The impact of drivers’ acceleration style on the vehicle energy performance: a real-world case study.
Notice bibliographique
Résumé
The present study investigates the impact of different acceleration styles collected from a sample of human drivers on the vehicle's energy performance in real-world trips. The variations in CO 2 emissions according to different acceleration patterns are benchmarked to real-world trips from a driving campaign that involved 20 drivers on the same reference vehicle. The paper builds on a previous work that benchmarked the correlation between CO 2 emissions and acceleration behaviour to the standard homologation Worldwide Harmonized Light Vehicles Test Cycle (WLTC). The current work extends the application to real-world conditions, modifying the acceleration events of real-world trips according to the driver's acceleration attitude and subsequently simulating the energy performance, specifically the CO 2 emissions. The heterogeneity of the driver's acceleration style is characterised by the vehicle-Independent Driving Style metric (IDS), which represents the driver's acceleration aggressiveness. The results confirm a significant impact in CO 2 emissions of the acceleration behaviour, leading to differences above 10% between the most timid (IDS=0.05) and most dynamic styles (IDS=1) when a consistent acceleration style is followed for the whole trip, in contrast with the 5% difference found when benchmarking to the WLTC cycle. The impact is substantially reduced (± 1 CO 2 g/km) when considering the stochasticity of the human acceleration style.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».