🚴‍♂️ Wie berechnen wir den Luftwiderstand bei RaceYourTrack?

(👉 Teil 1 zu den Grundlagen der Chung-Methode findest du hier: Wie berechnen wir den Luftwiderstand bei RaceYourTrack?)

Die sogenannte Chung-Methode, entwickelt Anfang der 2000er Jahre von Robert Chung, ermöglicht es, den aerodynamischen Widerstandsbeiwert (cwA) aus realen Leistungsdaten zu bestimmen – ganz ohne Windkanal oder Labormessung. Eine detaillierte Beschreibung findet sich in seinem Artikel Estimating CdA from Power Data (PDF), lizenziert unter Creative Commons Attribution (CC BY 3.0).

Chungs Ansatz ist ebenso elegant wie praxisnah: Man fährt mehrere Runden auf einer möglichst gleichmäßigen Strecke, misst Leistung und Geschwindigkeit und sucht jene Parameter, die den Energiehaushalt ins Gleichgewicht bringen.

Damit wurde Aerodynamikmessung erstmals für alle mit Powermeter zugänglich – präzise, reproduzierbar und im echten Straßenalltag nutzbar.

💨 Die Idee hinter der Chung-Methode

Chung erkannte, dass seine Methode mehrere große Vorteile bietet:

  1. Windkompensation – Bei Rundenfahrten gleichen sich Gegen- und Rückenwind weitgehend aus.
  2. Robustheit gegenüber Kalibrierfehlern – Absolute Höhenmessungen oder Leistungsdrift wirken kaum, weil vor allem relative Energieänderungen betrachtet werden.
  3. Einfache Umsetzung – Es braucht keinen Windkanal und keine Spezialausrüstung, sondern nur Fahrdaten aus Powermeter, Geschwindigkeit und Höhe.

📡 Aero-Sensoren am Rad – Notio, Aerosensor & Co.

Parallel zur Chung-Methode haben sich in den letzten Jahren spezialisierte Aero-Sensoren entwickelt, die direkt am Rad montiert werden und den Luftwiderstand in Echtzeit bestimmen.

Beispiele dafür sind unter anderem:

  • Notio Aerometer – ein kompakter Aero-Sensor, der vorne am Bike montiert wird. Er misst Luftdruck, Geschwindigkeit und weitere Umgebungsgrößen und kombiniert diese mit Powermeter- und Geschwindigkeitssignalen, um einen Live-CdA zu berechnen.
  • Aerosensor – ein Aerodynamik-System mit strömungsoptimiertem Sondenkopf, das Luftströmung, Druck und Rad-/Leistungsdaten auswertet, um sehr kleine Änderungen im Luftwiderstand sichtbar zu machen. Die Daten können u. a. auf kompatible Bike-Computer gestreamt werden.

Gemeinsam ist diesen Systemen typischerweise:

  • Sie messen Luftgeschwindigkeit und Umgebungsbedingungen (Druck, Temperatur, ggf. Höhe).
  • Sie kombinieren diese Daten mit den Werten des Powermeters und der Radgeschwindigkeit.
  • Sie berechnen daraus einen Live-CdA und weitere Kennzahlen, die auf dem Radcomputer angezeigt oder in Apps ausgewertet werden.

Ziel ist es, Fahrer:innen direkt während der Fahrt zu zeigen, wie sich Position, Equipment oder Wind auf den Luftwiderstand auswirken – die Straße wird zum persönlichen Windkanal.

🚧 Wo die Praxis schwierig wird

So faszinierend diese Systeme sind, der Einsatz im Alltag ist anspruchsvoll:

  • Der Sensor sitzt sehr nah an Rad und Fahrer, wo die Strömung durch Rahmen, Lenker und Beine bereits stark verwirbelt ist.
  • Kleinste Änderungen in der Körperhaltung (Schultern, Kopf, Hände, Finger) verändern den effektiven cwA – schon wenige Millimeter können messbar sein.
  • Für eine saubere Trennung von Luft- und Rollwiderstand müssen Rollwiderstand (Crr), Gesamtgewicht, Steigung und Wind möglichst gut bekannt und stabil sein.
  • Böiger Wind, Bremsmanöver oder Verkehr können einen Testlauf deutlich stören.

Kurz gesagt: Aero-Sensoren sind ein mächtiges Werkzeug, erfordern aber eine sehr saubere Testmethodik und Erfahrung, damit die Ergebnisse wirklich belastbar sind.

RaceYourTrack setzt deshalb auf einen anderen Ansatz: Wir nutzen die Stärke der Chung-Methode in der Post-Ride-Analyse und kombinieren sie mit einem physikalisch vollständigen Simulationsmodell.

🌍 Unsere Implementierung für reale Strecken

In der Praxis fährt man selten auf einer perfekt ebenen, geschlossenen Strecke. Deshalb nutzt RaceYourTrack eine erweiterte Implementierung der Chung-Methode, die reale Höhenprofile direkt berücksichtigt.

Wir vergleichen dabei die simulierte Höhe mit der tatsächlich gemessenen und optimieren jene Parameter, die zu minimalen Abweichungen führen. So lässt sich der aerodynamische Widerstand (cwA) auch auf realen GPX-Tracks zuverlässig bestimmen.

Sobald in einer Simulation Leistungsdaten vorhanden sind – durch ein eigenes Powermeter – berechnet unser System die relevanten Werte automatisch im Hintergrund. Die cwA- und Rollwiderstandsparameter werden so ohne manuelle Eingabe ermittelt und direkt in die physikalische Modellierung integriert.

🧩 Merkmale unserer Umsetzung

  • Wind wird direkt durch Auswahl des Wetters in der Simulation berücksichtigt
  • Direkt anwendbar auf reale GPX-Daten – inklusive Höhenänderung, Anstiegen und Abfahrten
  • Numerisch stabil, da auf Höhe statt auf Momentanleistung optimiert wird
  • Physikalisch konsistent mit vollständiger Energieerhaltung (potentielle, kinetische, Roll- und Luftwiderstandsenergie)
  • Automatisierte Parameteroptimierung direkt in unsere Simulation integriert
  • Automatische Berechnung, sobald Leistungsdaten vorhanden sind (Powermeter)
  • Keine zusätzliche Hardware nötig – ein Powermeter und ein normaler GPS-Track genügen

🏁 Fazit

  • Die Chung-Methode liefert ein robustes, windunabhängiges Verfahren zur Bestimmung des cwA aus realen Fahrdaten.
  • Aero-Sensoren wie Notio oder Aerosensor ermöglichen Live-CdA-Messungen auf der Straße, sind aber messtechnisch anspruchsvoll und erfordern sehr saubere Testbedingungen.
  • RaceYourTrack nutzt eine erweiterte Chung-Methode in der Nachanalyse und kombiniert sie mit einem vollständigen physikalischen Simulationsmodell.
  • Sobald Leistungsdaten vorhanden sind, erfolgt die Berechnung von cwA und Rollwiderstand vollautomatisch – ohne zusätzliche Hardware oder manuelle Eingaben.

So wird aus einer cleveren wissenschaftlichen Idee ein alltagstaugliches Werkzeug für moderne Leistungsanalyse – genau dort, wo es zählt: auf deiner Lieblingsrunde.

📚 Quelle

Das Verfahren basiert auf der Arbeit von Robert Chung: Estimating CdA from Power Data (PDF), lizenziert unter Creative Commons Attribution (CC BY 3.0).

Photocredit: Pexels/ Paolo Bici

➡️ Mehr über unsere Simulationsphysik erfährst du auf RaceYourTrack.com