DESAIN DAN PEMILIHAN BAHAN PADA HELM WAJAH TERBUKA DENGAN SISTEM AIRBAG DARI GFRP / EPP / NYLON
Bibliographic record
Abstract
Helm merupakan perangkat yang wajib digunakan saat mengendari sebuah sepeda motor. Helm akan melindungi atau mengurangi dampak dari benturan ke kepala. Menggunakan helm adalah salah satu cara preventif dalam berkendara. Namun, perlindungan dari helm belumlah maksimal. Maka dari itu kami melakukan sebuah penelitian mengenai Helm dengan menggunakan Airbag System. Helm ini akan berkerja saat terjadi benturan yang keras dari belakang maupun pergerakan leher.Airbag ini tidak akan mengembang jika hanya terjadi crash tunggal. Helm ini berkerja menggunakan System yang terpisah dari helmnya. Pada bagian helm terdapat airbag dan gas untuk mengembangkan airbag-nya, serta sensor untuk menerima perintah. Material yang digunakan pada Helm ini ialah Glass Fiber Reinforced Polymer (GFRP) untuk cangkangnya, Expanded Polypropylene (EPP) untuk cangkang bagian dalam, dan Nylon 6,6 untuk airbag. Airbag akan mengembang pada bagian leher hingga pundak. Pada system yang terpisah dari helm ini berisi sistem yang akan membaca situasi berkendara. Sistem ini bisa membedakan situasi kecelakaan yang terjadi. Bila sistem membaca telah terjadi kecelakaan, maka sistem akan mengirimkan sensor untuk mengembangkan gas dihelm. Helm Open Face dengan Airbag System, sensornya bekerja sekitar 0,15 detik setelah terjadi crash.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".