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Enregistrement W2760983873 · doi:10.18869/acadpub.jafm.73.242.27738

Aerodynamic Study of Two Opposing Moving Trains in a Tunnel Based on Different Nose Contours

2017· article· en· W2760983873 sur OpenAlexaff
W. H. Li, Tian‐Hua Liu, J. Zhang, Zhengwei Chen, Xuebin Chen, Tai-Zhong Xie

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Fluid Mechanics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Fluid Dynamics Research
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerodynamicsTrainAerodynamic forceMechanicsTurbulenceCompressibilityComputational fluid dynamicsWind tunnelAcousticsStructural engineeringComputer scienceEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is well known that the train nose shape has significant influence on the aerodynamic characteristics. This study explores the influence of four kinds of nose shapes (fusiform, flat-broad, bulge-broad, ellipsoidal) on the aerodynamic performance of two opposing high-speed trains passing by each other through a tunnel at 250 km/h. The method of three dimensional, compressible, unsteady Reynolds-averaged Navier-Stokes equations and RNG k-ε double equation turbulence model was carried out to simulate the whole process of two trains passing by each other inside a tunnel. Then the pressure variations on tunnel wall and train surface are compared with previous full-scale test to validate the numerical method adopted in this paper. The assessment characteristics, such as transient pressure and aerodynamic loading, are analyzed to investigate the influence of nose shape on these assessment parameters. It is revealed that aerodynamic performance of trains which have longitudinal nose profile line B (fusiform, flat-broad shape) is relatively better when passing by each other in a tunnel. The results can be used as a guideline for high-speed train nose shape design.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations24
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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