热塑性聚氨酯弹性体包覆CL-20及对NEPE推进剂性能影响

采用热塑性聚氨酯弹性体,通过水-溶液悬浮法将其包覆于六硝基六氮杂异伍兹烷(CL-20),并对包覆后的CL-20分别进行了XPS、SEM、撞击感度和表面能测试;研究了弹性体包覆CL-20对含CL-20的NEPE推进剂常温力学性能、燃烧性能的影响.研究表明,热塑性弹性体能有效包覆CL-20,在大幅度提高含CL-20的NEPE推进剂常温力学性能并改善"脱湿"的同时,改善高能低特征信号配方燃烧性能,σm最大提高了47%,εm最大提高了184%;燃速压强指数n降低了12%.     

分子动力学及热分析方法研究CL-20与推进剂主要组分的相互作用

采用分子动力学模拟(MD)计算与差示扫描量热法(DSC)相结合,研究六硝基六氮杂异伍兹烷(CL-20)与推进剂主要组分间的相互作用,用理论键长变化趋势分析实验结果。分子动力学模拟计算键长变化趋势结果表明,CL-20与黑索今(RDX)、奥克托今(HMX)混合体系的引发键N—NO2键最大键长Lmax随温度升高显著的单调递增,且当CL-20与RDX、HMX共混后,键长普遍增大,更容易断裂分解;而CL-20与硝化棉(NC)、硝化甘油(NG)共混后各个键长均与单质状态下存在时的键长相比变化不大,一些键长均小于其单质状态下存在时的键长,推测CL-20与NG、NC键混合后稳定性较好,不易发生键的断裂分解。DSC结果表明,CL-20与RDX和HMX之间在大于156℃的较高温度条件下存在强烈的相互作用,CL-20与NG、NC之间没有明显的化学作用。     

CL-20粉体的热爆炸临界温度试验研究

为了获得六硝基六氮杂异戊兹烷(CL-20)粉体的热爆炸临界温度,分别采用差示扫描量热仪(DSC)、加速量热仪(ARC)和自研的热爆炸试验装置,对CL-20炸药粉体进行了热安全试验研究.结果表明,DSC试验、ARC试验与热爆炸试验获得的CL-20炸药粉体的热爆炸临界温度依次为231.99、200.66、174.40℃.不...     

CL-20/HMX混合体系的热分解

用高压差示扫描量热法(PDSC)研究了六硝基六氮杂异伍兹烷/奥克托今(CL-20/HMX)混合体系在常压及高压下的热分解行为,比较了混合体系在不同压强下的热分解特征,用Ozawa法获得了0.1、1、3 MPa下混合体系中CL-20的热分解动力学参数,讨论了混合体系组分的混合比和压强对其热分解动力学参数的影响。结果表明,随着压强的增大及HMX含量的增高,CL-20分解表观活化能提高。     

高能硼氢燃烧剂与固体推进剂常用组分相容性的DSC法研究

采用差示扫描量热法(DSC)和表观活化能变化率,研究了高能硼氢燃烧剂(十氢十硼酸双四乙基铵,BHN)与缩水甘油叠氮聚醚(GAP)、黑索今(RDX)、奥克托金(HMX)、3-硝基-1,2,4-3-己基铅(NTO-Pb)、六硝基六氮杂异伍兹烷(CL-20)、铝粉(Al,12.18μm)、镁粉(Mg,200～325目)、3,4-二硝基呋咱基氧化呋咱(DNTF)和N-脒基脲二硝酰胺盐(GUDN)等含能组分的相容性;同时,还研究了BHN与聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET,M=6 000)、聚乙二醇(PEG,M=10 000)、二异氰酸酯(N-100)、端羟基聚丁二烯(HTPB)、己二酸铜(AD-Cu)、2,4-二羟基苯甲酸铜(β-Cu)、邻苯二甲酸铅(φ-Pb)、炭黑(CB)、三氧化二铝(A12O3)、l,3-二甲基-1,3-二苯基脲(C2)、癸二酸二异辛酯(DOS)和高氯酸钾(KP)等惰性材料的相容性。研究结果表明,BHN与NTO-Pb、CL-20、A1、Mg、PET、PEG、N-100、HTPB、CB、Al2O3、C2、DOS和KP相容性较好,与GAP和HMX轻微敏感;AD-Cu、β-Cu和φ-Pb敏感,而与RDX、DNTF和GUDN不相容。由此可见,BHN与固体推进剂的主要组分相容性良好,可在HTPB/AP/Al体系的复合固体推进剂中应用。     

高能高密度材料组成的低信号特征固体推进剂

采用含能粘合剂ＴＧＡＰ，ＴＢＡＭＯ，增塑剂ＢＴＴＮ和ＡＺＰＬ－４以及氧化剂ＨＮＩＷ组成一种新型的无铝无氯推进剂，从理论上对这种高能高密度材料的组成的推进剂的能量特性、工艺性能、燃烧性能及安全性能作了分析和评估。结果表明，对于ＨＮＩＷ含量为８４％的配方，ＡＺＰＬ－４或ＢＴＴＮ为７％时，其理论比冲分别为２５５ｓ和２５８ｓ，密度分别为１．８８７ｇ／ｃｍ３和１．９１２ｇ／ｃｍ３，氧系数大于１．１；用少量的铝粉代替ＨＮＩＷ，其理论比冲、密度明显上升；８４％固体含量的推进剂仍可采用现有浇注装药工艺。由此可见，这类仅由Ｃ，Ｈ，Ｏ，Ｎ四种元素组成的推进剂的氧系数较高，可制成有较好综合性能的低信号特征复合团体推进剂。     

激光光散射法测定BAG分子量及其分子量分布

介绍了一种用于高能推进剂新型键合剂BAG分子量和分子量分布测定的激光光散射法。给出了该方法的实验原理、实验步骤。该法以合镍化钾的二甲基酰胺溶液溶剂和流动相，凝胶渗透色谱柱为分离体系，实验结果表明：准确度和精密度较好，可作为常规测定BAG分子量及其分布的方法。     

基于载波相位的完整性监测及其优化方法

根据垂直保护限准则,利用载波相位观测信息,提出一种用于飞机精密进近着陆阶段的GPS接收机自主完整性监测优化方法。该方法不增加外部观测量,将整个飞机精密进近着陆过程分成若干独立观测时段,时段中任意一个历元报警,则整个时段报警;在满足国际民航组织规定的每个时段误警率和漏检率设计指标前提下,时段误警事件是单历元误警事件的和事件,时段漏检事件是单历元漏检事件的积事件。试验结果表明,应用该优化方法,在垂直方向上,漏检概率由时段的1×10~(-9)/15s增加到单历元的1×10~(-0.6)/s,有效地减小了垂直保护限值VPL,增强了GPS卫星导航系统的可用性。     

HEDM作为固体推进剂组分的评价(Ⅰ):几种环状硝胺的计算研究

对近几年新合成的几个环状硝胺化合物的能量性能进行了计算分析,并与HMX作了比较,提出了评价其作为推进剂组分潜力的方法.初步分析结果表明,BCSDX和HNIW具有高能量密度的特点,是比较有希望的高能量密度材料.     

W波段UAV MISAR实时成像运动补偿方法

建立了实时成像正侧视合成孔径雷达(SAR)运动误差模型,采用了一种基于惯导和相位梯度自聚焦(PGA)运动误差估计的中心波束平面运动补偿算法。该算法对回波包络和相位进行分开补偿,利用惯导数据把带有运动误差的回波包络拉直,再利用相位梯度自聚焦算法对回波进行相位误差估计并补偿。针对实时成像的时间少、运算量大、运算资源受限等特点,该算法取消了距离徙动校正的步骤,将运动误差矢量在斜距平面投影并完成包络校正和相位误差估计。该方法运算量小,同时能满足分辨率要求。仿真结果表明:该方法能够得到质量较高的SAR图像。     

基于双通道距离频率干涉相位解运动目标径向速度模糊方法

针对合成孔径雷达/地面动目标检测系统中动目标径向速度估计存在模糊的问题,提出一种基于双通道距离频率干涉相位解模糊的方法。该方法通过构造干涉相位与距离频率的关系,利用干涉相位随距离频率变化的斜率关系实现径向速度无模糊估计。该斜率与相位缠绕无关,所以所提方法具有不受相位缠绕影响的优点。为了减小噪声对径向速度估计的影响,利用最小二乘线性拟合方法估计该斜率。此方法能实现杂波背景和多目标情况下的应用。通过仿真和实测数据处理验证了所提方法的有效性。     

环糊精包结分离制备高纯度辛基二茂铁同分异构体

以辛基二茂铁工业品与本实验室前期分离得到的三种一元辛基二茂铁混合制剂(C8-Fc)为原料,以β-环糊精包结硅胶得到包结分离柱Immo-CD-1,确定了包结分离制备高纯度辛基二茂铁同分异构体的原料;在此基础上,利用正交实验的方法,确定了包结分离的主要影响因素与最佳条件,发现水分含量对于分离效果的影响最为显著,经Immo-CD-1柱分离得到纯度为97.2%的(4-辛基)-二茂铁、纯度大于96%的(3-辛基)-二茂铁以及(2-辛基)-二茂铁和(3-辛基)-二茂铁的混合物;利用类似的方法,以羟丙基-β-环糊精为主体材料制备包结分离柱Immo-CD-2,并对上述所得到的(2-辛基)-二茂铁和(3-辛基)-二茂铁混合物进行包结分离,经优化分离后,得到纯度大于95%的(2-辛基)-二茂铁。     

1,5-二氨基四唑含能配合物的制备、表征及其催化性能研究

合成出2种以1,5-二氨基四唑(DAT)为配体,苦味酸根为外界,钴和铜为中心离子的含能配合物,并对其结构进行了表征.运用示差扫描热分析(DSC)方法,就目标化合物对高氯酸铵(AP)、奥克托金(HMX)和六硝基六氮杂异伍兹烷(HNIW)热分解的影响进行了研究.利用电荷耦合器件(CCD)燃速测定系统,研究了目标化合物对缩水...     

固体推进剂燃烧波温度分布测定

采用相对光强度法测定了双基推进剂、复合推进剂及NEPE（氧化剂为HNIW或HMX）推进剂的燃烧火焰温度分布。结果表明,用相对光强度法测得推进剂的最高燃烧火焰温度比热电偶法更接近推进剂的理论燃烧温度,测试压强越高,最高燃烧火焰温度与理论燃烧火焰温度的误差越小。     

一种基于遗传算法的最小熵自聚焦方法

自聚焦算法是获得高质量合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)图像的重要步骤。针对复杂成像场景和复杂运动误差SAR自聚焦问题,提出一种基于遗传算法的最小熵自聚焦方法。方法通过高阶多项式函数拟合相位误差,以图像熵为代价函数,利用遗传算法最小化代价函数进而估计出相位误差,尤其适合于成像场景没有孤立强散射点、高阶相位误差不能忽略的自聚焦问题。仿真数据和实测数据处理结果证实算法的有效性。