Strategy for improving the energy output efficiency of TKX-50: introduction of nitroamine explosives
Notice bibliographique
Résumé
TKX-50 has attracted the attention of many researchers because of its low sensitivity and high energy characteristics. However, the experimental results show that there is a big gap between the energy level of TKX-50 and the theoretical value. Introducing nitroamine explosives RDX or HMX to stimulate the energy release of TKX-50 is of great significance for improving the energy release efficiency of TKX-50 and expanding its application in the field of energetic materials. In this paper, the properties of different TKX-50/RDX and TKX-50/HMX samples were investigated by thermal analysis and ignition combustion experiments. The results show that RDX has a more obvious catalytic effect on TKX-50. Adding 50% RDX reduces the peak thermal decomposition temperature of TKX-50 from 241.7°C to 218.7°C. At the same time, the flame propagation, maximum combustion pressure, and the pressurization rate of different samples during combustion were analyzed, and the reaction mechanism between RDX (or HMX) with TKX-50 was obtained. Because of the different catalytic effects of RDX and HMX on TKX-50, a strategy was proposed to construct the core-shell structure of TKX-50 to improve the reaction characteristics and energy release efficiency of TKX-50.
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 | 0,001 | 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 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 ».