О сложности реальной оценки потенциала и скорости машин
Наверное, неизбежно, что плотные сражения часто приводят к проблемам с трактовкой правил и последовательному применению уже давно известных процедур, они привлекают больше внимания и вызывают больше споров и поляризацию мнений. Но давайте оставим это в стороне и посмотрим на то, как команды развивали свои машины в течение сезона и посмотрим на темпы их доработки.
Может показаться, что нет ничего сложного в том, чтобы определить расстановку сил в каждый уик-энд, но, на самом деле, все не так то просто. И результаты квалификации не настолько показательны, как принято считать. Даже среди тех, кто попадает в топ-10, очень маловероятно, что кто-то из гонщиков проедет идеальный круг. Может, тогда стоит сложить лучшие сектора с разных кругов? Как оценить скорость машин, выбывших в Q2, по сравнению с теми, кто участвует в Q3, а трасса продолжает в этот момент улучшаться? Раньше еще бывало и так, что лучшие гонщики в Q2 использовали более жесткие шины ради лучшей стратегии в гонке, что еще больше путало общую картину.
Некоторые машины лучше работают на определенном типе трасс, что так же не способствует точной оценке расстановки сил. Например, можно заметить, что в начале сезона 2021 года Ferrari лучше всех справлялись с медленными поворотами, что лучше всего продемонстрировала гонка в Монако.
Вероятно, со всеми этими факторами лучше всего оценить расстановку сил, совместив реальные показатели на трассе с данными симуляции. Это делается при сравнении профиля скорости виртуальной машины с реальной машиной на трассе в конкретный уик-энд. Корректируя такие параметры, как прижимная сила, лобовое сопротивление, настройки двигателя, можно исключить какие-то переменные, которые присутствовали в изначальных данных.
Есть простой математический факт: чтобы определить значения всех переменных, число уравнений должно быть больше минимум на одно, чем количество этих самых переменных. И вот тут есть проблемы. Некоторые различные переменные описывают схожие эффекты. Например, лобовое сопротивление и мощность двигателя определяют максимальную скорость. Механическое сцепление и прижимная сила определяют скорость в поворотах. Таким образом, трудно отделить все факторы друг от друга, но в течение сезона, проводя несколько итераций вычислений, можно получить довольно точные параметры о производительности каждой машины.
Некоторые факторы остаются постоянными. К примеру, производительность двигателя не меняется, пока не представлена новая спецификация или не используется новое топливо и смазочные материалы. Если это все известно, можно эти параметры зафиксировать. В настоящее время в течение сезона подвеска почти не меняется, так что развитие машин больше сосредоточено в области аэродинамики, и это один из ключевых факторов. Аэродинамические трубы позволяют постепенно дорабатывать обвес, так что развитие в этой области можно считать почти линейным. К сожалению, в изменении общей скорости или развитии машин относительно друг друга линейности нет. Команда может отлично выступить в один уик-энд, а в следующем провалиться, и причиной часто может стать работа с шинами и выведение их в рабочий диапазон, что напрямую влияет на скорость прохождения круга.
Имея это в виду, чем могут помочь симуляции и анализ? Говоря о трех лучших командах, мы видим, что в начале сезона 2021 у Red Bull было преимущество над Mercedes, которое они удерживали примерно до середины сезона, когда в немецкой команде начали наверстывать отставание, а в конце сезона точно были как минимум наравне со своими соперниками. Ferrari после обманчивого успеха в Монако стали откатываться все дальше от первой двойки.
В середине пелотона мы видим почти такую же картину между McLaren и Alpine, хотя французы в целом всегда были медленнее в течение года. Темпы доработки у этих команд были примерно такие же, как у Ferrari, но все они уступали в этом Alpha Tauri, которые имели примерно то же отставание от лидеров в течение всего сезона, что дает основание предположить, что по скорости развития машины они шли в одну ногу с Red Bull и Mercedes.
Если смотреть еще дальше, то можно оценить, что уровень доработки и развития у Aston Martin, Alfa Romeo, Williams и Haas был примерно одинаков. Стоит отметить лишь, что в Haas все сильнее откатывались назад, и в абсолютных цифрах это было видно. Очевидно, что у них возникли проблемы в работе с резиной, а два новичка в команде не способствовали быстрому решению проблем. Что касается команд с 7-го места по 10-ое, то примечателен факт, что они начали резко откатываться после сентября и Гран-При Нидерландов. Вероятно, это произошло из-за того, что команды переключились полностью на 2022, почти не оставив ресурсов на машину 2021.
Статус конструктора в Формуле 1 – уникален для формульных серий, и это то, что провоцирует большие траты. Это объясняет, почему владеть командой в Ф2 стоит около 4 миллионов фунтов, а в Ф1 – более 100 миллионов. Но именно возможность строить свою технику привлекает внимание и создает интригу в техническом аспекте гонок. Это то, что ни одна другая формульная серия больше не может предложить.
Это перевод статьи Пэта Симондса из журнала GP Racing UK за февраль 2022.
Фото: MotorsportImages.com;
Как Ф1 составляет рейтинг машин и как разделить повороты по категориям?
Этот блог в соцсетях:
