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Enregistrement W2770915650 · doi:10.4271/02-11-02-0011

A Wind-Tunnel Investigation of the Influence of Separation Distance, Lateral Stagger, and Trailer Configuration on the Drag-Reduction Potential of a Two-Truck Platoon

2018· article· en· W2770915650 sur OpenAlexaffabout
Brian McAuliffe, Mojtaba Ahmadi-Baloutaki

Notice bibliographique

RevueSAE International journal of commercial vehicles · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Fluid Dynamics Research
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlatoonSeparation (statistics)DragReduction (mathematics)TrailerWind tunnelTruckAerospace engineeringMarine engineeringAutomotive engineeringPhysicsEngineeringComputer scienceMathematicsGeometryControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A wind-tunnel study was undertaken to investigate the drag reduction potential of two-truck platooning, in the context of understanding some of the factors that may influence the potential fuel savings and greenhouse-gas reductions. Testing was undertaken in the National Research Council Canada 2 m × 3 m Wind Tunnel with two 1/15-scale models of modern aerodynamic tractors paired with dry-van trailers configured with and without combinations of side-skirts and boat-tails. Separation distances of 0.14, 0.28, 0.49, 0.70 and 1.04 vehicle lengths were tested (3 m, 6 m, 10.5 m, 15 m, and 22.5 m full scale). Additionally, within-lane lateral offsets up to 0.31 vehicle widths (0.8 m full scale) were evaluated, along with a full-lane offset of 1.42 vehicle widths (3.7 m full scale). This study has made use of a wind-averaged-drag coefficient as the primary metric for evaluating the effect of vehicle platooning. The lead-vehicle model experienced improved drag reduction as the separation distance decreased, with no significant influence of vehicle configuration on the results. Of the matched vehicle-model pairs, the case with side-skirts showed the lowest magnitude of drag reduction for the trailing model at most separation distances, while the case with boat-tails showed the largest drag reductions for the trailing model at most separation distances. Of the mismatched pairs, placing the more aerodynamically-efficient vehicle model in the lead position resulted in a greater drag reduction for the trailing vehicle and the full platoon. No significant sensitivity to the range of within-lane lateral offsets tested (up to 0.31 model widths, or 0.8 m full-scale) were observed in the wind-tunnel tests. The trailing model experienced significant reductions of wind speed preceding the front grille, in excess of 70% at close distances, which indicates the potential for significant reductions of cooling flow rates for a full-scale vehicle. Estimates of potential fuel saving and greenhouse-gas reductions are also provided.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations43
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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