VI-GRADE 2025 全球大学生虚拟方程式大赛-中国站冠军宣布及数据分析

Virtual Formula 2025 ONLINE Phase

历经三个月的精心准备和最后的精彩对决，由VI-grade举办，丹宁思工程全程赞助的2025年Virtual Formula虚拟方程式大赛-中国站线上赛于9月6日落下帷幕。
我们非常荣幸地宣布本届虚拟方程式大赛的冠军是——武汉理工大学油车队(油车组）和武汉理工大学电车队（电车组），同时荣获丹宁思最好开奖的是——厦门理工学院AMOY燃油方程式车队。👏👏
一．比赛最终有效成绩

              选拔赛胜出的六支车队最终成绩：

油车组最终有效成绩

电车组最终有效成绩

丹宁思最好开奖最终有效成绩

在这场充满创新与激情的数字化竞速中，每一支晋级车队都展现了出色的技术实力与团队协作能力！祝贺所有获奖车队，也感谢每一支参与队伍的全力以赴，正是你们让这场虚拟世界的角逐如此真实而动人心弦！🎉🎉
二．丹宁思专家的比赛结果分析
综合丹宁思工程的工程师与专业车手对决赛阶段六辆赛车的全面驾驶评测，以下是对于六支入围车队车辆模型的主观评价：
1武汉理工大学 CV 车队

• 整体横向动力学表现尚可，车辆平衡偏向转向不足，且随着速度增加转向不足度增大。
• 入弯表现良好，但在中低速弯的弯心阶段，横摆响应不足，车辆难以顺畅旋转。
• 在高速下依然保持了较好的稳定性。
• 纵向输入对横向动态影响较大。
• 弯中制动响应不够线性，制动入弯时横摆增益会突然变大。
• 出弯阶段油门输入会带来转向过度趋势，变化速度过快且不够稳定。
• 在绕桩中，车辆响应性不足。

2中北大学 CV 车队

• 在未到达极限之前，整体表现良好。
• 接近极限时有明显的转向过度倾向，即使是缓慢的操作输入，转向过度也来得迅速。
• 对快速操作的响应速度很快，但不够线性，导致可预见性不足。
• 加速性能尚可，但纵向输入对横向动力学影响较小，油门输入没有带来额外的横摆增益。
• 制动力整体水平偏低，但弯中制动时的稳定性良好。

3厦门理工学院 CV 车队

• 驾驶员输入与车辆响应之间的衔接良好，方向盘力矩与横向响应匹配度高。
• 在低速弯有轻微的转向过度倾向，入弯迅速且扎实，出弯牵引力良好。
• 绕桩表现非常快速且顺畅。
• 高速弯需要更强的稳定性。
• 整体稳定性仍有提升空间，但在超出极限时车辆相对容易救车。
• 制动力总体水平不足。

4武汉理工大学 EV 车队

• 缺乏足够的阻尼来抑制车身运动。
• 制动过于敏感，缺少制动时的稳定性。
• 横向动力学特性在转向不足与转向过度之间快速且非线性地切换。
• 出弯牵引力和行驶轨迹表现良好。

5厦门理工学院 EV 车队

• 整体响应速度快且容易控制。
• 由线性区间向非线性区间过渡不够顺畅，导致绕桩表现不一致。
• 入弯表现良好，但横摆增益略显过大。
• 出弯阶段油门输入未能带来额外的横摆响应。
• 制动力整体水平不足。

6河北工业大学 EV 车队

• 单一操作下的横向动力学表现尚可，车辆平衡正常。
• 在绕桩或快速操作时，车辆容易出现快速转向过度，稳定性不足。
• 整体横摆阻尼水平不足，使得车辆响应与驾驶员输入衔接不佳。
• 油门输入对横向动力学没有明显影响。
• 制动存在较大问题，即使在直线制动时也不够稳定。

如何造好一辆赛车
优秀的赛车性能是 “设计” 出来的
回顾大赛筹备期，丹宁思工程的浦一凡工程师曾带来 “如何造好一辆赛车” 的专业分享，从七个核心维度拆解赛车开发逻辑，为参赛队伍解析关键技术指引：

1. 轮胎：性能的起点 —— 轮胎抓地力直接决定赛车极限，是所有操控性能的基础。
2. 空气动力学：平衡的艺术 —— 并非一味追求下压力，而是需在 “下压力“、“阻力”和“气动敏感性” 间找到最优平衡点。
3. 重量与功率：加速的核心 —— 真正影响加速性能的是 “功率重量比”，而非单一的功率或重量指标。
4. 轴距与轮距：操控的骨架 —— 长轴距提升行驶稳定性，短轴距增强转向灵活性；宽轮距则能提升横向附着力。
5. 重量分配与气动平衡：转向的 “指挥棒”—— 直接决定赛车的平衡，是操控调校的核心环节。
6. 悬架与调校：极限的 “控制器”—— 悬架几何、刚度、阻尼匹配，直接影响赛车在极限状态下的可控性。
7. 先进控制系统：未来的方向 —— 扭矩矢量控制、主动阻尼系统、主动气动组件等技术，是下一代赛车性能突破的关键。

这七点如同赛车开发的 “金钥匙”，帮助参赛队伍跳出 “单纯追求速度” 的误区，真正理解 “好开” 与 “开的快” 背后的工程逻辑，实现从 “造赛车” 到 “造好赛车” 的思维跨越。

三．VI-grade专家的比赛结果分析
在丹宁思的专家进行主观评价后，我们专门针对车手在线上赛的圈速进行各项分析，进行如下阐述，供大家参考。
注：以下的圈速分析没有考虑扫桩的罚时。
1箱线图分析
首先是分析车手们的箱线图，箱线图可以直观比较不同数据集的分布，显示数据的集中趋势和离散程度，以下是箱线图的说明

• 箱体下边界：第一四分位数（Q1）
• 箱体中线：中位数（Q2）
• 箱体上边界：第三四分位数（Q3）
• 虚线：显示数据的正常范围（为1.5倍IQR）

使用箱线图，可以直观的对比出不同车队之间圈速的范围以及圈速的波动程度。箱体中线越小，则意味着车队的平均圈速越快，箱体越小，则意味着车队的圈速波动越小。可以很明显的看到，武汉理工大学油车队（WUTC）有着最快的平均圈速，也有着很小的圈速波动，车手圈速基本稳定在58.5±0.7s，河北工业大学电车队的圈速也比较稳定，除了有一圈发生了重大失误导致圈速掉到了70s开外，但平均圈速则不如武汉理工大学电车队及厦门理工学院电车队。

2圈速标准差
从圈速的标准差也很容易看出，武汉理工大学油车的标准差是最小的，只有0.692，车手的圈速较为一致，同时能够在保证圈速的情况下尽可能减少扫桩，是能够取得胜利的重要条件。

3车辆操控性及车手能力
丹宁思的专家尝试做出自己的最快圈，与队员们做对比，分析队员们把车推向极限的能力，以及不同队伍之间更为真实的差距。从上图可以看出，武汉理工大学与河北工业大学的车手与丹宁思的专家差距都比较小，在2s以内，其它队伍则有较大的差距，说明车手方面仍有比较大的进步空间。但武汉理工大学电车则和其他车队不一样，丹宁思的专家要比队员们的最快圈慢，专家反馈是武汉理工大学电车难以驾驭，需要长时间熟悉车辆的极限，在不失控的情况下做出最快圈需要有比较长时间的训练。从车辆的圈速水平来看，武汉理工大学油车，厦门理工学院电车与油车均能够跑到56s的水平，而其它车队的性能则稍显落后。
4车辆抓地水平
我们还额外对大家的最快圈进行了车辆抓地力水平的分析，定义如下：
Overall Grip：当综合加速度的绝对值大于1g时，认为此刻车辆的状态为综合抓地情况，提取出该值后再取平均；
Corner Grip：当侧向加速度的绝对值大于0.5g时，认为此刻车辆的状态为侧向抓地情况，提取出该值后再取平均；
Brake Grip：当纵向加速度的小于-0.5g时，认为此刻车辆的状态为制动抓地情况，提取出该值后再取平均；
Acc Grip：当纵向加速度的大于0.5g时，认为此刻车辆的状态为驱动抓地情况，提取出该值后再取平均；
显然，这些值是越大越好，队员们可以用这些数据对比同一辆车，不同车手之间驾驶水平的差异，以下图为例，对比了武汉理工大学油车的车手和丹宁思专家的数据，在Overall Grip上，丹宁思的专家处理得更好一些。在Corner Grip二者是一样的，但在Brake Grip上武汉理工大学的车手则更好，结合前面Overall Grip，可能原因是丹宁思的专家使用更多的循迹刹车，车辆会处在更多的复合工况中，对于Acc Grip，很明显，该性能取决于动力系统和车重，空气动力学，轮胎，车手水平改变不了太多，因此二者是一样的。

同时该方法也可以对比不同队伍之间的数据，我们对比了六支车队的最快圈，如下方的雷达图所示，武汉理工大学油车除了在Acc Grip上不是第一，其它方面都是第一，厦门理工学院电车在各方面都取得相对不错的水平，但是在Brake Grip上表现较差，与主观评价的数据一致，队员们需要去注意制动系统的设置。

SUMMARY
本次2025大学生虚拟方程式大赛中，丹宁思工程与VI-grade的专家团队从车辆动力学、操控稳定性、圈速一致性及极限性能等多个维度，对六支参赛车队进行了系统性的深度分析。希望通过此次详实的数据比对与驾驶反馈，能够准确揭示各车队在整车设计、调校策略及车手训练方面的优势与不足，从而为各车队明确未来技术优化与能力提升的具体方向，提供科学、专业的参考依据，助力其在未来的赛事中实现更全面的竞争力突破。
线上赛录播观看方式一：VF2025_Webinar5_驾驶模拟器线上赛录播_哔哩哔哩_bilibili
线上赛录播观看方式二：下方二维码扫码