Utilização de Simulação Numérica no Projeto de Crash Box Automotivo Visando Melhor Absorção de Energia
Bibliographic record
Abstract
RESUMO: Os crash boxes são componentes estruturais de paredes finas dos veículos, projetados para absorver energia durante eventuais colisões, em média e baixa velocidade.Dessa forma, esses atenuadores de impacto devem garantir uma absorção de energia progressiva e controlada, evitando picos de força e, portanto, aceleração, que podem danificar o chassi do veículo e, sobretudo, ocasionar lesões nos passageiros.Nos últimos anos, entre as soluções mais promissoras, a estrutura origami é cada vez mais considerada em diversas pesquisas, com o objetivo de implementar um crash box que permite maior absorção de impacto em comparação ao modelo quadrado utilizado na indústria.No entanto, devido a sua complexidade geométrica, a sua aplicação na indústria automotiva ainda não se mostrou viável, além do seu modo de falha frágil e irregular.Assim, o presente trabalho teve como objetivo principal desenvolver uma crash box baseada na geometria origami, mas com as viabilidades de soldagem a ponta das crash box de seção retangular.A forma adaptada apresentou resultados teóricos semelhantes com a estrutura origami tradicional, além de oferecer uma alternativa viável de fabricação do componente.No entanto, sugere-se novos estudos para verificar se os resultados obtidos nas simulações também se refletem em um teste de impacto experimental.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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".