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风洞需要先进的数据可视化技术来进行空气动力学建模，以处理来自测试环境的实时数据。风洞遍布 F1 赛道，也分布在航空航天和国防领域，NASA 艾姆斯研究中心拥有全球最大的一些风洞。

在 F1 中，风洞对于测试车辆和创建用于监控性能的空气动力学仪表盘至关重要。所有参赛车队都可以根据其当前位置进行一定数量的风洞测试，并可以使用这些模拟环境来优化其车辆的设计和环境 - 以适应各种环境条件下的比赛。因此，优化这些有限资源背后的技术并提取比竞争对手更多的信息对于充分利用风洞模拟至关重要。

 作为整个 F1 赛事以及航空航天和国防领域更广泛的汽车行业的供应商，SciChart 致力于打造定制风洞和空气动力学仪表板。

SciChart – 一个跨平台图表库，可实现 Windows Presentation Foundation (WPF)、JavaScript 以及原生 iOS (Swift/Objective-C) 和 Android (Java/Kotlin)，基于代号为 Visual Xccelerator® 的专有 C++ 渲染引擎。这提供了 SciChart 众所周知的速度和性能，但另一个好处是，该引擎跨平台提供单一共享代码库，用于绘制高性能科学、金融和医疗图表和图形，并在 DirectX、OpenGL、Metal 和 WebGL 中提供硬件加速。

到目前为止，还没有可以在 Qt 中运行的纯 C++ 版本的 SciChart，但是，我们一直在努力为 SciChart 提供 Linux 支持。

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F1 风洞需要将哪些数据进行可视化？

在深入研究需要测量的 F1 风洞数据列表之前，我们还将探讨收集所有这些数据点对于提高赛道表现的重要性。从减少阻力到适应监管变化，F1 车队始终面临着挑战，需要对车辆性能和效率进行适应性增强才能夺回这些奖杯。

空气动力

升力、阻力和侧向力测量车辆上的相应力，以了解下压力是如何产生的以及如何更好地优化直线速度。这也有助于提高稳定性和转弯操控性。有了这些数据，工程师可以进行修改，以模拟真实车辆的单圈时间。这有助于团队模拟“假设”场景，从而进行激动人心且能提高性能的数据分析。

这里利用的大多数图表类型都是折线图的变体，但是，风洞产生的数据量需要高性能图表库，不仅要能够快速而且准确地呈现这些点。此外，通常还需要对数刻度或精确的时间序列要求。SciChart 提供了一个 64 位解决方案，可满足高精度数据集以及多种轴变化的需求。

虽然模拟设置和传感器通常会创建连续的数据流，但工程师需要能够处理数据集中的间隙并包含复杂的叠加层和工具提示。下面我们列出了 SciChart Javascript 库中满足此需求的一些变体。同样，许多用户需要缩放和平移历史数据集并进行比较分析，同时保持叠加层和注释完好无损。SciChart 将此功能作为标准启用，确保性能不会成为查看大量数据集的限制。

流动可视化

在赛道上，湍流是影响车辆性能的主要因素之一。我们的客户利用风洞和模拟等各种方法来调整湍流，但首先他们需要可靠的数据集，他们可以与数据集进行交互，数据分析人员也可以与数据集进行交互以提取信息。

压力分布

车辆表面的压力表显示空气在不同条件下如何流过车辆。压力分布支持您调整车辆设计以实现最佳空气动力学的决定。这只是降低油耗、帮助满足可持续性标准的方法之一。

SciChart 用于通过叠加轮廓热图来监测压力分布。这有助于跟踪作用于车辆的压力和力。实现利用此特性与时间序列相结合，实时监测底盘上的力相互作用，并在比较数据集中进行监测。

平衡与稳定

单圈时间通常分为两个部分：直道时间和弯道时间。为了更好地了解车辆在动态速度变化时（即加速、制动或转弯时）的表现，偏航角与俯仰和侧倾数据一起帮助分析师了解汽车的空气动力学平衡曲线在这些条件下如何变化。

 运行真实世界的测试提供了数据集，但批判性地研究这些数据的能力来自于数据可视化解决方案。SciChart 提供高度定制的解决方案，允许根据数据团队的要求将图表内置到自定义仪表板中。

力和力矩系数

测量作用于车辆的力也能揭示很多有关汽车性能和设计精细程度的信息。

升力系数 (CL) 对于确定赛车产生的下压力大小至关重要，这直接影响赛车在赛道上的抓地力。另一方面，阻力系数 (CD) 测量赛车在空气中行驶时受到的阻力。要确定赛车的重心并检测任何不平衡，需要跟踪力矩系数。

需要研究的基本指标包括升力、阻力、俯仰、滚动和偏航力矩。这可以帮助您通过模拟变化了解赛车的稳定性和控制力。

通过创建特定的仪表板来比较模拟之间的升力系数与阻力比，团队可以提取有关其变化影响的重要见解。SciChart 支持多屏幕、多图表类型和多轴图表表面，所有这些都可以同步，并可以选择链接图例来隔离特定系列或平移时间序列数据集。

通过我们的 API 启用叠加层或点击行为，赛车工程师可以直接在图表表面输入兴趣点，甚至可以直接从图表表面运行略微改变参数的模拟

车轮和轮胎数据

作为车辆与赛道之间的唯一接触点，收集车轮和轮胎数据对于应对不断变化的赛道条件至关重要。每场比赛都各有不同，实时监控轮胎在各种条件下的表现（例如各种天气条件下的加速、制动和转弯）有助于您的团队做出动态决策。通过研究轮胎印迹并观察其在不同负载和压力下的变化，您可以最大限度地提高抓地力和操控性。

环境条件

由于比赛是在户外进行的，因此有必要捕捉随之而来的环境和气候因素。例如，您可以比较现实生活中各个地点的风速和气温，以将空气动力与车速联系起来。这将帮助您了解不同的地点或风速将如何改变您应对比赛的方法。风洞可以模拟比赛当天可能出现的各种环境条件。

模型运动数据

模型很可能是赢得比赛的临界点，并提供一种比重复风洞测试更具成本效益的解决方案。在先进的风洞中，模型可以动态移动或调整以模拟真实世界的情况。本质上，您可以利用模型根据先进空气动力学模拟中的实时输出来预测性能。

SciChart 提供了一个丰富的交互演示，如下所示，展示了我们的技术可能实现的一些用户驱动行为。用户可以创建多屏幕模拟仪表板，根据用户交互进行更新以监控结果。示例包括调整扰流板部分的大小或形状，以根据温度变化模拟不同空气密度下车辆上方的气流。

找到正确的图表可视化

所有这些高质量数据一旦收集起来，就需要强大的渲染引擎来确保实时可视化的稳定性和准确性。SciChart 的跨平台图表库已与Formula 学生团队和每一支 F1 团队合作。我们的见解使赛车更轻更快，并在赛道上做出更明智的决策。有兴趣了解更多信息吗？

使用 SciChart 的实时高性能 JavaScript和WPF 图表获取正确的见解。我们支持可靠、准确的数据，即使在低内存硬件下也不会出现性能延迟。我们的渲染引擎的每个方面都旨在支持F1 团队信赖的终极大数据性能。

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