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8.2 Verifica su un Altro Circuito

8.2.3 Risultati

Come anticipato, dopo aver ottenuto un modello Aerolap che rappresentasse in modo sufficientemente accurato il comportamento dinamico del veicolo reale, lo si `e utilizzato per simulare un long run di 6 giri in cui si tiene di conto anche dell’effetto dell’usura dei pneumatici. Per far questo, con i valori di ka e kp derivanti dalla taratura, si trova l’usura delle gomme accumulata nei

giri precedenti a quello iniziale della simulazione; si simula il singolo giro e si registrano i valori dell’usura sull’assale anteriore e su quello posteriore; tramite le funzioni analitiche riportate al capitolo 7 si trovano i valori dei due coefficienti da applicare per tutto il giro seguente dopodich´e lo si simula. Per ogni giro si prende nota del tempo impiegato per percorrerlo e del sottosterzo medio lungo di esso poi si estraggono gli andamenti e si confrontano con quelli provenienti dall’acquisizione reale. Seguendo questo procedimento si ottengono i risultati riportati in Figure 8.12 e 8.13.

110.4 110.6 110.8 111 111.2 111.4 111.6 111.8 112 112.2 112.4 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Tempo sul gir o (s) # giri

Simulazione Acquisizione Tendenza Simulazione

Figura 8.12: Confronto tra l’andamento di tempo sul giro acquisito e quello simulato

1.960 1.980 2.000 2.020 2.040 2.060 2.080 2.100 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 So os terz o medi o (deg) # giri

Simulazione Acquisizione Tendenza Simulazione Tendenza Acquisizione

Figura 8.13: Confronto tra l’andamento di sottosterzo medio acquisito e quello simulato

Osservando i grafici riportati in Figure 8.12 e 8.13 si ritiene il modello ben tarato e funzionante. Infatti per quanto riguarda l’andamento del tempo sul giro le differenze puntuali tra acquisizione e simulazione sono dell’ordine dei decimi di secondo. Purtroppo, dato il ristretto numero di dati disponibili nell’acquisizione, non `e possibile ricostruire anche per questo set di dati un andamento a forma di parabola crescente tuttavia si vuole porre l’attenzione sul fatto che la linea che esprime la tendenza blu appare vicina anche alla tendenza dei dati arancioni in quanto a fronte di un distanziamento nei primi giri del long run, verso la fine di esso le due linee appaiono pi`u vicine. Si ritiene lecito quindi aspettarsi che per i giri successivi al sesto il laptime possa aumentare come suggerito dalla tendenza blu anche nella realt`a.

Per quanto riguarda il sottosterzo medio sul giro si nota che simulazione e acquisizione appaiono shiftate tra di loro di un offset costante durante il long run di conseguenza le due rette che ne esprimono le tendenze risultano pa- rallele. Nonostante questo offset sia dell’ordine dei millesimi di grado, che `e l’ordine di grandezza di cui il valore del sottosterzo medio varia da un giro al

successivo, `e necessario tenere presente che molto pi`u importante dei valori assoluti `e la tendenza lungo i giri che, come evidente, viene replicata in ma- niera pressoch´e perfetta dalla simulazione. In sintesi, qualora si considerino i due andamenti di sottosterzo approssimabili con la loro tendenza rettilinea il modello `e da ritenersi completamente adeguato perch´e assumendo lo stes- so punto di partenza delle due rette, derivante da una corretta taratura del modello Aerolap, con l’andare del long run i valori di sottosterzo reali e quelli derivanti dall’applicazione del modello coincidono. Effettivamente tale osser- vazione non si pu`o ritenere altrettanto vera se si `e interessati ai singoli valori che il sottosterzo medio assume ogni giro: anche tarando il modello Aerolap in modo corretto, come in questo caso, con l’andare del long run si ottengono in uscita valori di sottosterzo maggiori rispetto a quelli reali. Tuttavia, come in precedenza evidenziato, per tutto il lavoro di tesi si `e stati interessati ad un’accurata modellazione degli andamenti dei due indicatori di prestazione del pneumatico, ovvero tempo sul giro e sottosterzo medio, infatti per la taratura dei coefficienti k si sono ricalcate due funzioni approssimanti e non gli effettivi andamenti derivanti dalla rielaborazione dei dati di Road Atlanta. Di con- seguenza non si ritiene che questo shift sia un indicatore dell’inadeguatezza del modello. Esso `e quindi in grado di prevedere in modo corretto sia l’anda- mento del tempo sul giro che l’evoluzione del bilanciamento della vettura con l’aumentare dell’usura dei pneumatici, che era appunto quello a cui si puntava. Per finire si ritiene opportuno fare un’osservazione su ci`o che occorre aspet- tarsi da utilizzi futuri di questo modello. Come pi`u volte rimarcato quello che si punta ad ottenere `e un carattere predittivo. Ci`o significa che una volta accettata questa verifica il modello di usura verr`a utilizzato prima della ses- sione in cui si potranno acquisire i dati e di conseguenza non potr`a essere confrontato con essi. Se, una volta acquisiti i dati, si confrontano gli anda- menti di tempo sul giro e sottosterzo medio con quelli ottenuti dal modello in previsione prima della sessione di prova ci si attendono differenze maggiori per quanto riguarda la previsione del tempo sul giro rispetto a quella del bi- lanciamento. Il tempo sul giro infatti `e fortemente influenzato dalle condizioni di grip che si trovano sul circuito il giorno della sessione, che variano anche nel corso della stessa giornata. Di conseguenza se nel modello si sar`a stimato un valore di grip minore di quello reale necessariamente si otterr`a una simula- zione pi`u lenta della realt`a, comunque ci si attende di ottenere lo stesso tipo di andamento parabolico. Per quanto riguarda il sottosterzo invece, esso non dipende dal grip assoluto tra ruota e pista, ma da quello relativo tra assale anteriore e posteriore ed ovviamente se nel giorno dell’acquisizione il grip tra strada e pneumatico `e maggiore di quello stimato allora sar`a maggiore sia per un assale che per l’altro e quindi manterr`a inalterato il relativo tra i due. Ci si aspetta quindi che anche i valori assoluti, oltre all’andamento rettilineo, del sottosterzo medio sul giro uscenti da una simulazione di un long run siano relativamente vicini a quelli che si troveranno in pista.

8.3

Applicazione del Modello per la Scelta dell’As-

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