Theoretical and experimental studies on the interior ballistic of large UAV ejection based on trifluoromethane phase transition
Notice bibliographique
Résumé
Unmanned aerial vehicles (UAVs) have demonstrated immense value in the military sector. This research proposes the use of Trifluoromethane as a novel cold ejection medium. Trifluoromethane, being easily compressible, exhibiting high safety and low infrared characteristics, is well-suited for small-volume high-pressure chambers. The feasibility of Trifluoromethane for UAV ejection has been confirmed through experiment. Furthermore, a thermodynamic numerical model has been established for the ejection medium to investigate the effects of key parameters on ballistic performance. The study's findings demonstrate that as the volume of the high-pressure chamber increases, the ejection velocity of the UAV is enhanced, but the improvement slows down. Meeting the ejection velocity specifications for the UAV, reducing the volume of the high-pressure chamber can lower the peak pressure within the low-pressure chamber. An increase in the release pressure of the high-pressure chamber can enhance the ejection velocity, but the improvement slows down. Lowering this pressure can effectively reduce the UAV's acceleration. There is a maximum valve diameter beyond which the ejection velocity remains constant, however, the peak acceleration can still increase. Enlarging the volume of the low-pressure chamber can effectively reduce the UAV's peak acceleration. This study provides a safe and efficient technical solution for the cold ejection of large UAVs.
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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 | 0,001 | 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 ».