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Enregistrement W3209249438 · doi:10.32920/ryerson.14654895.v1

Comparison of cylindrical and non-cylindrical grain internal ballistic behavior of hybrid rocket engines and solid rocket motors

2021· preprint· en· W3209249438 sur OpenAlexaff
Zhiliu Lu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRocket and propulsion systems research
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpecific impulseSolid-fuel rocketPropellantAerospace engineeringInternal ballisticsPropulsionRocket (weapon)CombustionThrustInternal flowRocket engineMaterials scienceMechanical engineeringMechanicsPhysicsFlow (mathematics)EngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hybrid rocket engines (HREs) are a chemical propulsion system that nominally combine the advantages of liquid-propellant rocket engines (LREs) and solid-propellant rocket motors (SRMs). HREs in some cases can have a higher specific impulse and better controllability than SRMs, and lower cost and engineering complexity than LREs. For HREs and SRMs, both kinds of rocket engine employ a solid fuel grain, and the chosen grain configuration is a crucial point of their design. Different grain configurations have different internal ballistic behavior, which in turn can deliver different engine performance. A cylindrical grain design is a very common design for SRMs and HREs. A non-cylindrical-grain is a more complex grain configuration (than cylindrical) that has been used in many SRMs, and is also a choice for some HREs. However, while an HRE and an SRM can employ the same fuel grain configuration, the resulting internal ballistic behavior would not be expected to be the same. Pressure-dependent burning tends to dominate in SRMs, while axial flow-dependent burning tends to dominate in HREs. To help demonstrate in a more direct manner the influence of the differing combustion processes on the same fuel grain configuration used by an HRE and SRM, a number of internal ballistic simulations are undertaken for the present study. For the reference SRM cases looked at, an internal ballistic simulation program that has the capability of predicting head-end pressure and thrust as a function of time into a simulated firing is utilized for the present investigation; for the corresponding HRE cases, a simulation program is used to simulate the burning and flow process of these engines. For the present investigation, the two simulation programs are used to simulate the internal ballistic performance of various HREs and SRMs employing comparable cylindrical and non-cylindrical fuel grain configurations. The predicted performance results, in terms of pressure and thrust, are consistent with expectations that one would have for both propulsion system types.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,511
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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