Meso-resolved simulations of shock-to-detonation transition in nitromethane with air-filled cavities
Notice bibliographique
Résumé
Two-dimensional, meso-resolved numerical simulations are performed to investigate the complete shock-to-detonation transition (SDT) process in a mixture of liquid nitromethane (NM) and air-filled, circular cavities. The shock-induced initiation behaviors resulting from the cases with neat NM, NM with an array of regularly spaced cavities, and NM with randomly distributed cavities are examined. For the case with randomly distributed cavities, hundreds of cavities are explicitly resolved in the simulations using a diffuse-interface approach to treat two immiscible fluids and GPU-enabled parallel computing. Without invoking any empirically calibrated, phenomenological models, the reaction rate in the simulations is governed by Arrhenius kinetics. For the cases with neat NM, the resulting SDT process features a superdetonation that evolves from a thermal explosion after a delay following the passage of the incident shock wave and eventually catches up with the leading shock front. For the cases wherein mesoscale heterogeneities are explicitly considered, a gradual SDT process is captured. These two distinct initiation behaviors for neat NM and heterogeneous NM mixtures agree with experimental findings. Via examining the global reaction rate of the mixture, a unique time scale characterizing the SDT process, i.e., the overtake time, is measured for each simulation. For an input shock pressure less than approximately $9.4~\mathrm{GPa}$, the overtake time resulting from a heterogeneous mixture is shorter than that for neat NM. This sensitizing effect is more pronounced for lower input shock pressures. A random distribution of cavities is found to be more effective in enhancing the SDT process than a regular array of cavities. Statistical analysis on the meso-resolved simulation data provides more insights into the mechanism of energy release underlying the SDT process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».