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Enregistrement W1645308172

Optimizing Vehicle Structure Architectures for Light Trucks

2013· article· en· W1645308172 sur OpenAlexaboutno aff
Eduardo del Pozo de Dios, Juan J. Alba, Oscar Cisneros, Massimiliano Avalle, Alessandro Scattina, A. Esnaola, Giorgio Pochettino

Notice bibliographique

RevuePORTO Publications Open Repository TOrino (Politecnico di Torino) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTransportation Safety and Impact Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean CommissionUniversidad de ZaragozaPolitecnico di Torino
Mots-clésChassisTruckPowertrainModular designVehicle safetyAutomotive engineeringEuropean commissionEngineeringCrashTransport engineeringArchitectureEuropean unionComputer scienceBusinessMechanical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electric Vehicles (EVs) have experienced an incredible fast evolution. In the last few years almost every car manufacturer has presented its own EV prototype or fully functional vehicle and developing dedicated vehicles instead of the classical "General Purpose" concept is becoming more common. Most Electric Light Trucks existing already in the market still adopt the classic powertrain lay-out used in thermal engine vehicles. The EC co-funded OPTIBODY project is developing new modular structure architecture for a European L7e category vehicle focused on safety improvement and exploring the capabilities of modularity applied to safety and reparability. The OPTIBODY vehicle has been designed using a modular structure architecture composed of a chassis, a cabin and several add-ons. The cabin will provide improved levels of comfort, protection and ergonomics to the user and the addons will provide protection in case of frontal, side and rear impact, including also crash compatibility and interaction with vulnerable road users. Europe, U.S.A., Canada, Japan and Australia were targeted for the initial analysis of the electric light vehicle worldwide situation to achieve the objectives of the project. The current light trucks fleet, accidentology and the requirements to be fulfilled by the vehicles were analyzed in the previous regions. The chassis, the cabin and the materials and a modular concept to improve self and partner protection safety. The thermal engine has been removed and substituted by electrical inwheels engines, and the extra space has been use to improve frontal impact and vulnerable road users protection. The requirements for certification of both L7e and low-speed vehicle categories in Europe and North America are very low in terms of safety and there is no mandatory crash test to evaluate neither pedestrian protection nor impact performance. OPTIBODY project has proposed frontal, side, rear and pedestrian impact tests and they have been use as targets to design the OPTIBODY vehicle to improve self and partner protection. Frontal crash test simulations showed an improvement in the cabin integrity and self and partner protection, as well as an improved pedestrian protection due to the extra space available, the use of new materials and the design of the add-on. The OPTIBODY vehicle adhered to the US commitment of Part 581 Zone, improving the crash compatibility of the vehicle. The use of modular architectures and new materials also improved the reparability of the vehicle. The OPTIBODY project is developing a new modular architecture for L7e vehicles that will provide an improvement in self and partner protection and reparability. Modularity has been only considered in this vehicle category and its applicability to other categories should be considered. L7e vehicles in Europe and low speed vehicles in the US have very poor safety requirements for certification. The OPTIBODY project is a good opportunity so show a great improvement in self and partner protection for L7e vehicles and also to explore how electric vehicles can improve the current levels of safety and the benefits of applying modularity to safety and reparability fields

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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