Developing the AC17 Efficiency Test for Mobile Air Conditioners
Notice bibliographique
Résumé
Chrysler, Ford, General Motors, the U.S. Environmental Protection Agency (EPA) and the California Air Resources Board (CARB) have collaborated over the past two years to develop an efficiency test for mobile air conditioner (MAC) systems. Because the effect of efficiency differences between different MAC systems and different technologies is relatively small compared to overall vehicle fuel consumption, quantifying these differences has been challenging. The objective of this program was to develop a single dynamic test procedure that is capable of discerning small efficiency differences, and is generally representative of mobile air conditioner usage in the United States. The test was designed to be conducted in existing test facilities, using existing equipment, and within a sufficiently short time to fit standard test facility scheduling. Representative ambient climate conditions for the U.S. were chosen, as well as other test parameters, and a solar load was included. The procedure was then performed by the OEMs on a wide range of vehicles to assess repeatability, accuracy, and other parameters. While these evaluations continue, and the results have been at times mixed, the test is robust and the overall experience with the test has been positive. Repeatability and accuracy have been good, but MAC CO₂ emissions are small compared to test-to-test variations in CO₂ emissions associated with other vehicle functions, especially on hybrid vehicles. Thus, even with normal test repeatability levels, the benefits of individual MAC technologies cannot always be discerned. Work continues to understand the performance of the test, including potential improvements and supplements. The new test is a useful addition to the tools we can use to assess MAC efficiency in order to make MAC improvements in the future.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».