Los neumáticos de tu coche nacieron en un ordenador: cómo funciona la virtualización de Pirelli

Hasta hace cuestión de una década, todo nuevo neumático nacía de un proceso de selección y descarte a partir de la fabricación de centenares de prototipos. La marca de coches de turno le pedía a Pirelli una serie de objetivos de rendimiento y ésta creaba sutiles variaciones de un mismo compuesto, y a partir de ahí era la experimentación en carretera la que definía si el producto era bueno o no.

Con la virtualización, el proceso se ha acelerado. Ahora ya no es necesario llegar a la carretera para saber cómo se va a comportar un neumático experimental, porque Pirelli es capaz de trasladarlo a sus simuladores y anticipar en buena parte cuál va a ser su rendimiento, lo que a la postre implica una serie de ventajas para todas las partes.

Para Pirelli, esto tiene dos ventajas fundamentales: que el proceso es un 30% más rápido y que, al trabajar con simulaciones, sus ingenieros son capaces de contemplar y comprobar más ideas al mismo tiempo. Eso son más oportunidades para encontrar ganancias marginales y estar seguros de que el producto final es tan bueno como puede ser.

En Pirelli nos explican un par de ejemplos para entender a qué se refieren cuando dicen que ahora pueden abarcar más campo al mismo tiempo.

Antiguamente, se solían considerar dos o tres dibujos distintos durante la creación de un neumático. Con el Cinturato P7 actual, sin embargo, se estudiaron hasta siete dibujos distintos. Y esto era posible porque podían trasladar esas gomas al simulador y analizar en detalle cuál era su rendimiento antes de tomar una decisión que les comprometiera para el siguiente paso.

La virtualización también ha permitido ampliar el abasto de las actualizaciones que recibe un producto durante su vida comercial, abarcando cuestiones que antes se reservaban para el salto entre generaciones. El Cinturato All Season SF2 cambió de compuesto y dibujo apenas tres años después de salir al mercado, por ejemplo.

TRANSFORMAR LOS NEUMÁTICOS EN ECUACIONES MATEMÁTICAS

Para descubrir cómo usa Pirelli las herramientas de simulación en el desarrollo de neumáticos, nos trasladamos hasta la sede central de la compañía en Milán y vimos de primera mano sus instalaciones. Tuvimos ocasión de subirnos tanto a su simulador estático como al simulador dinámico del Politécnico de Milán, donde la marca de la P Lunga acude cada dos semanas para validar las ideas de sus ingenieros.

El reto, que queda recogido en un vídeo publicado en el canal de YouTube de SoyMotor, consistía en ponernos en la piel de un ingeniero que recibe el encargo de desarrollar un nuevo neumático para un coche eléctrico de alto rendimiento. Una goma que tenía que cumplir unos objetivos de rendimiento muy claros, sin comprometer en ningún momento el dinamismo al volante.

Un neumático específico para un coche se desarrolla en paralelo a la creación del vehículo. Los ingenieros de la marca de coches se ponen en contacto con los de Pirelli y les comunican una lista de 50 objetivos de rendimiento que esperan obtener de ese compuesto. A partir de aquí comienza el trabajo de los italianos, que jugarán con múltiples variables para satisfacer las peticiones de sus clientes.

En nuestro ejercicio de muestra pudimos hacer hasta seis cambios distintos y tan sólo tuvimos que prestar atención a cómo afectaban a seis parámetros concretos de la goma: la resistencia a la rodadura, la tracción, la durabilidad, la rigidez en curva, el grip lateral y la manejabilidad en el simulador, descrita como 'hard handling' para el simulador estático –subviraje, sobreviraje– y 'soft handling' para el dinámico –deformaciones de la goma–.

El resultado de estos cambios era una fórmula matemática que se enviaba directamente al ordenador del simulador estático de la sede central de Pirelli. Dicha fórmula es capaz de predecir los niveles de adherencia y el comportamiento general de la goma, en función de la construcción y composición de todos los elementos que la componen.

En los simuladores, Pirelli es capaz de recrear cualquier circuito y cualquier vehículo. En caso de trabajar con coches que aún no están en el mercado, las marcas de coches les envían todos los datos que necesitan para crear un modelo virtual que sea representativo de sus características y que les permita hacer un trabajo válido.

En el simulador estático, el piloto de pruebas es capaz de sentir si una goma tiene tendencia al subviraje o al sobreviraje. Puede ver si ofrece más o menos nivel de adherencia y puede comparar el rendimiento que percibe con los objetivos del fabricante de coches para saber si el prototipo que está conduciendo va o no en la dirección correcta.

El simulador dinámico del Politécnico de Milán incluye un desplazamiento lateral de toda la estructura y esto es especialmente válido para notar deformaciones del neumático. Si la construcción es deficiente, si la goma no es estable, eso queda expuesto ahí sin necesidad siquiera de llegar a fabricar un primer prototipo de pruebas.

Una vez terminadas las jornadas de pruebas en el simulador, el piloto de pruebas hace su evaluación y la comparte con los ingenieros de Pirelli. Los datos obtenidos se pueden cotejar entonces con los objetivos de rendimiento que había marcado la marca de coches y así se puede dar el siguiente paso en la gestación del neumático.

Si el neumático virtual cumple con las exigencias de la marca, entonces pasa a la siguiente fase y comienza el programa de pruebas en carretera y circuito con neumáticos experimentales reales. Si no llega a los mínimos, queda desechado. Eso ahorra tiempo de desarrollo no sólo porque las gomas se crean más rápido, sino porque los ingenieros y pilotos de pruebas ya no tienen que dedicarle tiempo a neumáticos que van en la dirección equivocada.

El ejercicio que hicimos nosotros es una versión extremadamente simplificada de la realidad. Los cambios entre los que podíamos escoger estaban ya predefinidos, por lo que el margen de error era mínimo. En la realidad, sin embargo, las modificaciones que se pueden hacer en el neumático virtual son ilimitadas y la hoja de objetivos de rendimiento a cumplir llega a los 50 parámetros.