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Enregistrement W2960099742 · doi:10.29252/jafm.12.06.29938

Effect of Two Bogie Cavity Configurations on the Underbody Flow and Near Wake Structures of a High-Speed Train

2019· article· en· W2960099742 sur OpenAlexaff
Guodong Xu, H. Li, J. Zhang, Xiaofeng Liang

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Fluid Mechanics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Fluid Dynamics Research
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBogieWakeDragMechanicsAerodynamicsAerodynamic dragDetached eddy simulationAerodynamic forcePhysicsWind tunnelFlow (mathematics)Streamlines, streaklines, and pathlinesLarge eddy simulationDrag coefficientGeologyTurbulenceStructural engineeringReynolds-averaged Navier–Stokes equationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A time-dependent simulation method, DES (detached eddy simulation), combined with Realizable k-ε turbulence model, has been adopted to study the underbody flow and near wake structures of a high-speed train with two bogie cavity configurations laid on the stationary ground. The numerical data, including time-averaged aerodynamic drag forces and pressure coefficients, were compared with experimental results from previous wind tunnel tests. A detail comparison of the instantaneous flow structures, mean velocity vector contours, velocity and pressure profiles under the train bottom in the symmetry plane and velocity contours overlaid with streamlines in the wake has been conducted in the two configurations. Also the aerodynamic drag coefficients for the two cases are discussed herein. The two cases show that the bogie cavity configurations contribute to the differences of velocity and pressure distributions in each bogie region, as well as the complex vortex structures around the bogie regions. Compared to the inclined bogie cavity configuration, the train with straight plates experiences a lower drag force by 2.8% for a three-car model in the stationary ground. Thus, an effective simplification criterion for the train model will contribute to an accurate prediction of forces of trains in simulations.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,227 · 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'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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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