固体推进剂贮存寿命预估方法

综述了预估固体推进剂寿命的五种方法：高温老化法，活化能法，凝胶合含量法，傅里叶红外光谱分析法和动态粘弹分析法。     

HTPB推进剂贮存老化建模及寿命预估研究综述

HTPB复合固体推进剂是火箭发动机的动力之源,其贮存寿命和性能优劣决定了火箭发动机的寿命和作战性能的发挥,因而研究HTPB复合固体推进剂的贮存老化模型及寿命预估具有重要的军事和经济意义。本文对复合固体推进剂贮存老化性能的研究方法进行了介绍,并综述了国内外贮存寿命老化建模的研究进展,针对推进剂实际贮存可能出现的问题对未来贮存寿命预估的发展趋势进行了预测。研究结果表明,现代仪器的运用可以弥补传统仪器在固体推进剂老化性能研究上的不足,但是还存在研究手段单一、测试方法存在误差、没有形成统一的系统等缺点;推进剂的老化过程比较复杂,结构完整性分析和老化试验相结合的方法可以对推进剂贮存性能和寿命预估进行系统性的研究,得到的结果更准确,可靠性更高。分段老化建模作为推进剂寿命预估研究的新方向,具有很大的发展空间。     

NEPE-5复合固体推进剂物理老化寿命的预估

用动态热机械分折仪(DMA)测定了老化NEPE—5推进剂的动态力学性能，确定了物理老化对其力学性能的影响，并以此作为失效的主要模式。依据时间一温度叠加原理，老化NEPE—5的贮能模量、贮能柔量和损耗柔量沿频率(横坐标)进行叠合得主曲线，而这些主曲线沿纵坐标与未老化的主曲线进行叠合所得的垂直位移因子随老化时间的增长有突变点，把该点所对应的老化时间视为失效时间。同时根据WLF方程获得了老化活化能，依据所得的话化能和失效时间，利用点斜法预估了NEPE—5推进剂的物理老化寿命。     

NEPE推进剂的细观力学性能研究

采用原位拉伸扫描电镜技术对NEPE推进剂的单轴拉伸破坏过程进行了研究.结果表明,固体粒子与黏合剂基体的脱湿是破坏的主要因素.采用数字图像分析方法对此破坏过程进行定量化研究,对图像的分形维数进行了计算,发现随着拉伸破坏过程的进行,分形维数逐渐增大.采用此方法计算的细观结构分形维数可以作为研究NEPE推进剂细观损伤演化的定量指标.     

NEPE推进剂燃烧性能研究

NEPE高能固体推进剂因其优良的综合性能具有十分良好的应用前景。通过调整氧化剂含量、种类及含能增塑剂用量,对NEPE推进剂的燃烧速度和燃速压力指数进行了调节,燃速在9．3～11．6mm／s(7.0MPa)范围内可调，燃速压力指数由0．61降为0.54。     

丁羟推进剂的热加速老化力学性能及寿命预估

用单轴拉伸试验和扯离试验测试了不同老化温度(55、65、75和85℃)下热加速老化后丁羟(HTPB)推进剂的力学性能及其粘接试件的扯离强度,用Berthlot方程预估了推进剂及其粘接试件的寿命。结果表明,HTPB推进剂的最大延伸率随老化时间的增加呈现降低趋势;老化温度越高,推进剂的最大延伸率降低幅度越大,85℃贮存30d时最大延伸率降幅为29.81%,而55℃贮存30d时最大延伸率降幅仅为4.34%;粘接试件的扯离强度随着老化时间的增加呈降低趋势,老化时间相同时,扯离强度随老化温度的升高而降低。预估HTPB推进剂和推进剂粘接试件的贮存寿命分别为9.4y和15.9y。     

NEPE推进剂

综述了NEPE推进剂的由来、组成、主要性能和发展方向。NEPE推进剂是在复合和改性双基推进剂基础上开发的新型高能固体推进剂,代表了当前推进剂的最高水平。含高能量密度物质(如CL-20)的NEPE推进剂,是NEPE推进剂的发展方向。     

少烟NEPE推进剂的动态力学性能

用动态力学分析方法研究了少烟NEPE推进剂及其黏合剂胶片的黏弹特性。结果表明,PET/N100胶片、PET/N100/NG-TEGDN胶片和推进剂样品在玻璃态的储能模量E′依次增大,PET/N100胶片的损耗模量E″最大,推进剂的E″最小;胶片和推进剂在玻璃化转变区的E′依次显著降低,E″和tanδ(β转变)依次达到最大值后逐渐降低,其中PET/N100胶片、PET/N100/NG-TEGDN胶片和推进剂的Tg分别为-82、-73和-65℃;在橡胶态,PET/N100胶片的E′和E″在-24℃附近出现峰值,PET/N100/NG-TEGDN胶片和推进剂的E′和E″随温度降低显著降低,且PET/N100胶片在-3℃出现明显的α松弛损耗峰,PET/N100/NG-TEGDN胶片和推进剂tanδ的α松弛峰温下降到-24℃。     

含裂纹固体推进剂试件抗拉强度的预估

为预估含中心穿透型裂纹固体推进剂试样的抗拉强度,修正了固有缺陷模型(IFM)和应力断裂准则模型,包括点应力准则(PSC)和平均应力准则(ASC),建立了不同模型的断裂强度方程。通过修正的双参数断裂判据建立了特征尺寸与极限断裂强度的关系,采用固体推进剂断裂试验对模型进行了验证。结果表明,该模型的预估结果与试验结果相近。IFM、PSC和ASC都可以用于预估含裂纹推进剂试样的抗拉强度。     

粘弹性理论预估导弹发动机贮存寿命的探讨

以粘弹性理论为基础，提出了一种预估导弹发动机贮存寿命的新方案，并对该方案的可行性和可靠性进行了分析。研究表明，该方案的实施不仅能缩短试验周期，有助于战斗力的同步形成，而且还能节约大量的人力、物力、财力，并带来较大的经济和军事效益。     

用神经网络技术预测库存发射药安全寿命的可行性

在对发射药贮存寿命终点判据和发射药能量示数、贮存环境温度、湿度等影响贮存安定性的因素进行分析的基础上，以BP人工神经网络作为预测手段，对发射药的安全贮存寿命进行了预测。     

基于人工神经网络算法的发射药钝感剂浓度分布快速预测技术

提出一种适用于5/7改性单基发射药的快速预测钝感剂浓度分布情况的方法,基于人工神经网络算法构建了神经网络模型,然后使用已有的5/7改性单基发射药钝感剂浓度分布试验数据训练模型。结果发现,经过训练后模型输出的钝感剂浓度分布曲线和试验测定的钝感剂浓度分布曲线二者之间的复相关系数R高达0.93。这说明构建的模型可以较准确地快速预测出给定工艺参数条件下5/7改性单基发射药钝感剂浓度分布曲线,相较于传统的测试方法,具有省时、省力、方便快捷的优势,证明此方法具有很好的实用性。基于此模型还可以反向应用,根据需要的钝感剂浓度分布曲线来预测所需要的钝感发射药制备存贮工艺条件。     

基于ANN的丁羟复合推进剂燃速预测

以纳米结构的F e2O3(ns-F e2O3)催化剂在RDX/AP/A l/HTPB推进剂中的燃速实验数据为基础,采用人工神经网络(ANN)中误差反传播(简称BP)算法对不同ns-F e2O3含量与推进剂燃速之间的非线性关系进行了模拟,最终确定网络结构为3-4-1型,学习速率和动量常数分别为0.75,0.45,经过56 910次迭代训练,网络收敛到均方误差为1.0×10-4。用训练好的网络对ns-F e2O3的催化作用进行了预测。结果表明,BP网络对ns-F e2O3催化作用的预测研究是可行的,除一个预测结果的相对误差较大(-9.19%)外,其他预测的相对误差绝对值均在3.5%以下,表明所建立的网络具有较好的记忆和泛化能力。     

基于人工神经网络算法的发射药钝感剂浓度分布快速预测技术

提出一种适用于5/7改性单基发射药的快速预测钝感剂浓度分布情况的方法,基于人工神经网络算法构建了神经网络模型,然后使用已有的5/7改性单基发射药钝感剂浓度分布试验数据训练模型。结果发现,经过训练后模型输出的钝感剂浓度分布曲线和试验测定的钝感剂浓度分布曲线二者之间的复相关系数R高达0.93。这说明构建的模型可以较准确地快速预测出给定工艺参数条件下5/7改性单基发射药钝感剂浓度分布曲线,相较于传统的测试方法,具有省时、省力、方便快捷的优势,证明此方法具有很好的实用性。基于此模型还可以反向应用,根据需要的钝感剂浓度分布曲线来预测所需要的钝感发射药制备存贮工艺条件。     

GA-BP神经网络在钛合金微弧氧化膜厚度预测上的应用

采用微弧氧化技术制备钛合金微弧氧化膜。通过正交试验得到了不同电解液组成下的膜层厚度,借助Matlab软件建立4-11-1的BP神经网络模型,利用遗传算法对网络的权值与阈值进行优化。优化后的网络能够较好地反映电解液参数与膜层厚度间的内在规律。与BP神经网络模型相比,GA-BP神经网络模型的预测精度更高。     

粒子群优化神经网络的电镀金刚石套钻使用寿命预测

电镀金刚石套钻广泛应用各种加工领域,而套钻使用寿命受到多种因素影响,具有一定的非线性变化特点,为了准确预测电镀金刚石套钻的使用寿命,提出了基于粒子群优化神经网络的电镀金刚石套钻使用寿命预测模型。对电镀金刚石套钻使用寿命预测现状进行分析,针对BP神经网络参数优化问题,采用粒子群优化算法确定最优参数,建立电镀金刚石套钻使用寿命的预测模型,通过仿真实验对其有效性和优越性进行分析。实验结果表明,模型可以准确刻画影响参数与电镀金刚石使用寿命之间的变化关系,获得比对比模型更高的预测精度,实际应用价值更高。     

高能低燃速NEPE推进剂的研究

采用调节 NEPE推进剂的配方组分、添加降速剂等手段进行了一系列降低燃速的研究。研究结果表明 ,增大 AP粒径、降低 NG/DEGDN的比例、适当降低 AP含量、添加少量降速剂 ,可达到降低燃速的目的。通过对 NEPE推进剂配方组分的调节 ,在没有添加降速剂时 ,其 4.0 MPa下燃速可达到 4.7mm/ s,并且实测标准比冲可达到 2 2 39.3N·s/ kg。     

基于BP神经网络的电力负荷预测算法

将BP神经网络用于电力负荷预测。给出了具体的数据处理方法、神经网络构造及预测结果评价方法。在南京市夏季电力负荷统计数据集上面的实验结果表明．BP神经网络能够对电力负荷进行较好地预测。     

基于纯二次模型的单基发射药贮存寿命预测

利用MATLAB软件分别得到不同地区库存单基发射药贮存寿命与温湿度关系的拟合曲线,发现拟合曲线符合二次模型.利用环境特征相对典型地区的温湿度数据,建立了纯二次回归模型,得到贮存寿命与温湿度的回归方程.回归方程的剩余标准差和残差极小,表明拟合效果非常好,能够较准确预测不同温湿度条件下单基发射药的安全贮存寿命.