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Enregistrement W2077186087 · doi:10.4271/2013-01-1507

Comprehensive Modeling of Vehicle Air Conditioning Loads Using Heat Balance Method

2013· article· en· W2077186087 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Fluid Dynamics Research
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAir conditioningBalance (ability)Environmental scienceAutomotive engineeringConditioningAtmospheric modelComputer scienceMeteorologyEngineeringMechanical engineeringMathematicsPhysicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">The Heat Balance Method (HBM) is used for estimating the heating and cooling loads encountered in a vehicle cabin. A load estimation model is proposed as a comprehensive standalone model which uses the cabin geometry and material properties as the inputs. The model is implemented in a computer code applicable to arbitrary driving conditions. Using a lumped-body approach for the cabin, the present model is capable of estimating the thermal loads for the simulation period in real-time.</div><div class="htmlview paragraph">Typical materials and a simplified geometry of a specific hybrid electric vehicle are considered for parametric studies. Two different driving and ambient conditions are simulated to find the contribution and importance of each of the thermal load categories. The Supplemental Federal Test Procedure (SFTP) standard driving cycle is implemented in the simulations for two North American cities and the results are compared. It is concluded that a predictive algorithm can be devised according to the driving conditions, vehicle speed, orientation, and geographical location. By using this model, the pattern of upcoming changes in the comfort level can be predicted in real-time in order to intelligently reduce the overall AC power consumption while maintaining driver thermal comfort.</div></div>

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,929
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle