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Enregistrement W2507429504 · doi:10.4271/2016-01-8015

Aerodynamic Performance of Flat-Panel Boat-Tails and Their Interactive Benefits with Side-Skirts

2016· article· en· W2507429504 sur OpenAlexafffund
Brian McAuliffe, Alanna Wall

Notice bibliographique

RevueSAE International journal of commercial vehicles · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Fluid Dynamics Research
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesTransport Canada
Mots-clésAerodynamicsFlat panelAutomotive engineeringEngineeringComputational fluid dynamicsAeronauticsMarine engineeringComputer scienceStructural engineeringAerospace engineeringComputer graphics (images)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes an investigation of the performance potential of conventional flat-panel boat-tail concepts applied to tractor-trailer combinations. The study makes use of data from two wind-tunnel investigations, using model scales of 10% and 30%. Variations in boat-tail geometry were evaluated including the influence of length, side-panel angle and shape, top-panel angle and vertical position, and the presence of a lower panel. In addition, the beneficial interaction of the aerodynamic influence of boat-tails and side-skirts that provides a larger drag reduction than the sum of the individual-component drag reductions, identified in recent years through wind-tunnel tests in different facilities, has been further confirmed. This confirmation was accomplished using combinations of various boat-tails and side-skirts, with additional variations in the configuration of the tractor-trailer configuration. Key findings include the reduced performance associated with lowering the position of the top panel to retain visibility of marker lights, and an observed change in boat-tail performance based on the overall vehicle configuration.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0030,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations14
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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