Using 3D printing to fabricate realistic test projectiles for natural fragmentation from buried charges
Notice bibliographique
Résumé
Buried charges such as improvised explosive devices continue to be one of the most lethal and hidden threats service members face. On detonation, ground debris near the blast area is accelerated towards service members as secondary fragmentation, consisting of sand, gravel and rocks. In order to mitigate injury, protective equipment can be worn, yet it is difficult to gather accurate data for engineering decisions when the standard test uses a fragment simulating projectile made from metal. It is difficult to test secondary fragmentation from ground debris due to the natural heterogeneity and variance of the material. A methodical and reproducible method of testing fragmentation damage from ground debris was developed to study and improve protective equipment against natural secondary fragmentation. We present herein the novel process of 3D-printing ballistic projectiles from silica sand, followed by launching with an air canon. Outlined within are the successes, challenges and proposed implementations of the technology. The 3D-printed sand projectiles achieved speeds over 170 m/s, resulting in measurable damage to single Kevlar sheets. Other flight parameters such as yaw and rotation were captured, resulting in observations about design and shape of the projectiles. It was found that one design performed better in terms of velocity, rotation and impact. The technology has the potential to disrupt the protective equipment sector by providing a controlled means of assessing natural fragmentation damage.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».