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Enregistrement W2295492955 · doi:10.4271/2016-01-0901

On-Road and Dynamometer Evaluation of Vehicle Auxiliary Loads

2016· article· en· W2295492955 sur OpenAlexaff
Richard Barney Carlson, Jeffrey Wishart, Kevin Stutenberg

Notice bibliographique

RevueSAE international journal of fuels and lubricants · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Dynamics and Control Systems
Établissements canadiensIntertek (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDynamometerAutomotive engineeringEnvironmental scienceAeronauticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laboratory and on-road vehicle evaluation is conducted on four vehicle models to evaluate and characterize the impacts to fuel economy of real-world auxiliary loads. The four vehicle models in this study include the Volkswagen Jetta TDI, Mazda 3 i-ELOOP, Chevrolet Cruze Diesel, and Honda Civic GX (CNG). Four vehicles of each model are included in this; sixteen vehicles in total. Evaluation was conducted using a chassis dynamometer over standard drive cycles as well as twelve months of on-road driving across a wide range of road and environmental conditions. The information gathered in the study serves as a baseline to quantify future improvements in auxiliary load reduction technology. The results from this study directly support automotive manufacturers in regards to potential “off-cycle” fuel economy credits as part of the Corporate Average Fuel Economy (CAFE) regulations, in which credit is provided for advanced technologies in which reduction of energy consumption from vehicle auxiliary loads can be demonstrated. The observed on-road auxiliary load varied from 135 W to over 1200 W across a wide range of ambient conditions and utilization patterns. The annual average auxiliary load varied across vehicle models from 310 W to 640 W. Ambient temperature was the most predominant factor to impact auxiliary load since air conditioner (A/C) operation is prevalent at high ambient temperature and heating system operation is prevalent at cold ambient temperatures. Additionally the impact of auxiliary load on vehicle fuel economy was determined to be typically between 7.5% and 18% of the fuel consumed during onroad operation of the four vehicle models in this study. During dynamometer testing, auxiliary loads were captured from several key locations along the low-voltage bus, including the alternator output, the low-voltage battery, and select other locations dependent upon the vehicle configuration. Dynamometer testing was then conducted on both certification and custom constant-speed drive cycles at three ambient temperatures (-7 °C, 23 °C, as well as 35 °C with 850 W/m2 of solar emulation). This instrumentation and test methodology provides an accurate understanding of the energy use by the accessory system from these four vehicle technologies. This paper details and discusses the dynamometer and on-road evaluation results of the auxiliary load from the sixteen vehicles over the twelve month period.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,234 · 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'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

Citations42
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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