Wie berechnen wir den Luftwiderstand bei RaceYourTrack?
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đŽââïž 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 â 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 war ebenso elegant wie praxisnah: Man fĂ€hrt mehrere Runden auf einer möglichst gleichmĂ€Ăigen Strecke, misst Leistung und Geschwindigkeit und sucht jene Parameter, die den Energiehaushalt ins Gleichgewicht bringen.
đš Die Idee hinter der Chung-Methode
Chung erkannte, dass seine Methode mehrere groĂe Vorteile bietet:
- Windkompensation â Bei Rundenfahrten gleichen sich Gegen- und RĂŒckenwind weitgehend aus.
- Kalibrierungsfreiheit â Absolute Höhenmessungen oder Leistungsdrift wirken kaum, weil nur relative EnergieĂ€nderungen betrachtet werden.
- Einfache Umsetzung â Es braucht keinen Windkanal und keine SpezialausrĂŒstung, sondern nur reale Fahrdaten aus Powermeter und Tacho.
Damit wurde Aerodynamikmessung erstmals fĂŒr jeden zugĂ€nglich â prĂ€zise, reproduzierbar und praxisnah.
đ Unsere Implementierung fĂŒr reale Strecken
In der Praxis fĂ€hrt man selten auf einer perfekt ebenen, geschlossenen Strecke. Deshalb nutzt RaceYourTrack eine erweiterte Implementierung der Chung-Methode, die reale Höhenprofile direkt berĂŒcksichtigt.
Wir vergleichen dabei die simulierte Höhe mit der tatsĂ€chlich gemessenen und optimieren jene Parameter, die zu minimalen Abweichungen fĂŒhren. So lĂ€sst sich der aerodynamische Widerstand (cwA) auch auf realen GPX-Tracks zuverlĂ€ssig bestimmen.
Sobald in einer Simulation Leistungsdaten vorhanden sind â durch ein eigenes Powermeter â 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.
đ§© Merkmale unserer Umsetzung
- Wind wird direkt durch Auswahl des Wetters berĂŒcksichtigt.
- Direkt anwendbar auf reale GPX-Daten â inklusive HöhenĂ€nderung
- Numerisch stabil, da auf Höhe statt auf Momentanleistung optimiert wird
- Physikalisch konsistent mit vollstÀndiger Energieerhaltung
- Automatisierte Parameteroptimierung direkt in unsere Simulation integriert
- Automatische Berechnung, sobald Leistungsdaten vorhanden sind (Powermeter)
đ§ FĂŒr alle, die in Formeln denken
Diese Formeln zeigen den physikalischen Ansatz hinter unserer Berechnung. Die Energiebilanz der erweiterten Chung-Methode lÀsst sich wie folgt beschreiben:
$$\Delta E_{\text{pot}} = m g \Delta h = 0$$
$$P_{\text{mech}} = P_{\text{roll}} + P_{\text{aero}} + P_{\text{acc}}$$
FĂŒr reale Strecken mit HöhenĂ€nderung gilt:
$$P_{\text{mech}} = m g \dot{h} + C_r m g v + \tfrac{1}{2} \rho c_w A v^3 + m v \dot{v}$$
$$\dot{h}_i = \frac{P_i - C_r m g v_i - \tfrac{1}{2} \rho c_w A v_i^3 - m v_i \dot{v}_i}{m g}$$
$$h_{\text{sim}}(t) = \int \dot{h}_i \,dt + h_0$$
Das optimale Parameterpaar $(c_wA, C_r)$ ergibt sich aus der minimalen Abweichung zwischen gemessener und modellierter Höhe:
$$\text{RMSE}(c_wA) = \sqrt{\tfrac{1}{N}\sum_i (h_{\text{sim},i} - h_{\text{real},i})^2}$$
đ Fazit
- Die Chung-Methode liefert ein robustes, windunabhÀngiges Verfahren zur Bestimmung des cwA aus realen Fahrdaten.
- RaceYourTrack nutzt diese Methode in erweiterter Form fĂŒr echte Strecken mit Steigungen und GefĂ€llen.
- Durch den Vergleich von simulierter und realer Höhe entsteht eine prÀzise, nachvollziehbare Analyse des aerodynamischen Widerstands.
- Sobald Leistungsdaten vorhanden sind, erfolgt die Berechnung vollautomatisch â ohne manuelle Eingaben.
So wird aus einer cleveren Idee ein praktisches Werkzeug fĂŒr moderne Leistungsanalyse â genau dort, wo sie zĂ€hlt: auf der StraĂe.
đ 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
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