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Enregistrement W2106331421 · doi:10.5151/engpro-simea2014-80

A INTEGRAÇÃO DOS SISTEMAS STOP Andamp; START E AQUECIMENTO DE COMBUSTÍVEL

2014· article· pt· W2106331421 sur OpenAlexaff
Adriano Cardon Castro, Evaldir Negrelli

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languept
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Vehicles and Infrastructure
Établissements canadiensAdidas (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

No mundo automotivo, as regulamentações governamentais procuram atender as necessidades da sociedade quanto à segurança veicular (passiva e ativa), emissões de poluentes e ruídos, entre outras. Para promover a sustentabilidade e competitividade, o governo brasileiro lançou em dezembro de 2012 o programa Inovar-Auto, o qual estabelece uma de serie de ações industriais e desenvolvimento local, para a atualização de motores e veículos. Um dos pilares deste programa é a eficiência energética, que pode ser melhorada através de diferentes opções de produtos. A introdução destas novas tecnologias, como motores mais econômicos, sistemas eletrônicos (como Stop Andamp; Start, sistemas híbridos de recuperação de energia) e redução de peso, compõem estratégias próprias de cada montadora para responder às exigências governamentais. Já no mercado brasileiro, devido à necessidade de ter motores que possam trabalhar com misturas de combustíveis de etanol e gasolina, várias adaptações de componentes são requeridas, como por exemplo, um sistema de partida a frio. Este trabalho tem como objetivo descrever o sistema Stop Andamp; Start, seus componentes e interfaces e o funcionamento deste com sistema de aquecimento de combustível, mostrando a complexidade de integração, as diferentes situações críticas e principais validações necessárias. Ao final, serão apresentadas as futuras evoluções necessárias para que estes sistemas sejam utilizados no mercado local mantendo a qualidade e expectativas requeridas pelos clientes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,009

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,207 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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