Design and Analysis of Automatic Fire Extinguisher for Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
These days there is a rapid increase in automobile utilization in urban and rural areas, along with this there is an increase in the number of accidents related to automobiles. Apart from user/ driver related accidents a large number of other reasons cause fires in automobiles. Three components are needed to make a fire, Oxygen, Fuel and a source of ignition. Car fires are usually caused due to issues associated with fuel, electrical systems, the exhaust system and petroleum based fluids. By far though, the biggest causes of vehicle fires are fuel (gasoline) related. The source of fire can be external or within the vehicle itself. Vehicle fires used to be quite common. Back in 1980’s there were 456,000 car fires. In 1978 a big issue occurred with Pintos catching on fire. This led the manufacturers to look at what design changes in vehicles will limit the three elements of the fire triangle from coming together. Our project aims to design a device which automatically detect fire in vehicles and suppress them to prevent further damage to the vehicle. The device which contains sensors and an extinguisher and a microprocessor can be placed under the hood of vehicles near the engine compartment and works when the engine (or any other part) catches fire. This application minimizes the possibility of death or injury and loss of property due to fire accidents in vehicles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».