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HTPB/Al/AP/RDX推进剂初始燃烧的分子模拟
被引量：
1
1
作者
初庆钊
付小龙
+2 位作者
郑学明
刘金龙
陈东平
《火炸药学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期254-261,I0005,共9页
针对一种四组元HTPB推进剂(HTPB/Al/AP/RDX)关键组分,基于第一性原理计算的数据集,使用深度神经网络模型开发了一个机器学习势函数;基于新开发的势函数,建立了四组元HTPB推进剂燃面模型,并进行了大规模的分子动力学模拟计算,对推进剂燃...
针对一种四组元HTPB推进剂(HTPB/Al/AP/RDX)关键组分,基于第一性原理计算的数据集,使用深度神经网络模型开发了一个机器学习势函数;基于新开发的势函数,建立了四组元HTPB推进剂燃面模型,并进行了大规模的分子动力学模拟计算,对推进剂燃烧时的微观结构、温度、反应组分的时空演化进行了系统统计分析。结果表明,新开发的势函数能够准确描述推进剂组分单质及两两之间界面的能量和受力特性,是一个高精度、高效率的机器学习势函数;燃面模型实现了对推进剂燃烧过程中的AP、RDX、HTPB热解过程精准模拟,阐明了扩散火焰的形成机理以及铝粉从燃面剥离等微观过程,揭示了其中的各组分界面相互作用机制。表明分子动力学模拟能够在原子尺度上实现时间分辨的三维重建,进而获得推进剂燃烧的微观机理,可为固体推进剂的理论研究提供了新的工具。
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关键词
物理化学
HTPB推进剂
燃烧性能
机器学习势函数
分子动力学
神经网络模型
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职称材料
高性能氯化物熔盐的结构与热物性分子动力学研究
2
作者
于超
潘格川崎
《储能科学与技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期4368-4380,共13页
近年来可再生能源的大力发展以及火电深度调峰调频的推进对熔盐储热材料工作温度范围和热物性提出了更高的要求,MgCl_(2)-NaCl-KCl(MgNaK)熔盐是优秀的候选熔盐之一。然而,MgNaK熔盐的热物性数据不完善。本工作基于第一性原理分子动力...
近年来可再生能源的大力发展以及火电深度调峰调频的推进对熔盐储热材料工作温度范围和热物性提出了更高的要求,MgCl_(2)-NaCl-KCl(MgNaK)熔盐是优秀的候选熔盐之一。然而,MgNaK熔盐的热物性数据不完善。本工作基于第一性原理分子动力学模拟(FPMD)得到的能量和原子受力信息,开发了一种能够精确地描述MgNaK熔盐(45.4%-33%-21.6%,摩尔分数)微观粒子间相互作用的机器学习势函数并对其可靠性进行了验证。该机器学习势函数模拟计算的偏径向分布函数(PRDF)和配位数(CN)与FPMD基本重合。本工作从原子和电子的角度对局域结构和热性能随温度的变化进行了详细的研究。Na+或K+离子的引入破坏了原本紧密连接的MgClx网状结构,从而影响输运性质。采用机器学习势函数模拟计算的密度(ρ)和恒压比热容(C_(p))与实验数据高度一致,偏差均小于2%。通过动能理论讨论了MgNaK熔盐导热系数(λ)随温度负线性相关的原因,得到与其他氯化物熔盐类似的结论。最后,基于分子模拟和实验测量,对MgNaK熔盐在整个工作温度范围内的λ和黏度(η)给出了推荐值。
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关键词
高性能氯化物熔盐
储能技术
微结构与热物性
机器学习势函数
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职称材料
题名
HTPB/Al/AP/RDX推进剂初始燃烧的分子模拟
被引量：
1
1
作者
初庆钊
付小龙
郑学明
刘金龙
陈东平
机构
北京理工大学爆炸科学与技术国家重点实验室
西安近代化学研究所
黑龙江北方工具有限公司
出处
《火炸药学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期254-261,I0005,共9页
基金
国家自然科学基金(No.52106130)
爆炸科学与技术国家重点实验室基金(No.ZDKT21-01,No.QNKT23-15)
北京理工大学科技创新项目(No.2022CX01028)。
文摘
针对一种四组元HTPB推进剂(HTPB/Al/AP/RDX)关键组分,基于第一性原理计算的数据集,使用深度神经网络模型开发了一个机器学习势函数;基于新开发的势函数,建立了四组元HTPB推进剂燃面模型,并进行了大规模的分子动力学模拟计算,对推进剂燃烧时的微观结构、温度、反应组分的时空演化进行了系统统计分析。结果表明,新开发的势函数能够准确描述推进剂组分单质及两两之间界面的能量和受力特性,是一个高精度、高效率的机器学习势函数;燃面模型实现了对推进剂燃烧过程中的AP、RDX、HTPB热解过程精准模拟,阐明了扩散火焰的形成机理以及铝粉从燃面剥离等微观过程,揭示了其中的各组分界面相互作用机制。表明分子动力学模拟能够在原子尺度上实现时间分辨的三维重建,进而获得推进剂燃烧的微观机理,可为固体推进剂的理论研究提供了新的工具。
关键词
物理化学
HTPB推进剂
燃烧性能
机器学习势函数
分子动力学
神经网络模型
Keywords
physical chemistry
HTPB propellant
combustion property
machine learning potential
molecular dynamics
neural network model
分类号
TJ55 [兵器科学与技术—军事化学与烟火技术]
V512 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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职称材料
题名
高性能氯化物熔盐的结构与热物性分子动力学研究
2
作者
于超
潘格川崎
机构
东莞理工学院化学工程与能源技术学院
东莞新能源研究院
出处
《储能科学与技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期4368-4380,共13页
基金
国家自然科学基金青年科学基金(52106233)。
文摘
近年来可再生能源的大力发展以及火电深度调峰调频的推进对熔盐储热材料工作温度范围和热物性提出了更高的要求,MgCl_(2)-NaCl-KCl(MgNaK)熔盐是优秀的候选熔盐之一。然而,MgNaK熔盐的热物性数据不完善。本工作基于第一性原理分子动力学模拟(FPMD)得到的能量和原子受力信息,开发了一种能够精确地描述MgNaK熔盐(45.4%-33%-21.6%,摩尔分数)微观粒子间相互作用的机器学习势函数并对其可靠性进行了验证。该机器学习势函数模拟计算的偏径向分布函数(PRDF)和配位数(CN)与FPMD基本重合。本工作从原子和电子的角度对局域结构和热性能随温度的变化进行了详细的研究。Na+或K+离子的引入破坏了原本紧密连接的MgClx网状结构,从而影响输运性质。采用机器学习势函数模拟计算的密度(ρ)和恒压比热容(C_(p))与实验数据高度一致,偏差均小于2%。通过动能理论讨论了MgNaK熔盐导热系数(λ)随温度负线性相关的原因,得到与其他氯化物熔盐类似的结论。最后,基于分子模拟和实验测量,对MgNaK熔盐在整个工作温度范围内的λ和黏度(η)给出了推荐值。
关键词
高性能氯化物熔盐
储能技术
微结构与热物性
机器学习势函数
Keywords
high performance chloride molten salt
energy storage technology
microstructures and thermophysical properties
machine learning potential
分类号
TB33 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
HTPB/Al/AP/RDX推进剂初始燃烧的分子模拟
初庆钊
付小龙
郑学明
刘金龙
陈东平
《火炸药学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
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职称材料
2
高性能氯化物熔盐的结构与热物性分子动力学研究
于超
潘格川崎
《储能科学与技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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