Comparison of Fuel Efficiency and Traction Performances of 6 × 4 and 6 × 2 Class 8 Tractors
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">The objective of this project was to compare the fuel consumption and traction performances of 6 × 2 and 6 × 4 Class 8 tractors. Two approaches have been considered: evaluation of 6 × 2 tractors, modified from 6 × 4 tractors, and evaluation of OEM 6 × 2 tractors. Compared to the 6 × 4 tractors, which are equipped with a rear tandem with both drive axles, the 6 × 2 tractors have a rear tandem axle with one drive axle, and one non-drive axle, also called dead axle. The 6 × 2 tractor configurations are available from the majority of Class 8 tractor manufacturers.</div><div class="htmlview paragraph">The SAE Fuel Consumption Test Procedures Type II (J1321) and Type III (J1526) were used for fuel consumption track test evaluations. Traction performances were assessed using pull sled tests to compare pulling distance, maximum speed, and acceleration when pulling the same set sled on similar surface.</div><div class="htmlview paragraph">Fuel consumption tests showed that 6 × 2 tractors consume up to 3.5% less than the similar 6 × 4 tractors, whilst pull sled tests showed shorter distance, lower maximum speed, and lower acceleration for the 6 × 2 tractors, when compared to similar 6 × 4 tractors. These differences are not critical or even not observable in normal operating conditions of on-highway transport but in specific conditions characteristic of particular northern operations, these differences could impact the performance of the tractor. However, systems are available for transferring the load from the dead axle to the drive axle in special conditions, for increasing the traction.</div><div class="htmlview paragraph">With 6 × 2 axles, traction tires can be installed only on the drive axle, while the dead axle can be equipped with more fuel-efficient tires, which can bring more fuel savings and tire cost savings. Another advantage is the weight reduction: it was shown that the 6 × 2 tractors were lighter than the 6 × 4 tractors, and reducing a vehicle's tare weight can translate into an increase in payload, which would enhance freight transportation efficiency.</div><div class="htmlview paragraph">At no additional cost, the 6 × 2 tractors replacing 6 × 4 Class 8 tractors could reduce annually the GHG emissions up to 1.93 tonnes per vehicle.</div></div>
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».