Buscar
  • MAD Formula Team

FORMULA STUDENT: EL VALOR DE UN SIMULADOR

Los simuladores en el mundo del motor se han convertido en herramientas tremendamente útiles y sofisticadas, y todos los equipos en las grandes categorías tienen simuladores muy sofisticados y realistas.


El objetivo de un simulador es hacer un modelo virtual del coche para recrear de la forma más realista posible el comportamiento y rendimiento del vehículo real. Esto, junto a un circuito escaneado mediante sistema LIDAR para conseguir la mayor precisión posible en los circuitos y estructuras que mueven el asiento del piloto para recrear las fuerzas G experimentadas por el piloto, hacen que el simulador sea un elemento fundamental en el desarrollo de un monoplaza. Además de permitir que el piloto se familiarice con el coche,los ingenieros pueden probar distintas configuraciones de set-up y comparar prácticamente a tiempo real los datos obtenidos por un piloto en pista con los obtenidos en el simulador.




Es por ello por lo que los equipos de Formula 1 centran muchos recursos en el desarrollo de simuladores. En la Formula Student también podemos disfrutar de ciertas ventajas que se pueden obtener de simuladores, aunque por una fracción del precio. Los más familiarizados con el mundo de los videojuegos de carreras conocerán Assetto Corsa. Sacado al mercado por Kunos Simulazioni en 2013, este simulador sigue siendo uno de los más populares y utilizados del mercado gracias a las constantes mejoras de la comunidad, que han mantenido al juego al día a pesar de que ya han pasado 7 años desde su lanzamiento, y 3 desde que Kunos publicó la última actualización. Esto por un lado se debe gracias a la facilidad para añadir contenido creado por la comunidad, como circuitos y coches. Sin embargo, el otro punto fuerte de Assetto Corsa son las físicas de los monoplazas. Estas físicas son de las más realistas que se pueden encontrar en los simuladores disponibles para el público general. Prueba de ello es que hasta equipos de Formula 2 y Formula 3 como es el caso de Campos Racing cuentan con este videojuego para habituar al piloto al comportamiento del monoplaza y a los circuitos. Y por tan solo 19,99€ (en ciertas épocas del año puede estar por tan solo 5 euros en la tienda de Steam) Es por todas estas razones por las que, en abril, se comenzó a desarrollar nuestro propio monoplaza virtual. Este monoplaza está basado en el MFTC3, el monoplaza construido para la temporada 2020 de Formula Student. Se han utilizado datos reales de dicho monoplaza para intentar conseguir el mayor realismo posible, y se ha optimizado en base a los comentarios de los pilotos durante la temporada 2019. El resultado es un coche con más de 2000km de pruebas en una gran diversidad de circuitos, incluyendo por supuesto pistas de Autocross de Formula Student.



El MAD Formula Team MFTC3 para Assetto Corsa nos permitirá entender la reacción del monoplaza ante diversos cambios del setup, siempre teniendo en cuenta las limitaciones del juego, tanto en físicas como en adquisición de datos. También permite a los pilotos ganar experiencia conduciendo un coche de Formula Student en circuitos de la competición. Dada la situación actual, esto es más valioso que nunca, dada la dificultad de realizar tests en la vida real.

Este monoplaza también nos permite dar a conocer la Formula Student y MAD Formula Team a un público aficionado al mundo del simracing, que desde el punto de vista de marketing, es algo fundamental para el equipo.

Y lo mejor de todo, si ya disponéis de la versión de PC de Assetto Corsa, podéis disfrutar de forma totalmente gratuita de la experiencia MAD, y experimentar con vuestras propias manos cual es la sensación de conducir nuestro monoplaza de Formula Student. Tan solo tenéis que pulsar aquí: https://www.madformulateam.com/assetto-corsa

11 vistas

Contact@MADFormulaTeam.com

Universidad Carlos III de Madrid

Av. de la Universidad 30, 

Leganés, 28911 Madrid

© 2020 MAD Formula Team. 

  • White Twitter Icon
  • White Instagram Icon
  • White Facebook Icon
  • Blanco Icono LinkedIn