BoP 专题 （一） | 平衡之道
性能平衡。对于某些人来说，这个看似无辜的短语会令人感到厌恶、愤怒，焦虑或者背叛。作为每天都从事这方面工作的人，我不禁要为这个简单的短语所引起的一些负面情绪至少需要承担部分责任。但是，我是否会因此而负有罪恶感吗？至少我并没有这样的感觉，因此，我正在积极努力改变制造商、车队、车手和车迷们对BoP性能平衡的看法。
要了解我为改变人们对BoP的看法所做的工作，我们首先必须查看与之相关的一些重要介绍。但是在撰写本文时，也已经很清楚地表明，如果想要涵盖所有方面，将花费不止一篇文章，因此，可以期待我们在接下来时间里所推出的一系列文章。不过，在本期文章中，我们将首先解释为什么我可以有资格撰写有关性能平衡的文章。在这里，我们将冒着被嘲笑的风险，并将回答现在的一些赛事是否真的需要BoP的问题（警告：如果您强烈讨厌BoP，那么这个答案或许并不会得到青睐）。根据我们后面的文章，我们将通过一个实际案例来了解BoP的目的，并最终讨论促使性能平衡决策的一些因素。
我第一次接触BoP的世界是在2010年初，当时，我作为Grand-Am系列赛（现为IMSA WeatherTech Sportscar Championship）的GT组别的车队工程师。我们认为，赛车前部需要更多的下压力，因此我们设计了一套新的通风系统，以防止空气积聚在车身前部下方。我们将设计的提议上交给了Grand-Am的相关官员，但这一提议最终被拒绝。我是否讨厌那些人拒绝我的想法？这是当然！但这也是很久以前的事了，现在我和一些做着同样事情的人一起工作。在加入Grand-Am比赛之前，我的经验主要是在单座方程式（Champ Car和IndyCar）以及原型车（ALMS LMP1和P2）。在接触这些赛车之前，我最接近BoP的事情是在2004年左右的Speed World Challenge Series以及其使用的获胜加重机制。
在我参与世界挑战赛和美国大赛车的比赛之间，我曾效力于Newman-Hass Racing一起参与Champ Car（Sebastien Bourdais的工程师），在ALMS中担任De Ferran Motorsports的工程师，并在IndyCar中与Raphael Matos一同工作。2010年，在经济形势糟糕透顶之时，我在IUPUI（印第安纳大学-普渡大学印第安纳波利斯分校）担任汽车工程学教授，同时继续在IndyCar中分别在Dale Coyne Racing（再次担任Alex LIoyd和Bourdais的工程师）和Andretti Autosport（Ryan Hunter-Reay, James Hinchcliffe与Marco Andretti的工程师）。
2014年，我加入了IMSA，在那里，我积极参与开发新的BoP流程制定，确定需要对赛车进行哪些调整，并将分析结果呈现给参与的制造商。我率先涉足BoP的过程，尽管这其中既困难也复杂，但从2016年至2017年，参加IMSA的制造商数量增加了约30%，这是令人高兴的。
平等对待
2017年，我成立自己的公司ORCA Engineering，以开发可以快速、高效地对大量已记录车辆数据进行后处理的软件。该软件称为OPAA（ORCA性能分析应用程序），旨在支持性能平衡的工作。尽管该应用程序适用于性能平衡领域以外的很多领域。ORCA Engineering目前正在与ADAC Nordrhein合作为纽博格林24小时耐力赛和常规的VLN纽博格林耐力系列赛提供BoP方案。此外，ORCA还与SRO Motorsports的美洲系列赛与欧洲系列赛合作。为这两大洲系列赛都利用OPAA来帮助确定每站比赛中之前需要在性能变化之间取得哪些平衡。
幸运的是， 我能够汲取多种赛车经验，无论是作为Champ Car、IndyCar、LMP1、LMP2或者GT3的赛车工程师，还是对DPi、LMP2、GTE、GT3、GT4或者Touring Car赛车进行BoP的分析和建议。我不仅可以利用这种知识来开发新的分析工具，而且可以利用上述工具的输出来帮助客户实现其目标。实际上，这就是让本文变得与众不同的原因——它是由内部人员撰写，所提供的观点基于实际经验，而不是假设的键盘数据。
平衡
赛车运动中，最常被问到的问题，是否真的需要性能平衡。我经常听到或者读到一些评论，这些评论可以归结为：那些认为BoP不必要且人为地相信的赛车运动专家会表示：“应该让参赛者竞相打造拥有自己技术的赛车”，“应该让最好的设计获胜”或者“这是竞速比赛而非慈善”。这些原因将致使赛车复杂化。这将不可避免地导致现代赛车运动中多制造商的比赛出现一个常见的问题：“BoP真的有必要吗？”
对此，我表示肯定，“是的，绝对有必要！”这绝非是因为我们目前需要依赖于BoP的赛车系列赛生计，而是因为我创办了一家刚起步的公司，并且是一项从字面上围绕着BoP的新工作。在任何情况下，任何人都无法围绕着不必要的流程创办一家盈利的公司。
我认为在现代多厂商参与的赛车运动中，绝对需要BoP的原因还是有很多的，其中有许多原因已经在很多文章中有所提及。对我而言，实现性能平衡的最重要原因是保持赛车组别的可持续性，并通过这样的制度来维持赛车系列赛的可持续性。从这种意义上，可持续性意味着一项赛事能够维持一个健康的规模，几家参与的制造商，对团队所有者和制造商均合理的预算以及专门的粉丝群。
当特定的赛车组别拥有合理的赛事规模时，它可以吸引更多的竞争对手参加该系列赛。这样不仅可以让比赛变得更好，而且还可以作为系列赛和车队老板的保险单。当系列赛无法持续进行时，赛事规模往往会缩小，并且导致车队被迫倒闭或者前往其他赛事参加比赛。但是健康的规模意味着一系列的比赛可以承受一些无法控制的因素，而不会感到太多痛苦。
制造商的参与为系列赛建立信誉，同时也是很好的收入来源。这些制造商大概率会花钱宣传他们品牌的参与，增加系列赛的曝光率。一个有许多制造商参与的系列赛还有可能吸引更多的制造商，把它当做一个可持续宣传的平台。制造商的增加可以视为一个系列赛的保险单，因为一两个制造商的退出不会影响该系列赛的生存。你最不希望看到的就是由多个制造商类别变成单一制造商类别。
收支平衡
预算是必须考虑的内容，因为在没有性能平衡的情况下，制造商会花费很多精力让自己获得比竞争对手更大的优势。车队如果不加管控也会做同样的事。所有的车队和制造商都不可避免地投入比对手更多的资金，但性能平衡有望帮助各方降低开支。
一个系列赛发展起来后，它的粉丝会越来越多，没有粉丝的话，任何高水准的——也就是谋求利益的——制造商很快就会逃之夭夭。不营销自己的产品是非常糟糕的策略，成功的公司是不会这么做的。
总之，性能平衡是必要的，因为它可以带来可持续的赛事。可持续让系列赛更好地发展，吸引更多的粉丝，从而提高系列赛的价值。在理解性能平衡的必要性后，我们就能理解它的最终目标：确保所有的制造商和车队相信他们在任何赛事中都保持竞争力。
性能平衡不是说要扼杀创造力，也不是惩罚开得太快的车手，而是创造一个可持续的比赛环境，为所有参赛者提供平等的机会。
案例研究
我们来看一个真实世界的例子，以便我们理解性能平衡的目的。我们先从三家不同制造商生产的三款GT3汽车说起：宝马M6 GT3、法拉利488 GT3、保时捷911 GT3 R。我们先研究这些汽车的量产版本的基本特征，然后推断赛车彼此之间的表现。
在互联网上就能搜索到每辆汽车的基本量产模型的整体尺寸。这些尺寸虽然不是赛车的具体尺寸，但足以让我们论证整体尺寸的影响（见表1）。我们将研究这些尺寸对空气动力学特性以及对中心高度的影响。
我建议将法拉利保持原样；它将作为一个基准，因为我们的思想实验表明，它整体上可能是最好的汽车
空气动力学特性
首先要在空气动力学上指出它们的迎风面积的差异，保时捷的迎风面积最小，法拉利的比保时捷大1.3%，宝马的比保时捷大12.7%。迎风面积的差异会对车辆高速行驶下的阻力产生影响。根据法拉利和保时捷的阻力系数，它们受到的空气动力学阻力更小，而无论宝马的阻力系数如何，它都会因为空气动力学而受到相当大的阻力。
继续说各种车辆的空气动力学特性，平面视图面积（从顶部向下看）会影响车辆底部产生的下压力。从车辆顶部来看，你可以将车辆视为一个大机翼，面积越大，下压力就越大。宝马M6的平面视图面积大约比法拉利488的大4.6%，比保时捷911的大11.4%。我们可以根据这些数字推断出，宝马的下压力最大，其次是法拉利，最后是保时捷。
重心
对于整体尺寸，我们最后要考虑的是车辆的高度。这会影响其重心的高度，从而影响车辆在制动、加速和转弯时的载荷转移特性。通常，车辆的高度越高，其重心也就越高，因为离地高的地方重量分布多。在我们拿来举例的汽车中，法拉利488的高度最低，保时捷911比法拉利高64毫米（5.3%），宝马比法拉利高188.5毫米（15.6%）。宝马较高的重心高度可能导致其在载荷转移时处于不利地位，因为载荷转移越大，轮胎的抓地力越低。
我们这时候已经收集了足够的信息，清楚地表明不管是在什么赛道上，这三辆车的圈速都会有很大的差距。
汽车特性
就宝马而言，它采用前置发动机，重量分布靠前，空气动力学阻力更高，潜在下压力更大，还有在横向和纵向载荷转移中整体抓地力低的缺点。由于其下压力更大，重量分布有利于高速稳定性，因此它在高速弯中应该有良好的表现。同样由于稳定性，它在高加速和制动时也应该有良好的表现。但受其重量分布和横向载荷转移增加的影响，在以机械抓地力为主的低速弯道中，它的表现会很糟糕。由于其空气阻力相对较大，宝马M6在长直道上也会处于明显的劣势。
接下来是法拉利488，它采用中置发动机的设计，几乎均匀的重量分布，空气动力学阻力较低，大小适当的下压力，以及提供载荷转移优势的低重心高度。该车的尺寸特性要优于另外两辆车。重量分布均匀，加上相对较高的下压力以及受到载荷转移的影响最小，让这辆车在所有制动和转弯的情况下都有良好的表现。低空气阻力让该车在直道上行驶得更快，与更高的转弯速度相结合后，让其在有长直路段的赛道上占据巨大优势。
最后是保时捷911，它采用后置发动机的设计，重量分布靠后，空气动力学阻力与法拉利488同样低，但下压力更小，在载荷转移时稍有劣势。重量分布靠后的最大优势体现在出弯上，因为依靠着油门初段的表现，载荷转移会更多转向重量较高的后桥上。如果你看过保时捷在潮湿环境下加速出弯的话，你应该能理解我的意思。较低的空气动力学阻力有助于让汽车在直道上高速行驶，因此反而需要降低功率来实现平衡。根据其空气动力学套件的设置，保时捷整体下压力可能较小，在高速转弯时的速度可能比法拉利和宝马慢。但在低速弯中，保时捷的速度介于法拉利和宝马之间，这一切严格基于横向载荷转移的影响。
既然我们对赛车的表现有了基本的了解，我们怎样才能实现让制造商和车队都相信他们有竞争力这一目标？简单来说，我们要从动力和重量的角度来解决这一问题。
主要有三个因素驱动与性能平衡有关的决策：政治、主观观察和客观分析
兼顾各方
我建议法拉利保持原样，因为它将作为一个基准，而且我们的理论模型实验表明，它在整体上可能是最好的汽车。法拉利在这个平台设计了一款优秀的基准车辆，我们暂时不要干预它。对于保时捷911来说，我建议稍微减轻汽车的基本重量，因为这将帮助它发挥出弯优势，而且有望提高低速转弯的性能。对于宝马M6来说，我建议提高它的基本动力水平，弥补其更高的空气动力学阻力，目标是到达与法拉利和保时捷相匹配的加速率。我还会增加宝马的重量，抵消增加动力所带来的影响，同时还能微调加速率。但这样可能使其在低速转弯时处于劣势，因此重量需要根据不同赛道的布局进行调整。
以上所讨论的发动机的布局和尺寸并不涵盖平衡不同赛车时需要考虑的所有参数。在未来的文章中，我们将更深入地回顾影响性能平衡的车辆参数，同时还要研究赛事官方为了实现对等，如何调整各种车辆的设置。
我们现在有建议了，但它们只是一个出发点。它们是需要被转化为决策的想法。在你只掌握一组汽车的重量和尺寸的情况下，你可以用这些建议来创建一个出发点。一旦你有机会收集到一些汽车的数据，你就可以完善这些建议，从而做出更好的决策。接下来，我们要看看在性能平衡领域做决策的背后都有哪些驱动因素。
决策制定
主要有三个因素驱动与性能平衡有关的决策：政治、主观观察和客观分析。在这三个因素中，我认为任何基于主观观察的决策都是非常糟糕的。
为什么不说政治是最糟糕的？我们先来看看有政治动机的决策，然后再下结论。当政治驱动性能平衡的决策时，这个决策在外界看来往往是荒谬的。其实有很多聪明人，他们虽然不直接参与决策过程，但能弄清楚这样的决策是怎样产生的。决策可能在方向上是正确的，但步子迈太大了。举例来说，一辆在直道上比其他车慢2km/h的GT3赛车不需要增加5%的动力，就可以达到与场上其他赛车同等的水平。方向上错误的决定往往是更荒谬的，比如从理论圈速已经高于场上其他赛车的原型车上再去掉20千克。以上这些例子都不能证明政治在性能平衡上面的合理性，政治实际上在比赛中没有立足之地。但我要指出的是，你至少可以推断出这个决策的来源，这不完全一无所知要好（虽然微不足道）。
在24小时耐力赛后，面对50GB的资料让人兴奋，虽然有点受虐狂的意味，但还是让人不知所措
错误的方向
如果对决策背后的动机有一定了解比一无所知要好，那为什么主观决策比政治驱动的决策更糟糕呢？在主观决策中，你既不知道决策的来源，决策的动机，也不知道决策的方向是否正确。举一个主观决策背后动机的例子，在电视上看比赛的人注意到某知名品牌的赛车被竞争对手的赛车超车了。基于这种观察，超过竞争对手的知名品牌参加下个赛事时，赛车动力要降低1.5%…原因很明显，它能轻易超过其他赛车，说明它的动力太大了。但是先别急，做出这个决策的人是否做出了万全的考虑？如果超车的赛车接近第一段赛程的尾声，但轮胎还能轻松坚持完第二段赛程，油量较低，而被超车的竞争对手换完一套新轮胎并加满油后才出站呢？或者试想这么一种情况，被超的车手是FIA铜级的，而超车的车手是铂金级的厂队车手。在这种情况下，铜级车手在前一个弯道的速度比铂金级车手慢得多，因此铂金级车手能在直道上进行超车。
保持客观
客观决策是目前得出最佳性能平衡结论的最佳方式，但也是最难的方式。这也许就是外界认为性能平衡只与政治有关的原因。客观决策的制定是以数据驱动的，但需要数据做支持。这些数据必须在分析后才会有意义，因为如果你不能或无法对数据进行分析，那么世界上所有的数据都毫无用处。
但是当你拥有世界上所有的数据时，你会遇到一个问题：你很难分析完这些数据。在24小时耐力赛后，面对50GB的资料让人兴奋，虽然有点受虐狂的意味，但还是让人不知所措。不幸的是，50GB的数据中大部分都很烂。无论这些数据来自稍稍受损的策略，速度较慢的车手，还是当一个或多个特别重要的传感器出现故障，分析这些数据的人（们）必须具备将优质数据从普通和烂数据中提炼出来的能力。在你将优质数据从较差数据中提炼出来后，你现在的工作就是标记出你感兴趣的地方，这样你就可以将有限的时间和资源充分分配到优先事项上。顺便说一下，我有提过下周就是下一场比赛，而你昨天就该做出结论吗？
虽然这看似很疯狂，但这其实就是尝试根据车辆的数据记录做客观决策的感觉。根据我个人的经验，我只能说这种体验很糟糕，花费半天时间钻研一辆赛车的加速率与另一辆赛车的加速率，最后只是发现一辆车的加速度计有点偏移。
客观决策的制定是由数据驱动的，虽然很难，但这是做出正确的性能平衡决策的唯一方法。
在结束客观决策的制定这一内容之前，我想指出的是，我们用GT3汽车所做的思想实验是一种客观的练习，不是主观的。这些建议是根据每辆汽车的实际布局和尺寸得出的。我们现在就处于为每辆汽车收集车辆数据的实验阶段，这样我们就能分析数据，从而做出更好的客观决策。
性能平衡至上
客观决策的问题在于它非常复杂，还很耗时。这就是我决定开发之前提到的OPAA软件的原因，让客观决策变得更简单。我的首要目标是加快从原始车辆数据中获得对分析有用的正确数据，从而得到正确的答案。在这方面，这款软件目前后期处理24小时耐力赛的50GB数据需要大约8.5小时。与我的一次个人经历相比，三名工程师总共花费375小时处理数据，才终于知道该提出什么问题，但仍不知道这些问题的答案。
ORCA性能分析应用程序的主要功能之一是能够自动排除异常值和错误数据。这一功能是节约时间的至关重要的手段，因为我之前提到的烂数据被直接排除掉了。这种功能也很重要，因为区分有效数据和无效数据通常很难。通过建立规则来识别异常值，去除异常值的过程就是从主观到客观的过程。
趋势设置
该软件的另一个重要功能是，它能自动生成一份带有详细图表的报告，上面会显示参赛汽车的性能指标趋势。观察趋势相比观察几个或单一数据，你能得出更好的客观结论。
此时此刻，还有几个有关性能平衡的话题需要讨论。在未来的文章中，我将展开讲述客观决策的制定过程，检验使性能平衡困难的参数，讨论一下沙袋战术，研究我们可以更改的车辆参数，以及如何决定哪些参数需要更改。
我在努力改变人们对性能平衡的看法，我希望各位读者对此至少有自己的判断。我不是在寻求大家的同意，只是希望大家不要做主观决策，而是做客观结论。
原文《Racecar Engineering》2019年12月刊
作者：Scott Raymond
译者：Bruno Qi
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