Wind-Load and Surface-Pressure Measurements of the Aerodynamic Interactions of a Passenger Vehicle with Adjacent-Lane Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">The mutual aerodynamic influence of road vehicles in close proximity is known to alter significantly the drag performance of the vehicles. This paper presents an extended analysis from a study of two open-access road-vehicle shapes (a DrivAer Notchback model and an AeroSUV Estateback model) in close lateral proximity with each other, or with other vehicle shapes. Wind-tunnel measurements were conducted for a yaw-angle range of ±10°, for 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. The results of a previous analysis of the data, which examined aerodynamic force measurements only, showed changes in drag coefficient of ±20% or more depending on the relative locations and wind conditions. In this paper, the force-coefficient results reexamined, and surface-pressure measurements are introduced to investigate the sources of the performance changes.</div><div class="htmlview paragraph">The results suggest that the changes in aerodynamic performance of vehicles in close lateral proximity arise from three mechanisms: 1) from a combination of locally-reduced static pressure, due to the combined blockage effect of the two vehicles on the local flow field; 2) from local flow-angularity changes altering the effective yaw angle of each vehicle; and 3) from wake-body interactions. The results also demonstrate a small increase in proximity effect when a proximate Ahmed body is introduced instead, likely as a results of its larger internal volume, but with trends that match the DrivAer/AeroSUV results. Proximity-induced loads and pressures are shown to increase with reduced distance and with increased adjacent-body size.</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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».