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Enregistrement W4404315863 · doi:10.1115/detc2024-145579

Comparative Analysis of Non-Pneumatic Tire Spoke Designs for On-Road Applications: A Traction Force Perspective

2024· article· en· W4404315863 sur OpenAlexaff
Charanpreet Singh Sidhu, Zeinab El-Sayegh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Dynamics and Control Systems
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraction (geology)Tractive forceAutomotive engineeringPerspective (graphical)Computer scienceEngineeringMechanical engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study explores the traction performance and structural integrity of Non-pneumatic (NP) tires, which are being explored as alternatives to traditional air-filled tires, offering enhanced durability, reduced maintenance, and improved eco-friendliness. This study investigates the influence of four spoke shapes (honeycomb, modified honeycomb, re-entrant honeycomb, and straight spokes) on NP tire traction performance for on-road applications. Using Finite Element Analysis (FEA), the study considers the influence of longitudinal speed and vertical load on the traction performance and stress distribution of the NP tire designs. This assessment of traction coefficient under the constant torque will reveal distinct variations in performance across the four-spoke designs. By systematically varying these parameters, the study aims to provide a detailed understanding of how different design factors influence the overall performance of NP tires. Furthermore, the traction coefficient measurements helped to identify spoke configurations that optimize tire-road interaction performance. Comprehensive comparison and evaluation of the four NP tire spoke designs highlight their respective advantages and limitations for on-road applications. By optimizing spoke shapes and considering the effects of speed and load, manufacturers can develop NP tire designs that offer improved traction, durability, and efficiency for a wide range of automotive applications. These findings provide valuable insights for optimizing NP tire designs, aiding decision-making for manufacturers in the automotive industry.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,361

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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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