Numerical Simulation and Analysis of Aerodynamic Characteristics of Road Vehicles in Platoon
Notice bibliographique
Résumé
With the spiking of fuel price and increasingly stringent emission regulation requirements, it brings a more daunting challenge for researchers and engineers to reduce the aerodynamic drag of road vehicles.When a vehicle is traveling in a platoon, the wake flow of the leading vehicle can affect the aerodynamic characteristics of the following vehicle.Due to the interaction of the flow field of the involved vehicles, the aerodynamic drag of each vehicle changes, which results in the alteration of the vehicle's fuel consumption.In the study, a single MIRA model was generated using CATIA software.The external flow field of the MIRA was imitated by CFD simulation.The numerical result of the drag coefficient was compared with the wind tunnel test results of Hunan University, China.The drag coefficient errors between the simulated value and the experimental result are less than 6%.It implies that the simulation and tests achieve a good agreement.The benchmark indicates that the numerical simulation method is reliable.By means of CFD simulation, we explored the effects of separation distance, the number of vehicles in the platoon, the shape of the vehicle, and the speed of vehicle platoon on the aerodynamic properties of vehicles in platooning.The results of the numerical simulation demonstrate that although the influences of the aforementioned parameters on the aerodynamic properties of leading and trailing vehicles in the platoon are different, but the average drag coefficient of vehicle platoon is lower than that of a single vehicle, which is beneficial to improve the fuel economy of vehicle.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».