Investigating The Suitability of Electrified Powertrain Alternatives for Refuse Trucks with Emphasis in The City of Hamilton
Notice bibliographique
Résumé
Refuse trucks, commonly referred to as garbage trucks are a critical component of a municipality’s waste management industry. Their primary purpose is to collect, transport and deposit waste from households or businesses to designated transfer sites or dumps. Historically, refuse trucks have been powered by diesel fuel. The consumption of diesel fuel paired with the frequent accelerations or decelerations between each residential household along a route attribute to high amounts of tailpipe emissions and noise pollution within neighbourhoods. There is significant opportunity to explore avenues of powertrain electrification in refuse trucks to reduce their emissions and improve energy efficiency. To rapidly test promising powertrains, vehicle software models were developed. To accurately model the energy usage and power requirements of refuse trucks, environments for the models to operate were created. The environments were created using on-board diagnostic and positional data collected from refuse trucks in the City of Hamilton in Ontario, Canada. The data collection was done under a research collaboration between the City of Hamilton and the McMaster Automotive Resource Centre. The approaches used to develop the drive and duty cycles for the vehicle models offer some innovative approaches without the need for invasive devices to be installed. The powertrains that were modelled includes an all-electric, ranged extended electric and conventional refuse trucks. A comparative analysis of the pump-to-wheel powertrain efficiencies were completed looking at metrics such as fuel economy, payload capacity and fuel costs. Lastly, a look at truck emissions from a well-to-wheel perspective were completed to investigate the impact of each powertrain on greenhouse gasses and the effect on air quality of their immediate surroundings.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».