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Enregistrement W4407415641 · doi:10.2514/6.2025-0128

Experimental Design, Fabrication and Validation of a Small-Scale Liquid Bi-Propellant Rocket Engine

2025· article· en· W4407415641 sur OpenAlexaboutno aff
Aryan Chaudhary, Bismanjyot Kaur Bindra, Prabhjeet Singh, Rakesh Kumar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRocket and propulsion systems research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPropellantLiquid-propellant rocketFabricationAerospace engineeringScale (ratio)Rocket engineRocket (weapon)Rocket propellantComputer scienceMaterials scienceAutomotive engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents the design, fabrication, and testing of a small-scale liquid bi-propellant rocket engine with a target thrust of 1000 N, using gaseous oxygen (GOx) as the oxidizer and a 70% ethanol-30% water mixture as the fuel. The engine’s components, including the thrust chamber, de Laval nozzle, and propellant feed system, were engineered with a focus on affordability and accessibility, utilizing locally sourced materials and in-house fabrication processes. The combustion chamber, constructed from SAE 316L stainless steel, was actively cooled using a soft-copper tubing-based conductive cooling system, ensuring safe operation under high thermal loads. Key design parameters were derived through extensive theoretical calculations and validated using MATLAB simulations. The injector system, featuring a conical spray pattern with 18 oxidizer ports, was calibrated to achieve an injection pressure of 25.34 bar, maintaining efficient propellant mixing. Testing included four hot-fire runs of three to five seconds each, with combustion chamber pressures reaching 15 bar, demonstrating subsonic combustion stability. Data acquisition was conducted using pressure transducers and load cells integrated into a custom graphic user interface for real-time monitoring. Despite challenges such as suboptimal atomization and material constraints, the engine operation was successful, validating the theoretical models. This research highlights the feasibility of developing cost-effective liquid rocket engines in resource-constrained environments, emphasizing the importance of interdisciplinary collaboration and innovation. The results pave the way for future enhancements, including advanced injector designs and thrust vectoring systems, to optimize performance and broaden the engine’s application scope.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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