F1-auto’s zijn de meest geavanceerde auto’s ter wereld – en toch is het testen ervan op het circuit of in de windtunnel uiterst beperkt. Er zijn slechts zes dagen testen voor de start van het seizoen voorzien en elk raceweekend omvat slechts vier uur training. Daarom vertrouwen Formule 1-teams meer dan ooit op het verzamelen van gegevens in de virtuele wereld, en een groot deel van dat werk is simulatie. Deze manier van werken is tijdens het seizoen 2020 nog belangrijker geworden door de vele nieuwe tracks op de kalender.
Welke soorten simulatie gebruiken F1-teams?
Er zijn een paar simulatiegebieden die F1-teams gebruiken om zich voor te bereiden op een Grand Prix-weekend, maar de twee belangrijkste zijn driver-in-loop en computersimulatie. Driver-in-loop (DiL) is in feite onze virtuele testbaan, waar onze auto en de circuits waarop we racen tot in de kleinste details zijn gemodelleerd, zodat we de auto kunnen ontwikkelen, de juiste afstelrichting kunnen vinden en de piloten vertrouwd kunnen maken met een circuit in een virtuele omgeving. We gebruiken een op maat gemaakte simulatorfaciliteit in de fabriek en de DiL lijkt enigszins op een professionele vliegtuigsimulator die wordt gebruikt voor pilotenopleidingen, met het duidelijke verschil dat onze “cockpit” eruitziet als een F1-auto, niet als een cockpit. In een typische DiL-sessie kunnen onze race- en simulatorrijders gemakkelijk meer dan een volledige raceafstand afleggen. In diezelfde tijd kunnen we echter duizenden computersimulaties loggen, aangezien computersimulatie-rondes 100% virtueel kunnen worden afgelegd. Dat betekent dat ze kunnen worden versneld en parallel met andere simulaties kunnen worden uitgevoerd om zowel de voertuigdynamica als de strategiegroepen te ondersteunen. De waarde van deze verschillende virtuele tools is cruciaal voor een F1-team, vooral als we nog nooit eerder op het circuit hebben geracet.
Hoe nauwkeurig is de Driver in Loop-simulator?
De baanmodellen die we gebruiken zijn zeer gedetailleerd. Ze worden gegenereerd door lidar-scanning, waarbij laserbeeldvorming wordt gebruikt om een 3D-kaart van het hele circuit en al zijn kenmerken te maken – van baanoppervlak tot randen en zelfs de omgeving eromheen. F1-teams werken ook samen met gamingbedrijven om de baanomgeving zo realistisch mogelijk te maken, aangezien visuele aanwijzingen belangrijk zijn voor de coureurs om rempunten te bepalen of het juiste moment om de auto te gaan draaien. De markt voor deze zeer complexe baanmodellen is vrij klein, dus meerdere teams zullen hun simulaties vaak baseren op dezelfde baangegevens en informatie. De simulator zelf is ontworpen om zo realistisch mogelijk te zijn met hetzelfde chassis, cockpit, stuur en pedalen als de auto zelf, en coureurs zullen vaak in een volledige racekit rijden om zich echt onder te dompelen in de ervaring. Er wordt een aanzienlijke hoeveelheid tijd besteed aan het correleren van het virtuele model van de auto met de auto in de echte wereld, zodat de auto in de simulator kan handelen zoals op het circuit. Dit stelt ons in staat om de set-up tweaks en wijzigingen aan de auto te doorlopen, zoals we op het circuit zouden doen, om te zien hoe het evenwicht en prestaties verandert.
Waarom is de Driver in Loop-simulator zo belangrijk en verandert onze aanpak voor nieuwe tracks?
Het is een ongelooflijk belangrijk onderdeel van onze voorbereidingen en het is vooral van vitaal belang bij het bezoeken van een nieuw circuit, waar je weinig tot geen historische gegevens hebt. Hoewel onze aanpak hetzelfde blijft, betekent dit dat het team meer afhankelijk is van het verzamelen van informatie in de simulator en dat nieuwe circuits een uitgebreider programma vereisen. Voor een circuit dat we eerder hebben bezocht, wijden we meestal een tweedaags programma in de aanloop naar het evenement, wat neerkomt op ongeveer 450 ronden en ongeveer acht raceafstanden. Het grootste deel van het rijden wordt gedaan door ons team van simulatorrijders, maar Lewis en Valtteri maken ook gebruik van de faciliteit. Wanneer het echter een nieuw circuit is, is de hoeveelheid werk veel hoger, met twee extra dagen in de aanloop naar het evenement en nog een dag gewijd aan de coureurs die de lay-out van het circuit leren. Het grootste deel van het werk is voltooid in de aanloop naar het raceweekend, maar het werk stopt niet wanneer het team langs de baan arriveert. De simulatorafdeling organiseert ook een vrijdagprogramma voor elke Grand Prix, waarbij de coureurs en ingenieurs op het circuit worden ondersteund om de lessen van de eerste actiedag echt te maximaliseren. En als het weekend voorbij is, wordt de sim weer opgestart om een programma na het evenement uit te voeren om de raceprestaties beter te begrijpen en mogelijke verbeteringen te beoordelen. Al dit cruciale werk voorafgaand aan het evenement, wordt uitgevoerd om ervoor te zorgen dat het team op de baan arriveert met een auto die goed genoeg is zodat de coureurs vanaf de allereerste ronden hard kunnen pushen.
Hoe gebruiken teams computersimulaties om informatie te verzamelen?
Naast het DiL-programma is er nog een virtuele testbaan, maar deze keer leeft deze volledig in de computer zelf. Een racelijnbestand wordt gegenereerd vanuit de DiL om een enkel traject rond de ronde te creëren en deze racelijn wordt gebruikt om honderdduizenden virtuele ronden af te leggen voorafgaand aan elk evenement, waarbij een paar terabytes aan gegevens worden geproduceerd. De ingenieurs zijn in staat om deze computersimulaties te versnellen en parallel met elkaar uit te voeren, met dit veel hogere tempo waardoor een enorme hoeveelheid meer informatie kan worden verzameld in een veel kortere tijd. Wat de voertuigdynamica betreft, zijn ingenieurs erg gefocust op de details – zowel om informatie te krijgen over zeer specifieke onderdelen als om te zien hoe de auto reageert op zeer kleine veranderingen in de configuratie. Door de simulaties worden een groot aantal instellingsmogelijkheden doorlopen en de gegevensuitvoer – vaak in de vorm van een grafiek – kan niet alleen worden vergeleken met de andere runs, maar ook over de DiL of echte auto-informatie heen worden gelegd. Onze technische partners spelen een cruciale rol in onze computersimulatiemogelijkheden, waarbij HPE datacenterinfrastructuur en hardware levert, Pure Storage opslagoplossingen biedt en TIBCO ons de mechanismen geeft om de bevindingen van onze simulaties te visualiseren en te rapporteren. Nadat de gegevens zijn geanalyseerd, besluit het team welke richting het op gaat met de auto-set-up voor de oefensessies van vrijdag en dit zal worden gebruikt als basis om de ontwikkeling van de auto op het circuit te starten.
Welke andere delen van het team gebruiken computersimulatie?
Een ander kritiek gebied voor simulatie is strategie. De rekenmodellen die voor deze strategiesimulaties worden gebruikt, bevatten alle coureurs en teams, maar bevatten ook aannames voor pitstopscenario’s en de variabelen van het circuit, zoals pitstopverlies, bandenverslechtering. Deze zijn gebundeld in de computersimulaties met een realistisch element van variabiliteit om rekening te houden met een breed scala aan situaties, die veel verschillende race- en kwalificatiesessiescenario’s uitvoeren om de beste strategische opties uit te werken – van welke banden te gebruiken tot welke ronde de pits in te duiken en hoe te reageren op het verliezen of winnen van plaatsen bij de start. Het uitvoeren van deze uitgebreide reeks strategiesimulaties is ook handig om het programma voor de oefensessies van vrijdag uit te werken, om te onthullen welke informatie moet worden verzameld of welke details het team mist. Voordat we zelfs maar aan een wiel hebben gedraaid op het circuit, zullen er honderdduizenden strategiesimulaties hebben plaatsgevonden om het strategieteam in de best mogelijke positie te brengen op weg naar deze livesessies.
Met welke uitdagingen hebben teams te maken gehad tijdens dit ongebruikelijke seizoen?
Een van de meest voor de hand liggende uitdagingen waarmee teams dit seizoen te maken hebben gehad, is het enorme aantal nieuwe circuits om zich op voor te bereiden. De simulatiewerkzaamheden voor deze onbekende circuits beginnen zodra de kalender is bevestigd, meestal zes tot acht maanden van tevoren. Dit seizoen verandert het schema echter voortdurend en races zijn pas twee of drie maanden voor de geplande data bevestigd. En natuurlijk, van de 17 bevestigde races, zijn er drie lay-outs (Mugello, Portimão en het Outer Circuit van Bahrein) nog nooit eerder door de F1 bezocht en drie andere (Nürburgring, Imola en Turkije) zijn al hele tijd niet bezocht. Het is dus veel moeilijker om dezelfde hoeveelheid informatie als normaal te verzamelen vanwege de kortere tijdsbestekken.
Kunnen deze methoden alles simuleren?
We streven ernaar om de meest nauwkeurige informatie te verzamelen die we uit de DiL- en computersimulaties kunnen halen. Maar deze simulaties kunnen natuurlijk nooit 100% nauwkeurig zijn en zijn slechts zo goed als de gegevens die erin zijn gestopt. Daarom worden simulaties nooit gebruikt om beslissingen af te ronden, maar om de richting die de ingenieurs inslaan te ondersteunen en te beïnvloeden. Zodra het pad is gekozen, is het aan de piloten om real-world feedback te geven en aan de ingenieurs om deze informatie naar een hoger niveau te tillen. Het volledige model kan nooit perfect nauwkeurig zijn, en je kunt ook niet de grip van het asfalt modelleren en hoe de band erop reageert. Sommige aspecten van de auto-instellingen, zoals vleugelniveaus, zijn gemakkelijker om informatie te verzamelen door middel van simulaties, terwijl andere, zoals autobalans of gripniveaus, moeilijker zijn omdat ze afhankelijk zijn van meer factoren – waarvan sommige buiten uw controle liggen, zoals het weer. We kunnen aannames doen voor de simulaties, maar je zult pas echt weten hoe alle elementen met elkaar omgaan als de auto echt op de baan is. Het belangrijkste voor de race-engineeringafdeling is om te begrijpen hoe die simulatie-informatie moet worden geïnterpreteerd en, gezien de beperkingen ervan, hoe deze te combineren met de gegevens uit de echte wereld, om ze samen te brengen om de juiste beslissingen te nemen.
Foto’s: Mercedes Petronas Formula 1 Team
