Introduce a los fundamentos del software MoTeC, una herramienta esencial en el mundo del automovilismo y motorsport para el análisis de datos y la telemetría. Se enfoca en la comprensión de la adquisición de datos, la interpretación de parámetros clave como revoluciones, velocidades, temperaturas y presiones, y la aplicación de estos conocimientos para optimizar el rendimiento de vehículos. Aprenderás a navegar por la interfaz, configurar canales de datos y generar gráficos e informes útiles para mejorar la estrategia de carrera y el rendimiento del vehículo.
Este curso ofrece una base sólida para entender cómo se utilizan los datos recopilados en tiempo real y durante el análisis post-carrera para tomar decisiones informadas sobre la configuración del vehículo, el estilo de conducción y la estrategia del equipo. Se cubren conceptos básicos como el uso de sensores, la calibración de los mismos y la visualización de datos. El curso es ideal para pilotos, ingenieros de carrera, mecánicos y cualquier persona interesada en profundizar en el análisis de datos para mejorar el rendimiento en el automovilismo.
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2. **Desbloqueo de Datos MoTeC: Análisis de Telemetría y Optimización del Rendimiento**
Aprenderás a:
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
4. **Desentrañando el Software MoTeC: Guía Integral para Principiantes en el Mundo del Automovilismo**
6. Introducción Profunda al Software MoTeC: Curvas de Aprendizaje y Puesta a Punto
Requisitos recomendados: Se aconseja una base sólida en aerodinámica, teoría de control y resistencia de materiales/estructuras. Se requiere un nivel de inglés/español B2+/C1. Ofrecemos programas de apoyo (bridging tracks) para aquellos que necesiten reforzar sus conocimientos previos.
Módulo 1 — Dominio de MoTeC: Fundamentos y Primeros Pasos
1.1 Introducción a MoTeC: Historia, Propósito y Aplicaciones en el Automovilismo
1.2 Instalación y Configuración del Software MoTeC: Requisitos y Primeros Pasos
1.3 Interfaz de Usuario de MoTeC: Navegación y Funciones Clave
1.4 Conexión y Configuración de Hardware: Adquisición de Datos y Sensores
1.5 Fundamentos de la Adquisición de Datos: Canales, Frecuencia de Muestreo y Unidades
1.6 Creación de Archivos de Log: Configuración y Organización Inicial
1.7 Visualización de Datos Básicos: Gráficos, Tablas y Paneles
1.8 Primeros Pasos en el Análisis de Datos: Identificación de Problemas y Tendencias
1.9 Personalización de la Interfaz: Configuración para la Eficiencia y el Análisis
1.10 Ejercicios Prácticos: Recopilación y Visualización de Datos Básicos
2.2 Introducción al Análisis de Telemetría MoTeC
2.2 Importación y Organización de Datos
2.3 Visualización de Datos: Gráficos y Tablas
2.4 Análisis de Canales Clave: Motor, Chasis, Neumáticos
2.5 Identificación de Problemas y Anomalías
2.6 Correlación de Datos: Causas y Efectos
2.7 Técnicas de Filtrado y Comparación
2.8 Optimización del Rendimiento: Estrategias y Ejemplos
2.9 Informes y Presentación de Resultados
2.20 Casos Prácticos: Análisis de Datos Reales
3.3 Introducción a la Optimización Vehicular con MoTeC: Conceptos Fundamentales
3.2 Configuración Inicial con MoTeC: Adquisición de Datos y Sensores
3.3 Análisis Básico de Telemetría: Interpretación de Datos Clave
3.4 Ajustes y Calibración con MoTeC: Mejora del Rendimiento del Motor
3.5 Optimización de la Suspensión: Ajustes Dinámicos y Manejo
3.6 Análisis Avanzado de Datos: Identificación de Áreas de Mejora
3.7 Estrategias de Configuración del Vehículo: Adaptación a Diferentes Circuitos
3.8 Telemetría Avanzada: Creación de Gráficos y Paneles Personalizados
3.9 Desarrollo de Estrategias de Rendimiento: Mejora del Tiempo por Vuelta
3.30 Caso de Estudio: Aplicación Práctica de la Optimización con MoTeC
4.4 Introducción a la Interfaz y Conceptos Básicos de MoTeC
4.2 Navegación y Familiarización con las Funciones Esenciales
4.3 Importación y Visualización de Datos de Telemetría
4.4 Análisis de Datos Iniciales: RPM, Velocidad, y Posición del Acelerador
4.5 Creación de Gráficos Simples para el Análisis Básico
4.6 Introducción a las Canales y Parámetros Clave
4.7 Filtros y Herramientas de Visualización Primarias
4.8 Primeros Pasos en la Configuración de Paneles
4.9 Identificación de Problemas Comunes en los Datos
4.40 Introducción a los Informes y Exportación de Datos
5.5 Introducción a MoTeC: Interfaz y primeros pasos
5.5 Configuración de la plataforma: Creación de archivos y proyectos
5.3 Exploración de la interfaz de usuario: Paneles y herramientas esenciales
5.4 Configuración básica de sensores y adquisición de datos
5.5 Primeros logs de datos: Grabación y visualización inicial
5.5 Introducción al análisis de telemetría: Métricas clave y su importancia
5.5 Análisis de datos: Identificación de áreas de mejora en el rendimiento
5.3 Interpretación de gráficos y visualizaciones de datos
5.4 Análisis de diferentes variables: Motor, chasis, y neumáticos
5.5 Optimización del rendimiento: Estrategias basadas en el análisis de datos
3.5 Configuración avanzada del vehículo en MoTeC
3.5 Optimización de la configuración del motor: Ajustes de encendido y combustible
3.3 Ajustes de suspensión y chasis: Análisis y mejoras
3.4 Estrategias de telemetría avanzada: Personalización y filtrado de datos
3.5 Desarrollo de estrategias para la mejora continua del rendimiento
4.5 Fundamentos del software MoTeC: conceptos clave
4.5 Navegación por la interfaz: Herramientas para principiantes
4.3 Adquisición de datos: Configuración y resolución de problemas comunes
4.4 Análisis de datos básico: Identificación de problemas y oportunidades
4.5 Primeros pasos en la configuración del vehículo
5.5 Estrategias avanzadas de análisis de datos: técnicas y herramientas
5.5 Análisis de correlaciones y tendencias: descubrimiento de patrones
5.3 Técnicas de filtrado y limpieza de datos
5.4 Diseño de estrategias para la mejora del rendimiento basado en datos
5.5 Interpretación y comunicación de resultados
6.5 Curvas de aprendizaje en MoTeC: Superando los desafíos iniciales
6.5 Puesta a punto del vehículo: ajustes básicos y avanzados
6.3 Optimización del motor: Estrategias y técnicas
6.4 Desarrollo de un flujo de trabajo de puesta a punto
6.5 Resolución de problemas comunes y consejos prácticos
7.5 Análisis detallado de datos: identificación de problemas
7.5 Ajustes en el motor y chasis: Optimización para el rendimiento
7.3 Mejora del rendimiento del vehículo
7.4 Optimización de la configuración del vehículo
7.5 Estrategias avanzadas de análisis de datos
8.5 Optimización avanzada en MoTeC: técnicas y estrategias
8.5 Análisis de datos en profundidad: Descubriendo el potencial oculto
8.3 Estrategias para la excelencia en el automovilismo
8.4 Flujo de trabajo optimizado
8.5 Desarrollo de estrategias para la mejora continua
6.6 Introducción al Software: Interfaz y Primeros Pasos
6.2 Curvas de Aprendizaje: Navegando por el Software
6.3 Configuración Inicial: Ajustes Básicos y Funciones Clave
6.4 Análisis de Datos Fundamentales: Lectura y Interpretación de Datos Básicos
6.5 Puesta a Punto: Configuración Inicial para la Adquisición de Datos
6.6 Herramientas de Visualización: Gráficos y Tablas Iniciales
6.7 Creación de Layouts: Personalización de la Interfaz
6.8 Funciones Matemáticas Simples: Aplicación y Uso
6.9 Primeros Ajustes: Interpretación de Datos y Configuración del Vehículo
6.60 Solución de Problemas: Errores Comunes y Soluciones
Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute
Profesor de Diseño Industrial, Diseño de Vehículos, Transportation Design, UX/HMI, Color & Trim, Iluminación y Desarrollo de Producto
El Prof. Luca Benedetti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute y responsable de diseño industrial, de producto y vehículos, experiencia de usuario, interacción persona-máquina, interfaces HMI, Color & Trim y prototipado.
Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute
Profesor de Robótica, Automatización Inteligente, Sistemas Autónomos, Percepción Artificial, Control Avanzado y Mecatrónica.
El Prof. Kenji Takahashi, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute y responsable de robótica industrial, robots móviles, mecatrónica, control avanzado, percepción artificial, navegación e inteligencia embebida y autónoma.
Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute
Profesora de Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, MLOps, Simulación, Gemelos Digitales y Computación Científica
La Dra. Lucía Hernández Vega, de nacionalidad española, es Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute y responsable de inteligencia artificial, ciencia e ingeniería de datos, visión artificial, IA generativa, MLOps y gemelos digitales.
Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute
Profesor de Electrónica, Sistemas Embebidos, Telecomunicaciones, Diseño de Hardware, FPGA, IoT y Sistemas de Tiempo Real
El Dr. Kevin O’Connor, de nacionalidad irlandesa, es Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute y responsable de electrónica, sistemas embebidos, telecomunicaciones, diseño de circuitos, microcontroladores, FPGA, IoT y desarrollo de hardware electrónico.
Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute
Profesor de Arquitectura Naval, Ingeniería Marítima, Sistemas de Propulsión, Construcción Naval e Ingeniería Offshore
El Dr. Javier Ferrer Salvatierra, de nacionalidad española, es Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute y responsable de arquitectura naval, ingeniería marítima, construcción, propulsión, sistemas auxiliares, ingeniería offshore, seguridad y descarbonización marítima.
Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute
Profesora de Ingeniería Ferroviaria, Señalización, Movilidad Urbana, Infraestructuras Inteligentes y Sistemas de Transporte
La Dra. Isabel Martín Robles, de nacionalidad española, es Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute y profesora responsable de las áreas de ingeniería ferroviaria, señalización, sistemas de control del tráfico, movilidad urbana, transporte inteligente, infraestructuras conectadas y planificación de ciudades inteligentes.
Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute
Profesor de Sistemas Eléctricos de Potencia, Smart Grids, Energías Renovables, Almacenamiento y Digitalización de Redes
El Dr. Carlos Navarro Sanz, de nacionalidad española, es Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute y responsable de sistemas eléctricos, redes inteligentes, renovables, almacenamiento, operación, protecciones, subestaciones, digitalización y planificación energética.
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Si, contamos con certificacion internacional
Sí: modelos experimentales, datos reales, simulaciones aplicadas, entornos profesionales, casos de estudio reales.
No es obligatoria. Ofrecemos tracks de nivelación y tutorización
Totalmente. Cubre e-propulsión, integración y normativa emergente (SC-VTOL).
Recomendado. También hay retos internos y consorcios.
Sí. Modalidad online/híbrida con laboratorios planificados y soporte de visados (ver “Visado & residencia”).
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