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Enregistrement W3121253990 · doi:10.4271/2021-01-0949

Near-to-Far Wake Characteristics of Road Vehicles Part 2: Influence of Cross Winds and Free-Stream Turbulence

2021· article· en· W3121253990 sur OpenAlexaff
Brian McAuliffe, Bhargav Sowmianarayanan, Hali Barber

Notice bibliographique

RevueSAE International Journal of Advances and Current Practices in Mobility · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Fluid Dynamics Research
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWakeCrosswindFreestreamContext (archaeology)Wind tunnelAerodynamicsTurbulenceTruckMeteorologyPhysicsAerospace engineeringEngineeringMechanicsGeographyReynolds number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">Conventional assessments of the aerodynamic performance of ground vehicles have, to date, been considered in the context of a vehicle that encounters a uniform wind field in the absence of surrounding traffic. Recent vehicle-platooning studies have revealed measurable fuel savings when following other vehicles at inter-vehicle distances experienced in every-day traffic. These energy savings have been attributed in large part to the air-wakes of the leading vehicles. This set of three papers documents a study to examine the near-to-far regions of ground-vehicle wakes (one to ten vehicle lengths), in the context of their potential influence on other vehicles.</div><div class="htmlview paragraph">Part two of this three-part paper documents the influence of the ambient winds on the development of the wake behind a vehicle. A series of scaled-model wind-tunnel measurements, supplemented by some high-fidelity numerical simulations, based on a Lattice-Boltzmann approach, are presented to examine the effects cross-wind magnitude, by means of changes in yaw angle, on the wakes behind four vehicle shapes: a sedan, an SUV, a pickup truck, a medium-duty vehicle and a heavy-duty vehicle. The influence of road-representative freestream turbulence is also examined.</div><div class="htmlview paragraph">The results of these investigations show that, under yaw conditions, the distinct differences between the wake structures of slant/step-back and square-back shapes, documented in Part 1, are eliminated. At yaw, the moderate-to-far wake region is dominated by a large vortex structure of similar size to the vehicle itself that generates significant sidewash, analogous to the downwash in the wake of a wing in pitch. All vehicle shapes studied demonstrate this vortex structure which increases in strength with yaw angle. For vehicles following in the wake, not only do they experience a wind-speed deficit associated with the wake, but they experience a twisted wind profile with reduced yaw angles near the ground. The introduction of freestream turbulence is shown to generate a large wake with reduced shear, but without changing the dominant flow characteristics.</div></div>

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,348
Score d'incertitude au seuil0,378

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,332 · 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'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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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