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No automobilismo, não há onde se esconder, pois a IA se torna a nova ferramenta de CFD

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Desde a introdução das asas nos carros de corrida, em meados da década de 1960, o fluxo de ar tem sido tudo nas corridas. Até então, o foco estava em tornar o carro o mais escorregadio possível; menos arrasto significava mais velocidade máxima nas retas. Então designers como Jim Hall da Chaparral e Colin Chapman da Lotus perceberam que poderiam usar o ar para empurrar o carro para a pista, aumentando a aderência e permitindo que ele andasse mais rápido nas curvas. As coisas não foram as mesmas desde então.

Encontrar a força descendente aerodinâmica começou como uma espécie de arte obscura. O uso de túneis de vento para simular seu efeito em modelos em escala de carros estava em sua infância, então as equipes estavam limitadas principalmente a testes de pista caros e às vezes perigosos. Mas os túneis de vento podem funcionar dia e noite, faça chuva ou faça sol, e você não pode bater um carro ou ferir um motorista (ou pior) no processo. O trabalho no túnel de vento tornou-se ainda mais importante quando a F1 começou a restringir os testes na pista para ajudar as equipes a cortar orçamentos. Conseqüentemente, as equipes trabalhariam tanto quanto possível com os modelos antes de validar os resultados durante as sessões de teste limitadas que lhes eram permitidas.

A simulação de dinâmica de fluidos computacional (CFD) veio em seguida. Nas corridas, todos procuram uma vantagem sobre os seus concorrentes e finalmente foi possível modelar, com alguma fidelidade, o efeito do fluxo de ar num modelo virtual de um carro. Os simuladores de CFD não só eram mais baratos do que o tempo do túnel de vento, mas também eram muito mais rápidos na iteração. O trabalho inicial de design agora está concluído in silico antes de serem validados com modelos em escala em um túnel de vento, já que a maioria das séries – incluindo a Fórmula 1, o Campeonato Mundial de Endurance, a Fórmula E e a NASCAR – restringiu fortemente os testes em pista.

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