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Enregistrement W2795383421 · doi:10.4271/2018-01-0707

Investigation and Development of Underbody Aerodynamic Drag Reduction Devices for Trailer Trucks

2018· article· en· W2795383421 sur OpenAlexaff
Mohamed Ibrahim, Martin Agelin‐Chaab

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Fluid Dynamics Research
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrailerTruckDragAerodynamicsReduction (mathematics)Aerodynamic dragMarine engineeringAutomotive engineeringAerospace engineeringComputer scienceEnvironmental scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">It is well known that the underbody region of a tractor-trailer is responsible for up to 30% of the aerodynamic drag. This is the highest drag created by any region of a tractor-trailer. There are a number of underbody drag-reduction devices available on the market but they create a few operational issues, such as low ground clearance and ice collection, which inhibit their mass market appeal. In this paper, a novel concept of an underbody aerodynamic device is developed and investigated. The underbody device is a combination of a ramp and a side skirt; which are optimized simultaneously. In addition, the device is made collapsible to facilitate easy storage when not in use (i.e., city driving). NASA’s Generic Conventional Model (GCM); a 1/8<sup>th</sup> scale model of a generic class-8 tractor-trailer is used to evaluate and optimize the concept. The GCM allows the concept to be applicable to a wider range of tractor-trailers. The studies were conducted using the RANS based turbulence model, k-ω SST in ANSYS Fluent. The simulations were validated with NASA’s experimental data on the GCM model; which include the surface pressure coefficients and a drag coefficient of the model. The results showed that the underbody device decreased the overall drag coefficient by 4.1%. In addition, the adverse negative pressure region in the wake was significantly reduced.</div></div>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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