Forskare vid Luleå tekniska universitet har tagit hjälp av AI för att få bästa tänkbara glid på längdskidor. Med hjälp av metoden kan elitåkarnas skidor testas och anpassas efter väder.
Inom skidåkning har friktion stor betydelse. På elitnivå kan en mycket liten minskning av motståndet mellan skidan och snön påverka tävlingsresultaten avsevärt.
När längdskidor ska väljas ut och prepareras för att minimera friktionen krävs noggrann kontroll av en rad detaljer, till exempel skidans spann, material, slipstruktur och vallningsmetoder. Valen måste anpassas till rådande snö- och väderförhållanden för att säkerställa optimal prestanda.
Bättre glid med hjälp av AI
För att bättre förstå friktionen mellan skidor och snö har forskare vid Luleå tekniska universitet utvecklat en flerskalig AI-baserad modelleringsmetod. Den bygger på att skidans makro- och mikroskopiska egenskaper kopplas ihop.
– Att kombinera rätt skida, struktur och vallningsmetod efter olika väderförhållanden är avgörande för elitskidåkares framgång. Vi har utvecklat en metod som kan beräkna bästa glidet för elitåkare och ge snabba skidor. Samarbetet med att implementera metoderna på landslagsnivå pågår redan, säger forskaren Kalle Kalliorinne, som skrivit en avhandling inom ämnet maskinelement med inriktning mot idrottsteknologi.
Friktion i olika temperaturer
Fälttester i skidspåren visar att beräkningsmetoden fungerar i praktiken. Med hjälp av metoden har forskarna lyckats bestämma och minimera friktionen vid vissa typiska väderförhållanden. De snötemperaturer som undersökts är 3, 9 och 13 minusgrader i pistade spår och utan nederbörd.
Så gjorde forskarna
På makroskalan har forskarna mätt hela skidans geometri med varierande belastning och skapat AI som genererar data till en beräkningsmodell som används för att studera kontakten mellan skidan och snön.
Med hjälp av beräkningsmodellen kan skidans mekaniska egenskaper karakteriseras avseende hur den fördelar ut åkarens tyngd över den främre och bakre glidzonen. I mikroskalemodellen analyseras skidans slipstruktur i kontakt med snökorn som är flera gånger styvare än den mer porösa snön som används i makroskalemodellen.
I mikroskaleberäkningarna får forskarna fram den verkliga kontaktarean och medelavståndet mellan skidans belag och snöytan som används för att karaktärisera skidbelagets slipstruktur.
Resultaten av forskarnas beräkningar är avgörande för utvecklingen av en fullskalig skidtribometer, en typ av kälke med riktiga skidor som medar. Den kan lastas på olika sätt för att efterlikna de förhållanden som åkarna utsätter sina skidor för i spåret.
Med hjälp av skidtribometern kan modellen kalibreras för att uppskatta friktionen och därmed se hur bra skidan glider.
– Våra forskningsresultat hjälper att välja optimala kombinationer av typ av skida och slipstruktur som ger bästa glidet på tävlingsskidor för olika snö- och väderleksförhållanden. Resultaten används redan nu i utvecklingen av nya skidslipar tillsammans med Sveriges Olympiska kommitté, säger Kalle Kalliorinne.
Avhandling:
On the Multi-Scale Nature of Ski-Snow Friction, Field Testing, Characterisation and Modelling of Cross-Country Ski Performance, Luleå tekniska universitet.
