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Enregistrement W3123379079 · doi:10.4271/2021-01-0957

Near-to-Far Wake Characteristics of Road Vehicles Part 1: Influence of Ground Motion and Vehicle Shape

2021· article· en· W3123379079 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-clésContext (archaeology)Wind tunnelWakeAerodynamicsTruckTollGround planeEngineeringAerospace engineeringGeologyElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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. Part one of this three-part paper documents principally the influence of vehicle shape on the development of its wake. A series of high-fidelity numerical simulations, based on a Lattice-Boltzmann approach, and a series of scaled-model wind-tunnel measurements are presented to examine the effects of four types of vehicles: a sedan, an SUV, a pickup truck, and a heavy-duty vehicle. The influence of using a stationary-ground-plane setup in the wind tunnel is examined using numerical simulations, to provide context for the wind-tunnel results. The results of these investigations show that ground motion, or the lack thereof, has a greater influence on the wakes of the slant-back and step-back shapes than for a square-back shape due to an interaction of the wake vortex structures with a horseshoe vortex generated by the interaction of the vehicle pressure field with the oncoming boundary layer. The results also demonstrate two distinct types of wake regimes at low yaw angles for these different classes of vehicles shapes. Slant-back and step-back configurations like the car and pickup-truck models demonstrate the classic C-pillar vortex structure with central downwash, while the square-back shapes like the SUV model demonstrate a central upwash from a vortex pair of opposite sign. The mechanisms leading to these two opposing vortex pair orientations is examined. Drag reduction technologies applied to a heavy-duty-vehicle shape are shown to modify the wake structure such that slant-back and square-back wake characteristics can be generated.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,311 · 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'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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