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对纳米复合材料的研究进展进行了综述,例举多种纳米复合材料的制备方法: sol-gel法、溶剂/非溶剂法、高能研磨法、多孔金属/填充物复合法.对这些制备方法及制品的性能进行了分析,认为纳米复合材料提供了研究含能材料的新角度,改进了纳米粉体含能材料储存使用过程的安全性,减轻了粒子团聚现象,有利于充分发挥材料的纳米特性.纳米复合含能材料的制备技术、制备工艺参数及制品结构对其性能的影响规律研究还处在探索阶段,今后还需理论和实践两个方面进行更加深入地分析、探讨. 相似文献
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微纳米含能材料由于其小尺寸效应、密实效应、高表面能与高表面活性,表现出优异的性能并获得良好的应用效果。基于国内外学者的相关研究工作,综述了当前微纳米含能材料制备所采用的重结晶技术、粉碎技术,以及微纳米含能材料的干燥技术、粒度与形貌表征方法、感度随粒度大小变化机理、应用方向及效果等方面的研究进展。指出微纳米含能材料今后应重点加强基础理论、模拟仿真、应用作用机制及工程化放大与实际应用等方面的研究工作,使微纳米含能材料尽快转入工程化应用,以加快高能固体推进剂、混合炸药、发射药以及火工烟火药剂的发展并提升其性能。 相似文献
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以纳米多孔硅粉(nPS)为燃烧剂,高氯酸钠(NaClO_4)为氧化剂制备nPS/NaClO_4复合含能材料,利用差示扫描量热-热重(DSC-TG)法研究其在宽温度范围(25~1200℃)的热分解特性。为了更全面地了解该复合含能材料的热分解特性,同时研究了nPS、NaClO_4、Si/NaClO_4、nPS/NaCl复合材料热分解特性。结果显示,氧气气氛下硅氢键在400.0℃发生断裂,而其在氩气氛围下的断裂温度为820.0℃。NaClO_4在581.0℃分解放热,总失重量为68.31%。nPS/NaCl复合材料在883.3℃出现最强放热峰,放热量为567.0 J·g~(-1)。硅氢键的存在使nPS/NaClO_4放热量达到359.5 J·g~(-1),与Si/NaClO_4相比,增大了15.3 J·g~(-1)。综合热分析测试结果,推测出nPS/NaClO_4复合含能材料的热分解机理:O_2使硅氢键提前断裂并参与放热反应,800℃后未断裂的硅氢键与NaCl发生反应最终生成Si。固体燃烧产物的XRD图谱证明了该推论的合理性。 相似文献
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为了合成平面型的高能钝感富氮类含能化合物,以6-(3,5-二甲基吡唑)-[1,2,4]三唑[4,3-b][1,2,4,5]四嗪(1)为底物,与2,6-二氨基-3,5-二硝基吡嗪(2)在碱性条件下反应,合成了—NH—桥联的基于稠杂环体系的6-(2,6-二氨基-3,5-二硝基吡嗪)-1,2,4-三唑[4,3-b][1,2,4,5]四嗪(3),收率为81.3%.采用核磁、红外、X射线衍射等分析手段对化合物3的结构进行表征;利用差示扫描量热(DSC)研究了化合物3的热分解过程,其初始分解温度高达254.6℃;采用Gaussian 09 D.01和Explo5 V6.05.02软件计算化合物3的爆速和爆压分别为7568 m·s-1和23.5 GPa;采用BAM法测得化合物3的撞击感度和摩擦感度分别为12.5 J和240 N.结果表明化合物3具有较好的爆轰性能和较低的感度,同时较高的分解温度表明化合物3可以作为耐热性炸药. 相似文献
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使用基于微秒时间尺度上毫克级含能材料的激光诱导空气冲击波爆轰性能测试方法——The Laser-induced Air Shock from Energetic Materials (LASEM),结合脉冲激光系统和高速纹影研究了不同粒径以及不同堆积密度对六硝基六氮杂异戊兹烷(CL-20)、奥克托金(HMX)、黑索今(RDX)、1,1-二氨基-2,2-二硝基乙烯(FOX-7)和2,6-二氨基-3,5-二硝基吡嗪-1-氧化物(LLM105)这5种含能材料冲击波特征速度的影响。结果表明,粒径小于75μm时,测量结果偏差较大;粒径在75~500μm之间时,测量结果波动性较弱,且与爆压值的排列顺序一致,能够作为参考数据评估实际的爆轰性能。堆积密度小于0.7 g·cm-3时,测量结果波动范围较大;堆积密度在0.7~1.35 g·cm-3之间时,测量结果较为平稳,且与爆压值的排列顺序一致,测量值更具参考价值。 相似文献
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含能材料的开发面临诸多挑战,传统“试错法”的研发模式会导致研发周期长,效率低。随着数据科学与人工智能技术的发展,基于数据驱动的研发模式为含能材料的发展开辟了新的路径。多环含能化合物是当前含能材料学科的研究热点,其中氮杂多环骨架由于存在π电子的离域共振和较多的可修饰位点,分子结构的稳定性得到提高,同时能量基团的存在保证了分子的能量水平,使得能量与稳定性之间的固有矛盾得到很好的平衡。研究简要介绍了数据驱动开发新型含能材料的工作流程,概述了数据驱动方法用于氮杂多环含能化合物开发的最新研究进展,最后对数据驱动的方法用于新型含能材料的开发提出展望。未来的发展方向应考虑通过数据增强、治理等手段补充数据量,以提高模型预测的准确性及泛化能力;可通过建立化学反应条件和合成路径筛选的机器学习模型预测分子的可合成性,从而加速新型氮杂多环含能化合物的开发。 相似文献