Chez J3DMODDING, nous avons développé un projet en collaboration avec des élèves futurs ingénieurs dans le sport automobile, dans le but d’initier les bases de l’aérodynamique de manière simple et accessible. Ce projet se concrétise par la création d’une application développée en Python pour un simulateur automobile et qui s’appelle AERO. Cette application permet de récupérer des données issues de différentes sessions de simulation avec divers véhicules de compétition tels que des Formules 1, des Prototypes de course et des GT de course.
Les principes fondamentaux
L’aérodynamique, dans le contexte de la simulation automobile, repose sur deux concepts principaux : la portance (downforce) et la traînée (drag). La portance (downforce) génère de la force vers le bas pour améliorer l’adhérence du véhicule sur la piste, tandis que la traînée (drag) est la résistance de l’air qui freine la vitesse du véhicule. Ces deux forces sont déterminées par la forme du véhicule, sa vitesse et l’angle d’attaque des éléments aérodynamiques. L’aérodynamisme permet d’optimiser les performances d’un véhicule en améliorant la stabilité et la vitesse tout en réduisant la consommation d’énergie.
Récupérer et analyser les données aérodynamiques
L’application AERO que nous avons développée collecte en temps réel des données de simulation telles que la vitesse, la portance (downforce), et la traînée (drag) de divers véhicules. Ces données sont essentielles pour analyser les performances aérodynamiques du véhicule pendant une session de simulation. L’application permet ainsi d’afficher et de suivre ces paramètres afin d’optimiser le réglage aérodynamique des véhicules de compétition en fonction des performances observées. Nous récupérons ainsi la vitesse en km/h, la portance (downforce) et la traînée (drag) en Newton. Enfin nous calculons l’efficacité aéro qui est un ratio entre la portance (downforce) et la traînée (drag). L’ensemble de ces valeurs est stocké sur un fichier CSV à chaque tour, ce qui permettra par la suite, de mener des analyses de comparaison avec d’autres outils.
Comparaison avec l’application WINGS
L’application WINGS, qui fait partie des applications de base dans le moteur physique, fournit également des données aérodynamiques similaires. Cependant, nous avons constaté que les valeurs obtenues étaient différentes. Dans WINGS, le calcul de la traînée (drag) et la portance (downforce) sont plus détaillés, car ils prennent en compte des facteurs comme l’angle d’attaque des éléments aérodynamiques (aileron avant/arrière), la distribution de la force de portance sur la voiture, les effets de l’air comprimé et les interactions entre les pneus et la surface de la route. Cette application précise même l’angle de chaque élément d’aérodynamisme d’un véhicule, comme le spoiler ou le diffuseur ainsi que leur hauteur respective. Elle renseigne surtout 2 coefficients essentiels : le CL (Coefficient de portance) : Coefficient de portance, qui détermine la quantité de portance (downforce) générée par un élément aérodynamique. Cette valeur varie selon l’angle pour les ailes arrière et le corps du véhicule, et selon l’angle et la hauteur pour le splitter avant et le diffuseur ainsi que le CD (Coefficient de traînée) : Coefficient de traînée, qui mesure la résistance à l’air générée par l’élément. Semblable au CL, mais pour la traînée. C’est la somme des valeurs des différents CL (Coefficient de portance) et CD (Coefficient de traînée) combinés qui font les éléments aérodynamiques du véhicule, en incluant bien sur la largeur de ces éléments, la vitesse du véhicule et la densité de l’air. D’ailleurs on utilise plutôt le kilogramme de force que le Newton.
Conclusion
Notre travail à ce stade reste une approche très simplifiée de l’aérodynamisme. En effet, notre application utilise une estimation basée sur des formules générales mais elle n’inclut pas les effets complexes de la géométrie de la voiture et la prise en compte des coefficients CL (Coefficient de portance) et CD (Coefficient de traînée). Mais cette base va nous servir à du développement futur. Dans les prochains épisodes, nous allons continuer à améliorer cette application en ajoutant la récupération d’informations essentielles manquantes, mais également envisager un développement plus poussé pour l’extraction des données en temps réel. Cela permettrait de générer des courbes de suivi sur l’aérodynamique pour chaque session de simulation, facilitant ainsi l’analyse et l’optimisation continue des performances du véhicule. Ce projet sera poursuivi avec les élèves, dans un effort constant pour perfectionner les outils utilisés dans le sport automobile.
Extrait du code de notre application en Python
def estimate_aero_downforce(speed_kmh): if speed_kmh <= 0: return None speed_ms = speed_kmh / 3.6 downforce_estimation = 0.5 * 1.225 * speed_ms ** 2 * 1.0 return downforce_estimation def estimate_drag(speed_kmh): if speed_kmh <= 0: return 0 speed_ms = speed_kmh / 3.6 drag_estimation = 0.25 * 1.225 * speed_ms ** 2 * 1.8 return drag_estimation |
Mise en application avec une Formule F1 et un Prototype de Course