Full-Vehicle Model Development for Prediction of Fuel Consumption
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.
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">A predictive model of a specific vehicle was modeled in the system-level physical modeling tool, MapleSim, for performance and fuel consumption prediction of a full vehicle powertrain, driving a multi-body chassis model with tire models. The project also includes investigation into overall fuel efficiency and effect on vehicle handling for different drive cycles.</div><div class="htmlview paragraph">The goals of this project were to investigate: 1) the relationships between the forces at tire/road interfaces during various drive cycles and the fuel efficiency of a vehicle, and 2) the interaction between the powertrain and the chassis of the vehicle. To accomplish these goals, a complete vehicle model was created in the lumped-parameter physical modeling tool, MapleSim. A great deal of effort has gone into using real parameters and to assure that some mathematical rigour has been employed in its development.</div><div class="htmlview paragraph">This paper presents the development of the model and results, covering: Powertrain (engine, transmission), Chassis (longitudinal, 3D multibody), Steering, and Wheels (tires, brakes). A simple Driver model implementing accelerator/brakes and steering angle was also created, along with some tests to validate the behaviour of the model. Finally, tests are created and executed to elucidate the various relationships under investigation. The results are presented and analyzed.</div></div>
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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 découle