Combined Analysis of Cooling Airflow and Aerodynamic Drag for a Class 8 Tractor Trailer Combination
Notice bibliographique
Résumé
Long haul tractor design in the future will be challenged by freight efficiency standards and emission legislations. Along with any improvements in aerodynamics, this will also require additional cooling capacity to handle the increased heat rejection from next generation engines, waste heat recovery and exhaust gas recirculation systems. Fan engagement will also have to be minimized under highway conditions to maximize fuel economy. These seemingly contradictory requirements will require design optimization via analysis techniques capable of predicting both the aerodynamic drag and engine cooling airflow accurately. This study builds on previous work [1] using a Lattice Boltzmann based computational method on a Volvo VNL tractor trailer combination. Simulation results are compared to tests conducted at National Research Council (NRC) Canada's wind tunnel. Correlation between simulation and experiment is presented for a half scale model, including the overall drag, surface pressure at locations over the truck outer surface and anemometer data collected behind the grille opening. Correlation for anemometer data is also presented for a full scale production truck in the same wind tunnel. The full scale production truck was then simulated in an on road environment to understand the impact of the wind tunnel environment on engine cooling airflow. Finally, the simulation results were analyzed to understand the limitation of using scale model tests to evaluate engine cooling airflow.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».