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Enregistrement W4200569540 · doi:10.11159/icffts21.113

Investigating the Impacts of Longitudinal and Lateral Distances on theLift and Drag Coefficients of two Closely Moving Vehicles

2021· article· en· W4200569540 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference on Fluid Flow and Thermal Science, ICFFTS ... · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Dynamics and Control Systems
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesSharif University of Technology
Mots-clésLift (data mining)DragLift-to-drag ratioDrag coefficientLift-induced dragGeodesyAerospace engineeringGeologyEnvironmental scienceComputer scienceMarine engineeringEngineeringData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The limitations in using conventional wind tunnels and rapid developments in computer hardware have led to considerable efforts to study the vehicle aerodynamics using the computational fluid dynamic (CFD) capabilities for the last decade.The main objective of this paper is to investigate the changes in lift and drag coefficient of two closely moving vehicles subject to their lateral and longitudinal distances.We investigate two longitudinal distances of 0.2 and 2 m and two lateral distances of 0.2 and 1 m in this study.Simplified vehicle geometry, say the standard Ahmed body model, is used as the benchmark vehicle to carry on the investigation.The CFD methods are used to compute the flow patterns around the vehicle.The investigation in longitudinal distance shows that the drag coefficient of both vehicles significantly decreases, specifically the front one.Also, the lift coefficients of both vehicles reduce, and this force transforms to downforce for the rear vehicle.The investigation in lateral distance indicates that the drag coefficient depends on the attributed distance; however, the lift coefficient reduces in both distances.In the lateral distance, one expects equal coefficients for both vehicles; however, the results show that there is slight difference between them.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,758
Score d'incertitude au seuil0,266

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,220 · 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