Impact Testing of Passenger Vehicle and Semi-Truck Pneumatic Tires and Rims
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">Wheels and tires on vehicles, are often directly (or indirectly) involved in collisions with other vehicles or fixed objects. In this study, the effects of the pneumatic tire and rim, as it contributes to a dynamic collision, was isolated and studied. A total of 15 mounted tires of various common sizes were selected to conduct 35 dynamic impact tests into the flat face of an instrumented concrete barrier. The tires and rims used in the tests ranged from heavy truck, light truck, down to common passenger vehicle tires. Each of the 15 tires and rims were impact tested individually to failure in order to explore the dynamic response and performance of pneumatic tires in collisions. Of the 35 tests, 28 were conducted with a single tire and rim configuration and 7 tests were conducted simulating a dual truck tire configuration. It was determined that the coefficient of restitution for 22 of the tire impacts into the rigid flat faced barrier were remarkably similar, around 0.9 ± 0.1. Additionally, three full-scale impact tests were conducted using four heavy truck tires, mounted in parallel with offsets typical of dual tire spacing, to impact the front, rear, and side of a mid-size SUV. The coefficient of restitution ranged between 0.31-0.33 for all three impacts. The acceleration and integrated velocity pulses of those same three tests were also compared with previous published research of narrow frontal object impacts and found to have good correlation. These instrumented pneumatic tire and rim tests provide well-documented real-world type tests that can be used for future evaluation, comparison, or simulation of similar applicable type collision events. They also provide a foundational basis for future exploration of the role of the pneumatic tires directly involved in impacts.</div></div>
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».