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¿Apostamos por la eficiencia de los motores de combustión?

Hace ya unas cuantas semanas, intercambié algunas opiniones con la gente de la recomendable web Nergiza sobre el problema de las emisiones de CO2 del sector del transporte y el problema de los combustibles. El motivo era si merece la pena apostar por mejorar la eficiencia de los motores de combustión y seguir pagando la I+D a centros tecnológicos, universidades y empresas que tratan de mejorarlos. ¿Es la mejor opción hacer una rápida transición hacia el motor eléctrico, que tienen mejores rendimientos en carretera que los motores tradicionales? Esta es la entrevista que salió como resultado, junto al también divulgador @migusant.



El cálculo de los neumáticos en Formula1

Desde siempre, los neumáticos han sido parte principal del espectáculo de Formula1. Más aún cuando el proveedor de neumáticos es único y se dan los mismos compuestos para todos los equipos. Esto lleva a quejas relativas a que un neumático conviene a un equipo y no a otro. De hecho, este fin de semana me llegó un twit que insinuaba que la Formula1 se ha convertido en un rubber-racing, es decir, en carreras donde corren las gomas. Yo no estoy muy de acuerdo. Opino (que es lo que se hace en twitter, y no sentar cátedra) que ahora mismo es aerodinámica, aerodinámica, aerodinámica y neumáticos



Los equipos de Formula1 usan modelos matemáticos para predecir el comportamiento de los neumáticos. No usan magia, ni datos secretos de la CIA, ni nada parecido. Usan ciencia, publicable en artículos científicos. Por ejemplo, éste es un modelo matemático de comportamiento del neumático.

El comportamiento del neumático del coche no es nada trivial. Depende de las cargas, velocidad, rugosidad del asfalto, temperatura, composición del neumático, que según se va desgastando pierde sus propiedades, o que se deforma. Su modelado es tema de investigación todavía, como lo demuestra este proyecto de investigación europeo: FRICTION, o incluso una revista científica dedicada al neumático.

Uno de los modelos modelos más usados por los equipos de Formula1 también está en la bibliografía. Lo publicó un profesor de universidad en 1989, y tiene el rimbombante nombre de fórmula mágica de Pacejka. Este nombre se debe a que la fórmula no está extraída a partir de un estudio físico del problema, sino de manera empírica, y sus resultados encajan bastante bien en muchas situaciones. No es tan fácil como una ecuación que se pueda impartir en una hora de clase, pero es un modelo muy estandarizado en la competición.

Hans Pacejka lo publicó siendo profesor de la universidad de Delft, y ha estado diseñando fórmulas para su modelo durante los últimos 20 años. Se ha convertido en un estudio básico en cualquier competición automovilística. 

La fórmula de Pacejka permite obtener las fuerzas a las que está sometido un neumático. Cada uno está caracterizado por una serie de coeficientes (de 10 a 20), los cuales sirven para calcular la fuerza longitudinal, lateral y momento de alineamiento del neumático, según los siguientes parámetros:
- carga que soporte el neumático (aproximadamente 1/4 del peso de coche)

Ejemplo de asignación de valores a los coeficientes. La curva tiene la siguiente pinta:



- En rojo tendríamos el esfuerzo lateral, en función del angulo de deslizamiento (o slip angle).

- En negro tendríamos el esfuerzo longitudinal en función del slip ratio.

- En verde tendremos el momento autoalineante de las ruedas, que es el que principalmente nos da las sensaciones al volante, gracias al cual “sentimos” la carretera en curvas (en función del slip angle).


Este modelo requiere más explicación que la breve presentación que se va a hacer en este artículo, y por eso Pacejka publicó un libro con su modelo. Aún así, la fórmula básica es la siguiente:


Y también existe un código para calcular estas gráficas en Matlab. A partir de los resultados de las fuerzas, podemos calcular la adherencia. Para este estudio también hay distintas variantes y modelos que arrojan mayor o menor precisión a los equipos.

Sin embargo, no nos podemos olvidar tampoco del desgaste del neumático, para el cual también hay una cierta incertidumbre entre el modelado matemático y lo que ocurre en la realidad. El desgaste depende en gran medida de la composición de la goma, dibujo o asfalto. Un ejemplo.

¿Por qué es Pacejka uno de los más usados? Es un modelo comprensible para mucha gente, y con poco coste computacional para usar en simuladores. Además, tal y como hemos comentado, arroja buenos resultados. Sin embargo, no tiene en cuenta un estudio térmico, y depende en gran medida de los coeficientes. La labor de calcular los coeficientes correctos depende de cada usuario final, ya que debido al secretismo y propiedad intelectual de los fabricantes, es difícil tener una colección de posibles valores y la sensibilidad de cada uno de ellos en la fórmula.

Al modelo de neumático calculado con la fórmula de Pacejka se le denomina MF-Tyre (magic formula tyre). Hay otros modelos de neumático, que probablemente se usen también en parte de la industria y alta competición, como RmodK, CD-Tire o F-Tire.



Fuentes: 1, 2, 3, 4

Respuesta al post participativo: ¿profesión?

El protagonista del vídeo que aparecía en el post participativo de esta semana es John Senders, quien es uno de los pioneros en la disciplina denominada ergonomía y análisis de factores humanos en la manipulación de máquinas (interacciones, interfaces HMI, métodos de aprendizaje, disposición de elementos, carga mental del operario de la máquina, etc).



En el vídeo, John Senders aparece haciendo unos tests sobre el panel de instrumentación de un avión. Esta pieza tiene una antigüedad de 60 años, y sirvió para la realización de un paper titulado The origins of the concept of attentional demand. De hecho, este vídeo es parte de una presentación más larga llevada a cabo por la NASA durante una reunión con el gobierno para la asignación del presupuesto. En el vídeo, John Senders está dirigiendo un avión en un simulador y se trata de analizar dónde fija su mirada. 

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Esto se comenzó a estudiar en profundidad sobre todo a partir de la IIGM. ¿Por qué? ¿Qué pensaríais si os dijera que hubo más de 2000 accidentes de aviación en Estados Unidos cuando durante los dos primeros años de la Segunda Guerra Mundial (fuente)? Se descubrió que la razón principal era que los mandos de aterrizaje y de manejo de los flaps no podían distinguirse por forma, tamaño o color, estaba uno al lado del otro, tacto o por un movimiento distinto que hubiera que hacer con ellos. El piloto tenía que repartir su atención entre mirar hacia la zona de aterrizaje y manipular los mandos, lo cual provocaba muchos fallos. Es decir, en maniobras de velocidad es imprescindible tener un mapa mental y fácil de memorizar de los distintos botones y palancas, tal y como ocurre inconscientemente a los conductores. Los pilotos de Formula1 son capaces de conducir como lo hacen, porque no tienen que pensar qué botón pulsar. Lo encuentran de manera natural, no es una posición incómoda. Otro de los grandes pioneros en esta ciencia es Paul Fitts, quien era a la vez militar y psicólogo investigador, lo cual le permitió realizar distintos avances de configuración de mandos, atención en los paneles de instrumentación, etc.

La concepción actual de las cabinas de los pilotos y la localización de la instrumentación tienen su base a partir de la década de los 50, donde se hicieron multitud de experimentos de atención, seguimiento de los movimientos del piloto, comprobación de en qué puntos fijaba la vista y su carga mental. En este contexto, nació una norma básica para el diseño ergonómico de cualquier objeto: la ley de Fitts.

Fitts y su equipo realizaron entre los 40 y 50 numerosos experimentos de seguimiento del movimiento de ojo de los pilotos, lo que en inglés se conoce como eye-tracking. Es decir, se afanaron por grabar y estudiar dónde fijaba la vista el piloto, con qué frecuencia, cuánto tiempo la mantenía fija, etc. Y lo curioso de estas prácticas es que no se realizaron en burdos simuladores de entonces, sino en vuelos reales, con pilotos de la RAF principalmente. El procedimiento consistía en cámaras de 35mm apuntando a los ojos, y luego reconstruir a dónde estaba mirando en cada instante. Los resultados demostraron cuáles eran los instrumentos más consultados durante el vuelo (fuente).

De la misma manera que en los aviones, la conducción de coches también requirió grandes trabajos de investigación. Uno de los más incipientes y primitivos que he encontrado es precisamente, de John Senders. El siguiente vídeo es una joya de cómo se trabajaba sin simuladores:





p.d.: Thanks a lot to Prof. Senders for his cooperation and contribution in this article

Post participativo: ¿qué profesión tiene el hombre del vídeo?

De nuevo, un nuevo artículo en el que pido la participación de los lectores. El vídeo que está a continuación os prometo que es una auténtica joya histórica de hace 60 años. Si acertáis con lo que está ocurriendo en la escena, espero que sepáis adivinar la profesión del protagonista del vídeo.


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Borrador del Plan Estratégico Horizon 2020

Horizon 2020 es el nombre del programa de ayudas de la Comunidad Europea para los distintos proyectos de I+D+i que realicen grupos de empresas del territorio. El programa anterior se denominaba FP7 (7º Programa Marco, o 7th Framework Programme). Informalmente, Horizon 2020 también está siendo llamado FP8. Los programas de ayuda de este tipo que emite Europa son cíclicos. Duran 4 años, y entre programa y programa hay un parón de un año. 2013 es el año parón entre FP7 y Horizon 2020. Sin embargo, en la Comisión Europea llevan todo el año discutiendo el presupuesto que se empleará para la I+D+i, y también intentando perfilar el tipo de investigación y áreas que se incentivarán.




La 7ª marcha de Vettel

Los aficionados a la Formula1 y a su tecnología seguro que han escuchado muy a menudo de que el equipo Red Bull tiene la marcha más larga de su caja de cambios, la 7ª, más corta que el resto de la parrilla. Se pudo escuchar en varias ocasiones por ejemplo durante la retransmisión del GP de China en Antena3 en España, por ejemplo. ¿Para qué sirve esto y qué implica?



El equipo de la bebida energética lleva usando este tipo de configuración desde que comenzó a usarse el DRS. Lo que permite una séptima marcha más corta es llegar antes al régimen máximo de motor, es decir, permite acelerar más rápido. Veámoslo sobre una gráfica de 5 marchas:


El desarrollo y evolución de las marchas de un coche podría ser el siguiente. El gráfico indica que el régimen al que se salta de marcha es a 5.600 rpm, y en el eje horizontal aparece en condiciones normales, la velocidad máxima que ese vehículo es capaz de alcanzar al régimen máximo en cada marcha. Uno de los conceptos clave en este caso es la pendiente que forma cada marcha respecto a la horizontal. Es decir, la marcha en la que más rápido se acelera es la primera, ya que es la que tiene la mayor pendiente. Y la marcha de menos aceleración es la 5ª, justo por la razón contraria. 

Al decir que el equipo RBR tiene una 7ª marcha más corta implica que la pendiente de su 7ª marcha es mayor que la de otros equipos. ¿Eso que indica? Que acelerará más rápido, pero en cambio, la velocidad máxima que alcanzará será menor. Esta explicación se puede ver en el gráfico de abajo. Supongamos que de alguna manera, la marcha más larga de los coches de la parrilla es la marcada en negro, y la de Red Bull es la marcada en verde.



Es decir, mientras que otros equipos de la parrilla buscan la punta de velocidad para alcanzar a sus rivales, Red Bull ataca con la aceleración. Esta capacidad también la emplea para acelerar y salir de las curvas todo lo rápido que puede. ¿Cuál es el lado malo? Que la aceleración excesiva desgasta mucho los neumáticos. 

Si habéis seguido el artículo, os habréis dado cuenta de cuáles son los puntos fuertes y débiles típicos de este equipo, y es que no tiene una velocidad punta muy alta, no cuida bien los neumáticos, pero en cambio, su gran ventaja es que su paso por curva rápida es muy superior al resto.

Como en muchos otros ámbitos, esto es un compromiso y un equilibrio de distintos factores. Esta escudería ha apostado por estos, pero no es el único acuerdo de soluciones.

Este artículo no hubiera sido posible sin Mauricio Bollini y Ander Lujanbio.

 
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