A mesoscale study on explosively dispersed granular material using direct simulation
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Notice bibliographique
Résumé
Explosively dispersed granular materials frequently exhibit coherent particle clustering and jetting structures. Influencing the mass concentration and related particle reaction and energy release, this phenomenon is of significant interest to the study of flow instability and mixing in heterogeneous detonation and explosion. Largely inhibited by the complex mesoscale multiphase interactions involved in the dispersal process, the underlying mechanism remains unclear. In this study, mesoscale direct simulations that capture coupled multiphase interactions and deterministic granular dynamics are conducted to investigate particle clustering and jetting formation in explosively dispersed granular payloads consisting of inert particles. Employing a mesoscale simulation framework that models particles as discrete entities and resolves the interfaces and collisions of individual particles in stochastically generated payloads with randomly distributed particle positions and sizes, numerical cases that cover a set of stochastic payloads, burster states, and coefficients of restitution are solved and analyzed. A valid statistical dissipative property of the mesoscale discrete modeling with respect to Gurney velocity is demonstrated. The predicted surface expansion velocities can extend the time range of the velocity scaling law with regard to Gurney energy in the Gurney theory from the steady-state termination phase to the unsteady evolution phase. Dissipation analysis based on the mesoscale discrete modeling of granular payloads suggests that incorporating the effects of porosity can enhance the prediction of Gurney velocity for explosively dispersed granular payloads. On the basis of direct simulations, an explanation for particle clustering and jetting formation is proposed to increase the understanding of established experimental observations in the literature.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle