Análise comparativa e otimização do desempenho de veículos de corrida : um estudo de simulação de volta

Abstract

Aprimorar o desempenho de veículos de corrida é um desafio fundamental na indústria automobilística. Para atingir esse objetivo, é essencial explorar o máximo potencial de um carro de corrida e compreender o seu comportamento. Nesse sentido, as simulações de corrida surgem como ferramentas valiosas durante o estágio de projeto, fornecendo informações essenciais para descrever os fenômenos dinâmicos. Além disso, a simulação computacional oferece vantagens econômicas, permitindo atividades de alto custo, como ajustes de suspensão, configuração de dispositivos aerodinâmicos e demais ajustes, serem realizadas e testadas em um ambiente virtual. Essa abordagem também auxilia na identificação da configuração ideal do veículo para obter os melhores tempos de volta em diferentes circuitos. No entanto, para projetar um modelo de piloto de corrida eficaz, é necessário considerar não apenas o planejamento da trajetória, mas também a dinâmica do veículo. A otimização das entradas do piloto, como marcha, freio e acelerador, baseiam-se na compreensão de como essas entradas afetam o comportamento dinâmico do veículo. Por meio de simulações computacionais, é possível levar em conta o desempenho do veículo, aprimorando ainda mais os tempos de volta e aproximando o comportamento do piloto real. Portanto, o presente estudo aborda a relação entre trajetórias de corrida e velocidades de veículos em pistas, gerando cinco trajetórias distintas via programação quadrática. A modelagem incorpora detalhes da driveline, resultando em perfis de velocidade que não apenas calculam tempos de volta, mas também avaliam acelerações e parâmetros críticos. Esses perfis comparativos revelam como as trajetórias influenciam o comportamento dinâmico dos veículos, sendo flexíveis ao analisar técnicas de pilotagem como "lift and coast". Ao contextualizar essa influência, o estudo contribui para compreender o desempenho em pistas, oferecendo informações para pilotos e equipes, destacando a importância de análises computacionais e simulações para otimizar o desempenho veicular em ambientes competitivos.

Enhancing the performance of racing vehicles is a fundamental challenge in the automotive industry. To achieve this goal, it is essential to explore the maximum potential of a race car and comprehend its behavior. In this regard, race simulations emerge as valuable tools during the design phase, providing crucial insights into dynamic phenomena. Moreover, computational simulation offers economic advantages, enabling high-cost activities such as suspension adjustments, aerodynamic device configurations, and other tuning to be conducted and tested in a virtual environment. This approach also aids in identifying the optimal vehicle setup to achieve the best lap times on different circuits. However, designing an effective race driver model requires considering not only path planning but also vehicle dynamics. Optimizing driver inputs such as gear shifting, braking, and acceleration is based on understanding how these inputs impact the vehicle's dynamic behavior. Through computational simulations, it is possible to account for vehicle performance, further improving lap times and approximating real driver behavior. Thus, the current study addresses the relationship between race trajectories and vehicle speeds on tracks, generating five distinct trajectories through quadratic optimization. The modeling incorporates driveline details, resulting in velocity profiles that not only calculate lap times but also evaluate accelerations and critical parameters. These comparative profiles reveal how trajectories influence vehicle dynamics, remaining flexible in analyzing driving techniques like "lift and coast". By contextualizing this influence, the study contributes to comprehending track performance, offering insights for drivers and teams, underscoring the significance of computational analyses and simulations to optimize vehicle performance in competitive environments.