Aerodynamic Design and Analysis of a Formula SAE Drag Reduction System (DRS)
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">Formula SAE vehicles, like many other vehicles within motorsport, often employ rear mounted aerodynamic devices to improve cornering performance, these devices can however have a significant amount of aerodynamic drag. Additional speed can be gained by reducing the impact of the rear wing on the straightaways of the track through the use the aptly named Drag Reduction System (DRS), which works by reducing the angle of attack of the rear wing flap(s).</div><div class="htmlview paragraph">A DRS can however introduce other performance losses, including the losses from having a gap between the rear wing flaps and endplate to prevent friction, the potential to stall the rear wing from improper opening angles of the flaps, and from the wake of the DRS actuator if positioned in front of the airfoils. An additional concern is the time it takes for the rear wing performance to return upon DRS deactivation, which will affect how long before corner entry the driver must disable the system.</div><div class="htmlview paragraph">Insight into each of these problems as well as the optimum opening angles was found through the use of CFD using Siemens’ STAR-CCM+ 2019.1. Simplified geometry came from UMSAE Polar Bear Racing’s car, PBR20, out of the University of Manitoba. All steady state simulations were done using RANS, while the DRS deactivation study was done using a novel method using Detached Eddy Simulation (DES), where dynamic overset meshes were used to model the transient motion of the flaps. As a result of the deactivation study, new insight was gained into the dynamic behaviour of drag reduction systems.</div></div>
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».