Performance Improvement of Automotive Acoustic Signal Devices using Electric PWM Control
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">A vehicle horn is a sound-making device used to warn others of any approaching vehicle or of its presence. Some countries require horns by law. Conventional Horns are electromechanical with steel diaphragm and electromagnet acting upon it. Switching of horn is performed by mechanical contact breaker assembly that repeatedly interrupts the current to electromagnetic. Up-Down movement of diaphragm with response to the current creates a sound wave across horn.</div><div class="htmlview paragraph">Conventional Horn faces the problem of wear and tear of mechanical contact and internal parts. Switching of contacts results in arcing. There is no current and surge voltage protection for the coil of conventional horn. These problems of conventional system might be accepted in the general market, but in specific markets which are using horn frequently; these have to be considered as serious issues. Especially, horns are one of the most abusive parts of vehicle in India. They are used very frequently due to the congested traffic conditions. It means that Indian market requires more reliable and robust horn than present horn system.</div><div class="htmlview paragraph">This paper will simply show why conventional horn can't meet present requirements and new solution is necessary. Then, an electronic approach to drive the horn, electric horn has been described in the paper. This paper will show how to improve endurance cycle by using a microcontroller and semiconductor based switching.</div><div class="htmlview paragraph">Lastly, this paper will describe the test results and performance data of electronic horn that show an increase of horn life and meet the requirements for India market.</div></div>
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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