The impact of drivers’ acceleration style on the vehicle energy performance: a real-world case study.
Pourquoi ce travail est dans la base
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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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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découle