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Enregistrement W2509797160 · doi:10.4271/2016-01-8152

Track-Based Aerodynamic Testing of a Heavy-Duty Vehicle: Coast-Down Measurements

2016· article· en· W2509797160 sur OpenAlexaffabout
Brian McAuliffe, David Chuang

Notice bibliographique

RevueSAE International journal of commercial vehicles · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Fluid Dynamics Research
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeavy dutyTrack (disk drive)Marine engineeringAerodynamicsAutomotive engineeringEnvironmental scienceAerospace engineeringAeronauticsTruckEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an effort to support Phase 2 of Greenhouse Gas Regulations for Heavy-Duty Vehicles in the United States, a track-based test program was jointly supported by Transport Canada (TC), Environment and Climate Change Canada (ECCC), the U.S. Environmental Protection Agency (EPA), and the National Research Council Canada (NRC) to assess aerodynamic evaluation methodologies proposed by the EPA and to provide a site-verification exercise against a previous test campaign with the same vehicle. Coast-down tests were conducted with a modern aerodynamic tractor matched to a conventional 16.2 m (53 ft) dry-van trailer, and outfitted with two drag reduction technologies. Enhanced wind-measurement instrumentation was introduced, consisting of a vehicle-mounted fast-response pressure probe and track-side sonic anemometers that, when used in combination, provided improved reliability for the measurements of wind conditions experienced by the vehicle. Results from the coast-down tests compare well when analyzed using two different techniques: a conventional regression method, and the recently-proposed high-low iteration method. Drag-area results from the the coast-down tests for two vehicle configurations, analyzed with the EPA-proposed high/low iteration method, differ by no more than 3% from the EPA-derived values for a low-yaw range of ±3°yaw. Several modelling assumptions were included in the analysis to account for environmental factors and vehicle-component performance, such as the mechanical drive-line losses, the rolling-resistance speed dependence, and the winds experienced by the vehicle. These models are shown to improve the fidelity of the coast-down analysis, but require further validation for their real-world applicability. Additional considerations for the placement of on-board wind anemometry for improved accuracy of results are discussed.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

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)0,0020,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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