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Enregistrement W3171862415 · doi:10.4271/2021-26-0221

Simulation Methodology for Duty Cycle based Fuel Consumption Calculation for Heavy Commercial Vehicles

2021· article· en· W3171862415 sur OpenAlexaboutno aff
Sumant Gijare, Simhachalam Juttu, Nagesh Harishchandra Walke, Sagar Babar, A Akbar Badusha, Neelkanth V Marathe, Melin Jan

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeavy dutyAutomotive engineeringFuel efficiencyConsumption (sociology)Computer scienceDuty cycleEnvironmental scienceEngineeringElectrical engineeringVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">Automobile industry is facing challenges in the field of technological innovation and achieving minimum Total Cost of Ownership (TCO) despite rise in fuel prices. To overcome these challenges is certainly a challenging task. In doing so, automobile sector is mainly focused on passenger safety, comfort, reliability, meeting stringent emission norms, and above all reducing the vehicle fuel consumption. Referring to the Paris climate agreement, and India’s commitment to reduce the CO<sub>2</sub> intensity by 33% - 35% by 2030 below the 2005 levels [<span class="xref">1</span>], it is imperative to lay down strong policies and procedure to curb the fuel consumption to contribute for reduction in carbon foot print and oil imports.</div><div class="htmlview paragraph">Transportation sector is majorly responsible for the GHG Emission of which the CO<sub>2</sub> emission from commercial vehicles is nearly 73% [<span class="xref">2</span>], although the total sales of commercial vehicles are around 4% of cumulative vehicle sales. Physical testing of these vehicles for FC measurement is very expensive and laborious task due to number of variants involved in testing. In view of these factors, it is necessary to establish a very robust simulation based methodology for fuel consumption/CO<sub>2</sub> monitoring of commercial vehicles with GVW of above 3.5 T. Countries like US, EU, Canada, Japan and China have already moved towards simulation based calculations for CO<sub>2</sub> monitoring and certification [<span class="xref">3</span>].</div><div class="htmlview paragraph">This paper illustrates the methodology for CO<sub>2</sub> calculation, which is in harmony with the FC prediction and monitoring procedure available in Europe. Strenuous vehicle (air drag test, coast down) testing and component (Engine, Transmission, Differential & Tyres) testing were carried out as per defined methodology to generate the detailed vehicle data to prepare the simulation model in VECTO [<span class="xref">4</span>]. The results from VECTO are then compared with the real world fuel consumption measurements.</div><div class="htmlview paragraph">To make the simulation tool more compatible with Indian driving and road conditions, it is also proposed to develop India specific mission profiles which would bring in a more holistic approach for fuel consumption estimation by simulation</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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,268 · 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.

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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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