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Viernes 08 de Abril de 2011 - 18:04 hs
TC 2000: la ciencia de la UNL vuelve a trabajar con el último campeón
Generaron un modelo en computadora para conocer el rendimiento de sus autos y evaluar qué cambios realizar. Los investigadores de la UNL y el CONICET trabajan junto con el team hace más de un año.
Este fin de semana, Santa Fe se llenará de fierreros ansiosos de ver una nueva edición del TC 2000. Pero más allá del circuito callejero, científicos santafesinos hacen correr los autos campeones todo el año en sus computadoras. Un grupo de ingenieros de la Universidad Nacional del Litoral (UNL) y el Conicet diseñó un modelo computacional que simula el comportamiento de los autos del equipo HAZ, último campeón de la categoría de la mano de Norberto Fontana.
Llevar al límite la adherencia, modelar un chasis más rígido pero liviano y optimizar el sistema de suspensión son algunos de los objetivos que persigue cada team. Pero ensayar las variantes en el auto y luego probarlo en la pista tiene un costo demasiado elevado, es por eso que el automovilismo recurre a la computación para hacer pruebas virtuales.
“Nuestro trabajo en computadora nos permiten hacer modelos bastante detallados, con gran fidelidad a la realidad. Luego, usando estos modelos y los datos que se obtienen de las experiencias en pista, es posible proponer alternativas para obtener el menor tiempo de vuelta”, explicó Alberto Cardona, director del Centro Internacional de Métodos Computacionales en Ingeniería (CIMEC/INTEC) dependiente de la UNL y el Conicet.
Para lograr ese objetivo, los ingenieros aseguran que la clave está en el equilibrio. “Cuanta más adherencia a la pista, menos velocidad; a más velocidad, menos adherencia. El desafío es llevar esa relación al límite para que la combinación de acelerar, frenar y doblar hagan el menor tiempo”, detalló Norberto Nigro, ingeniero miembro del CIMEC.
De la pista a la computadora
Probar el auto en la pista es caro, tanto por la logística, los insumos como la cantidad de gente involucrada. Por eso, los reglamentos del automovilismo en sus distintas categorías tienden a limitar la cantidad de ensayos que cada team puede hacer. Con esto se pretende atenuar las diferencias entre equipos con distinto poder económico. Pero esas limitaciones no aplican a los modelos virtuales. “Nosotros podemos jugar con esto todo el año, todas las veces que queramos”, bromeó José Risso, también integrante del equipo.
Según detalló Risso, el uso fundamental de los modelos que desarrollan es probar qué ocurriría en caso de hacer ciertas modificaciones. “En cualquier circuito uno tiene una variedad de situaciones donde, cualquier cambio que uno haga para mejorar el comportamiento en algún tipo de curva, puede ir en contra del comportamiento en otro tramo de la misma curva”, ejemplificó.
Otro de los beneficios que aporta la intervención de la ciencia en el automovilismo es el poder saber qué ocurre con componentes que no se pueden observar en pruebas físicas. “Hay variables muy internas, muy complejas, que con los modelos podemos medir y encontrar tendencias”, recalcó Risso.
De la computadora a la pista
Pero ni la computadora más potente puede reemplazar la información que surge cuando las ruedas se echan a rodar sobre el asfalto. “Se trata de un sistema muy complejo como para que el modelo pueda dar respuesta a todo”, recalcó Nigro.
El trabajo de los ingenieros permite abreviar los tiempos de desarrollo pero siempre se cuenta con la etapa de verificación empírica de cada cambio. Del mismo modo, cada experiencia suma nuevos datos que alimentan al modelo y aumentan su fidelidad. “El modelo que tenemos hoy es mucho mejor que el que teníamos un año atrás, y la idea es continuar ajustándolo”, finalizó Cardona.
Llevar al límite la adherencia, modelar un chasis más rígido pero liviano y optimizar el sistema de suspensión son algunos de los objetivos que persigue cada team. Pero ensayar las variantes en el auto y luego probarlo en la pista tiene un costo demasiado elevado, es por eso que el automovilismo recurre a la computación para hacer pruebas virtuales.
“Nuestro trabajo en computadora nos permiten hacer modelos bastante detallados, con gran fidelidad a la realidad. Luego, usando estos modelos y los datos que se obtienen de las experiencias en pista, es posible proponer alternativas para obtener el menor tiempo de vuelta”, explicó Alberto Cardona, director del Centro Internacional de Métodos Computacionales en Ingeniería (CIMEC/INTEC) dependiente de la UNL y el Conicet.
Para lograr ese objetivo, los ingenieros aseguran que la clave está en el equilibrio. “Cuanta más adherencia a la pista, menos velocidad; a más velocidad, menos adherencia. El desafío es llevar esa relación al límite para que la combinación de acelerar, frenar y doblar hagan el menor tiempo”, detalló Norberto Nigro, ingeniero miembro del CIMEC.
De la pista a la computadora
Probar el auto en la pista es caro, tanto por la logística, los insumos como la cantidad de gente involucrada. Por eso, los reglamentos del automovilismo en sus distintas categorías tienden a limitar la cantidad de ensayos que cada team puede hacer. Con esto se pretende atenuar las diferencias entre equipos con distinto poder económico. Pero esas limitaciones no aplican a los modelos virtuales. “Nosotros podemos jugar con esto todo el año, todas las veces que queramos”, bromeó José Risso, también integrante del equipo.
Según detalló Risso, el uso fundamental de los modelos que desarrollan es probar qué ocurriría en caso de hacer ciertas modificaciones. “En cualquier circuito uno tiene una variedad de situaciones donde, cualquier cambio que uno haga para mejorar el comportamiento en algún tipo de curva, puede ir en contra del comportamiento en otro tramo de la misma curva”, ejemplificó.
Otro de los beneficios que aporta la intervención de la ciencia en el automovilismo es el poder saber qué ocurre con componentes que no se pueden observar en pruebas físicas. “Hay variables muy internas, muy complejas, que con los modelos podemos medir y encontrar tendencias”, recalcó Risso.
De la computadora a la pista
Pero ni la computadora más potente puede reemplazar la información que surge cuando las ruedas se echan a rodar sobre el asfalto. “Se trata de un sistema muy complejo como para que el modelo pueda dar respuesta a todo”, recalcó Nigro.
El trabajo de los ingenieros permite abreviar los tiempos de desarrollo pero siempre se cuenta con la etapa de verificación empírica de cada cambio. Del mismo modo, cada experiencia suma nuevos datos que alimentan al modelo y aumentan su fidelidad. “El modelo que tenemos hoy es mucho mejor que el que teníamos un año atrás, y la idea es continuar ajustándolo”, finalizó Cardona.
Fuente: Prensa Institucional UNL
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