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Enregistrement W4362721415 · doi:10.4271/2023-01-0617

Restitution and Crash Pulse Duration from Low-Speed Crash Tests

2023· article· en· W4362721415 sur OpenAlexaff
Marc Paradiso, Eric McDowell

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutomotive and Human Injury Biomechanics
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrashCrash testEngineeringDuration (music)RestitutionAutomotive engineeringComputer scienceAeronauticsStructural engineeringLawAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Frontal crashes are the most common crash mode in the US vehicle fleet, and a large proportion of these crashes are “fender-benders” or low-speed collisions. This, among other considerations, led the Insurance Institute for Highway Safety (IIHS) to conduct a series of low-speed front and rear bumper impact tests. These crash tests have been performed on passenger vehicles manufactured by various manufacturers since 1970 and continuing through the 2009 model year. Test data and video for individual tests are available through IIHS’s online data portal, most extensively for model years 2007 to 2009. While IIHS’s test protocol varied over the years, these tests specified, in part, a full engagement impact of the tested vehicle into a rigid, bumper-shaped barrier covered with an energy absorber. Although IIHS reported the closing speed for each test, they did not report the separation speed or crash pulse duration. These values have been determined, in the current study, by analyzing the high-speed video provided for each test by IIHS. While restitution (which characterizes the relationship between impact and separation speeds) and crash pulse duration for low-speed impacts have been previously discussed in the literature, a comprehensive analysis of low-speed crash test data has not been published. Furthermore, since the IIHS test data consisted of both underride and full engagement tests (as classified by IIHS), this paper will also evaluate the difference in restitution and crash pulse duration between these impact configurations.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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