Megaride vince il premio come “Tire Technology of the year” agli awards di Hannover

La startup napoletana impegnata nell’automotive è stata dichiarata miglior fornitore internazionale di tecnologie ed innovazione per lo sviluppo di pneumatici del 2017. È successo ad Hannover, al Tire Technology International 2018, una delle più importanti manifestazioni del settore automobilistico a livello mondiale. «Per i prodotti software nel campo della modellazione fisica dei pneumatici, simulazioni dei veicoli in tempo reale e mobilità intelligente», recita la motivazione del premio che ha portato la startup ad essere riconosciuta a livello internazionale.

Due strumenti complementari costituiscono la tecnologia vincente.
ThermoRIDE è un modello termico progettato per prevedere, in tempo reale, la temperatura dei vari strati di pneumatico in base alle tecniche di elaborazione dei dati di telemetria. Il modello è in grado di fornire una distribuzione della temperatura locale, con particolare riferimento agli strati profondi solitamente irraggiungibili dagli strumenti di misura.
AdheRIDE, invece, è un modello di grip che calcola la potenza dissipata in un materiale polimerico indentato dalle asperità della strada, tenendo conto degli effetti adesivi / isteretici, dei fenomeni di usura del battistrada, della rugosità della strada e della relazione grip-temperatura.

I membri della giuria hanno notato l’enorme potenziale riduzione dei tempi e dei costi di sviluppo durante l’utilizzo dei modelli. Henning Olsson, direttore della ricerca e dello sviluppo aziendale di Calspan, commenta: “Con le sue radici nel mondo accademico, MegaRide ha trasformato con successo un nuovo approccio olistico alla modellazione degli pneumatici in un efficace strumento predittivo utilizzato dalle organizzazioni sportive di alto livello. Questa tecnologia mette in luce alcune delle carenze riscontrate in altri approcci di modellazione di pneumatici comunemente usati e definisce la direzione per la modellazione di pneumatici ad alte prestazioni per gli anni a venire. L’uso intelligente di apparecchiature di test non tradizionali e l’elaborazione dei dati consente di utilizzare questo modello in grado di real-time nonostante la sua complessità”.