Skip to content

모터스포츠에서는 AI가 새로운 CFD 도구가 되므로 숨을 곳이 없습니다.

Posted in tech

1960년대 중반 경주용 자동차에 날개가 도입된 이후 공기 흐름은 경주의 모든 것이 되었습니다. 그 시점까지는 자동차를 최대한 미끄러운 상태로 만드는 데 중점을 두었습니다. 드래그가 적다는 것은 직선에서 최고 속도가 더 빠르다는 것을 의미했습니다. 그러다가 Chaparral의 Jim Hall과 Lotus의 Colin Chapman과 같은 디자이너들은 공기를 사용하여 자동차를 트랙 위로 밀어 접지력을 높이고 코너를 더 빠르게 통과할 수 있다는 것을 깨달았습니다. 그 이후로 상황은 예전과 같지 않았습니다.

공기역학적 다운포스를 찾는 것은 일종의 암흑 예술처럼 시작되었습니다. 자동차 축소 모델에 대한 효과를 시뮬레이션하기 위해 풍동을 사용하는 것은 초기 단계였기 때문에 팀은 대부분 비용이 많이 들고 때로는 위험한 트랙 테스트로 제한되었습니다. 그러나 풍동은 밤낮으로 달릴 수 있으며, 비가 오나 눈이 오나 그 과정에서 자동차가 충돌하거나 운전자가 부상을 입거나 더 심한 부상을 입을 수 없습니다. F1이 팀의 예산 절감을 돕기 위해 트랙 내 테스트를 제한하기 시작하면서 풍동 작업은 더욱 중요해졌습니다. 결과적으로 팀은 허용된 제한된 테스트 세션 동안 결과를 검증하기 전에 모델을 사용하여 최대한 많은 작업을 수행했습니다.

그 다음에는 전산유체역학(CFD) 시뮬레이션이 나왔습니다. 경주에서는 모든 사람이 경쟁자보다 우위를 점하기 위해 노력하고 있으며 마침내 자동차의 가상 모델에 공기 ​​흐름이 미치는 영향을 어느 정도 충실하게 모델링하는 것이 가능해졌습니다. CFD 시뮬레이션은 풍동 시간보다 저렴할 뿐만 아니라 반복 속도도 훨씬 빨랐습니다. Formula 1, World Endurance Championship, Formula E 및 NASCAR를 포함한 대부분의 시리즈는 트랙 내 테스트를 엄격하게 제한했기 때문에 초기 설계 작업은 이제 풍동에서 축소 모델로 검증되기 전에 가상으로 수행됩니다.

전체 기사 읽기

댓글

이 주제에 대해 더 알고 싶다면 아래를 참고하세요

자세한 정보 확인

관련 기사

Be First to Comment

답글 남기기

이메일 주소는 공개되지 않습니다. 필수 필드는 *로 표시됩니다