AlH3对固体推进剂安全性能及成药性能的影响

为了研究AlH_3对固体推进剂安全性能及成药性能的影响,采用扫描电子显微镜(SEM)观察了不同批次AlH_3的表面形貌,使用激光粒度分析仪测试了不同批次AlH_3的颗粒粒度,利用落锤撞击感度仪测试了含不同批次AlH_3固体推进剂的撞击感度。结果表明,不同批次AlH_3的表面形貌差异很大,即不同批次AlH_3的品质不同; AlH_3的品质影响AlH_3固体推进剂的安全性能,而AlH_3的粒度则在一定程度上影响着AlH_3固体推进剂的成药性能。     

GAP微烟推进剂的燃烧性能影响因素研究

通过配方组分对GAP推进剂燃烧性能影响的分析,确定了影响GAP微烟推进剂燃烧性能的主要因素,并在此基础上研究了推进剂燃烧性能的变化规律,通过选择合适的增塑剂、调整AP和HMX的相对含量及AP粒度级配,可使推进剂基础配方静态燃速在6 MPa下达到10.5～12.0 mm/s,3～10 MPa下静态压强指数可降至0.40以下。     

纳米NiB非晶合金对AP热分解性能的影响

用化学还原法制备出平均粒径20nm的NiB非晶态合金和NiCuB合金粉，以及负载型NiB／Al2O3和NiB／SiO2催化剂。DTA结果表明：NiB和NiCuB合金粉可以显著降低AP的高温分解温度，表现了对AP高温分解反应良好的催化效果。负载型NiB／Al2O3和NiB／SiO2对AP热分解的催化效果，与NiB相比没有明显增强。随NiB非晶态合金增加对AP热分解的催化效果变化不明显。     

流体喉部横流喷嘴的雾化特性

为了研究横流喷嘴的雾化效果以及对发动机推力的影响,采用互击式直流喷嘴、逆向式直流喷嘴和水平式直流喷嘴进行了冷流试验.研究了不同试验工况下喷管出口喷雾场雾滴的索太尔平均直径与发动机的推力特性.研究结果表明:随着压比的增加,雾滴直径减小;相同的压比下,雾滴直径最小的喷射方案为喉扩喷射,雾化质量最好的喷嘴为互击式直流喷嘴;同时在喉扩喷射方案下,3种喷嘴的扼喉能力与推力比随着流量比的增加而提高.      

喷注压降对Al/AP粉末火箭发动机工作特性影响研究

为研究喷注压降对Al/AP粉末火箭发动机工作特性影响,在考虑喷管两相流动损失的情况下,通过理论计算分析了压强、氧燃比对Al/AP粉末火箭发动机比冲、绝热燃烧温度及凝相产物质量分数的影响。以此为基础确定了Al/AP粉末火箭发动机工作参数,搭建了Al/AP粉末火箭发动机试验系统,通过改变流化气质量流率和粉末推进剂储箱出口通流面积的方法研究不同喷注压降下Al/AP粉末火箭发动机的工作特性。结果表明,流化气质量流率大小对Al/AP粉末火箭工作过程存在一定的影响,过小会导致粉末推进剂供给卡顿,过大会导致发动机性能降低。与此同时,Al/AP粉末火箭动机工作过程中存在由粉末推进剂输运时滞导致的燃烧室压力振荡,而通过提高粉末推进的喷注压降可以有效抑制这一振荡。当前技术状态下,由于在Al/AP粉末火箭动机燃烧室设计、粉末推进剂高效喷注和离散等方面存在不足,Al/AP粉末火箭动机的实际性能与理论性能还存在一定偏差,试验中最高燃烧效率为69.79%。     

SiC工件ELID磨削性能

通过ELID(在线修整砂轮)磨削方法对SiC进行磨削试验,从材料去除机理、砂轮粒度的选择、切削深度等方面探讨了SiC ELID磨削参数的选择.实验表明:砂轮粒度、切削深度对加工质量影响较大,在磨削效率和加工工件的表面质量等因素的综合分析基础上,找到优化的工艺参数,使效率和精度达到最高.在本试验条件下,用粒度为W3.5的金刚石砂轮磨削20 min,表面粗糙度可达到0.023μm.     

AP/KP/GAP富燃料推进剂的热分解特性

用差示扫描量热实验和高压差热分析法，分析，研究了GAP模拟富燃料推进剂的常压和高压热分解特性，同时考虑了过渡金属氧化物（TMO）催化剂对GAP模拟富燃料热分解特性的影响，实验结果表明，TMOwwyjcf GAP,AP和KP的催化作用不同，同一催化剂在不同压强下的催化作用也不同。     

纳米Ni／CNTs对AP／HTPB推进剂热分解及燃烧性能的影响

采用化学液相沉淀法制备了纳米Ni/CNTs复合催化剂,用SEM、XRD、XPS对纳米Ni/CNTs的形貌、微观结构、组成进行了表征,采用DSC研究了其对AP和AP/HTPB推进剂热分解的催化性能,并考察了纳米Ni/CNTs对AP/HTPB推进剂燃速和压强指数的影响.结果表明,纳米Ni能够均匀包覆在CNTs表面,纳米Ni/CNTs可显著降低AP及AP/HTPB推进剂的热分解峰峰温,使AP及AP/HTPB的总表观分解热明显增大,并能有效提高AP/HTPB推进剂的燃速和降低其压强指数.相同量的纳米Ni/CNTs、纳米Ni和纯CNTs进行对比,纳米Ni/CNTs具有更好的催化性能,表现出较好的正协同催化效应.     

面向电力系统的多粒度隐患检测方法

由于电力系统的安全问题往往会造成严重的经济或社会影响,隐患检测已成为电力系统不可或缺的重要环节。随着人工智能领域的发展,基于深度学习的智能化电力系统隐患检测技术逐渐得到越来越多的关注。但目前的方法大多只是单一地考虑图像的全局特征或局部特征,无法全面彻底表征图像,进而难以捕捉电力领域尤其室外复杂背景下的隐患检测。为此,基于深度学习技术,提出了一种面向电力系统的多粒度隐患检测方法MGNet。通过引入图像的多粒度信息,构建全局和局部网络,进行多粒度级检测;并通过不同粒度级检测结果的协作式融合,增强检测的全面性。在杆塔连接金具隐患和线路通道机械隐患2个数据集上进行了实验比较和分析,对所提模型的检测性能进行评估。通过与现有最优隐患检测基准方法相比,所提方法在2种不同数据集上的平均精度均值分别提升了2.74%和2.77%,验证了模型的有效性。      

超细高氯酸铵团聚状态表征的毛细渗透速度技术研究

超细AP的团聚状态是影响推进剂燃速性能的一个重要因素。根据Washburn方程,首先建立粒径与毛细渗透速度k的定标曲线;再通过对不同团聚状态的超细AP毛细渗透速度k值的测量,应用定标曲线定量表示出团聚状态的等效粒径d43,并证明k和d43均可作为定量表征团聚状态的参数,为系统描述氧化剂状态及对燃速影响提供了新方法;通过建立浸润模型,提出了应用等效粒径评价团聚状态的临界判据。大量的生产现场实验研究结果表明,毛细渗透速度法是表征超细AP样品状态的一种实用新技术。