Improved aerodynamic and road-load measurements using the coast-down method year 1: literature review and roadmapping
Notice bibliographique
Résumé
In 2016, the transportation sector was the second largest source of greenhouse gas (GHG) emissions in Canada, accounting for 25% of total national emissions. Road transportation, which includes personal transportation (light-duty vehicles and trucks) and heavy-duty vehicles, accounted for over 70% of transport emissions in Canada. In an effort to reduce GHG emissions, manufacturers are addressing the need to make vehicles more fuel-efficient, and regulators are required to verify claims of increased fuel-efficiency and reduced emissions. Fuel-efficiency and emissions testing is generally carried out on a chassis dynamometer and requires input in the form of road load coefficients. Coast-down testing is a convenient and effective method to obtain road load coefficients for fuel-efficiency and emissions testing. However, there is considerable variability in the results obtained from coast-down tests, indicating that there is room for improving the methodology. As such, Transport Canada, through its ecoTECHNOLOGY for Vehicles program, have commissioned a multi-phase project to investigate possible improvements in aerodynamic and road-load measurements using the coast-down method. The main objective of this first year of the project was to lay out a detailed roadmap of the steps required to improve the reliability and accuracy of road-load measurements using coast-down testing, so as to begin developing improved measurement and analysis techniques that will be evaluated in subsequent phases of the project. The road-mapping exercise was guided by an extensive review of the literature on coast-down testing and methodologies, the summary and main findings of which are covered in this report. It is recommended that the focus of the next year of this study be to improve coast-down data analysis methods to address the knowledge gaps identified in this study. It is suggested to revisit coast-down data previously measured by NRC as well as data obtained from other sources to develop and evaluate new analytical models, test and data analysis procedures. It is also recommended to research and investigate the effects of road surface roughness and irregularities, track geography and ambient wind variations and unsteadiness on coast-down test results. Coast-down tests that implement the improvements brought about by these recommended tasks are planned for follow-on phases of this study.
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 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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».