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        含能快遞

        2024-01-19 02:24:54張催
        含能材料 2023年12期
        關(guān)鍵詞:破片高能射線

        洛斯阿拉莫斯國家實(shí)驗(yàn)室報(bào)道了亞毫米圓柱孔隙對PBX 9501 性能的影響

        爆炸系統(tǒng)中存在著不同尺度和幾何形狀的內(nèi)部特征,在炸藥的臨界長度下,這些特征可以作為能量集中和反應(yīng)的驅(qū)動力,稱為熱點(diǎn)。迄今為止,已經(jīng)進(jìn)行了大量的工作來模擬熱點(diǎn)點(diǎn)火和大規(guī)模波形整形。然而,關(guān)于0.1~1 mm 尺度特征的影響實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)很少。在許多測試中觀察到,該尺度特征會影響高能炸藥性能。洛斯阿拉莫斯國家實(shí)驗(yàn)研究人員利用條紋成像表征了PBX 9501 炸藥缺陷塌陷、噴射速度和波形演變,發(fā)現(xiàn)爆轟波前沿傳播時間的延遲與孔隙直徑線性相關(guān),并且發(fā)現(xiàn)噴射速度在測試范圍和分辨率內(nèi)是獨(dú)立的。該工作為PBX 爆轟性能研究提供了參考。

        源自:Montoya G A,Chapman W W,Lawrence J R,et al.Effects of sub-mm cylindrical voids on detonation performance in PBX 9501[J].Propellants,Explosives,Pyrotechnics,2023,48(5):e202200213.

        南京理工大學(xué)報(bào)道了一種炸藥驅(qū)動破片能力評價(jià)方法

        南京理工大學(xué)研究人員根據(jù)量綱法和相似原理提出了一種炸藥驅(qū)動破片能力的評價(jià)方法,TNT 當(dāng)量做為評價(jià)指標(biāo),旨在為戰(zhàn)斗部炸藥的選擇提供理論和技術(shù)支持。構(gòu)建了一套炸藥破片驅(qū)動能力測試系統(tǒng),該系統(tǒng)包括炸藥槍式驅(qū)動裝置、球形破片和多區(qū)破片速度測量系統(tǒng),采用TNT 和溫壓炸藥對評價(jià)方法進(jìn)行了驗(yàn)證。在此評價(jià)方法的基礎(chǔ)上,以TNT 質(zhì)量和相應(yīng)的破片最大速度,建立了炸藥驅(qū)動破片能力的基本評價(jià)模型。利用基本評價(jià)模型,得到溫壓炸藥驅(qū)動破片能力的TNT 當(dāng)量為1.29。該工作為炸藥破片能力的評價(jià)提供了一種有效手段。

        源自:Zhou J,Kong D,Shang F.Study on evaluation method for driving fragment ability of explosives[J].Scientific Reports,2023,13(1):13025.

        洛斯阿拉莫斯國家實(shí)驗(yàn)室報(bào)道了一種增材制造高能炸藥爆轟波傳播表征方法

        增材制造(AM)可用于生產(chǎn)定向敏感烈性炸藥(HE),但其可變內(nèi)部結(jié)構(gòu)對爆轟波傳播特性的影響尚未研究。洛斯阿拉莫斯國家實(shí)驗(yàn)室研究人員利用閃光X 射線照相技術(shù)觀察每個樣品在爆炸過程中兩個成像平面的密度變化,并利用高速成像計(jì)算高能炸藥表面的爆速,發(fā)現(xiàn)爆轟波前沿最初在高能炸藥的內(nèi)部通道區(qū)域失效,但由于沖擊波收斂現(xiàn)象導(dǎo)致后期反應(yīng)明顯,材料堆積密度增加了2.8%,計(jì)算出的爆轟波壓力也同樣增加。該工作為增材制造高能炸藥爆轟波傳播特性提供了參考。

        源自:Cameron B B,Laura B S,Dennis K,et al.Flash X-ray radiography analysis of detonation wave propagation in additive-manufactured high explosives[J].Journal of Applied Physics,2023,133(20):205901.

        阿布德勒哈米德·伊本·巴迪斯莫斯塔加尼姆大學(xué)報(bào)道了一種雷管X 射線智能檢測方法

        雷管檢測一直是安檢中一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù),雷管X 射線智能檢測備受關(guān)注。阿布德勒哈米德·伊本·巴迪斯莫斯塔加尼姆大學(xué)研究人員利用小波變換與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),結(jié)合多種圖像處理方法用于目標(biāo)智能檢測。分析了原始X 射線圖像和使用對比度有限自適應(yīng)直方圖均衡(CLAHE)、基于小波變換的方法和混合CLAHE RGB 小波方法處理的圖像。結(jié)果表明利用邊緣增強(qiáng)、改變顏色信息或小波變換提供的不同頻率分量可用于區(qū)分X 射線安檢中相似的特征,基于小波的CNN 實(shí)現(xiàn)了更高的檢測性能。該工作為X 射線智能檢測提供了參考。

        源自:Oulhissane,L.,Merah,M.,Moldovanu,S.et al.Enhanced detonators detection in X-ray baggage inspection by image manipulation and deep convolutional neural networks[J].Scientific Reports,2023,13:14262.

        伊斯坦布爾技術(shù)大學(xué)報(bào)道了一種針對炸藥材料探測的雙能X 射線安檢系統(tǒng)

        基于不斷增加的安全需求,X 射線安檢設(shè)備被廣泛應(yīng)用。雙能X 射線設(shè)備由于可實(shí)現(xiàn)檢測物體等效原子序數(shù)(Zeff)的檢測,近年來被廣泛關(guān)注。伊斯坦布爾技術(shù)大學(xué)研究人員研發(fā)了一種可用于炸藥材料探測的雙能X 射線安檢系統(tǒng),該系統(tǒng)通過純材料樣品標(biāo)定系統(tǒng)特性,獲得材料的線性質(zhì)量衰減系數(shù)(μ)從而提供有關(guān)物質(zhì)的Zeff信息,通過Zeff可區(qū)分有機(jī)和無機(jī)物體,并明確識別,可成功應(yīng)用于有機(jī)爆炸物的探測識別。該工作為爆炸物X 射線檢測的精確識別提供了參考。

        源自:Ozan Y,?skender A R.Detection of explosive materials in dual-energy X-Ray security systems[J].Nuclear Instruments and Methods in Physics Research-section A,2022,1040:167265.

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