pressure disturbance, and particle loading, initial particle size, and evaporation law parameter setting. The limit pressure wave magnitudes at a later reference time in a given firing simulation run are collected for a series of runs, in order to assist in the evaluation of identifiable trends. The numerical results demonstrate that the ability of the particles to suppress axial wave development can be effective, but in general, not nearly as effective when comparing to the constant-diameter inert particle case, for the same particle loading. There may be some advantage in using a larger starting reactive particle size relative to the reference inert case, for improved overall symptom suppression. However, increasing the reactive particle loading may be the only means for reaching a desired symptom suppression level.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découle