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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 OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

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

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">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.</div><div class="htmlview paragraph">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.</div><div class="htmlview paragraph">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.</div><div class="htmlview paragraph">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.</div><div class="htmlview paragraph">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/m<sup>2</sup> 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.</div><div class="htmlview paragraph">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.</div></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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
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