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Enregistrement W4312534109 · doi:10.1115/fedsm2022-87396

Effect of the Rear Geometry on the Flow Structure and Drag of the Ahmed Body

2022· article· en· W4312534109 sur OpenAlexaff
Trevor A. Harley, Naseeb Ahmed Siddiqui, Martin Agelin‐Chaab

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Fluid Dynamics Research
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDragAerodynamicsAerodynamic dragWakeReduction (mathematics)Drag divergence Mach numberReynolds numberParasitic dragFlow (mathematics)MechanicsDrag coefficientGeometryLift-to-drag ratioPhysicsAerospace engineeringEngineeringMathematicsTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There is a need for fuel-efficient vehicles to reduce greenhouse emission and minimize the range problem of electric vehicles. Aerodynamic drag reduction provides one of the cheapest but effective alternatives. Therefore, the development and analysis of new passive strategies that can modify the flow structure to improve aerodynamic performance are much needed. The present study aims to provide a passive drag reduction method using the standard 35° Ahmed body. The classic rectangular slanted surface is replaced with elliptical to study the effect of reear geometry on aerodynamic performance. The study is conducted using the ANSYS FLUENT software at a Reynolds number of 7.8 × 105, based on the height of the model. The SST k-omega model is applied to solve the Navier-Stokes equations. The results show that the elliptical model reduced the drag by 10% compared to the classic rectangular geometry. The cause of this drag reduction is associated with the large modification of the flow structure in the wake region. Also, the reverse flow is observed to shift towards the vertical base compared to the standard model, where it exits away from the vertical base. The drag reduction is found to correlated with the recirculation modification. Therefore, this study provides detailed data and analysis of wake modification and drag reduction processes.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,451
Score d'incertitude au seuil0,199

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,196 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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