TU Delft en KPMG ondersteunen Team Sunweb in ploegentijdrit Tour de France

De TU Delft en KPMG ondersteunen Team Sunweb met de ploegentijdrit in de Tour de France. Met het meetsysteem Ring of Fire heeft de TU Delft de luchtweerstand van een rijtje renners bepaald om daarmee de houding en strategie voor de ploegentijdrit te verbeteren. Daarnaast is gekeken hoe data verzameld kunnen worden tijdens een training en hoe die data direct inzichtelijk bij de trainers en renners zijn te krijgen.

TU Delft en Team Sunweb werken al enkele jaren samen om sportprestaties door wetenschappelijk onderzoek te verbeteren. “Het optimaliseren van de ploegentijdrit is een stuk complexer dan bij de individuele tijdrit omdat de prestatie afhangt van meerdere renners”, zegt Teun van Erp, embedded scientist van Team Sunweb.  Een van de componenten in de puzzel is de precieze luchtweerstand van renners die achter elkaar rijden. Om dit zo goed mogelijk te bepalen, is aan de TU Delft, in samenwerking met NWO, een uniek meetsysteem ontwikkeld: de Ring of Fire.

Zeepbellen
Universitair Docent dr. Andrea Sciacchitano van de universiteit legt uit:  “De Ring of Fire bestaat uit een tunnel met daarin speciale kleine zeepbellen. Door deze bellen te belichten met een laser en met een high speed camera heel snel foto’s te maken, brengen we de exacte luchtstroom om de rijdende renners in beeld.  Dit in tegenstelling tot een normale windtunnel waarbij de fietsers stil staan.” Van Erp: “We hebben metingen gedaan waar we een aantal renners achter elkaar in de ploegentijdrit-houding door de tunnel laten fietsen. Met de informatie kunnen we de houding van de renners verbeteren, kijken naar de helmen van de renners en de optimale volgorde van de renners in de formatie bepalen.”

Real-time data tijdens TTT
Daarnaast hebben TU Delft, KPN en KPMG gekeken naar het verzamelen van data van de renners tijdens de ploegentijdrit. Er zitten sensoren op de fietsen en op de renners die drie zaken meten: hartslag, snelheid en het vermogen dat op de pedalen wordt overgebracht. “De data van deze sensoren wordt nu direct inzichtelijk gemaakt op een dashboard in de auto van de ploegleider”, zegt Paul Adriani van KPMG Digital Advisory. Adriani: “Door de real-time data te integreren in een model dat zo goed mogelijk een ploegentijdrit simuleert, kan de ploegleider de strategie bepalen en beslissen wie er, hoe lang, op kop moet rijden. Op dit moment is het niet toegestaan om deze data live te gebruiken in de wedstrijd zelf. In trainingen kan de renners worden aangeleerd om de strategie tot in detail goed uit te voeren.

Energie volledig gebruiken
Het plan voor een optimale ploegentijdrit is in essentie heel simpel. Het gaat erom dat alle acht renners over de meet komen op het moment dat hun spreekwoordelijke tank exact leeg is. Dat plan is beter uit te voeren met realtime data en kan dan op een ploegentijdrit net het essentiële verschil maken en mogelijk tientallen seconden winst opleveren. Het gaat onder meer om het optimaliseren van de aflossingen. Daar kun je met wiskundige modellering de ideale strategie voor ontwikkelen. Een belangrijke factor voor het voeden van dat model is ook dat je goed meet hoe lang een renner precies op kop rijdt. Want dat is sterk bepalend voor hoe snel zijn figuurlijke batterij leegloopt en het gaat er natuurlijk om dat we al die batterijen optimaal gebruiken.  Ons model meet die tijden op kop op basis van onder meer de gegevens over snelheid en wattage. Hopelijk worden onze voorbereidingen beloond en kunnen we een mooi resultaat neerzetten tijdens de ploegentijdrit in Brussel.”