Aerodynamic Drag of Road Vehicles in Close Lateral Proximity
Notice bibliographique
Résumé
Aerodynamic interaction between vehicles on a roadway can modify the fuel use and greenhouse gas emissions of the vehicle relative to their performance under isolated, uniform-wind conditions. A comprehensive wind-tunnel study was undertaken to examine changes to the aerodynamic drag experienced by vehicles in close proximity, in adjacent lanes. Wind-load measurements were conducted for two general configurations: 15%-scale testing with light-duty-vehicle (LDV) models, and 6.7%-scale testing with a heavy-duty vehicle (HDV) model. For the LDV study, a DrivAer model was tested with a proximate AeroSUV model or an Ahmed model at lateral distances representing 75%, 100%, and 125% of a typical highway lane spacing, and for longitudinal distances up to 2 vehicle lengths forward and back. Commensurate measurements were conducted for the AeroSUV model with the proximate DrivAer or Ahmed model. For the HDV study, a tractor-trailer model was tested with a single or combination of adjacent-lane models. Measurements were conducted over a range of yaw angles, permitting wind-averaged-drag evaluations. Changes in drag coefficient on the order of 25% or more were observed, relative to isolated-vehicle conditions. Adjacent-lane proximity-vehicle effects can increase or decrease the drag of a vehicle, with the strongest effects being an increase when vehicle models are side-by-side or when an HDV has its aft end coincident with another vehicle. The LDV-model pairing demonstrated that, for a two-vehicle arrangement, the increased drag on one vehicle can be offset by the decrease in drag on the other, and that proximity-vehicle effects should be examined in the context of the overall vehicle-system performance.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».