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Enregistrement W2142220974 · doi:10.4271/2014-01-2451

Measurement of the On-Road Turbulence Environment Experienced by Heavy Duty Vehicles

2014· article· en· W2142220974 sur OpenAlexaffabout
Brian McAuliffe, Leanna Belluz, Marc Belzile

Notice bibliographique

RevueSAE International journal of commercial vehicles · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Fluid Dynamics Research
Établissements canadiensTransport CanadaNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeavy dutyTurbulenceAutomotive engineeringTransport engineeringEnvironmental scienceAeronauticsMarine engineeringEngineeringAerospace engineeringMeteorologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Terrestrial winds play an important role in affecting the aerodynamics of road vehicles. Of increasing importance is the effect of the unsteady turbulence structure of these winds and their influence on the process of optimizing aerodynamic performance to reduce fuel consumption. In an effort to predict better the aerodynamic performance of heavy-duty vehicles and various drag reduction technologies, a study was undertaken to measure the turbulent wind characteristics experienced by heavy-duty vehicles on the road. To measure the winds experienced on the road, a sport utility vehicle (SUV) was outfitted with an array of four fast-response pressure probes that could be arranged in vertical or horizontal rake configurations that provided measurements up to 4.0 m from the ground and spanning a width of 2.4 m. To characterize the influence of the proximity of the vehicle on the pressure signals of the probes, the SUV and its measurements system was calibrated in a large wind tunnel. On-road measurements of the turbulence intensities, turbulence length scales, wind spectra, and spatial correlations were performed. Eight days of testing over a two month period in late 2012 were conducted over roads in Eastern Ontario and Western Quebec, Canada. Dates and test routes were selected to provide a variety of conditions. The time-series of on-road turbulence data were segmented and classified based on differences in the terrain roughness, traffic density, and wind strength experienced during the measurements. Of the three classification categories, traffic density provided the greatest influence on the measured turbulence characteristics by modifying the strength of the high-frequency/small-scale turbulence structures in the wind. Conversely, the strength of the terrestrial winds provided a strong influence on the low-frequency/large-scale turbulence. In the near-ground region of the current study (0.5 to 4.0 m), which represents the vertical extent of typical heavy duty vehicles on the road, the turbulence length scales showed a much greater sensitivity to vertical distance than did the turbulence intensity, resulting from damping of the large-scale/low-frequency wind fluctuations near the ground. Based on the frequency of the various conditions experienced on the road, a target set of wind conditions, (intensities, length scales, spectra, correlation lengths) are recommended that differ from previously-published recommendations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,228 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations53
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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