对于不同的赛道表面，汽车的悬挂是应该为了更好的反应性而改变，还是为了更好的路面感觉而调整冲击?为了回答这些问题，工程师们必须快速解读大量测试数据，这些问题可能意味着赛道上的第一名和第二名之间的差别。
丰田赛车开发公司(TRD)的赛车工程小组使用MATLAB®分析和处理丰田所有赛车项目的测试数据，包括纳斯卡工匠卡车系列。
丰田赛车开发公司的高级赛车工程师斯基普•埃斯马表示:“我想要的工程套件中的一切都在MATLAB中，而且非常容易获得。”MATLAB提供了易于编程和强大的例程、技术和可视化工具的最佳组合。
在比赛当天到达赛道之前，TRD通过在实验室进行风洞、激振器、运动学、顺应性和数百个其他测试来评估赛车的底盘。这些评估有助于TRD
考虑数以百万计的汽车部件的可能组合，并建议改善汽车性能和驾驶性能的方法。
Essma表示，挑战在于如何让这些测试产生的大量数据变得有意义:“如今，你可以收集到比存储在硬盘上更多的数据，但你需要通过将个别指标与赛道表现和车手反馈联系起来，让这些数据变得有用。”
TRD使用MATLAB、统计学和机器学习工具箱™处理、分析、可视化和共享从实验室测试和模拟生成的数据，并应用结果提高性能。
“MATLAB经常帮助我们纠正车辆上的缺陷，响应驾驶员的反馈，或者用5次而不是20次的改变来解决赛道状况，”Essma说。
TRD利用MATLAB对每个赛道进行详细的轮胎分析。Essma和他的团队将商业圈模拟程序的数据导入到用MATLAB编写的轮胎分析程序中，在那里他们处理和呈现数据，以帮助理解轮胎在即将到来的比赛中如何表现。
Essma解释说:“进入模拟程序的数据中，没有一项不是用MATLAB处理的。”“从拟合空气动力学地图到分析轮胎模型，MATLAB处理我们所有的预处理和后处理任务。”
TRD使用统计学和机器学习工具箱开发了实验设计工具(EDT)，该工具使用实验设计来帮助定义最重要的测试点，以便在赛道或实验室测试运行中获得。他们还使用EDT和模拟程序来批处理数千次不同性能属性的模拟运行，然后自动聚合和分析数据。然后，响应面将适合于结果，以评估哪些设置更改对性能影响最大。
TRD团队创建了图形用户界面(gui)，使最终用户可以访问工程工具，并计划使用MATLAB Compiler™将图形用户界面分发给其他组。他们还计划使用最优化工具箱™来平衡多种设计折衷。
减少分析时间．“最初，我们用的是微软®Excel®为了轮胎分析，我们花了几天时间，”埃斯玛说。“有了MATLAB、统计学和机器学习工具箱，现在只需要几个小时。”
可重用的分析结果．Essma评论道:“一旦我们想出了一种很好的方法来分析数据，为比赛做准备，我们就会用MATLAB编写代码，并一次又一次地重复使用。”“团队中的每个人都分享这个代码，以提高效率。”
在赛道上的成功表现．在他们在纳斯卡工匠卡车系列的第一年，TRD已经帮助丰田获得了四场胜利，并使三名车手在积分榜上进入前15名。
加入客户参考计划
你也可以从以下列表中选择一个网站:
