Эволюция аэродинамики: от экспериментов на трассе до искусственного интеллекта

С середины 1960-х годов, когда на гоночных автомобилях появились первые антикрылья, ключевым фактором успеха в автоспорте стало управление воздушными потоками. До этого периода конструкторы стремились максимально снизить сопротивление воздуха, чтобы увеличить скорость на прямых участках трассы. Однако такие инженеры, как Джим Холл из Chaparral и Колин Чепмен из Lotus, доказали: набегающий поток можно использовать для прижима автомобиля к дорожному полотну, что кратно увеличивает сцепление и позволяет проходить повороты на более высоких скоростях.

Переход к аэродинамическим трубам

Изначально поиск оптимальной прижимной силы напоминал поиск «магических» решений. Методы моделирования в аэродинамических трубах только зарождались, поэтому команды были вынуждены проводить опасные и дорогостоящие натурные испытания на трассах. Со временем аэродинамические трубы стали предпочтительнее: они позволяют проводить тесты круглосуточно при любой погоде, полностью исключая риск аварий или травм пилотов.

Значимость лабораторных испытаний возросла, когда организаторы гоночных серий, включая Формулу-1, начали жестко ограничивать время пребывания болидов на треке для сокращения расходов. В таких условиях инженеры стали проводить основную часть исследований на уменьшенных макетах, оставляя трассу лишь для финальной проверки полученных данных.

Цифровое моделирование и его пределы

Следующим этапом стало развитие вычислительной гидродинамики (CFD) — метода компьютерного моделирования движения жидкостей и газов. Эта технология позволила с высокой точностью просчитывать воздействие воздуха на виртуальную модель автомобиля. Преимущества оказались очевидны:

• Стоимость расчетов значительно ниже аренды и эксплуатации аэродинамической трубы.
• Скорость внесения изменений в конструкцию и получения результатов увеличилась многократно.
• Первичная разработка полностью перешла в цифровую среду, и лишь затем подтверждается продувкой макетов в трубах.

Сегодня почти все крупные гоночные серии, от Формулы-1 и чемпионата мира по гонкам на выносливость (WEC) до Формулы-E и NASCAR, применяют подобные методы проектирования.

Искусственный интеллект как новый этап оптимизации

Несмотря на эффективность CFD, этот метод стал крайне затратным. Создание сложной модели автомобиля требует тысяч часов работы процессоров, а анализ влияния таких параметров, как тангаж и рыскание, увеличивает эти показатели в десятки раз. Высокие вычислительные затраты стали новым препятствием для гоночных команд. В связи с этим в индустрии растет интерес к искусственному интеллекту, который рассматривается как основной инструмент для преодоления существующих ограничений и ускорения процесса аэродинамической доводки болидов.