MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2126926642 · doi:10.1061/9780784413623.020

Effect of Cutting Slope Angle on Aerodynamic Performance of High-Speed Trains

2014· article· en· W2126926642 sur OpenAlexaff
Jie Zhang, Tanghong Liu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Fluid Dynamics Research
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesCentral South UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCrosswindTrainAerodynamicsComputational fluid dynamicsDerailmentDetached eddy simulationWork (physics)Flow (mathematics)Wind tunnelEnvironmental scienceMarine engineeringGeologyStructural engineeringAerospace engineeringEngineeringMechanicsMechanical engineeringPhysicsReynolds-averaged Navier–Stokes equations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on aerodynamic performance of high-speed trains in cutting with different slope angles would complement the operation safety management under strong winds. This study was conducted to investigate the flow structure around a train using computational fluid dynamics (CFD). The accuracy of the numerical method was validated, combined with a wind tunnel test. This work shows that the surroundings of cutting along the railway line have great effect on the crosswind stability of the train. With the increase of slope angle, the coefficients of aerodynamic forces tend to reduce. Comparing the angle 0° with 90°, the Cs, Cl and Cm of head car fall by 96.7%, 108%, and 96.8% to the maximum respectively, while those of middle car by 108%, 98.8%, and 105%. For the shield of applicable cutting, the whole body is in a minor positive pressure environment. Thus, an appropriate slope angle for the cutting can largely improve its windbreak performance.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil0,552

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,214 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAerodynamics and Fluid Dynamics ResearchTravaux en français237 207