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Enregistrement W2885458511 · doi:10.1177/0954407018788997

Modelling and prediction of tyre–snow interaction using finite element analysis–smoothed particle hydrodynamics techniques

2018· article· en· W2885458511 sur OpenAlexaff
Zeinab El-Sayegh, Moustafa El–Gindy

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part D Journal of Automobile Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil Mechanics and Vehicle Dynamics
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowTruckFinite element methodContact patchRolling resistanceMechanicsSmoothed-particle hydrodynamicsNode (physics)Structural engineeringGeotechnical engineeringEnvironmental scienceGeologyEngineeringMaterials sciencePhysicsAutomotive engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper focuses on the modelling and prediction of truck tyre–snow interaction to compute tyre motion resistance coefficient. The off-road truck tyre size 315/80R22.5 is modelled using finite element analysis and validated in static and dynamic response against published measured data. The snow is modelled using smoothed particle hydrodynamics technique and hydrodynamic-elastic-plastic material and then calibrated against physical measurements provided by published terramechanics data. The contact algorithm implemented is the node-symmetric node-to-segment contact with edge treatment. The rolling resistance coefficient is also known as the motion resistance coefficient of the truck tyre–snow interaction and is computed for several operating conditions including the vertical load, inflation pressure, tyre longitudinal speed, and snow depth. The influence of the above-mentioned operating conditions on the truck tyre motion resistance coefficient is examined and 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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil0,663

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,206 · 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.

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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