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Enregistrement W4403755617 · doi:10.4271/15-18-01-0005

Evaluation of an Unsteady Yaw, Gust, and Broadband Turbulence Generation System for Closed-Loop Automotive Wind Tunnels

2024· article· en· W4403755617 sur OpenAlexaff
Gemiel Cacho, David Van Every, Peter Waudby-Smith, Ronald Hanson

Notice bibliographique

RevueSAE International Journal of Passenger Vehicle Systems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Fluid Dynamics Research
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbulenceClosed loopAutomotive industryMarine engineeringAutomotive engineeringMeteorologyAerospace engineeringPhysicsEngineeringControl engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the flow characteristics in the test section of a model-scale, three-quarters open-jet, closed-loop return wind tunnel equipped with a novel device featuring three subsystems to generate transient yaw, gusts, and turbulence. The effect of each subsystem on the resulting turbulent and unsteady flows is evaluated individually and simultaneously. It is demonstrated that this new turbulence generation system can generate yaw distributions with standard deviations ranging from 2.1° to 8.0°. This replicates a wide range of on-road yaw behavior. Additionally, the subsystems can activate transient yaw events and unsteady gusts. Frequency sweeping was demonstrated to fill a wide range of low-frequency spectra, which helps recreate the on-road flow spectra in wind tunnels. Unsteady gusts of more than 15% of the mean flow velocity were achieved. The active turbulence subsystem generates turbulence levels from a few percent, passively, to over 20% intensity levels actively, with tailorable levels depending on input parameters to the active grid. Combined, the subsystems were demonstrated to achieve a wide range of yaw distributions with different standard deviations and features of the on-road turbulence spectrum, from low-frequency events to broadband turbulence with significant inertial subrange within the model-scale wind tunnel.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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