Dan Garrison ha estado en el podcast semanal de iRacing explicando algunos de los aspectos de la nueva pista dinámica y anticipa que estos cambios se han realizado tanto para conseguir un modelo más fiable y realista como para soportar la futura implementación de la lluvia en el simulador. A continuación la explicación completa de lo que se ha hecho durante estos últimos meses.
La implementación inicial del modelo de pista dinámica incluyó el mantenimiento de la temperatura de la superficie del servidor en todo el circuito y el envío de esta información a los clientes. La temperatura de un punto a otro variaría según cosas como el albedo de la superficie, la orientación de la superficie con respecto al sol, la intensidad de la radiación solar en función del ángulo de elevación solar, las sombras, las nubes y, por último, la influencia de los coches. Las áreas de inactividad en la sombra serían frías, las áreas bajo el sol serían cálidas, y en cualquier lugar donde los automóviles estuvieran descargando calor de los motores y las llantas se calentarían más. Esto nos dio un modelo que respondería activamente a muchos de los factores de la vida real con los que uno se encontraría, y proporcionaría una serie de condiciones con las que tratar como ingeniero de carreras y/o piloto.
Cuando la pista dinámica fue lanzada por primera vez, el tiempo en el sim era bastante estático: la temperatura del aire y el viento podrían cambiar un poco si los ajustes lo permitían, pero el sol no se movía y tampoco las nubes. Esto permitía calcular la temperatura de equilibrio de una zona sobre el terreno, ya que era simplemente esa temperatura la que creaba un equilibrio perfecto entre la energía solar que se añadía y la energía que se perdía por conducción y convección. Como se conocía el tiempo y el cielo estaba estático, si nadie conducía por la pista, las temperaturas se mantendrían esencialmente inalteradas, salvo algunos pequeños cambios que corresponderían aproximadamente a los cambios en la temperatura del aire ambiente.
Sin embargo, una vez que el sol y las nubes comenzaron a moverse, una de las mayores deficiencias de este modelo se hizo evidente: que el servidor sólo mantenía un registro de la temperatura en la superficie superior. Como resultado, cuando el sol se pone o si aparece una nube, la temperatura de la pista se enfría rápidamente al desaparecer la energía solar entrante. Se introdujo la fluctuación en la tasa de pérdida de calor, en función de la época del año y de la hora del día, para tratar de explicar lo que ocurriría bajo la superficie. Sin embargo, era una estimación aproximada de lo que realmente estaba sucediendo, y la variación general en la tasa de enfriamiento se mantuvo relativamente pequeña para evitar comportamientos extraños.
La nueva implementación de la vía dinámica aborda este problema manteniendo la temperatura en múltiples capas bajo el suelo, lo que significa que la temperatura de la superficie se comportará de manera más realista. Con el nuevo modelo, el calor que se almacena en las capas inferiores a partir de las horas de luz solar volverá a subir y calentará la superficie. Del mismo modo, el calor acumulado por los coches durará más si se han dado muchas vueltas en lugar de sólo un puñado. El resultado final en comparación con el modelo original es que las temperaturas suelen ser más frescas en la mañana y en las primeras horas de la tarde, pero más cálidas al final de la tarde. Pero en general, el enfoque multicapa estabilizará la temperatura en la superficie hasta cierto punto, en el sentido de que cambiará más lentamente en la mayoría de las circunstancias.
Dicho de otra manera, las capas permiten un registro realista de la historia que el viejo modelo simplemente no podía reflejar. Piensa especialmente en un día caluroso que tiene un toque de monzón tardío que es sólo una breve y suave lluvia: en el modelo antiguo, la temperatura de la pista habría caído en picado y se habría mantenido fría, incluso después de que se hubiera agotado el agua. Con el nuevo modelo, el calor almacenado en las capas inferiores de antemano puede regresar lentamente a la superficie y permitirle recuperar parte de la temperatura perdida, incluso si el cielo permanece nublado. De hecho, fue trabajando en este tipo de escenarios lo que motivó la actualización del modelo de pista dinámico.
Uno de los problemas que hay que resolver en este enfoque es la inicialización de la temperatura en las distintas capas. Si las capas se colocan incorrectamente, la temperatura en la superficie se desplazará y fluctuará de manera poco realista hasta que las cosas finalmente se asienten a las temperaturas correctas. Para manejar esto, el servidor crea un número de muestras para cada tipo de material encontrado en la pista, y usa una fórmula empírica para estimar la temperatura en cada capa que toma en cuenta la época del año, la conductividad térmica del material, y la profundidad de cada punto de la muestra donde la temperatura está siendo rastreada. Luego va un paso más allá y simula el clima durante unos días antes de que comience el evento, actualizando el perfil de temperatura de cada muestra. Esto asegura que las capas estarán a las temperaturas adecuadas dadas las condiciones y se comportarán correctamente una vez iniciada la primera sesión.
Luego continúa avanzando en el tiempo y almacenando periódicamente puntos de datos adicionales, de modo que cualquier sesión adicional que se inicie después de un retraso también comenzará con temperaturas adecuadas a todas las profundidades. Si un evento tiene una práctica de dos horas programada en la mañana, clasificando esa tarde y una carrera al día siguiente, el modelo de temperatura lo manejará porque ya ha corrido el tiempo y modelado los cambios. Cuando se inicia una sesión y una parte del terreno necesita conocer su conjunto inicial de temperaturas, encuentra los datos para su tipo de material y la hora actual, y utiliza su orientación sobre el terreno para elegir e interpolar entre unas pocas muestras guardadas.
Esto ayuda a resolver una segunda deficiencia del modelo original que se hizo evidente con el cielo en movimiento: al comienzo de una sesión, si había transcurrido bastante tiempo desde el final de la anterior, el servidor simplemente miraba la cantidad de energía solar que entraba en ese momento para calcular la temperatura inicial. Si el sol estaba detrás de una nube, no intentó adivinar cuánto tiempo o con qué frecuencia había estado detrás de la nube, ni tampoco simuló las condiciones previas a la sesión. Como tal, en este caso, la pista suele empezar a enfriarse de forma poco realista, como si la nube estuviera allí todo el día. En el nuevo modelo, si el sol estaba fuera la mayor parte del tiempo antes de ese momento, eso será recogido y la pista seguirá estando caliente pero enfriándose.
El nuevo modelo también presenta una interacción mucho mejor entre el agua y la temperatura, ya que la evaporación y la remoción de calor de ese proceso se calcula con mayor precisión que antes. Una pista de tierra a la sombra constante, tal vez digamos en Oklahoma, típicamente tendrá una temperatura de pista por debajo de la del aire circundante debido a la pérdida de calor debido a la evaporación. Por supuesto, la tasa de evaporación varía dependiendo de la temperatura de la superficie y del aire, de la humedad, del viento y de la disponibilidad de agua «libre» en la superficie. En un día frío, húmedo y sin viento, es de esperar que la temperatura de la pista esté cerca de la temperatura del aire, mientras que en un día caluroso, seco y ventoso es de esperar varios grados de diferencia entre el aire y el suelo. La actualización a la pista dinámica proporciona este comportamiento como consecuencia natural del modelo de evaporación mejorado.
Aunque estos cambios en el modelo de pista están inspirados por la anticipación de la lluvia en el simulador, es de esperar que sea claro que la actualización es beneficiosa para todos. Al modelar la transferencia de calor entre la superficie y el suelo subyacente, la reacción de la temperatura de la vía debido a diferentes eventos se ve influenciada por lo que ya ha ocurrido. Como tal, la temperatura de la superficie puede ser relativamente persistente o variable dependiendo de la historia que se almacena esencialmente en las capas inferiores. Finalmente, al ejecutar el avance del tiempo durante la inicialización y registrar los resultados, el servidor está mejor preparado para manejar transiciones de sesión que pueden incluir grandes espacios en el tiempo y comenzar la pista en el estado apropiado.
