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Telemetria ed analisi dati. Le informazioni fondamentali in ottica prestazione e sviluppo – Parte 2

Dopo l’introduzione sulla telemetria e raccolta dati nell’articolo pubblicato qui su SalaStampaF1.com qualche giorno fa, continuiamo a descrivere gli ingredienti base di quello che sono la telemetria e la raccolta dati in F1 e più in generale, nel motorsport.

Tra i primi strumenti di più facile accesso, possiamo menzionare le Dashboards che hanno funzionalità base come quella di indicare alcuni parametri come velocità, giri motore, temperature e pressione di vari elementi.

                                                            Volante con dashboard che segna alcune informazioni.

Insieme alle Dashboards, rivestono particolare importanza i Data Logger autoalimentati, cioè dispositivi che hanno la funzione di raccogliere e misurare le informazioni che provengono dai vari sensori attraverso dei canali (analogici o digitali); queste in parole semplici  rappresentano delle ulteriori unità  logiche rispetto alla ECU.

I Data Logger sono  caratterizzati da:

  • numero e tipo di canali disponibili;
  • frequenza di campionamento alla quale è possibile acquisire ogni canale;
  • numero di sensori effettivamente collegabili in contemporanea alla massima frequenza di campionamento;
  • Total Storage, massima capienza.

Una delle caratteristiche più importanti di questi dispositivi è la cosiddetta Frequenza di Campionamento, che rappresenta il numero di volte al secondo in cui viene ripetuta la lettura del canale da parte del data logger: va da sé che maggiore è la frequenza e più “precisa” è la lettura del segnale .

                                                             Volante con Dashboard che segna alcune informazioni.

 La lettura dei canali e quindi delle informazioni fisiche derivanti dai sensori può essere estesa ai cosiddetti “Canali Matematici”; si tratta di canali virtuali, attraverso i quali vengono presentati i risultati di calcoli anche molto complessi, fatti eseguire al software sfruttando come dati di input i valori acquisiti direttamente dai canali reali. L’esempio più semplice è il calcolo dell’accelerazione, definendo un canale matematico che effettui numericamente la derivata di una velocità rispetto al tempo (velocità che a sua volta è frutto del risultato dell’operazione spazio / tempo).

I riferimenti dei tempi sono ovviamente tarati rispetto al sistema di riferimento del circuito; ricordiamo l’uso essenziale del transponder che già nel 1976 apparve sulle Ferrari dell’epoca, per poi essere implementato anni dopo nel Campionato ufficiale di F1, ed ancora oggi consente il rilevamento al millesimo di ogni singolo giro per ogni singola vettura.

                                                                              Esempio di sistema acquisizione dati

                                                                             Esempio di sistema di telemetria.

Come detto in precedenza, ci sono una moltitudine di parametri che possono essere esaminati durante il moto del veicolo, tuttavia si possono riassumere in 3  macro categorie:

  • Dati dal sistema Powertrain;
  • Dati derivanti dall’interazione di guida;
  • Dati del Chassis.

Ovviamente questi parametri sono correlati tra loro e in maniera molto complessa in quanto capita che parametri di input di un sistema abbiano effetti su output di altri sistemi.

Presentiamo un esempio generico di studio dei dati per un singolo parametro quale lo spostamento del gruppo molla-ammortizzatore, al fine di poter trasmettere al lettore l’importanza di quanto detto a  riguardo della misura nel motorsport.

Il segnale proviene dalle sollecitazioni relative alle sospensioni; le sollecitazioni provocate dall’irregolarità stradale sul telaio di un veicolo stradale, una volta filtrate dalle sospensioni, generano accelerazioni di circa 8 ÷ 10 g a basse frequenze (0.5 ÷ 20 Hz).

Il segnale proveniente dalle sollecitazioni relative alle sospensioni è molto importante per una Formula 1 come per qualsiasi vettura da competizione (e non solo), in quanto ci consente, tramite i segnali in arrivo dai sensori delle sospensioni, di ottenere informazioni sulla distribuzione dei carichi verticali che agiscono sulle singole ruote e, di conseguenza, conoscere anche gli angoli di rollio e di beccheggio a cui è sottoposto il veicolo.

L’analisi dei dati è l’ultimo step di un processo che racchiude varie competenze, tra cui quella di saper collocare nella maniera più opportuna i sensori-trasduttori che devono trasmettere, sotto forma di segnali elettrici, le informazioni esatte delle grandezze fisiche da analizzare.

                                                                       Potenziometro lineare montato su damper.

                                                                                  Cella di carico su pushrod.

Non c’è una metodologia comune per lo studio sperimentale di informazioni riguardante le sospensioni, ma possiamo dire che in linea generale i team acquisiscono i dati tramite un software di gestione parametri veicolo in cui è possibile  individuare abbastanza facilmente i possibili errori presenti nei segnali, per poi correggerli.

L’analisi è fatta prima a veicolo fermo e poi in movimento, e consente ai tecnici di trovare la curva caratteristica dei sensori (nello specifico il potenziometro lineare sulla sospensione), ponendo attenzione a “maneggiare” il segnale nella maniera più pura possibile (senza necessità di filtri). Grazie a questi è possibile ottenere lo spostamento effettivo del sistema di sospensioni da cui si ricava lo spostamento del centro ruota e di conseguenza il pitch motion degli assali posteriore ed anteriore, che consente di accordare al meglio l’handling generale della vettura nelle fasi di accelerazioni e frenata, che generano i moti di squat e dive.

A differenza di quanto si possa pensare, i dati provenienti da simulazioni Multibody non sono totalmente indipendenti dalla moltitudine di informazioni che arrivano dalla pista (come accaduto in passato in altre aree di progetto, vedasi caso aerodinamica Ferrari), ed è comprensibile quindi capire come il lavoro nei test rivesta un ruolo ancora più importante di quello che aveva nel recente passato quando i test erano in numero decisamente maggiore.

Questo in parte spiega il motivo per cui svariati team nelle ultime gare della stagione, portano delle soluzioni in sviluppo per gli anni successivi come non accadeva in passato.

 Ing. Daniele Musco

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