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Record W4390753121 · doi:10.34117/bjdv10n1-042

Aplicação do método de elementos finitos para analise do efeito torcional em semieixo de caminhão

2024· article· pt· W4390753121 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueBrazilian Journal of Development · 2024
Typearticle
Languagept
FieldEngineering
TopicMechanical Engineering and Vibrations Research
Canadian institutionsCentre de Santé et de Services Sociaux Cavendish
Fundersnot available
KeywordsPhysicsHumanitiesMaterials scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

O desenvolvimento da indústria automobilística é fortemente influenciado pela expansão tecnológica, no qual se unem por meio de pesquisas, ensaios experimentais e procedimentos computacionais, que a cada dia estão mais precisos, dinâmicos e ágeis. A análise de resistência e desempenho de componentes mecânicos em projetos de veículos são de grande relevância para o setor, exemplificando os semieixos de caminhões. Este semieixo é responsável por transferir energia do diferencial para as rodas gerando a movimentação do veículo. Estes componentes estão continuamente sujeitos a carregamentos estáticos e dinâmicos passíveis de falhas podendo romper catastroficamente. Este trabalho tem como objetivo analisar o efeito da torção na resistência mecânica de semieixos utilizados em transmissão automotiva, aplicando o método de elementos finitos. As simulações foram realizadas utilizando o software ANSYS® Workbench 14.0, a fim de estudar o comportamento da peça quando submetido à torção. Os resultados obtidos na simulação numérica mostraram elevada concentração de tensão cisalhante no rebaixo das estrias do semieixo, coincidindo com a localização da fratura presente em um estudo de caso real.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.541
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.025
GPT teacher head0.302
Teacher spread0.277 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it