Effects of an Underbody Device on the Characteristics of a Trailer Truck Wake Region
Notice bibliographique
Résumé
The aerodynamics of bluff bodies and flow separation are encountered in many industrial applications. Flow separation causes significant pressure fluctuations that can yield undesirable effects such as vibration, noise, and drag. It is well-known that at highway speeds, over 50% of the fuel is used by a road vehicle to overcome aerodynamic drag. Due to these reasons, bluff body aerodynamics has been the subject of intensive research interests for many decades. In this paper, a new concept of an underbody aerodynamic device is used to modify the turbulent wake region of a bluff body. In particular, the underbody device was designed in order to allow for the recirculating flow to reattach and exit the underside of the bluff body while increasing the average speed of the flow and preventing side winds from disturbing the flow. This significantly reduces the underbody recirculation zone, which is a major source of drag. In addition, this ensures that the flow exits with minimum turbulence to reduce the size of the bluff body’s wake. The studies were conducted using the RANS based turbulence model, k-ω SST in ANSYS Fluent. A width-based Reynolds number of 1.1 × 106 was used to conduct the simulations in order to validate the baseline model with NASA’s wind tunnel data; which include the surface pressure coefficients and a drag coefficient. The paper focuses on the changes in the model’s wake that were introduced due to the device and their influence on the underside flow. The results showed that the device significantly reduced the recirculation at the underside of the bluff body. This was found to increase the coefficient of pressure at the base of the model, which reduced the size of the wake. These changes in the flow field resulted in an overall drag coefficient reduction of 4.1%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».