Evaluation of the Effect of Ambient Conditions on the Fuel Consumption of Commercial Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
Commercial fleets are interested in results from experiments conducted in real operational conditions to help them quantify and understand the impact of environmental factors on fuel economy and operating costs. The goal of this study was to measure through controlled track testing and operational testing the effects of environmental conditions, particularly ambient temperature, and air density, on fuel consumption. Extensive track testing based on the SAE J1321 Fuel Consumption Test Procedure - Type II protocol with various vehicles under different test conditions showed a decrease in fuel efficiency of up to 12% for an air density variation of 7% and an ambient temperature variation of 30 °F (17 °C). Data from various and extensive operational tests were also analyzed, specifically from tests conducted using several groups of medium and heavy-duty vehicles involved in regional, local, urban transport and pick-up and delivery. The tests were conducted over several months of the warm season, followed by several months of the cold season. Operational tests conducted over nine months with twelve medium and heavy-duty vehicles indicated a decrease in fuel efficiency of 9 to 31% for a temperature decrease of 43 0F (24 0C), depending on operation and type of vehicle. Other operational tests conducted over one year in two different geographic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" and climatic regions resulted in 18% difference in average fuel consumption for a temperature decrease of 36 0F (20 °C), and 6% difference in average fuel consumption for a temperature decrease of 16 0F (9 °C), respectively. Fuel consumption increases with increasing air density, and fuel efficiency increases with increasing ambient temperature. As the temperature gets colder during winter, additional factors come into play that further reduce fuel economy, such as wind, rain, and snow.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».