Wie wäre es damit, die Strecke ganz langsam mit mehreren GPS Geräten abzufahren und dann den Mittelwert zu ermittlen? Langsam wegen dem zeitlichen Versatz, Fahrrad, damit der Abstand zum Boden konstant ist. Man könnte das Rad auch schieben. Aus mehreren Fahrten und Geräten die GPS Daten gemittelt sollte doch ein halbwegs brauchbares Höhenprofil ergeben.
Vorschlag: Sich am Platzwart vorbei mogeln und auf einer 400m-Bahn der Leichtathleten fahren. Heimlich wie ein Hirsch die Dämmerung zur Deckung nutzend.
Ich weiß, das ist gefährlich, denn jeder Platzwart wird Dich langsam durch ein feines Sieb streichen und zu Klößen verarbeiten, wenn Du erwischt wirst. Aber angesichts der Schwierigkeit mit der Topografie wäre es vielleicht eine Überlegung wert. Am besten zu mehreren, damit man in verschiedene Richtungen flüchten kann.
Nachteil: Das GPS mag vermutlich die Kurven nicht.
Moin!
Da ich öfters auf einer 400m-Laufbahn fahren darf, zumindest mein Garmin 935 hat massive Probleme in der Kurve ..
Ziemlich reproduzierbar, aber in einer Kurve/Ecke immer deutlich weg ...
Eine Outdoor-Bahn wäre wirklich perfekt. Dort müssten nur noch die G-Kräfte in den Kurven berechnet werden. Da der Kurvenradius und die Geschwindigkeit bekannt sind, lassen sich Neigung des Rades und G-Kräfte ausreichend gut berechnen.
70 Km von meinem Wohnort entfernt gibt es sogar so eine Bahn. Leider ist das schon zu weit entfernt, um für spontane Tests nützlich zu sein.
Einfache Mittelwerte aus vielen GPS Messungen verbessern mein Modell leider nicht. Das GPS Signal hat immer Abweichungen in alle drei Dimensionen. Das heißt, dass jede Messung auch mal die Höhe von einem Punkt rechts, links, vor oder hinter meinem gewünschten Messpunkt hat. Die Folge hieraus wäre ein zu flaches Profil. Alle real auftauchenden Hügel werden künstlich flach-geklopft.
Damit die Mitleser mal ein Gefühl für die Daten und die Korrekturen bekommen, hänge ich ein paar Bilder ran. Alle Daten sind auf derselben Teststrecke gewonnen worden. Der Captain und ich hatten jeweils ca. 30 Fahrten auf der Teststrecke absolviert.
Im ersten Bild sieht man die barometrische Höhe für 30 Fahrten. Die X-Achse ist für das Sensor-Lag des Steigungssensors korrigiert. Bei der barometrischen Höhe kann man sich aber alle Korrekturen sparen, da das Signal extrem verrauscht ist. Der Messfehler ist im Bereich der tatsächlichen Höhenänderungen.
Im zweiten Bild sieht man die Höhe, wie ich sie aus dem Steigungssensor des AP zurückgerechnet habe. Diese Ergebnisse sehen schon deutlich besser aus. Hier lohnt sich die Korrektur für das Sensor-Lag schon, man sieht aber immernoch viel zu große Unterschiede zwischen den einzelnen Testfahrten.
Im dritten Bild sieht man die modellierte Höhe, wie sie jeweils aus den Testfahrten vom Captain und von mir errechnet wurde. Der Auswertungscode ist jeweils identisch. Wären die Messungen genau, dann müssten beide Kurven identisch sein. Man sollte noch im Hinterkopf behalten, dass auf der X-Achse Kilometer aufgetragen sind, während auf der Y-Achse Meter stehen. Wir sehen hier also eine recht flache Strecke. Aber schon der Unterschied vom Höhenprofil des Captains und meinem Höhenprofil machen ca. 10 Watt (bei 40 Kmh) in eine Richtung aus.
Sobald ich für eine Teststrecke ein Höhenprofil habe, das ich glaube, werde ich wieder damit anfangen, verschiedene Yaw-Winkel zu interpretieren. Bis dahin könnten alle CdA-Unterscheide bei verschiedenen Yaw-Winkel auch Arfefakte einer falschen Höhenkarte sein.
Mittlerweile habe ich eine gute Lösung für die Höhenkarte gefunden.
Das Land Brandenburg stellt kostenlos ein 3D Geländemodell zur Verfügung (https://geobasis-bb.de/lgb/de/geodat...elaendemodell). Die Daten stammen aus hochgenauen Laser-Scans. In der feinsten Auflösung lässt sich ein Punktraster mit einer Seitenlänge von einem Meter herunterladen. Als vertikale Auflösung wird für das Flachland eine Genauigkeit von 2-3 cm angegeben.
Die Teststrecke auf der der Captain und ich unterwegs waren, fällt in zwei unterschiedliche Downloadraster, die jeweils aus etwas über 4 Mio. X, Y und Z Koordinaten bestehen. Ich habe aus dem Kartenausschnitt, auf dem wir unsere Testfahrten durchgeführt hatten ein Bild gemacht, bei dem ich die Höhe in Falschfarben kodiert habe. Alle Höhen > 42 Meter habe ich abgeschnitten, damit die anderen relativen Unterschiede deutlicher werden. Man kann sehr schön die Straße erkennen, auf der wir gefahren sind (von links oben nach rechts unten).
Mit diesen Höheninformationen konnte ich eine Referenzhöhe für unsere Teststrecke bestimmen. In der angefügten Grafik sieht man die Höhendaten, die ich aus den AeroPod Daten vom Captain und von mir bestimmt habe. Zusätzlich sieht man die Höhendaten aus der Lasermessung. Im Prinzip sind die Rekonstruktionen aus den AeroPod-Daten gar nicht mal so schlecht aber die CdA Modellierungen müssten noch genauer werden, wenn die Laser-Messungen als Basis verwendet werden.
In den nächsten Wochen werde ich meine Auswertungen an diese Höhenkarten anpassen.
Die neue Höhenkarte wurde jetzt in die Auswertung integriert. Bei der Gelegenheit habe ich die Auswertung komplett überarbeitet und die Auswertungslogik komplett umgekrempelt. Aktuell nutze ich verstärkt Simulationen und weniger klassische Statistik. Leider führt das auch dazu, dass ich an einzelne Messungen keine Fehlerbalken ankleben kann. Die einzelnen Zeitpunkte einer Messfahrt sind in der Analyse nicht mehr unkorreliert. Damit ist eine zentrale Bedingung für viele Streuungsmaße verletzt.
Grundsätzlich glaube ich mittlerweile die Ergebnisse meiner CdA Berechnungen. Allerdings finden sich jetzt Muster, die ich nicht ohne weitere Annahmen erklären kann. Vielleicht kann ja das gesammelte Wissen von t-s dabei helfen, Gründe für die beobachteten Muster zu finden.
Die hier gezeigten Daten stammen von einem Test von Anfang Februar, bei dem der Captain und ich ein paar Setups getestet haben. Der Captain ist auf einem RR gefahren und ich war auf einem TT unterwegs. Wir hatten jeweils einen eigenen AeroPod am Rad. Pro Setup haben wir vier bis acht Testfahrten durchgeführt. Dabei war es sehr windig. In den angefügten Grafiken sind alle Fahrten gegen den wind mit ungraden Zahlen markiert, während Fahrten bei Rückenwind mit graden Zahlen markiert sind.
Beim Captain findet sich das Muster, dass bei Gegenwind tiefere CdA Werte berechnet werden. Dabei ist der CdA Unterschied von Rücken- und Gegenwind bei den ersten vier Fahrten besonders ausgeprägt. Bei mir findet sich das gegenteilige Muster. Bei Gegenwind habe ich einen hohen CdA Wert und bei Rückenwind ist er tiefer.
Der Captain ist eher mit konstanter Geschwindigkeit gefahren. Das heißt, dass er bei Gegenwind mehr Watt getreten hat als bei Rückenwind. Ich bin dagegen mit gleichmäßiger Wattzahl gefahren. Bei Gegenwind war ich langsamer als bei Rückenwind.
Wenn man davon ausgeht, dass die Berechnungen richtig sind, was für Erklärungen könnte es dann für die Daten geben?
- systematischer Fehler beim PM? In verschiedenen Lastbereichen wird ein anders falsches Ergebnis angezeigt?
- tatsächlich andere CdA Werte bei verschiedenen Bedingungen? Je nach (Wind)geschwindigkeit reißt die Strömung anders ab, was zu veränderten CdA Werten führt?
- andere Körperhaltungen bei verschiedenen Windrichtungen? Der Captain macht sich bei Gegenwind vielleicht kleiner, während ich meine Position bei Rückenwind besser halten kann?
- andere Erklärungen?
Geändert von hein (03.05.2020 um 17:54 Uhr).
Grund: Text vergessen
Hier sind zwei quick & dirty Plots von zwei Testfahrten, die ich heute durchgeführt hatte. Sie zeigen schön, wie gut meine Auswertungen funktionieren und auch wie nervig Verkehr sein kann.
Schwarze Kringel zeigen immer gemessene Geschwindigkeitswerte, wie sie vom Geschwindigkeitssensor (Garmin Speed Sensor2) mitgeschrieben wurden. Rote Kringel zeigen aus meiner Simulation errechnete Geschwindigkeiten.
Auf der X-Achse sind Sekunden abgebildet. Jede echte oder Simulierte Sekunde wurde ein Kringel gemalt.
Wenn Messung und Simulation zusammenpassen, dann gehe ich davon aus, dass die Simulation alle relevanten Parameter berücksichtigt. Wenn Messung und Simulation auseinanderlaufen, dann gehe ich davon aus, dass die Simulation mindestens einen relevanten Faktor nicht berücksichtigt.
Es darf geraten werden, bei welcher Testfahrt mehr Autos an mir vorbeigezogen sind...
Mittlerweile bin ich so weit, dass ich meinen Aero Auswertungen glaube. Ich habe hierfür Daten aus verschiedenen Quellen integriert (Wetter-Messstationen, Laser-Scans der Umgebung, Geschwindigkeitssensor, Powermeter, Windgeschwindigkeit aus dem AeroPod) und für mir bekannte Messfehler korrigiert. Jeder Sensor hat irgendwo eine Schwachstelle...
Im angefügten Bild sieht man die gemessene und die simulierte Geschwindigkeit einer Testfahrt. Wenn die simulierten Daten sekundengenau so gut zu den gemessenen Daten passen, gehe ich davon aus, dass meine Simulation alle relavanten Parameter erfasst hat. Es spielt auch keine Rolle, wie schnell ich fahre. Daten und Simulation passen immer zusammen. Die Simulation ist sogar so gut geworden, dass Sprünge in der gemessenen Geschwindigkeit sichtbar werden. Sie bewegt sich im Rahmen der Messgenauigkeit des Tachos.
Mit dieser aktualisierten Simulation habe ich alte Testfahrten neu ausgewertet und kann jetzt ein Muster bestätigen, dass schon vorher diskutiert wurde.
Der CdA Wert ist bei mir immer windabhängig. Gegen den Wind habe ich auf dem TT immer einen höheren CdA Wert als mit dem Wind.
Ich vermute, dass es hier irgendeine Interaktion mit Turbulenzen gibt. Im Windkanal finden sich zwar auch geschwindigkeitsabhängige CdA Werte, aber dort kann die Aerodynamik bei hohen Windgeschwindigkeiten auch besser werden. Bei mir wird die Aerodynamik bei Gegenwind grundsätzlich schlechter.
Wenn meine Vermutung stimmen sollte, dann erklärt das auch die hohe Variabilität von Aero-Tests, die mit weniger Aufwand durchgeführt werden. Sollte jede Windböe den realen CdA Wert verändern, dann kann bei zwei Messfahrten, mit identischer Sitzposition und unterschiedlich vielen Windböen nicht der gleiche CdA Wert herauskommen.
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