Riassunto analitico
Nel 2014 è stato applicato per la prima volta u uovo regolamento FIA relativo alla Formula1. Gli anni successivi sono stati conosciuti come l’era V6 Turbo Ibrida. Prime dell’anno 2026 non è previsto nessun cambiamento.
Tra tutte le novità introdotte, una è particolarmente restrittiva: la limitazione del flusso in massa di carburante.
Come è noto la potenza del motore è proporzionale alla portata massica di carburante, il fattore che correla la potenza con la portata massica di combustibile è il rendimento globale.
Infatti, dall’andamento di portate di carburante è possibile ottenere il limite massimo di carburante iniettato per ciclo e la curva di coppia segue questo andamento.
Allo stesso tempo, la potenza massima definisce la velocità massima che una data vettura può raggiungere. E così, qualsiasi miglioramento introdotto che migliora il rendimento globale del motore offre un vantaggio rispetto ai concorrenti in un evento di gara Formula1.
In questo contesto, lo studio della fluidodinamica interna del motore attraverso strumenti CFD è diventato uno strumento innovativo per lo sviluppo delle prestazioni poiché permette di comprendere i fenomeni della combustione che, in queste condizioni, sono fondamentali per la ricerca della massima potenza del motore.
D'altro canto, il CFD può valutare e misurare diverse grandezze, impossibili o molto difficili da misurare sperimentalmente (ovvero turbolenza o propagazione della fiamma di combustione). Inoltre, i costi dei CFD sono marginali rispetto a una prova sperimentale al banco, rendendo possibili diversi cicli di ottimizzazione in fase di progettazione.
Con questo obbiettivo vengono lanciate numerose simulazioni con diversi software.
Per eseguire le simulazioni vengono impiegati sistemi di computer clustering.
Modelli 0D, tecniche 1D, modellazioni 3D, modelli accoppiati sono solo alcuni termini ampiamente utilizzati per misurare e sviluppare le prestazioni. Inoltre, i dati sperimentali dei test dei banchi prova devono essere costantemente controllati per garantire la validità di tutte queste tecniche di simulazione software.
La varietà di fonti e la grande quantità di dati raccolti diventa sempre più impegnativa da gestire. In altre parole, senza potenti strumenti per l’analisi, l’automazione e l’integrazione dei dati, ci stiamo lasciando dietro una grande quantità di informazioni utili che altrimenti andrebbero sprecate.
Lo scopo di questa tesi era quello di costruire uno strumento software in grado di:
- analizzare i dati provenienti da diverse fonti del motore (sperimentale, simulazioni 1D, altri software di simulazione)
- visualizzare gli output dei grafici dei motori, per eseguire correlazioni interessanti e visualizzare le differenze di comportamento rispetto ai motori analizzati
Poiché, nel mercato attuale, non esisteva un pacchetto software che permettesse di integrare diversi formati di dati provenienti da una varietà di fonti diverse, in questo lavoro viene sviluppato un nuovo software autonomo in Python, chiamato "SCARLETT".
|
Abstract
In 2014, a new FIA regulation relating to Formula1 was applied for the first time. The following years were known as the Hybrid V6 Turbo era. No changes are expected before the year 2026.
Of all the new features introduced, one is particularly restrictive: limiting the mass flow of fuel.
As is known, the engine power is proportional to the fuel mass flow rate, the factor that correlates the power with the fuel mass flow rate is the overall efficiency.
In fact, from the trend of fuel flow rates it is possible to obtain the maximum limit of fuel injected per cycle and the torque curve follows this trend.
At the same time, the maximum power defines the maximum speed that a given car can reach. And so, any improvements introduced that improve overall engine performance offer an advantage over competitors in a Formula 1 race event.
In this context, the study of the internal fluid dynamics of the engine using CFD instruments has become an innovative tool for the development of performance as it allows us to understand the phenomena of combustion which, in these conditions, are fundamental for the search for maximum engine power.
On the other hand, the CFD can evaluate and measure different quantities, impossible or very difficult to measure experimentally (i.e. turbulence or propagation of the combustion flame). Furthermore, the costs of CFDs are marginal compared to an experimental bench test, making possible several optimization cycles during the design phase.
With this aim numerous simulations are launched with different software.
Computer clustering systems are used to perform the simulations.
0D models, 1D techniques, 3D modeling, coupled models are just some terms widely used to measure and develop performance. Furthermore, the experimental data of the test bench tests must be constantly checked to ensure the validity of all these software simulation techniques.
The variety of sources and the large amount of data collected becomes increasingly demanding to manage. In other words, without powerful tools for analysis, automation and data integration, we are leaving behind a great deal of useful information that would otherwise be wasted.
The purpose of this thesis was to build a software tool capable of:
- analyze data from different engine sources (experimental, 1D simulations, other simulation software)
- view the outputs of the engine graphs, to make interesting correlations and view the differences in behavior compared to the engines analyzed
Since, in the current market, there was no software package that would allow integrating different data formats from a variety of different sources, a new standalone software in Python called "SCARLETT" is developed in this work.
|
