Diseño de un kart y sus componentes
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Abstract
En el presente trabajo de fin de grado se va a realizar el diseño del chasis de un Kart y varios de sus componentes. El trabajo se puede dividir en 3 grandes fases, fijar y establecer los objetivos iniciales y criterios de diseño, realizar el diseño en 3-D y realizar el ensayo de los componentes más críticos. La primera fase consiste en definir con exactitud los objetivos del proyecto y los criterios de diseño, que no son otros que diseñar un Kart acorde con la normativa vigente. Es de importancia señalar que no se han diseñado todos y cada uno de los componentes del kart, solo las partes principales de este, que son el chasis, las protecciones, parte del sistema de transmisión y el sistema de dirección. Una vez establecidos los criterios, se procede con el diseño del modelo 3-D. Finalmente, se realizan los ensayos requeridos sobre el componente más crítico, que en este caso el chasis. Es de señalar que la normativa vigente no exige unos ensayos específicos sobre ninguno de los componentes por lo que se realizan 3 ensayos sobre el chasis, uno de flexión, uno de torsión y uno en simulando los requerimientos durante su utilización. Todo esto es acompañado de los respectivos planos de las piezas diseñadas, que permiten conocer las dimensiones y los detalles de construcción, además de un presupuesto que permite tener una idea inicial del coste del proyecto. Para completar el proyecto, se elabora un pliego de condiciones en el que se especifican con más detalle los materiales a utilizar, los procesos de fabricación y el montaje de los componentes.
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 | 0.004 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
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".