Evaluation of the Risk of Truck Platoon under Crosswind regarding the Lateral Displacement on Horizontal Curves
Notice bibliographique
Résumé
Driving safety on horizontal curves under crosswinds has always been a concern for researchers. However, previous studies focused on single vehicles, especially single trucks. The safety of the truck platoon under crosswinds on horizontal curves was rarely examined. To fill such a gap, this study establishes a model for evaluating the safety of truck platoons under crosswinds on curves. After obtaining aerodynamic coefficients, a cosimulation model of a three-truck platoon is established with Trucksim and Simulink. The influencing factors on the lateral displacement of the truck platoon were analyzed, and the safety of the truck platoon under crosswinds on horizontal curves was then quantified with the response surface method. The results show that the fully autonomous platoon is safer than the human-led platoon. In a three-vehicle platoon, the smaller the lateral displacement of the truck, the further back the truck, and the lateral displacement of the vehicle increases with the loading of the truck. The safety index is computed to quantify the reliability of the truck platoon. The results indicate that the safety index increases with a decrease in the mean wind velocity and mean vehicle velocity and increases with an increase in the mean radius. When crosswinds come from the inside of the curve, the safety index increases with an increase in the mean superelevation; for crosswinds from the outside of the curve, the safety index rises with the drop of superelevation. The proposed approach can quantify the safety level of truck platoons under crosswinds on horizontal curves, and the results provide guidance to support the decision-making of transportation management agencies.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».