Tour de France 2026: So viel bringen gewachste Ketten

Heute beginnt die ernsthafte Kletterei des letzten Tour-Drittels. Die erste der verbleibenden vier richtigen Bergetappen geht über vier große Anstiege und insgesamt 3800 Höhenmeter.

Da es bereits kurz nach dem Start heftig bergauf geht, werden sich kletterfeste Ausreißer bereit machen, früh zu attackieren.

Wir können damit rechnen, dass das Feld schon früh komplett zersplittert.

Für die Gesamtwertung ist die spannende Frage, wie lange die Klassementfahrer zusammenbleiben. Gesiebt wird wohl von Anfang an, wer einen schlechten Tag hat, fällt heute im Klassement zurück. Aber wo beginnen die richtigen Attacken? Erst am Schlussanstieg? Dieser gehört zu den härtesten der Tour, mit kurzzeitig zweistelligen Prozentzahlen.

Wir beginnen mit einer Simulation einer frühen Flucht und gehen dabei einer technischen Frage nach, die wir bislang außen vorgelassen haben: Was passiert zeitlich, wenn der Antrieb einen Tick effizienter arbeitet?

Ergebnis: Ein halber Prozentpunkt in der Antriebseffizienz spart über die gesamte Etappe 45 Sekunden Fahrzeit (gilt für einen Ausreißer, der den ganzen Tag vor dem Feld verbringt).

Aus unseren Tests wissen wir, dass solche Unterschiede zwischen Schmierstoffen möglich sind.

Aero oder Wachs? Beides!

Die Profis stehen durchweg mit gewachsten Antrieben am Start, weil sich Wachse als effizienter erwiesen haben. Der halbe Prozentpunkt in der Effizienz ist in etwa der Unterschied zwischen einem sehr guten Öl und einem sehr guten Kettenwachs. Aber die Performance hängt noch an weiteren Details: Sind die Ketten frisch heißgewachst und damit besonders effizient? Für die Topfahrer lautet die Antwort vermutlich ja. Die weniger privilegierten Fahrer fahren vielleicht mit einem Tropf-Wachs auf der Kette, welches sich leichter auffrischen lässt, aber nicht ganz so effizient arbeitet wie ein Heißwachs.

Interessant ist aber die Größenordnung der Effekte. Die Simulation aller Räder für die ganze Etappe zeigt, dass die Aero-Stellschraube auch auf dieser Bergetappe mehr Wirkung zeigt als das halbe Prozent Effizienzsteigerung. Knapp sechs Minuten spart ein Aero-Bike gegenüber dem nur leichten Rad. Zeitlich ein fast achtmal so großer Effekt wie die Schmierstoffoptimierung.

Überrascht? Das liegt vielleicht daran, dass wir Menschen schlecht darin sind, exponentielle Effekte mit dem Bauchgefühl abzuschätzen. Die Leistung zur Überwindung des Luftwiderstands steigt kubisch mit dem Tempo (doppeltes Tempo = achtfacher Leistungsbedarf). Das macht den Aero-Effekt so mächtig.

Zahl des Tages: acht Sekunden

Die Simulation des Tages dreht sich um den harten Schlussanstieg auf den Col du Haag. Welcher Klassementfahrer ist für diesen abschnittsweise sehr steilen Anstieg am besten gerüstet?

Nach unserer Kalkulation ist das Cervelo S5 aufgrund seines Mindestgewichts das schnellste Rad. Jona Vingegaard hat also die besten Karten – zumindest was Rad betriff. 400 Gramm Mehrgewicht kosten Tadej Pogacar am Schlussanstieg rund acht Sekunden.

Ebenfalls acht Sekunden Vorsprung bringt ein halbes Prozent mehr im Wirkungsgrad am Schlussanstieg.

Im direkten Duell der Besten zählt daher jedes Detail. 6,8 Kilo, Aero-Features und frisches Wachs auf der Kette sind gesetzt, um keine Sekunde liegen zu lassen.

Das (fast) vollständige Feld im Überblick*:

​Die Tabelle zeigt die Fahrzeiten für den Schlussanstieg bis ins Ziel. Da der Anstieg steil ist, liegen drei Bikes mit Mindestgewicht vorne. Mit zunehmender Steilheit wird das Gewicht relevanter, Aerodynamik bleibt aber ein Faktor.

Die ausgewiesene „Aero-Power“ ist die von TOUR im Windkanal gemessene Leistung zur Überwindung des aerodynamischen Widerstands von Rad und Dummy mit bewegten Beinen bei 45 km/h. Für die Simulation fügen wir rechnerisch noch den Oberkörper des Fahrers hinzu und skalieren den Widerstand auf das tatsächliche Renntempo.

​* Simulationsberechnungen

Basierend auf den eigenen Windkanaltests stellen wir Simulationsberechnungen für das Tour de France Tech-Briefing an. So testet TOUR: Aero-Rennrad-Test im Windkanal.

Wir gehen dabei der Frage nach, welche Räder in welcher Situation einen technischen Vorteil bieten können. Variablen, die wir in der Simulation beeinflussen können, sind Radgewicht, Fahrergewicht, Trägheit der Laufräder, Luftwiderstandsbeiwert, Rollwiderstandsbeiwert und die Effizienz des Antriebsstrangs.

Für die Modellierung der Fahrzeiten setzen wir realistische Leistungen und Gewichte für die Fahrer an, kombinieren sie mit unseren Windkanaldaten und lassen die Fahrer virtuell über ausgesuchte Streckenabschnitte rasen, die wir aus den offiziellen Streckendaten extrahieren; zentral sind dazu die abgeleiteten Höhenprofile. Zur Modellierung gehören auch Kurven, die wir realistisch anbremsen können und einstellbare Powerprofile für verschiedene Fahrertypen. So unterscheiden wir zwischen Antritten am Berg und richtigen Endspurts. In der Summe macht dies die Simulierung realitätsnah. Was wir nicht abbilden können, sind fahrdynamische Effekte wie das individuelle Verhalten der Räder auf verschiedenen Untergründen.

Die ermittelten Fahrzeiten für die rennentscheidenden Streckenabschnitte machen den Einfluss der Räder sichtbar – unter der Voraussetzung, dass die Fahrer sich in einem Szenario immer gleich verhalten.