Evaluation of the Aerodynamics of Drag Reduction Technologies for Light-duty Vehicles: a Comprehensive Wind Tunnel Study
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">In a campaign to quantify the aerodynamic drag changes associated with drag reduction technologies recently introduced for light-duty vehicles, a 3-year, 24-vehicle study was commissioned by Transport Canada. The intent was to evaluate the level of drag reduction associated with each technology as a function of vehicle size class.</div><div class="htmlview paragraph">Drag reduction technologies were evaluated through direct measurements of their aerodynamic performance on full-scale vehicles in the National Research Council Canada (NRC) 9 m Wind Tunnel, which is equipped with a the Ground Effect Simulation System (GESS) composed of a moving belt, wheel rollers and a boundary layer suction system.</div><div class="htmlview paragraph">A total of 24 vehicles equipped with drag reduction technologies were evaluated over three wind tunnel entries, beginning in early 2014 to summer 2015. Testing included 12 sedans, 8 sport utility vehicles, 2 minivans and 2 pick-up trucks.</div><div class="htmlview paragraph">Two categories of drag reduction technologies were evaluated: i) those currently offered by the original equipment manufacturers (i.e. active grille shutters, partial underbody covers, bumper and wheel air dams); and, ii) emerging technologies that have market introduction potential, i.e., active ride height control, actively deployable bumper air dams and full under-body covers.</div><div class="htmlview paragraph">The main findings of the experiments are presented in this paper by categories of vehicles and drag reduction technologies. A discussion on the use of wind averaged drag to evaluate the full impact of the technologies on fuel consumption is also presented.</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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 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