El desarrollo aerodinámico de los coches de carrera requiere datos de simulación bien correlacionados para ciclos de desarrollo rápidos e incrementales. Las simulaciones de Dinámica de Fluidos Computacional (CFD) y las pruebas en túneles de viento son herramientas utilizadas en toda la industria para llevar a cabo dicho desarrollo, y el mejor uso de estas herramientas puede definir la capacidad de un equipo de carreras para competir. Con el uso de CFD limitado por los organismos sancionadores, las simulaciones CFD de malla a gran escala y de grandes pasos de tiempo basadas en enfoques de Navier-Stokes promediados por Reynolds (RANS) son populares. Para proporcionar las ventajas de rendimiento aerodinámico necesarias que se buscan en el desarrollo de CFD, se requiere aumentar la confianza en la validez de las simulaciones CFD. Un estudio previo sobre un enfoque de Simulación Promediada por Escala (SAS) utilizando simulaciones RANS de un NASCAR Gen-6, validado contra datos de túnel de viento de suelo móvil y chorro abierto en múltiples configuraciones, produjo un marco con buena correlación en túnel de viento (dentro del 2%) en los coeficientes aerodinámicos de predicciones de sustentación y resistencia, pero un error significativo en las predicciones del equilibrio de fuerza descendente de adelante hacia atrás (sustentación negativa). Una publicación posterior del autor sobre un enfoque de Simulación Resuelta por Escala (SRS) utilizando Simulación de Vórtices Desprendidos Mejorada con Retraso (IDDES) para la misma geometría mostró una buena correlación en el equilibrio de fuerza descendente de adelante hacia atrás, pero la sustentación y la resistencia fueron sobreestimadas en relación con los datos del túnel de viento. El estudio actual compara la distribución de presión en la superficie recopilada de una prueba en túnel de viento a escala completa en un NASCAR Gen-6 con las predicciones de SAS y SRS (ambas utilizando modelos de turbulencia SST k-). Se realizaron simulaciones CFD con un código CFD comercial de volumen finito, Star-CCM+ de Siemens, utilizando un modelo CAD de alta resolución del mismo vehículo. Una comparación directa de las distribuciones de presión en la superficie de los datos del túnel de viento y CFD mostró claramente regiones de alta y baja correlación. Las características de flujo asociadas se estudiaron para explorar más a fondo las fortalezas y áreas de mejora necesarias en las predicciones de CFD. Mientras que RANS se consideró más preciso en términos de sustentación y resistencia, fue el resultado de la cancelación de errores positivos y negativos. Mientras que IDDES sobreestimó la sustentación y la resistencia y requiere un orden de magnitud más de recursos computacionales, pudo capturar la tendencia de presión en la superficie observada en las mediciones del túnel de viento.