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Enregistrement W2282305883 · doi:10.4271/2016-01-1583

Simulation of Atmospheric Turbulence for Wind-Tunnel Tests on Full-Scale Light-Duty Vehicles

2016· article· en· W2282305883 sur OpenAlexafffundabout
Brian McAuliffe, Alanna Wall, Guy L. Larose

Notice bibliographique

RevueSAE International Journal of Passenger Cars - Mechanical Systems · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Fluid Dynamics Research
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesTransport Canada
Mots-clésTurbulenceWind tunnelAtmospheric turbulenceEnvironmental scienceMeteorologyScale (ratio)Full scaleCrosswindMarine engineeringAerospace engineeringAtmospheric sciencesPhysicsEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the past year, a novel turbulence generation system has been commissioned in the National Research Council (NRC) 9 m Wind Tunnel. This system, called the Road Turbulence System was developed to simulate with high fidelity the turbulence experienced by a heavy duty vehicle on the road at a geometrical scale of 30%. The turbulence characteristics that it can simulate were defined based on an extensive field measurement campaign on Canadian roads for various conditions (heavy and light traffic, topography, exposure) at heights above ground relevant not only for heavy duty vehicles but also for light duty vehicles. In an effort to improve continually the simulation of the road conditions for aerodynamic evaluations of ground vehicles, a study was carried out at NRC to define the applicability of the Road Turbulence System to aerodynamic testing of full-scale light duty vehicles. Using the on-road measurements as a guide, it was concluded that the RTS appears to provide a more representative simulation of on-road conditions for wind-tunnel testing, compared with other passive methods such as with rope nets, spires, large turbulence grids or also with active turbulent generation techniques. Although some differences from the target turbulence conditions were found, all spectra measured behind the RTS were found to be within the range of turbulence energy measured during the on-road campaign. As such, the RTS was subsequently used for measurements of two full-scale light-duty vehicles (a large car and a standard sport-utility vehicle) during a test campaign examining the influence of active drag-reduction technologies. Comparison of these data to the equivalent smooth-flow measurements showed different influences of turbulence on the drag behaviour for each of the two vehicles.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,257 · 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'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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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