PREMIUM - Models for Implementation of Munition Health Management (DIT.AD013.042)
Thematic area
Engineering, ICT and technologies for energy and transportation
Project area
Sicurezza della Società (DIT.AD013)Structure responsible for the research project
Istituto di Scienze e Tecnologie per l'Energia e la Mobilità Sostenibili (STEMS)
Project manager
VALERIA DI SARLI
Phone number: 0817682245
Email: valeria.disarli@stems.cnr.it
Abstract
L'esposizione delle munizioni a condizioni ambientali non controllate, in termini, per esempio, di temperatura e umidità, può determinare il superamento di una soglia di invecchiamento per perdita di componenti e/o decadimento chimico, con conseguente compromissione delle prestazioni, dell'affidabilità e della sicurezza delle munizioni stesse.
Gli attuali approcci alla manutenzione delle munizioni hanno diversi limiti, implicando test spesso di tipo distruttivo su campioni non sempre realmente rappresentativi dell'intera scorta, costi elevati e grande sforzo logistico, e portando, il più delle volte, a una previsione estremamente prudente della vita residua sicura o, al contrario, a una sottovalutazione del reale stato di salute. Questi limiti possono essere superati passando a un approccio previsionale della manutenzione delle munizioni, ossia alla cosiddetta manutenzione "su condizione". Il progetto PREMIUM ha lo scopo di migliorare la gestione delle munizioni basata su tale approccio, attraverso lo sviluppo di modelli predittivi per la stima dell'invecchiamento e dello stato di salute dei materiali energetici.
Goals
Nell'ambito del progetto, le attività di CNR-STEMS sono focalizzate su due esplosivi organici, l'acido picrico, scelto come rappresentante della classe dei nitrocomposti aromatici (alla quale appartiene anche il TNT), e la nitroguanidina che rappresenta la classe delle nitrammine alifatiche. L'obiettivo è quello di definire un approccio alla modellazione dell'invecchiamento comune alle due classe di materiali.
Start date of activity
05/05/2021
Keywords
Materiali energetici, Ageing, Modelli predittivi
Last update: 08/12/2024