Numerical analysis of the effect of train length on train aerodynamic performance
Notice bibliographique
Résumé
The improved delayed detached eddy simulation is adopted in the present study to investigate the influence of the train length on its aerodynamic performance. The low y+ wall treatment and the cubic constitutive relation are adopted to resolve the viscous flows and model the anisotropic turbulence within the boundary layer. The analysis implied that the distribution region and intensity of velocity fluctuation are strengthened, resulting in a larger turbulence kinetic energy distribution and a higher boundary layer thickness as the train length increases. A reduction in the streamwise velocity and the negative pressure with the increasing train length on the tail train is observed, resulting in lower drag and lift coefficients. As the length of the train increases, both the mean and instantaneous slipstream velocities are increased. The boundary layer thickness and the skin friction coefficient are compared with flat plate theory, reduced-scale, and full-scale experiments, proving the ability of numerical simulation to model the boundary layer velocity profile and skin friction coefficient distribution correctly. The wake structures are identified by the Spectral Proper Orthogonal Decomposition method, the dominant mode frequency decreases, and the wavelength becomes larger as the length of the train becomes longer due to the thickening boundary layer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».