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Rimac C_Two: Abschliessende Aerodynamische Tests

Finale Aerodynamik-Tests des Rimc C_Two - Bildnachweis: Rimac

   

Tausende von CFD-Simulationen

In den letzten beiden Jahren hat Rimac drei verschiedene Generationen von C_Two-Prototypen einer Reihe von Windkanaltests unterzogen. Das Ziel ist jeweils sicherzustellen, dass die Aerodynamik des Flaggschiffs das Optimum an Leistung, Reichweite und Effizienz im Umgang mit Windeinflüssen bietet.

Das Ingenieurteam führte Tausende von CFD-Simulationen für den C_Two durch. Jedes Simulationsmodell besteht aus über 120 Millionen Elementen, mit bis zu 180 Millionen für die detaillierten Wärmeübertragungsmodelle. Bei Echtzeittests ist es entscheidend, die erwarteten Ergebnisse zu validieren. Die Echtzeittests werden in einer kontrollierten Windkanal-Testumgebung und auf der Rennstrecke durchgeführt.

Während der Tests versuchen die Ingenieure, das Auto in Bezug auf drei grundlegende Aspekte zu bewerten: Effizienz des Autos, Kühlleistung und aktive aerodynamische Systeme. All diese Aspekte sind für ein Elektroauto noch wichtiger als für ein traditionelles Auto mit Verbrennungsmotor. Bei Langstreckenfahrten beispielsweise sind die Anforderungen an die Kühlung naturgemäß geringer, als wenn der C_Two auf der Rennstrecke unterwegs ist. Gleichzeitig ist es wichtig, dass die Reichweite der Batterien optimal ist und das Auto seine immense Leistung und sein Drehmoment voll ausschöpfen kann.

Die Aerodynamik des Fahrzeugs spielt in dieser Hinsicht eine Schlüsselrolle. Der C_Two wurde sorgfältig entworfen und konstruiert, um dieses Element fest im Blick zu behalten. Der C_Two hat vier spezifische aktive aerodynamische Teile. Vom aktiven Frontsplitter über intelligente Unterboden-Luftklappen bis hin zum anpassungsfähigen Luftbremsflügel zeigt der C_Two, dass er von Leistung geprägt ist.

Die Tests sind alle schon sehr gut verlaufen, was die Korrelation mit den Simulationen angeht. Vom ersten C_Two-Konzept bis zum Validierungsprototyp konnte die aerodynamische Effizienz durch kontinuierliche Optimierung um 34% verbessert werden.

 

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