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Enregistrement W4382400036 · doi:10.1002/prep.202300093

Surface denitration structure on dynamic combustion performance and muzzle flame of mixed nitrate gun propellant

2023· article· en· W4382400036 sur OpenAlexaff
Shiying Li, Hao Chen, Yu Li, Yudong Shi, Ye Yuan, Wenjia Li, Yajun Ding, Jie Zhou, Hao Liang, Zhongliang Xiao

Notice bibliographique

RevuePropellants Explosives Pyrotechnics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergetic Materials and Combustion
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPropellantCombustionMuzzleMuzzle velocityProjectileMaterials scienceNitrocelluloseAmmunitionBallisticsComposite materialNuclear engineeringAerospace engineeringChemistryEngineeringBarrel (horology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The gun propellant is an inaccessible energy and fuel for projectile to achieve destructive capability in a weapon system. Nitrocellulose/nitroglycerine/triethylene glycol dinitrate(NC/NG/TEGDN) based gun propellant with higher energy level than single‐based gun propellant can meet the demands of modern warfare. Currently, deterring strategy is commonly used to improve the combustion progressivity of NC/NG/TEGDN based gun propellant, together with aggravating the harmful emission phenomena such as muzzle smoke and flame. Therefore, it is essential to design and fabricate NC/NG/TEGDN based gun propellant with both good combustion progressivity and low characteristic signal. In this work, a gradiently denitrated NC/NG/TEGDN based gun propellant was successfully prepared by denitration strategy, whose structure was confirmed by FT‐IR, Raman and SEM. Here, closed bomb vessel test and interior ballistic test were conducted. The results showed that the gradiently denitrated NC/NG/TEGDN based gun propellant exhibited better combustion progressivity and interior ballistic performance than raw gun propellant, and these properties can be controlled by modulating the degree of denitration. Meanwhile, the change laws of the muzzle smoke and flame of the gradiently denitrated NC/NG/TEGDN based gun propellant were investigated by the smoke box method and high‐speed photography. Furthermore, a lower characteristic signal for the gradiently denitrated NC/NG/TEGDN based gun propellant was found compared to the deterred gun propellant by theoretical calculations. This work provides a new idea for preparing and applying a gun propellant with excellent comprehensive performance, including high energy, good combustion progressivity and low characteristic signal.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,189 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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