Explora la aplicación de gemelos digitales para optimizar el rendimiento y la fiabilidad en la competición automovilística. Se centra en la creación y simulación de modelos digitales precisos de vehículos, utilizando datos de telemetría, análisis de sensores y modelado por elementos finitos (FEM) para predecir y mejorar el comportamiento en pista. El curso abarca el análisis de componentes como motores, chasis y neumáticos, así como la simulación de estrategias de carrera y condiciones ambientales. Se enfoca en la utilización de herramientas de análisis de datos, visualización 3D y aprendizaje automático (Machine Learning) para una toma de decisiones informada.
El curso proporcionará a los participantes la capacidad de crear y utilizar gemelos digitales para optimizar el rendimiento de los vehículos de competición, reducir costes de desarrollo y acelerar el proceso de innovación. Preparará a profesionales para roles como ingenieros de simulación, analistas de datos y estrategas de carrera, capacitándolos para tomar decisiones basadas en datos en un entorno de competición de alta exigencia. Se abordarán temas clave como la gestión de datos, la optimización de la aerodinámica, y el análisis de estrategias de carrera, vinculados a la normativa FIA y los estándares de la industria.
575 €
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.
Requisitos recomendados: Conocimientos básicos de dinámica de vehículos, simulación y programación; manejo de software CAD y CFD; EN/ES B2+ / C1. Considera nuestros cursos introductorios si necesitas apoyo.
Módulo 1 — Introducción al Gemelo Digital en Motorsport
1.1 Historia y evolución del Gemelo Digital en Motorsport
1.2 Conceptos fundamentales del Gemelo Digital: Definición y componentes
1.3 Aplicaciones iniciales del Gemelo Digital en el mundo del motor
1.4 Ventajas y beneficios clave del Gemelo Digital en Motorsport
1.5 Integración del Gemelo Digital en el ciclo de vida de un coche de carreras
1.6 Herramientas y software esenciales para la creación de Gemelos Digitales
1.7 Recopilación y gestión de datos para la simulación
1.8 Conexión del Gemelo Digital con el mundo real: Sensores y actuadores
1.9 Casos de estudio: Ejemplos de éxito del Gemelo Digital en Motorsport
1.10 Desafíos y oportunidades futuras del Gemelo Digital en la industria
2.2 Diseño de chasis y aerodinámica: software y metodologías avanzadas
2.2 Simulación de sistemas de suspensión y frenado: modelos complejos
2.3 Análisis de materiales compuestos: optimización estructural y de peso
2.4 Modelado y simulación de motores: rendimiento y eficiencia
2.5 Integración de sistemas de control: simulación de estrategias
2.6 Análisis de datos de telemetría: correlación y validación
2.7 Diseño para la fabricación aditiva: prototipado y producción
2.8 Optimización de la refrigeración del motor: gestión térmica
2.9 Análisis de flujo de fluidos computacional (CFD): aerodinámica
2.20 Validación y verificación de modelos: pruebas y ensayos
3.3 Introducción a los Gemelos Digitales en Motorsport
3.2 Metodología de Optimización del Rendimiento
3.3 Recopilación y Análisis de Datos en Motorsport
3.4 Modelado y Simulación de Componentes Clave
3.5 Validación y Calibración del Gemelo Digital
3.6 Estrategias de Optimización del Rendimiento
3.7 Aplicaciones Prácticas en Motorsport
3.8 Mejora Continua y Retroalimentación
3.9 Estudios de Caso y Ejemplos Reales
3.30 Herramientas y Software para la Optimización
4. Optimización del Rendimiento con Gemelos Digitales: Curso Motorsport
4.4 Introducción a la Optimización del Rendimiento en Motorsport
4.2 Fundamentos de los Gemelos Digitales
4.3 Recopilación y Análisis de Datos en Motorsport
4.4 Modelado de Sistemas de Rendimiento
4.5 Simulación y Validación de Modelos
4.6 Estrategias de Optimización del Rendimiento
4.7 Aplicaciones Prácticas: Mejora del Tiempo por Vuelta
4.8 Optimización de Componentes Clave
4.9 Caso de Estudio: Análisis y Optimización de un Coche de Carreras
4.40 Implementación y Seguimiento de la Optimización
2. Diseño y Análisis Avanzado: Gemelos Digitales en Motorsport
2.4 Principios del Diseño Avanzado con Gemelos Digitales
2.2 Diseño de Componentes Específicos: Motor, Suspensión, Aerodinámica
2.3 Integración de Gemelos Digitales en el Proceso de Diseño
2.4 Análisis Estructural y de Fatiga
2.5 Análisis CFD (Dinámica de Fluidos Computacional)
2.6 Análisis de Transferencia de Calor
2.7 Optimización del Diseño para el Rendimiento
2.8 Diseño Orientado a la Fabricación (DFM) y el Ensamblaje (DFA)
2.9 Simulación y Análisis de Escenarios de Carrera
2.40 Desarrollo de Prototipos Virtuales
3. Simulación y Análisis de Componentes Críticos: Curso Gemelo Digital Motorsport
3.4 Identificación de Componentes Críticos en Motorsport
3.2 Modelado y Simulación de Motores
3.3 Simulación de Transmisiones y Cajas de Cambio
3.4 Modelado y Simulación de Sistemas de Frenado
3.5 Análisis de Desempeño de Neumáticos
3.6 Simulación de Sistemas de Suspensión
3.7 Análisis de la Aerodinámica de los Componentes
3.8 Validación de la Integridad Estructural de Componentes
3.9 Simulación de Fallos y Análisis de Riesgos
3.40 Optimización del Diseño de Componentes Críticos
4. Exploración Integral del Gemelo Digital: Motorsport
4.4 Introducción a la Exploración Integral del Gemelo Digital en Motorsport
4.2 Arquitectura y Componentes del Gemelo Digital
4.3 Integración de Datos en el Gemelo Digital
4.4 Modelado de Comportamiento del Vehículo
4.5 Simulación de Entornos de Carrera
4.6 Análisis de Datos y Visualización
4.7 Optimización del Rendimiento en Diferentes Condiciones
4.8 Desarrollo de Estrategias de Carrera con Gemelos Digitales
4.9 Evaluación del Ciclo de Vida del Gemelo Digital
4.40 Casos de Estudio de la Exploración Integral
5. Dominio del Gemelo Digital: Simulación y Análisis en Motorsport
5.4 Principios de Simulación Avanzada en Motorsport
5.2 Modelado de Sistemas Complejos
5.3 Técnicas de Análisis de Datos Avanzadas
5.4 Análisis de Sensibilidad y Optimización
5.5 Simulación de Estrategias de Carrera
5.6 Análisis de Riesgos y Fiabilidad
5.7 Optimización del Rendimiento en Tiempo Real
5.8 Integración con Hardware en el Bucle (HIL)
5.9 Diseño de Experimentos (DOE)
5.40 Implementación y Validación de Modelos
6. Gemelos Digitales: Predicción y Optimización del Rendimiento en Motorsport
6.4 Introducción a la Predicción del Rendimiento
6.2 Modelado Predictivo con Gemelos Digitales
6.3 Análisis de Tendencias y Patrones
6.4 Técnicas de Aprendizaje Automático en Motorsport
6.5 Optimización Predictiva del Rendimiento
6.6 Predicción del Desgaste de Componentes
6.7 Predicción de Fallos y Mantenimiento Predictivo
6.8 Simulación de Estrategias de Pit Stop
6.9 Optimización de la Estrategia de Neumáticos
6.40 Caso de Estudio: Predicción y Optimización en una Carrera
7. Desarrollo y Evaluación de Estrategias: Gemelos Digitales Motorsport
7.4 Introducción al Desarrollo de Estrategias de Carrera
7.2 Modelado de Variables de Carrera
7.3 Simulación de Escenarios de Carrera
7.4 Análisis de Diferentes Estrategias
7.5 Optimización de Estrategias en Tiempo Real
7.6 Evaluación del Rendimiento de las Estrategias
7.7 Diseño de Sistemas de Alerta Temprana
7.8 Integración con Sistemas de Telemetría
7.9 Simulación de Incidentes y Condiciones Climáticas
7.40 Caso de Estudio: Desarrollo y Evaluación de Estrategias de Carrera
8. Análisis Predictivo y Optimización: Gemelos Digitales en Motorsport
8.4 Fundamentos del Análisis Predictivo en Motorsport
8.2 Técnicas de Modelado Predictivo
8.3 Análisis de Datos Históricos
8.4 Predicción del Rendimiento del Vehículo
8.5 Predicción del Desgaste y Fallos
8.6 Optimización del Mantenimiento
8.7 Optimización de Estrategias de Carrera
8.8 Integración con Sistemas de Gestión de Datos
8.9 Validación de Modelos Predictivos
8.40 Aplicaciones Prácticas y Casos de Estudio
5. 5 Introducción a los Gemelos Digitales y su Aplicación en Motorsport
5. 5 Beneficios de la Optimización del Rendimiento
5. 3 Fundamentos de la Simulación y Modelado
5. 4 Arquitectura y Componentes de un Gemelo Digital
5. 5 Flujo de Trabajo del Gemelo Digital: Datos a Resultados
5. 6 Integración con Sistemas de Adquisición de Datos (DAQ)
5. 7 Casos de Estudio: Ejemplos Reales en Motorsport
5. 8 Herramientas y Software: Introducción al Entorno
5. 5 Principios de Diseño Paramétrico y Modelado 3D
5. 5 Selección de Software CAD y Simulación
5. 3 Creación de Modelos de Componentes: Motor, Chasis, Aerodinámica
5. 4 Implementación de Condiciones de Contorno y Cargas
5. 5 Modelado de Sistemas: Tren Motriz, Suspensión, Frenos
5. 6 Validación y Calibración de Modelos
5. 7 Modelado Multidisciplinario y Acoplamiento de Sistemas
5. 8 Análisis de Sensibilidad y Optimización del Diseño
3. 5 Simulación de Componentes Críticos: Motor y Transmisión
3. 5 Análisis de Fatiga y Durabilidad de Componentes
3. 3 Simulación de Flujo de Fluidos: Refrigeración y Aerodinámica
3. 4 Modelado de Sistemas Térmicos
3. 5 Simulación de Impactos y Análisis Estructural
3. 6 Selección de Materiales y Optimización de Peso
3. 7 Integración con Software de Simulación FEA y CFD
3. 8 Estudio de Casos: Fallos y Mejoras en Componentes
4. 5 Análisis de Datos del Gemelo Digital: Adquisición y Gestión
4. 5 Visualización y Análisis de Resultados de Simulación
4. 3 Identificación de Cuellos de Botella y Puntos Débiles
4. 4 Análisis de Sensibilidad y Diseño de Experimentos
4. 5 Validación del Gemelo Digital con Datos Reales
4. 6 Análisis de Escenarios: Condiciones de Carrera y Estrategias
4. 7 Técnicas de Visualización de Datos: Dashboards e Informes
4. 8 Integración de Datos en Tiempo Real y Control Predictivo
5. 5 Simulación Avanzada de Sistemas: Dinámica del Vehículo
5. 5 Análisis de Rendimiento en Pista: Tiempos por Vuelta
5. 3 Optimización de Estrategias de Carrera: Paradas en Boxes
5. 4 Análisis de Neumáticos: Desgaste y Rendimiento
5. 5 Simulación de Condiciones Climáticas y de Pista
5. 6 Integración de Modelos de Conductor y Control
5. 7 Técnicas de Optimización: Algoritmos Genéticos
5. 8 Estudio de Casos: Análisis de Datos de Carrera
6. 5 Modelado Predictivo del Rendimiento
6. 5 Análisis de Datos Históricos para Predicción
6. 3 Técnicas de Machine Learning en Motorsport
6. 4 Optimización del Rendimiento: Motor, Aerodinámica
6. 5 Predicción del Desgaste de Componentes
6. 6 Optimización de Estrategias de Carrera
6. 7 Análisis de Riesgos y Mitigación
6. 8 Estrategias de Toma de Decisiones Basadas en Datos
7. 5 Diseño y Evaluación de Estrategias de Carrera
7. 5 Simulación de Diferentes Escenarios y Opciones
7. 3 Optimización de Estrategias de Parada en Boxes
7. 4 Análisis de Riesgos y Beneficios de Cada Estrategia
7. 5 Desarrollo de Software de Análisis de Estrategias
7. 6 Integración con Sistemas de Información de Carrera
7. 7 Comunicación y Toma de Decisiones en Tiempo Real
7. 8 Estudio de Casos: Implementación en Carreras Reales
8. 5 Análisis Predictivo: Fallos y Mantenimiento
8. 5 Optimización del Rendimiento a Largo Plazo
8. 3 Uso de Datos Históricos y en Tiempo Real
8. 4 Técnicas de Aprendizaje Automático en Motorsport
8. 5 Predicción de Fallos y Planificación de Mantenimiento
8. 6 Optimización del Ciclo de Vida del Vehículo
8. 7 Estrategias de Toma de Decisiones Basadas en Datos
8. 8 Integración con el Control de la Calidad
6.6 Modelado predictivo del rendimiento del vehículo
6.2 Optimización aerodinámica y de configuración
6.3 Simulación de sistemas de propulsión y gestión energética
6.4 Análisis de estrategias de carrera y simulación de paradas en boxes
6.5 Optimización de la estrategia de neumáticos
6.6 Análisis de datos en tiempo real y toma de decisiones
6.7 Simulación del comportamiento del piloto y dinámica del vehículo
6.8 Predicción de la fiabilidad de los componentes
6.9 Optimización de la estrategia de puesta a punto del coche
6.60 Caso de estudio: optimización del rendimiento en carreras específicas
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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