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Enregistrement W2256198616 · doi:10.4271/2001-01-0626

Pressure-Sensitive Paint Technology Applied to Low-Speed Automotive Testing

2001· article· en· W2256198616 sur OpenAlexaff
Edward Duell, Douglas E. Everstine, Rabindra D. Mehta, James Bell, Mark Perry

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAnalytical Chemistry and Sensors
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesUniversity of Washington
Mots-clésAutomotive industryAutomotive engineeringComputer scienceHydrostatic testAutomotive electronicsEmbedded systemEngineeringMechanical engineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="htmlview paragraph">Pressure-sensitive paint (PSP) technology is a technique used to experimentally determine surface pressures on models during wind tunnel tests. The key to this technique is a specially formulated pressure-sensitive paint that responds to, and can be correlated with the local air pressure. Wind tunnel models coated with pressure-sensitive paint are able to yield quantitative pressure data on an entire model surface in the form of light intensity values in recorded images. Quantitative results in terms of pressure coefficients (Cp) are obtained by correlating PSP data with conventional pressure tap data. Only a small number of surface taps are needed to be able to obtain quantitative pressure data with the PSP method. This technique is gaining acceptance so that future automotive wind tunnel tests can be done at reduced cost by eliminating most of the expensive pressure taps from wind tunnel models. A significant advantage of PSP is a much higher spatial resolution mapping of the pressure field than that given by the discrete data available from pressure taps, even when the taps are closely spaced.</div> <div class="htmlview paragraph">Experiments were conducted with the main objective of determining whether PSP could produce useful results on an automotive model at low test velocities. These wind tunnel tests were performed on a 4/10 scale 1995 Ford Transit van. Results were obtained throughout the yaw range of -15° to+15 ° and between dynamic pressures of 16 psf and 60 psf (766 Pa and 2872 Pa). At higher dynamic pressures (above 40 psf or 1914 Pa), the PSP measurements can determine the model surface pressure distribution with ‘reasonable’ (±0.2 Cp with 95% confidence) quantitative accuracy. At lower dynamic pressures, the images have lower signal-to- noise ratios and thus decreased quantitative accuracy. However, the basic trends in the data seen at high dynamic pressures are also evident at low dynamic pressures. This indicates that PSP measurements are capable of qualitatively determining the model surface pressure distribution at dynamic pressures as low as 16 psf (766 Pa). PSP technology was also demonstrated to be very useful for flow diagnostics. A-pillar vortex regions, separated flow regions behind ‘backward-facing steps’, flow reattachment lines, and the effects of model changes and yaw angle could be identified from the PSP results.</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.

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)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,221 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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