Riassunto analitico
Il progetto di cui tratta questa tesi è stato svolto durante un tirocinio presso la Scuderia Ferrari, più precisamente nella divisione di aerodinamica e si pone come obiettivo la previsione della distribuzione della temperatura sul cerchio della ruota di una vettura di F1 al variare di un set di valori input. La volontà di conoscere questa distribuzione di temperatura è un problema molto sentito nell’ambito della F1 poiché la sua conoscenza permetterebbe una migliore strategia di gestione delle gomme, al fine di prevedere problemi come per esempio quello del blistering e del grainig. Questo problema potrebbe essere approcciato e risolto con metodi CFD (computation fluid dynamic) in maniera abbastanza rapida, ma la FIA (Federazione Internazionale dell'Automobile), impone dei limiti sull’utilizzo dei software per l’applicazione di tali metodi, nel particolare si vanno a limitare la risoluzione dell’equazione della continuità e quella della quantità di moto. Risulta quindi impensabile approcciarsi a tale problema con l’utilizzo classico dei suddetti metodi, basti pensare che per la preparazione di un evento si arriva a provare all’incirca 150 configurazioni. Per tali motivi è risultato opportuno trovare una via alternativa alla CFD, e cioè costruire un modello matematico capace di stabilire una relazione funzionale input-output. Per seguire questa strada si è optato per la tecnica del metamodelling, cioè la costruzione di un modello statistico capace di emulare il comportamento di un modello fisico. Quindi nella prima parte di questo lavoro sono stati mostrati i passaggi necessari alla progettazione e validazione di un modello fisico, per passare poi alla vera e propria progettazione del metamodello, passando da un opportuno campionamento e allenamento del metamodello ed infine validando lo stesso con la tecnica del cross validetion. Questo modello in definitiva ha portato un incremento della velocità di predizione della temperatura rispetto ad approcci classici abbattendone inoltre il costo computazionale senza perdere l’accuratezza della soluzione.
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Abstract
The present dissertation is the result of an internship at Scuderia Ferrari, more specifically, in the Aerodynamics Division. The main objective is to preview the distribution of temperature on the rim of an F1 car wheel, to varying of a set of input values. Knowing this temperature distribution is essential in the F1 context, as it leads to a better tire management strategy. Additionally, it enables to predict problems such as blistering and graining.
This problem could be approached and solved with CFD (Computation Fluid Dynamic) methods in a relatively short time. However, the FIA (International Automobile Federation) imposes limits on the use of software for the application of such methods. More to the point, it limits the resolution of the continuity equation and the momentum equation.
Therefore, it is impossible to imagine to approach this problem by means of the aforementioned methods - e.g. for the preparation of a single event, around 150 configurations need to be tested. For these reasons it has been considered appropriate to find an alternative way to CFD, that is, constructing a mathematical model capable of establishing a functional input-output relationship. To do so, the metamodelling technique was chosen - i.e. the construction of a statistical model capable of emulating the behavior of a physical model.
To sum up, this dissertation firstly deals with the preliminary steps necessary to design and validate a physical model. Secondly, the actual design of the metamodel is described by means of the cross-validation technique - starting from an appropriate sampling and training of the metamodel and finally validating it.
This model ultimately led to an increase in temperature prediction speed compared to classic approaches, also reducing the computational cost without losing the accuracy of the solution.
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