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Enregistrement W2901740680 · doi:10.25071/10315/35213

Wind Loads On Cyclists Due To Passing Vehicles

2018· article· en· W2901740680 sur OpenAlexaff
William David Lubitz, Bryan Rubie

Notice bibliographique

RevueProgress in Canadian Mechanical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Fluid Dynamics Research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceAutomotive engineeringComputer scienceMarine engineeringTransport engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cyclists on rural highways travel at much lower speeds than motor vehicles.There is concern that unsteady aerodynamic loads produced as a large vehicle passes a cyclist can cause instability and loss of control, potentially initiating a traumatic accident for the cyclist.Large lateral spacing can be provided between cyclists and motor vehicles using wider paved shoulders, however this adds cost to road construction, so there is a need to balance the needs of cyclist safety and paved shoulder width.Understanding the nature of the unsteady wind loads experienced by a cyclist when a motor vehicle passes is a necessary first step in determining optimum paved shoulder widths.An experiment was conducted that directly measured the lateral forces on a full scale model cyclist, static pressure and wind speed as motor vehicles passed a cyclist.As a motor vehicle passed, the cyclist first experienced a large transient lateral forcing, followed by lower magnitude forcing.The magnitude of the force was well correlated to the measured static pressure, while induced transient wind speeds were relatively low (on the order of 1 m/s).As would be expected, the magnitude of forcing increases with vehicle size and speed, and decreases as lateral spacing between cyclist and vehicle increases.The results were used to develop an expression to predict tipping moment as a function of passing vehicle characteristics and offset distance.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,248
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 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'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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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