Aerodynamic Design of Heavy Vehicles Reporting Period January 15, 2004 through April 15, 2004
Notice bibliographique
Résumé
Listed are summaries of the activities and accomplishments during this second-quarter reporting period for each of the consortium participants. The following are some highlights for this reporting period: (1) Experiments and computations guide conceptual designs for reduction of drag due to tractor-trailer gap flow (splitter plate), trailer underbody (wedges), and base drag (base-flap add-ons). (2) Steady and unsteady RANS simulations for the GTS geometry are being finalized for development of clear modeling guidelines with RANS. (3) Full geometry and tunnel simulations on the GCM geometry are underway. (4) CRADA with PACCAR is supporting computational parametric study to determine predictive need to include wind tunnel geometry as limits of computational domain. (5) Road and track test options are being investigated. All is ready for field testing of base-flaps at Crows Landing in California in collaboration with Partners in Advanced Transportation Highways (PATH). In addition, MAKA of Canada is providing the device and Wabash is providing a new trailer. (6) Apparatus to investigate tire splash and spray has been designed and is under construction. Michelin has offered tires with customized threads for this study. (7) Vortex methods have improved techniques for the treatment of vorticity near surfaces and spinning geometries like rotating tires. (8) Wind tunnel experiments on model rail cars demonstrate that empty coal cars exhibit substantial aerodynamic drag compared to full coal cars, indicating that significant fuel savings could be obtained by reducing the drag of empty coal cars. (9) Papers are being prepared for an exclusive conference session on the Heavy Vehicle DOE Aerodynamic Drag Project at the 34th AIAA Fluid Dynamics Conference in Portland, Oregon, June 28-July 1, 2004.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».