Development of a lap time simulation tool for hybrid vehicles

Abstract

O automobilismo é um esporte globalmente reconhecido, no qual a busca por desempenho impulsiona o desenvolvimento contínuo de veículos mais rápidos e eficientes. Categorias como a Fórmula 1 desempenham um papel fundamental na inovação tecnológica, como ocorreu em 2009 com a introdução dos sistemas híbridos, que hoje estão presentes em diversas competições e tendem a se expandir no Brasil. A gestão eficiente da bateria é essencial para o desempenho de um carro híbrido, e simulações de tempo de volta auxiliam na avaliação de diferentes estratégias. No entanto, ferramentas que permitem a modelagem precisa desses sistemas ainda são escassas e, em geral, restritas a grandes equipes. Dessa forma, o desenvolvimento de simuladores acessíveis torna-se crucial para times menores que desejam permanecer competitivos. Nesta dissertação, desenvolve-se um simulador de tempo de volta para veículos híbridos, baseado em um modelo quase-estático de ponto de massa e implementado em Python. A construção da pista é realizada a partir de coordenadas GPS, utilizando curvas B-spline para suavização do traçado. A aplicabilidade do simulador é verificada em duas etapas: inicialmente por meio da comparação com um software comercial amplamente utilizado na área, mas com limitações de modelagem, seguida de um estudo de caso baseado no regulamento técnico da Fórmula 1. Os parâmetros do veículo são estimados por meio da análise de dados disponíveis, combinada com análise de sensibilidade e processo de otimização. Além disso, são impostas as restrições regulamentares sobre a recuperação e liberação de energia ao longo da volta. Duas metodologias para definição dos melhores trechos da pista para usar energia são propostas e comparadas em termos de impacto no tempo de volta e custo computacional.

Abstract: Motorsport is a globally recognized sport in which the quest for performance drives the continuous development of faster and more efficient vehicles. Categories such as Formula 1 play a fundamental role in technological innovation, as happened in 2009 with the introduction of hybrid systems, which are now present in several competitions and tend to expand in Brazil. Efficient battery management is essential for the performance of a hybrid car, and lap time simulations help evaluate different strategies. However, tools that allow accurate modeling of these systems are still scarce and generally restricted to large teams. In this way, the development of accessible simulators becomes crucial for smaller teams that want to remain competitive. This dissertation develops a lap time simulator for hybrid vehicles, based on a quasi-static mass point model and implemented in Python. The track is built from GPS coordinates, using B-spline curves to smooth the curvature. The applicability of the simulator is checked in two stages: initially by comparing it with commercial software that is widely used in the field, but has modeling limitations, followed by a case study based on Formula 1 technical regulations. The vehicle parameters are estimated by analyzing the available data, combined with sensitivity analysis and an optimization process. In addition, regulatory restrictions are imposed on the recovery and release of energy throughout the lap. Two methodologies for defining the best sections of the track to use energy are proposed and compared in terms of impact on lap time and computational efficiency.