Impact of Precipitation Drag on a Road Vehicle
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">Road vehicles in the real world experience aerodynamic conditions that might be unappreciated and omitted in wind-tunnel experiments or in numerical simulations. Precipitation can potentially have an impact on the aerodynamics of road vehicles. An experimental study was devised to measure, in a wind tunnel, the impact of rain on the aerodynamic forces of the DrivAer research model.</div><div class="htmlview paragraph">In this study, a rain system was commissioned to simulate natural rain in a wind-tunnel environment for full-scale rain rates between about 8 and 250 mm/hr. A 30%-scale DrivAer model was tested with and without precipitation for two primary configurations: the notch-back and estate-back variants. In addition, mirror-removal and covered-wheel-well configurations were investigated.</div><div class="htmlview paragraph">The results demonstrate a distinct relationship between increasing rain intensities and increased drag of the model, providing evidence that road vehicles experience higher drag when travelling in precipitation conditions. At the lowest rain rates examined, representing moderate rain conditions equivalent to about 8 and 29 mm/hr full scale, drag increases on the order of 2% to 4% were measured. Drag increases in excess of 10% were observed for the highest rain rate tested, which represented an unrealistically-high precipitation condition equivalent to about 250 mm/hr full scale. A non-linear increase in drag with rain rate was observed, suggesting that multiple mechanisms of rain-induced drag were present during the experiments. Lift- and side-force variations did not manifest any trends that were beyond the estimated experimental uncertainty. Therefore precipitation is likely not an influence towards aerodynamic stability. Within the experimental uncertainty, the results did not show any evidence of rain affecting the drag changes associated with modifications to the vehicle shape.</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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».