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Enregistrement W2935220514 · doi:10.4271/2019-01-0644

Investigation of Drag Reduction Technologies for Light-Duty Vehicles Using Surface, Wake and Underbody Pressure Measurements to Complement Aerodynamic Drag Measurements

2019· article· en· W2935220514 sur OpenAlexaff
Fenella de Souza, Arash Raeesi, Marc Belzile, Cheryl Caffrey, Andreas Schmitt

Notice bibliographique

RevueSAE International Journal of Advances and Current Practices in Mobility · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Fluid Dynamics Research
Établissements canadiensTransport CanadaNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDragWakeMarine engineeringAerodynamic dragAerodynamicsWind tunnelAerospace engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amulti-year, multi-vehicle study was conducted to quantify the aerodynamic drag changes associated with drag reduction technologies for light-duty vehicles. Various technologies were evaluated through fullscale testing in a large low-blockage closed-circuit wind tunnel equipped with a rolling road, wheel rollers, boundary-layer suction and a system to generate road-representative turbulent winds. The technologies investigated include active grille shutters, production and custom underbody treatments, air dams, wheel curtains, ride height control, side mirror removal and combinations of these. This paper focuses on mean surface-, wake-, and underbody-pressure measurements and their relation to aerodynamic drag. Surface pressures were measured at strategic locations on four sedans and two crossover SUVs. Wake total pressures were mapped using a rake of Pitot probes in two cross-flow planes at up to 0.4 vehicle lengths downstream of the same six vehicles in addition to a minivan and a pick-up truck. A smaller rake was used to map underbody total pressures in one cross-flow plane downstream of the rear axle for three of these vehicles. The results link drag reduction due to various technologies with specific changes in vehicle surface, rear underbody and wake pressures, and provide a database for numerical studies. In particular, the results suggest that existing or idealized prototype technologies such as active grille shutters, sealing the external grille and ride height control reduce drag by redirecting incoming flow from the engine bay or underbody region to smoother surfaces above and around the vehicle. This mechanism can enhance the reduction in wheel drag due to reduced wheel exposure at lowered ride height. Sealing the external grille was found to redirect the flow more efficiently than closing the grille shutters, and resulted in greater drag reduction. Underbody treatments were also found in some cases to redistribute the flow around the vehicle to reduce pressure drag in addition to underbody friction drag. The magnitude and spatial extent of the measured pressure changes due to the various technologies were often consistent with the amount of drag reduction.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil0,517

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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