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World File Search System爆炸
使用矿山爆炸优化（MBO）多层神经网络（MLPNN）模型
大数据分析[1，2]是当今的新兴技术之一，在许多应用系统中广泛使用。具体来说，由于其成本效益，有效的操作和数据质量，它对医疗保健领域产生了重大影响。心脏[3，4]是人体的重要器官，它是心血管系统的中心。根据最近的报道，由于这种可怕的疾病，近1790万人可能会丧生[5，6]。因此，预测心脏病是为患者提供早期治疗以挽救生命的问题更为必要的。通常，心脏病分为不同类型，例如心脏病，心律不齐，中风，心力衰竭等。与心脏病相关的不同类型的风险因素[7-9]如图1所示。
世界首先！成功的太空飞行演示了深空探索的爆炸引擎
主要积分1。我们介绍了世界上首次成功的爆炸引擎的航天示范。2。旋转爆炸引擎（RDE）和脉冲爆炸引擎（PDE）在飞行环境下成功地在太空中操作，并成功地获取了这些发动机的操作数据。3。这项研究的结果表明，爆炸引擎非常接近实际用作航空航天发动机，例如用于深空探索的踢电机。研究背景和内容爆炸引擎在极高的频率（1-100 kHz）下产生爆炸和压缩波，以显着提高反应速度，从而实现了火箭发动机的重量的根本性降低，并通过轻松产生推力来增强其性能。目前，研究正在日本，北美，欧洲，亚洲和澳大利亚进行积极进行，以期为空间使用的高性能引擎商业化。这个联合研究小组成功地实现了全球首次飞行引擎引擎的展示。这项研究中开发的爆炸引擎系统被加载到Sounding Rocket S -520-31的任务部分，并于2021年7月27日上午5:30从Jaxa Uchinoura Passion Center（USC）发射。在第一阶段火箭分离后，RDE（6秒操作，500 -N推力）和PDE（2秒操作x 3次）在空间中正常操作，以及远程组和恢复模块大鼠在空间中正常操作。燃料是甲烷，氧化剂是氧气。
通过计算建模和模拟的爆炸创伤性脑损伤的临床模式
在现代军事冲突中爆炸脑损伤无处不在，发病率显着和死亡。然而，爆炸超压波引起人类特定颅内损伤的机制尚不清楚。审查了接触BLAST的服务成员的神经角膜神论者和神经外科医生的临床经验，揭示了对脑血管的损伤模式，表现为蛛网膜下腔出血，假脑膜瘤，早期弥漫性弥漫性大脑肿瘤。此外，在以下组织界面处的爆炸性脑损伤受害者（TBI）的受害者的精神病学病例系列（TBI）显示出独特的星形胶质疤痕模式：亚皮拉神经胶质板，血管周围，周围性脑膜周围和脑灰白色界面。BLAST TBI中临床和神经病理发现的统一特征是材料界面的损伤的共同点，无论是固体液体还是固差界面。这激发了以下假设：BLAST TBI是颅内机械界面处的损伤。为了研究颅内界面动力学，我们使用模型的人头简化但包含Gyri，Sulci，脑脊液（CSF），心室和脉管系统的模型进行了新的计算模拟，并具有高空间分辨率。模拟是在混合欧拉（Lagrangian仿真套件）中进行的（通过Zapotec耦合到Sierra Mechanics）。由于较大的计算网格，模拟需要高性能计算资源。这些空化事件与亚型神经胶质板处的高界面应变速率相邻。在多种曝光场景中进行了二十个模拟，包括150、250和500 kPa的超压，1 ms超压持续时间 - 在材料模型参数（脑剪切特性，颅骨弹性模块）中，多次爆炸暴露（前爆炸，侧面爆炸和壁爆炸）在材料模型参数（脑剪切特性，脑剪切特性）中。所有模拟都可以预测CSF内（脑脉管系统驻留的地方）内的流体空化，空化发生在深层且扩散成脑硫。较大的过压模拟（250和500kPa）表现出脑室内的气蚀，这也与邻近的高脑室应变率有关。此外，嵌入式核内血管结构的模型（直径较小至0.6 mm），可预测的血管内空化，邻近高血管周围应变率。
露天焚烧和露天爆炸高能危险废物的替代处理技术 - 最终报告
AAP 陆军弹药厂 ADNTs 氨基二硝基甲苯异构体 AP 高氯酸铵 APE 弹药 特殊设备 BRAC 基地重新调整和关闭 °C 摄氏度 CAD 弹药驱动装置 CBF 封闭燃烧炉 CBI 清洁燃烧点火器 CDC 封闭爆轰室 cm 厘米 CO2 二氧化碳 DAVINCH 真空集成室中弹药的爆炸 DDESB 国防部爆炸物安全委员会 demil 非军事化 DMMs 废弃军用弹药 DNTs 二硝基甲苯异构体 DoD 国防部 EDS 爆炸物销毁系统 EM 含能材料 EMCW 含能材料 受污染废物 EMS 环境管理支持公司 EPA 美国环境保护署 爆炸物 D 苦味酸铵 °F 华氏度 ft 英尺 FUDS 以前使用的国防基地 FY 财政年度 g 克 HMX 1,3,5,7-八氢-1,3,5,7-四硝基四氮唑 in 英寸 ICM 改进型常规弹药 iSCWO 工业超临界水氧化 kg 千克 lb 磅 LRIP 低速率初始生产 MDAS 记录为安全的材料 MDEH 记录为爆炸危险的材料 MIDAS 弹药物品处置行动系统 m 米 mm 毫米 MPPEH 可能存在爆炸危险的材料 MTU 移动处理装置 NCP 国家石油和危险物质污染应急计划 NDMA N-亚硝基二甲胺 NEW 爆炸物净重 NOx 一氧化二氮 NPL 国家优先事项清单 NSWC 海军水面作战中心
斜向砖块TNT炸药对接触爆炸条件下楼板响应的影响
摘要。在设计国防基础设施和设施时，可用的著名资源，即 UFC 3-340- 02、TM 5-1300、ASCE/SEI 59-11 和 IS 4991，主要考虑球形炸药爆炸的试验结果，而战争和工业/常规行动中使用的大多数炸药都具有圆柱形/砖块的几何形状。文献中现有的研究工作考虑了圆柱形 TNT 的各种长宽比，圆柱形 TNT 的纵轴垂直于板，砖块 TNT 的长度平行于支撑物，其长度和宽度与单向板接触，结果表明，在相同质量的炸药的三种几何形状（圆柱形、球形和砖块）中，圆柱形炸药产生的压力最大，砖块炸药产生的压力最小。作者发现，砖块/圆柱形炸药相对于板边界条件的倾斜度会影响能量分布和相应的板损坏。本文使用 Abaqus 软件研究了倾斜砖块 TNT 炸药对接触爆炸下板坯响应的影响，重点比较了板坯损伤和其他响应，炸药倾斜度从 0 到 90 变化，增量为 22-1/2 度。砖块炸药的长度与板坯支撑对齐，其数值结果与实验结果具有很强的相关性。结果表明，最大反射压力随砖块炸药的倾斜度而变化，从而影响板坯损伤，包括穿孔尺寸和几何形状。
DoDM 4140.72，“潜在爆炸危险材料的管理”，2021 年 5 月 7 日
7.1. 总则。 ................................................................................................................................ 36 7.2. 爆炸物安全选址。 ................................................................................................................ 36 7.3. 个人防护设备。 ................................................................................................................ 37 7.4. 收集和本地运输设备。 ................................................................................................ 37 7.5. 安全储存。 ................................................................................................................ 37 7.6. 物理处理（通风、非军事化和毁损）设备。 ............................................................................. 39 7.7. 热或化学中和设备。 ................................................................................................ 39 7.8. 基础设施和物流。 ............................................................................................................. 39 7.9. 杂项设备。 ................................................................................................................ 40 附录 7A：建立 MPPEH、MDEH 和 MDAS 管理流程 ................................................................................ 41
文章 石灰石采石场爆炸引起的地面振动预测：一种人工智能方法
摘要：地面振动是爆破活动最不利的环境影响之一，会对邻近的房屋和建筑物造成严重损坏。因此，有效预测其严重程度对于控制和减少其复发至关重要。不同的研究人员提出了几种常规振动预测方程，但大多数仅基于两个参数，即单位延迟使用的炸药量和爆炸面与监测点之间的距离。众所周知，爆破结果受许多爆破设计参数的影响，例如负担、间距、火药系数等。但这些都没有被考虑在任何可用的常规预测器中，因此它们在预测爆炸振动时显示出很高的误差。如今，人工智能已广泛应用于爆破工程。因此，本研究采用了三种人工智能方法，即高斯过程回归 (GPR)、极限学习机 (ELM) 和反向传播神经网络 (BPNN)，来估计印度 Shree Cement Ras 石灰石矿爆破引起的地面振动。为了实现该目标，从矿场收集了 101 个爆破数据集，其中粉末系数、平均深度、距离、间距、负担、装药重量和炮泥长度作为输入参数。为了进行比较，还使用相同的数据集构建了一个简单的多元回归分析 (MVRA) 模型以及一种称为多元自适应回归样条 (MARS) 的非参数回归技术。本研究是比较 GPR、BPNN、ELM、MARS 和 MVRA 以确定其各自预测性能的基础研究。八十一 (81) 个数据集（占总爆破数据集的 80%）用于构建和训练各种预测模型，而 20 个数据样本（20%）用于评估所开发的预测模型的预测能力。使用测试数据集，将主要性能指标，即均方误差 (MSE)、方差解释 (VAF)、相关系数 (R) 和判定系数 (R2) 进行比较，作为模型性能的统计评估指标。本研究表明，与 MARS、BPNN、ELM 和 MVRA 相比，GPR 模型表现出更出色的预测能力。GPR 模型显示最高的 VAF、R 和 R 2 值分别为 99.1728%、0.9985 和 0.9971，最低的 MSE 为 0.0903。因此，爆破工程师可以采用 GPR 作为预测爆破引起的地面振动的有效且合适的方法。
AI-6821/AI-6821HD 二维扫描仪用户手册
警告： 电池若未妥善处理， 可能会导致爆炸。 请勿拆卸电池， 或用火销毁电池。 请将电池放置于儿童拿不到的地方。 请使用专用充电器充电， 并请依照当地政府或法律规定妥善处理废弃电池。 CAUTION: EXPLOSION HAZARD Do not disassemble, short circuit, heat the battery or dispose of in fire. Store battery pack in a proper place. Do not expose to temperature above 60℃/140℉. Use specified charger only. Please dispose of the used batteries following the rules or laws issued by the local government.
使用自主无人机爆炸后不久，在危险采矿区的安全检查和气体监测
摘要本文介绍了有史以来第一个完全自主的无人机（无人驾驶飞机）任务，在地下矿井中进行了真正的爆炸后进行气体测量。示威任务发生在发生爆炸后40分钟左右，并测量了这种现实的气体水平。我们还介绍了不同矿山的多个现场机器人实验，详细介绍了开发过程。所提出的新颖的自主堆栈被称为常规检查自治（RIA）框架，将风险 - 意识到的3D路径计划D* +与基于3D激光雷达的全球重新定位在已知地图上，并且它集成在定制硬件上，并将其集成在自定义硬件上，并将其与板载堆栈与板载式气体传感设备集成在一起。在提出的框架中，可以在爆炸后不久将自主的无人机在令人难以置信的恶劣条件下（灰尘，地图的显着变形）部署，以进行检查，以检查对工人带来重大安全风险的缠绵气体。我们还提出了一个变更检测框架，可以提取和可视化在爆破程序中更改的区域，这是计划提取材料的关键参数以及更新现有的地雷地图。将证明，RIA堆栈可以在恶劣的条件下实现强大的自主权，并为自主常规检查任务提供可靠且安全的导航行为。
三维有限元小型猪模型用于评估脑对爆炸暴露的生物力学反应
尽管经过多年研究，爆炸引起的冲击波与头部相互作用是否会对人脑造成损伤仍是未知数。填补这一空白的一种方法是使用动物模型建立“缩放定律”，将观察到的动物脑损伤投射到人类身上。这需要实验室实验和动物头部的高精度数学模型，以建立实验观察到的爆炸引起的脑损伤与模型预测的生物力学反应之间的相关性。为此，我们对哥廷根小型猪进行了实验室实验，以开发和验证小型猪头部的三维 (3-D) 高精度有限元 (FE) 模型。首先，我们对哥廷根小型猪进行了实验室实验，以获得脑血管网络的几何形状，并表征脑组织和血管材料在爆炸暴露典型的高应变率下的响应特性。接下来，我们利用详细的脑血管信息以及物种特异性脑组织和血管材料特性，开发了小型猪头部的 3-D 高精度 FE 模型。然后，为了验证模型预测结果，我们进行了实验室冲击波管实验，即将哥廷根小型猪置于实验室冲击波管中 210 kPa 的爆炸过压下，并比较两个位置的脑压。我们观察到模型预测的压力与实验测量值之间有很好的一致性，最大压力的差异小于 6%。最后，为了评估脑血管网络对生物力学预测的影响，我们进行了模拟，比较了有和没有血管的 FE 模型的结果。如预期的那样，加入血管可以减轻脑部压力，但不会影响脑压的预测。然而，我们观察到，在模型中加入脑血管后，血管与脑组织界面附近区域的应变分布发生了高达 100% 的变化，这表明血管不仅会降低应变，还会导致剧烈的重新分布。这项工作将有助于建立观察到的脑损伤与预测的生物力学反应之间的相关性