学生团队分享他们的成功秘诀

世界太阳能挑战赛天气预报系统加入Nils Tersptra，他将讨论埃因霍温理工大学团队如何使用MATLAB来预测天气，以帮助他们在世界太阳能挑战赛中的比赛策略。

图法斯特生态团队的纵向巡航控制器通过使用基于算法的驾驶策略，利用车辆模型和GPS跟踪数据，最大限度地提高效率。Maximilian Amm, Alexander Hammerl和Maximilian Mühlbauer为他们的EducEco /壳牌生态马拉松车设计了一个速度控制器。Hammerl和Mühlbauer与MathWorks的Christoph Hahn一起展示了他们的车辆模型，并讨论了他们对纵向速度控制器的集成。

车辆横向动力学仿真通过使用Simulink中的双质量汽车模型和用于簧载质量旅行验证的Simscape模型来建模横向车辆动力学，从而改进设计参数。金宝appCamber Racing的车辆动力学工程师Roni Deb演示了他们的模型。

稳态绕圈时间模拟使用圈时间模拟来做出更好的设计决策。图法斯特方程式学生团队的Paco Sevilla和MathWorks的Christoph Hahn解释了如何在早期设计阶段使用单圈时间模拟来比较车辆概念。

利用FPGA开发新型控制单元通过合并多个设备和使用FPGA简化引擎控制单元。在介绍了fpga和Xilinx Zynq 7000平台之后，来自Starkstrom Augsburg的Sebastian Straßl和Alexander Ehard演示了HDL代码生成。

Driver-in-the-Loop模拟Håkan查尔默斯方程式学生团队的理查森和MathWorks的Christoph Hahn讨论了车手在环模拟。

从遥测数据到悬挂建模拜罗伊特大学方程式学生团队ElefantRacing的Elias Schmidek向您介绍如何使用悬挂遥测数据来提高汽车性能。

圈速模拟;概念开发的重要部分Philipp Föhn和来自AMZ Racing Team的Fabrice Oehler与MathWorks的Christoph Hahn一起解释圈速模拟的基础知识。

通过车辆建模减少测试时间Maximilian Wick和Christoph Hahn将向您介绍IPG汽车制造商的车辆建模概念及其与Simulink的接口。金宝app

轮胎建模:从大数据集中提取结果来自莫纳什赛车运动的Marc Russouw和来自MathWorks的Christoph Hahn向您介绍轮胎建模可以对您的汽车设置的好处。

转矩矢量:控制器设计，调优和测试通过车辆动态控制建模和扭矩矢量开发提高赛车单圈时间。

五分钟从模特到赛车代尔夫特方程式学生团队成员，汤姆和丹尼尔，加入MathWorks的Christoph Hahn，演示控制器设计过程的速度和易用性，以便您可以将您的控制模型带到您的赛车，以提高驾驶性能和性能

通过MATLAB/金宝appSimulink处理测试数据加速车辆控制算法仿真和设计利用MATLAB和Sim金宝appulink,开发自动化与可视化数据分析工具,编写了简单的试车数据分析软件,实现了基于车辆路径的数据分析方法并实现了自动化的数据回放功能。同济大学电车队2015 - 2016赛季的队长马家骏将为我们介绍车队如何将MATLAB和金宝appSimulink作为首要数据分析相关工具,解决试车中数据分析的重复工作,并将数据进行更直观的展现,从而帮助车队提高车辆测试阶段的效率。