風洞需要先進的數據可視化技術來進行空氣動力學建模，以處理來自測試環境的實時數據。風洞遍布 F1 賽道，也分布在航空航天和國防領域，NASA 艾姆斯研究中心擁有全球最大的一些風洞。

在 F1 中，風洞對于測試車輛和創建用于監控性能的空氣動力學儀表盤至關重要。所有參賽車隊都可以根據其當前位置進行一定數量的風洞測試，并可以使用這些模擬環境來優化其車輛的設計和環境 - 以適應各種環境條件下的比賽。因此，優化這些有限資源背后的技術并提取比競爭對手更多的信息對于充分利用風洞模擬至關重要。

作為整個 F1 賽事以及航空航天和國防領域更廣泛的汽車行業的供應商，SciChart 致力于打造定制風洞和空氣動力學儀表板。

SciChart – 一個跨平臺圖表庫，可實現 Windows Presentation Foundation (WPF)、JavaScript 以及原生 iOS (Swift/Objective-C) 和 Android (Java/Kotlin)，基于代號為 Visual Xccelerator® 的專有 C++ 渲染引擎。這提供了 SciChart 眾所周知的速度和性能，但另一個好處是，該引擎跨平臺提供單一共享代碼庫，用于繪制高性能科學、金融和醫療圖表和圖形，并在 DirectX、OpenGL、Metal 和 WebGL 中提供硬件加速。

到目前為止，還沒有可以在 Qt 中運行的純 C++ 版本的 SciChart，但是，我們一直在努力為 SciChart 提供 Linux 支持。

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F1 風洞需要將哪些數據進行可視化？

在深入研究需要測量的 F1 風洞數據列表之前，我們還將探討收集所有這些數據點對于提高賽道表現的重要性。從減少阻力到適應監管變化，F1 車隊始終面臨著挑戰，需要對車輛性能和效率進行適應性增強才能奪回這些獎杯。

空氣動力

升力、阻力和側向力測量車輛上的相應力，以了解下壓力是如何產生的以及如何更好地優化直線速度。這也有助于提高穩定性和轉彎操控性。有了這些數據，工程師可以進行修改，以模擬真實車輛的單圈時間。這有助于團隊模擬“假設”場景，從而進行激動人心且能提高性能的數據分析。

 這里利用的大多數圖表類型都是折線圖的變體，但是，風洞產生的數據量需要高性能圖表庫，不僅要能夠快速而且準確地呈現這些點。此外，通常還需要對數刻度或精確的時間序列要求。SciChart 提供了一個 64 位解決方案，可滿足高精度數據集以及多種軸變化的需求。

雖然模擬設置和傳感器通常會創建連續的數據流，但工程師需要能夠處理數據集中的間隙并包含復雜的疊加層和工具提示。下面我們列出了 SciChart Javascript 庫中滿足此需求的一些變體。同樣，許多用戶需要縮放和平移歷史數據集并進行比較分析，同時保持疊加層和注釋完好無損。SciChart 將此功能作為標準啟用，確保性能不會成為查看大量數據集的限制。

流動可視化

 在賽道上，湍流是影響車輛性能的主要因素之一。我們的客戶利用風洞和模擬等各種方法來調整湍流，但首先他們需要可靠的數據集，他們可以與數據集進行交互，數據分析人員也可以與數據集進行交互以提取信息。

壓力分布

車輛表面的壓力表顯示空氣在不同條件下如何流過車輛。壓力分布支持您調整車輛設計以實現最佳空氣動力學的決定。這只是降低油耗、幫助滿足可持續性標準的方法之一。

SciChart 用于通過疊加輪廓熱圖來監測壓力分布。這有助于跟蹤作用于車輛的壓力和力。實現利用此特性與時間序列相結合，實時監測底盤上的力相互作用，并在比較數據集中進行監測。

平衡與穩定

單圈時間通常分為兩個部分：直道時間和彎道時間。為了更好地了解車輛在動態速度變化時（即加速、制動或轉彎時）的表現，偏航角與俯仰和側傾數據一起幫助分析師了解汽車的空氣動力學平衡曲線在這些條件下如何變化。

運行真實世界的測試提供了數據集，但批判性地研究這些數據的能力來自于數據可視化解決方案。SciChart 提供高度定制的解決方案，允許根據數據團隊的要求將圖表內置到自定義儀表板中。

力和力矩系數

測量作用于車輛的力也能揭示很多有關汽車性能和設計精細程度的信息。

升力系數 (CL) 對于確定賽車產生的下壓力大小至關重要，這直接影響賽車在賽道上的抓地力。另一方面，阻力系數 (CD) 測量賽車在空氣中行駛時受到的阻力。要確定賽車的重心并檢測任何不平衡，需要跟蹤力矩系數。

需要研究的基本指標包括升力、阻力、俯仰、滾動和偏航力矩。這可以幫助您通過模擬變化了解賽車的穩定性和控制力。

通過創建特定的儀表板來比較模擬之間的升力系數與阻力比，團隊可以提取有關其變化影響的重要見解。SciChart 支持多屏幕、多圖表類型和多軸圖表表面，所有這些都可以同步，并可以選擇鏈接圖例來隔離特定系列或平移時間序列數據集。

通過我們的 API 啟用疊加層或點擊行為，賽車工程師可以直接在圖表表面輸入興趣點，甚至可以直接從圖表表面運行略微改變參數的模擬

車輪和輪胎數據

作為車輛與賽道之間的唯一接觸點，收集車輪和輪胎數據對于應對不斷變化的賽道條件至關重要。每場比賽都各有不同，實時監控輪胎在各種條件下的表現（例如各種天氣條件下的加速、制動和轉彎）有助于您的團隊做出動態決策。通過研究輪胎印跡并觀察其在不同負載和壓力下的變化，您可以最大限度地提高抓地力和操控性。

環境條件

由于比賽是在戶外進行的，因此有必要捕捉隨之而來的環境和氣候因素。例如，您可以比較現實生活中各個地點的風速和氣溫，以將空氣動力與車速聯系起來。這將幫助您了解不同的地點或風速將如何改變您應對比賽的方法。風洞可以模擬比賽當天可能出現的各種環境條件。

模型運動數據

模型很可能是贏得比賽的臨界點，并提供一種比重復風洞測試更具成本效益的解決方案。在先進的風洞中，模型可以動態移動或調整以模擬真實世界的情況。本質上，您可以利用模型根據先進空氣動力學模擬中的實時輸出來預測性能。

SciChart 提供了一個豐富的交互演示，如下所示，展示了我們的技術可能實現的一些用戶驅動行為。用戶可以創建多屏幕模擬儀表板，根據用戶交互進行更新以監控結果。示例包括調整擾流板部分的大小或形狀，以根據溫度變化模擬不同空氣密度下車輛上方的氣流。

找到正確的圖表可視化

所有這些高質量數據一旦收集起來，就需要強大的渲染引擎來確保實時可視化的穩定性和準確性。SciChart 的跨平臺圖表庫已與Formula 學生團隊和每一支 F1 團隊合作。我們的見解使賽車更輕更快，并在賽道上做出更明智的決策。有興趣了解更多信息嗎？

使用 SciChart 的實時高性能 JavaScript和WPF 圖表獲取正確的見解。我們支持可靠、準確的數據，即使在低內存硬件下也不會出現性能延遲。我們的渲染引擎的每個方面都旨在支持F1 團隊信賴的終極大數據性能。

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