Evaluation of the Aerodynamics of Drag Reduction Technologies for Light-duty Vehicles: a Comprehensive Wind Tunnel Study
Notice bibliographique
Résumé
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. 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. 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. 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. 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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».