今回はグリーンパークスピードウエイで開催されるJGT Tourに参加するOya-GさんとSmartLoggerのテストを行ってきました。
JGTの耐久レースは様々なバッテリーとモータの組み合わせを選ぶことができ、各チームの選択が分かれる非常に面白い耐久レースです。
残念ながらIRCCと日程が重なってしまったため、今回は参加できないのですがOya-Gさんがロガーを積んでテスト走行をしてくれることになりました。
当日のコースはこんな感じ。
数日前にパイロンが追加され、コース前半のイメージが少し変わっています。
車両のスペックは固定してドライバーの練習をメインにテストを行いました。
耐久レースなのでラップタイムも重要ですが、どれぐらい燃費が良く走れるかも耐久レースの大切場ポイントです。
今回はGya-Gさんとチームのドライバーに協力していただきました。
ロガーを装着してインストレーションラップを行いますが、ラップデータが上手く拾えない模様。ピットでは問題なくラップデータを受信できているので、ハードの問題ではなくセンサーの取り付けの方法が問題のようです。
ここで赤外線ラップセンサーの取り扱いポイントです。
Smart Loggerに限らず赤外線タイプの計測システムに共通する特性になります。
室内コースでは問題が発生することはないのですが、屋外コースの場合は太陽の位置や傾きなどによって受信できない事があります。
そういう場合の対策は車体にある受光部が太陽の直射日光にあたらなくすることが基本になります。クローズドボディーなので大丈夫と判断しひさしをつけず走行を開始したのですが、そのままの状態ではタイムを拾うことができませんでした。
今回はポリカ版に黒い両面テープを貼ったひさしをつけ対策を行った結果問題なく計測する事ができました。
室内で使用する場合は発信器の出力が強すぎると計測ポイント以外で間違って反応してしまう場合があります。(壁などに反射しで誤検知してしまう場合が多いようです。テレビのリモコンを壁に向けても反応するのと同じ仕組みですね)Smart Loggerの発信器は屋外向けの高出力と室内向けの低出力が切り替えられる仕掛けになっているので安心です。
ラップカウントも正常に行えることになったので、まずはOya-Gさんが走行。
約20分間走行しデータを確認、マズマズのタイムです。
2番目に飯田さんが走行。データを比較するとOya-Gさんが前半の部分で0.5秒ロスしていることが判明。突っ込みすぎで舵角が多すぎる状態。コース中盤以降で取り返しているものの燃費でもかなり飯田さんのほうが良い状態。
ここでボディーのばたつきが気になるとのことでボディーマウントを延長。
つぎに伊藤さんが走行します。ボディーのばたつきも改善されベストはなかなかの好タイム。ただ飯田さんと比べるとタイムのばらつきが多い様子。
ここで様子を見ていた木崎オーナーが飛び入り参加!さすがの走りで当日のベストタイムを記録。飯田さんのタイムをわずかに上回ります。耐久レースのもう一つのポイントである燃費は飯田さんが上回っている模様。
最後に今までの結果を基にOya-Gさんが再度走行。コース前半は飯田さんの走りをイメージして無駄の無い走りを見せます。コース後半のダブルヘヤピンも良いイメージになり走行終了となりました。
Smart Logger で見てみよう♪
今回はタイムの差がわずかだったので、燃費について見てみましょう。
横軸が周回数、縦軸が1ラップごとの電気の使用量(mAh)で、おおよそ30mAh/LAPの値になっています。
最も燃費が良いのが飯田さんで25〜30mAh、最も燃費が悪かったのは伊藤さんで30〜35mAh使用しています。ベストラップを記録した木崎オーナーは30〜33mAh
Oya-Gさんは一回目28〜32mAh程度消費していましたが、走りのイメージを変えた2回目は25〜30mAhに改善しています。ラップタイムはそのままで1割近く燃費を改善できたことになります。
耐久レースのポイントとなる燃費でも大きな効果を発揮するSmart Logger ご注文お待ちしております!
Smart Logger新機能 区間タイム計測機能!
実車レースでおなじみの区間タイムにSmart Loggerが対応しました。
ビーコンを複数設置することで5つまでの区間タイムに対応します。
区間ベストを繋いだ仮想ベストタイムも計算してくれます。
この例だとベストラップは17.02ですが、区間1のベストが6.63、区間2のベストが10.12なので仮想ベストは16.75となります。
仮想ベストは現実に出る可能性の高いタイム。練習の目標にぴったりですね!
テストに協力頂きましてありがとうございました。
返信削除燃費データはもとより、スロットル、ステアリングワークの比較が出来て非常に秀逸ですね。
個人のデータのみですと何処を改善すれば良いか見出すのが難しいかもしれませんが、エキスパートドライバーに操縦して貰い比較すると一目瞭然。
今後の発展に期待してます。