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fsc赛车空气动力学套件的设计与分析
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赛车跑的最快是那三辆
赛车跑的最快是那三辆
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在我所认识的跑车中布加迪是百公里加速最快的，仅需2.4秒就做到了。不过你所指的是起步快还是最快速度，它不是跑的最快的
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西安汽车科技职业学院神鹿车队参加FSEC大赛 结束本年度整个赛季
　 日　 来源：华禹教育网
　　11月7日，在上海F1奥迪国际赛车场举行的2015“蔚来杯”中国大学生电动方程式大赛（FSEC）落幕。神鹿车队作为全国唯一一个职业院校参与其中，超越了排在18名的长安大学，取得了第17名的成绩。
　　　　　　　　　　　　　　　　　比赛现场
　　本次大赛包含汽车工程设计答辩、成本与制造评估、营销报告、直线加速测试、8字绕环测试、高速避障测试、耐久测试、效率测试共8个项目，按照8项比赛内容的总成绩决出名次。
　　　　　　　　　　　　　　　　　比赛现场
　　神鹿车队在此次比赛中面临重重困难，西汽·神鹿电车1号E26赛车顺利通过了车手装备和逃生测试，但在其他车检环节遇到问题，问题解决后错过了当天的直线加速和八字绕环项目。
　　　　　　　　　　　　西汽·神鹿电车1号E26赛车正在比赛
　　7日上午天气非常恶劣，淅沥的小雨使赛道积水非常严重，湿滑的路面使赛车非常容易打滑，车队换上了雨胎等待检录。等到西汽·神鹿电车1号E26赛车发车时天气逐渐放晴，车手董念青第一个发车，顺利跑下了4圈，保证了基本成绩，第二车手张进魁驾驶赛车驶上赛道之后随即开始了追击，在湿滑的赛道上进行了两次超车，获得了全场的欢呼，并于11点48分顺利完赛。由于错过了直线加速、八字绕环、高速避障三个项目的比赛，神鹿车队获得17名的成绩并不容易。至此，神鹿车队完成了本年度的整个赛季。
　　　　　　　　　　　　　　　　　车队合影
特别说明：由于各方面情况的不断调整与变化，华禹教育网（Www.Huaue.Com）所提供的信息为非商业性的教育和科研之目的，并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性，仅供参考，相关信息敬请以权威部门公布的正式信息为准。请关注我的微信公众号【赛车知识】，谢谢！
在我们开始分析遥感数据之前，我们有必要了解一下数据分析的来源及目的。
数据是通过一个叫ATLAS（Advanced Telemetry Linked Acquisition System）软件生成的，而软件生产商是MES（Mclaren Electronic System）。之所以用麦克拉伦的是因为FIA统一了ECU的供应商。一套完整的数据包括：车载电子追踪数据，发射无线电，以及通过一定频率传向车库的遥感数据。接收器对这些数据进行解码，并扮演服务器的角色将这些数据通过一个局域网分发出去。一台用同样配置并且装有ATLAS软件的计算机，可以接入网络来接受这些数据。这种简易的局域网架构同样可以把实时数据传送到工厂，工程师以及策略制定者那里。数据分两种：遥感实时数据和跟踪到得历史数据。硬件就不讨论，重要的是车手怎么理解这些收到的数据并加以利用。
因为MES有微软参与其中，所以ATLAS从一定程度上与Excel相似。所以不多做介绍，此处省略若干字。。。。。
在打印纸的最上方可以看到‘StateLapOverlay Monaco’的字样。这个信息是可配置的，这样便如加入组织和称谓信息。StateLapOverlay可以直观的告诉我们这个信息主要是用于不同圈之间的对比。日期，时间，位置信息同样被标注了出来，主要是表征哪里，什么时候做的这个对比，从而区别于其他被成功跟踪的数据。
数据的呈现方式是波形图，包含了时间，距离以及观察的位置范围相关信息。通常状况下数据室一圈一圈的来分析，但是这回合最快圈会被单独列出来。我手里的这份是从两辆不同车上获得数据的对比，X轴式一圈的长度。每辆车的数据用不同颜色区分。此图用的是红，蓝二色。重要的是蓝色的这辆车数据是基准数据也就是说红色的用来对比的。
让我们把注意转移到图纸的底部，哪里罗列了一些“参数”还有图例。每一个被命名的参数都对应着一个车载的传感器，而且这些数据室校准后的。另外有可能有些参数是“函数性”的，就是经过一定数据计算的。底部罗列的这些参数在波形图上也有一定的体现。
右侧的参数分为红蓝两列，他们对应自波形图上的数据也同样用红蓝两色标注。 ATLAS软件里提供了标尺功能，覆盖真个波形图，这样可以很容易的指出具体的参数值，打印出来更是一目了然。垂直方向的标尺会在下面描述。另外你可以通过鼠标来做大范围的移动查看数据，键盘上箭头键轻松则可以做微操。
让我们看一下这些参数所代表的意思。开始我们说到每个参数都是对应的传感器传送出来经过校准的数据。下面就是这些对应的关系：v = 速度，一定时间内的位移N = 数字，数量指示r = 百分比，相对于整体的a = 角度， 围绕顶点的旋转p = 压力， 对于基准面的用力M = 级数， 尺度的衡量B = 位，位信息，比如说1和0代表开关T = 时间
接着来深入探讨一下这些参数v 赛车速度，单位kph每个车轮上都有独立的速度感应器，但是打滑，进弯，出弯，以及锁死都会造成每个轮子之间速度不一样，所以这并不代表赛车的速度。因此每个轮子的速度会作为函数的参数用于计算出赛车的速度，其间要去平衡不同轮子旋转的距离。NGear 赛车的档位从1到7，不挂档则时值为0，也就是空挡。rThrottlePedal油门被踩下去的位置。单位：百分比计算油门被车手踩下去的位置与完全踩去下去的位置比例。所以0%意味着松开油门，100%油门被踩死。aSteeringWheel 方向盘旋转的角度，这与架子的角度相关。单位：度如果是0°的，赛车应该完全执行，转向架也应该处在中间的位置。pBrakeR 尾部的刹车系统液压压力。在尾部刹车系统主缸内输出的压力。单位：巴MDiffDemand 差速器的扭矩输出。单位：NmMKERSDemand KERS MGU的输出和获得的扭矩。在能量收集的时候MGU是扭矩输出方向。当KERS放电时，输出扭矩。 单位：NmBNRearWingStateControlMode 用于标准DRS开启状态。 单位：激活、关闭TDiff 基于赛道长度来比较圈速的函数型参数。根据所处赛道位置来比较不同的两圈圈速。
这些参数都是用来在波形图上对车手的速度进行对比。所有车手的数据都会被特定的形势呈现在波形图上，从而快速之处他们在赛道的那个位置速度比较快，哪里丢失了速度。例如：如果一个车手比队友在赛道某个弯角刹车点提前了10m，就很容从图标中被比较出来。
另外一些参数是一些特定的标示参数：比如说日期，地点或者车手的名字。
摆放在右下角的赛道图。一个点沿着赛道图移动，他相对于垂直方向的标尺的位置，可用于计算赛道的距离。点的位置可以直观的高速使用者赛车在赛道上的位置以及赛道的特点。另外我可以看到弯道被标注成绿色，直道则被标注成黄色。这以进一步帮助定位了数据收集。ATLAS可以基于水平加速度和赛道距离自动生成一个map。绿色弯角用来计算和决定水平方向加速的极限。圈速对比
现在让我聚焦波形图的分析。分析的根本在于X轴。 X轴可以配成时间或者距离。时间和距离都未0，起于左端，慢慢向右推进直道一圈结束。以摩纳哥为例，X轴起点为0，右边的终点距离是3200米。摩纳哥整条赛道的长度大概是3340米。所有的数据都被定义为以X轴为参数的函数指标，用来指示哪里，什么地方的数据。通常状况下横轴都会被定位为距离，因为距离更有利于理解事件发生在赛道的物理位置，以及赛车距离任何一个事件的距离。距离的刻度也更利于赛车和车手的比较。例如距离让我们很容易看到进弯时车手的刹车点对比。
让我们从上到下来研究这个波形图。最上方第一个跟踪的是rThrottlePedal，他衡量刻度是垂直的，在波形图右边用百分比表示，从0%到100%全油门。我们可以看到当车手松油门进弯时形成一个向下的波形，弯中油门全松，出弯后全油门，这又形成一个向上的波形。
让我们看一下8号弯（港口弯，出弯指向隧道）。8号弯的出弯速度对圈速影响很大，因为出弯就是隧道直路。红色的车手出弯油门给的过于激进，这样造成短暂的转向过度，接着慢慢地在80%油门情况下将赛车拉回正轨。而蓝色的车手则很好的控制了油门，重新给油的曲线是那种比较合适的线性。可以看到三个短暂调整，出弯时也没有突然提高油门。
第二个跟踪的数据室vCar，刻度垂直于波形图的左侧，从0。0kpb到360.0kph。进弯时从最大速度慢慢减至最小，形成一个向下的波形。出弯则相反形成一个向上的波形。弯心的速度最小。
为了进一步研究，我们看一下一号弯（Saint Devote弯）到3号弯（Massenet弯）。蓝色车手使用了很多的中速弯角的过弯速度进入1号弯，出弯后也保持了较高的速度通过指导来到3号弯。进入3号弯时，红色的车手刹车点遭遇蓝色的，当然进弯和弯中，以及出弯的速度都要慢一些。由于红色的车手低速过弯，出弯时，他可以较早的给油。
第三个跟踪的信息是Tdiff，垂直刻度贯穿整个右侧高度，单位是秒，从-2.400到2.400s。ATLAS会自动覆盖另一圈的数据，但是Tdiif永远是两圈数据的对比。在这个例子中红色的数据用来参考，蓝色的是事实的数据。
这个信息从每圈开始的地方开始追踪（0.000s），波形也从左开始展开。这个波形会沿着X轴原点向前时而波形向上，时而波形向下。向上的波形意思是车手的速度在赛道这个位置要慢于参考车手的速度，相反亦然。TDiff讯息衡量刻度要比其他信息来得大，不仅是为了便于差别些微的差别，而且这是所有显示出来的信息的核心。车手或者工程师很容易通过时间差去找出来需要聚焦的数据差异，以及差异发生在什么地方。在这个例子中，蓝色车手完成一圈时停留在-1.650出，意味着他要快红色车手-1.650s。
为了进一步研究，我们看一下一号弯（Saint Devote弯）到3号弯（Massenet弯）。如果你要找比较大的时间差很容易看到1号弯和3号弯，所以我们聚焦于此。Tdiff现实蓝色车手在1号弯快乐0.38s，3号弯再快0.27s。通过vCar信息我们可以看出蓝色车多带了大概10kph的速度通过两个弯角，这就是为什么它能够在两个弯角找回0.65s。作为红色赛车车手和工程师自然明白他们需要在1号弯和3号弯找回至少0.65s的时间。接下来他们就要去弄明白为什么蓝色的车可以在这两个弯角做到更快的速度，是赛车的调教还是车手驾驶风格。
第四个BNRearWingStateControlMode，表征DRS的状态。开或关就两种状态。从图像上可以看出他不像vCar和RThrottlePedal那样平滑。从追踪线看，高位线表示开启，低位线表示DRS关闭，尾翼的副翼处于正常状态。因为只有开启关闭的两种状态所以在整个图表中没有刻度去衡量。
接着看1号弯道三号弯的数据。两位车手都在1号弯出弯时打开DRS，直到刹车进入3号弯。两位车手尽量在全油门时使用DRS去减少阻力，即使通过有点点弯曲的2号弯到3号弯之间的路段。
第五跟踪信息是 MKERSDemand，用于指示放电释放马力和刹车收集能量，单位是力的单位Nm。他的主要目的就是定性分析KERS系统的充电和放电。所以不需要在左右两边放置衡量刻尺来定位KERS收集或者释放多少力。最小的值说明KERS处于刹车时的收集能量，这是扭力施与MGU。最大值表示KERS正在放电，来自MGU扭力用于引擎曲轴。跟DRS一样，KERS对于出弯速度以及直道上的速度非常重要，所以出弯后应尽早的释放KERS来获取好的圈速。
为了研究MKERSDemand，我们需要查看一号弯的进弯和出弯。波形图的底部中附带的pBrakeR信息，详细的我们稍后讨论。现在只用它来说明刹车充电。你只要明白向上的波形表明刹车踏板被踩下去，反之亦然。
第六个信息 MDiffDemand，应用于差速器的力，衡量刻度位于波形图的右边。范围从0.0nm到2000.0nm。关于差速器的电子控制远不在遥感数据分析的范畴，但是没有一些这方面设定只是我们有很难做出合理的分析。所以我们看到整张图纸上没有关于红蓝二者这方面的分析。
最大值2000.0Nm代表赛车处于直道加速过程，最大扭矩通过差速器施加在两个轮子上，就像涡轮增压的过程。向下的波形代表慢慢刹车，将车头指向弯心。所以通过差速器施与两个轮子扭矩开始减小，而且施与两个轮子的扭矩是不同的，这样赛车才能打弯。上升曲线表示出弯过程，离开弯心，回到全油门状态。出弯时，差速器必须尽可能多的给两个轮子输出扭力来加速赛车，但是还要允许两个后轮有不同的扭力，这样赛车才能很好的出弯。最低点应该出现在弯心，说明尾部两个轮子速度差别最大，赛车可以最大化发生转向。
关于MdiffDemand的讨论，我们再次去看一号弯的数据。其中涉及到了nSteerWheel，就在MdiffDemand的下方，我们会稍后讨论它，现在只要知道在最高点和最低点是代表着弯心。接下来讨论第七个跟踪的信息 -
aSteerWheel，表示车手手里那个方向盘的转向角度，单位：度。刻度在图纸的左侧，范围从-100到100度。在正常的直道状况下角度应该为或者非常接近0度。上升的曲线表示车手右转，反之亦然。
由于我们已经在熟悉了1号弯角的数据，我们也就接着aSteerWheel在一号弯的数据，当然要提及油门踏板的数据rThrottlePedal。
首先回忆一下我们队rThrottlePedal的讨论，在出8号弯的时候红色所代表的赛车过于激进，提前给油。我们现在看看这对aSteerWheel的影响。
第八个被跟踪的数据 Ngear，表示变速箱中变速杆的位置。 Ngear的垂直刻度位于图纸的左侧，范围从空挡的0到8档。当然变速箱只有7个档位，8只是标示参考而已。当然曲线应该是阶梯状，因为每个档位都是线性的，而且之间不存在过度的行为。
由于我们已经讨论过参数vCar在1号弯的表现，我们同样用一号的数据来讨论NGear。
为了更好的了解NGear，我们可以看看需要不停减档的Nouvelle之字弯，就是出隧道后的那个弯角，的数据表现。
第九个也是最后一个被跟踪的信息 - pBrakeR，位于图纸的底部，代表尾部刹车的液压压力。刻度位于图纸的右侧，范围从0.00巴到125巴。
不用去过多考虑哪一个压力数据来自哪一个液压，前或者后，因为我们不用关心特定的线路需要给多少压力。我们只要了解车手踩下和松开刹车板的方式就好，完全的定性分析。在车手的波形比较中，车手和工程师主要关注刹车曲线的形状和赛道对应路段关系，以及何时开始刹车。显然，尽可能晚的刹车时选项之一，这样可以用更多的速度来通过弯心，并且有好的出完速度。如果两个车手拥有相似的赛车以及调教，他们的刹车点应该很相似。所以为什么自己的刹车点与队友的差别比较大，是车手的一个重要的课题。
如果刹车曲线能够陡峭的上升，很快达到最大刹车位置，说明赛车的性能很优越，这样可以有最大的进弯速度。最大化的空气动力学压力也可以帮到刹车的稳定性。
我们接着用1号弯的数据来分析，现在我们可以好好的看一下pBrakeR的数据。
我们花了大部分时间在1号弯上，现在我们可以总结为什么蓝色代表的车手在一个弯角要快上0.38s了 - TDif。通过分析我们可以看到蓝色的所代表的车手采用了更为激进进弯速度，尽快的冲向路肩。比较早得进弯，让他可以比较早得给油，并且开启KERS和DRS，这些都是影响圈速的因素之一。
这些数据是第一节练习赛获得的，那时候车队大都在进行测试，而且赛道表面比较脏，缺乏抓地力。另外我们不是很清楚赛车机械和空气东西学方面的调教，以及载油和轮胎的选择。没有足够的信息，我们无法直接比较两个车手的表现。这种情况下，最直观的就是TDiff的1.650s表示两个圈速的差别。如果圈速相差在零点几秒内，我们可以猜想两个车手使用相似的赛车。另外，纵观整章图表可以看出红色所代表的车手并不是在做最快圈，巨大TDiff也是佐证这一猜测。如果要做进一步的分析，就需要更多特定的信息，无端的假设是没有意义的。
我们分析了数据，但是不要想当然的这些跟实验室出来的数据一样具有重复性。分析赛车数据是非常复杂的。除了机械性能的差异，赛道的路况，还有是个人都会犯错，所以从来不会有完全一样的两圈数据。比如说一个车手抱怨进弯时转向不足，但是并不能从数据得到直接体现，有可能是特定驾驶方式或者调整可用设定造成的。合适的配置下，数据是不会说谎的，但是他只是用来跟车手讨论以及要搭配上基本的工程知识。可用从这些波形图上学到很多东西，可惜我们没有完整的数据去解释。最后，还是自我推销一下，请关注我的微信公众号【赛车知识】，3Q!181 条评论分享收藏}