Diplomado en Telemetría de Time Attack y Correlación Laptime
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Diplomado en telemetría de time attack y correlación laptime
Aborda el análisis avanzado de datos dinámicos en competición automovilística mediante telemetría, integrando áreas esenciales como dinámica vehicular, modelos predictivos, análisis de señales, optimización de desempeño y control de tracción. El programa profundiza en el uso de métodos HIL/SIL para validar sistemas de adquisición de datos, herramientas de DAQ en tiempo real, y la aplicación de algoritmos de correlación para mejorar la precisión del laptime, apoyándose en frameworks propios de MATLAB/Simulink, CAN bus y protocolos industriales de transferencia de datos rápidos.
Las capacidades de laboratorio incluyen simulación en loop cerrado, análisis de vibración y acústica, además de garantizar la trazabilidad y seguridad mediante estándares técnicos y normativas aplicables internacionalmente, como las que rigen la integridad y fiabilidad de sistemas embebidos en vehículos de alta competición. La formación habilita profesionales para roles especializados en ingeniería de datos, gestión de telemetría, estrategia de pista, análisis de rendimiento y desarrollo de software de control. La incorporación de estas competencias facilita la optimización técnica en ambientes altamente competitivos.
Diplomado en Telemetría de Time Attack y Correlación Laptime
- Format: Hybrid
- Duration: 6–7 months
- Hours: 900 H
- Language: English / Spanish
- Credits: 60 ECTS
- Registration date: 23-10-2026
- Strat date: 03-12-2026
- Available places: 4
1,580 $
Competencies and results
What you will learn
1. Dominio Experto en Telemetría Time Attack y Optimización de Tiempos por Vuelta
- Analizar datos de telemetría de Time Attack para optimizar tiempos por vuelta, evaluando línea de carrera, frenadas y aceleraciones, y el impacto de aerodinámica.
- Dimensionar la infraestructura de telemetría y el conjunto de sensores (GPS, IMU, cámaras, acelerómetros) con estrategias de calibración y gestión de datos para una recopilación robusta y en tiempo real.
- Aplicar técnicas de optimización y modelos predictivos para predecir tiempos por vuelta, ajustar la configuración del vehículo y la estrategia de carrera (neumáticos, combustible, paradas) con apoyo de machine learning y simulación.
2. Maestría en Telemetría de Time Attack: Análisis Avanzado y Correlación de Tiempos
- Analizar telemetría y correlación de tiempos entre sensores clave (GPS, acelerómetros, sensores de velocidad angular, RPM) para Time Attack.
- Diseñar procesos de sincronización y time stamping para la alineación temporal de datos y la modelación de series temporales en entornos de alta velocidad.
- Aplicar análisis de datos, calibración y fusión de fuentes para optimizar tiempos de vuelta y establecer correlaciones de rendimiento entre vueltas y condiciones de pista.
3. Diseño y validación integral orientado al usuario (del modelado a la manufactura)
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. Desbloqueando el Éxito: Telemetría Time Attack y Correlación Laptime para la Victoria
- Analizar telemetría de Time Attack, laptime y sectores, identificando patrones de rendimiento y anomalías.
- Modelar correlaciones entre tiempos de vuelta, tiempos por sector y estrategias de carrera usando aprendizaje automático y análisis estadístico.
- Aplicar calidad de datos y validación de telemetría con data cleaning, monitorización en tiempo real y control de calidad para la victoria.
5. Maximización del Rendimiento: Telemetría Time Attack y Correlación Laptime de Alto Nivel
- Analizar acoplos flap–lag–torsion, whirl flutter y fatiga.
- Dimensionar laminados en compósitos, uniones y bonded joints con FE.
- Implementar damage tolerance y NDT (UT/RT/termografía).
6. Estrategias Ganadoras: Telemetría Time Attack y Correlación Laptime para la Supremacía en Pista
6. Estrategias Ganadoras: Telemetría Time Attack y Correlación Laptime para la Supremacía en Pista
- Dominar el análisis de datos de telemetría en Time Attack, identificando variables clave como aceleración, frenado, ángulo de dirección y posición GPS.
- Implementar técnicas avanzadas de correlación laptime para optimizar el rendimiento, relacionando los tiempos por vuelta con las acciones del piloto y las configuraciones del vehículo.
- Estudiar el impacto de las líneas de carrera, puntos de frenado y aceleración en el tiempo por vuelta, utilizando software especializado para simulación y análisis.
- Perfeccionar la configuración del vehículo, incluyendo la suspensión, la aerodinámica y la transmisión, basándose en el análisis de datos y la correlación laptime.
- Desarrollar estrategias de comunicación efectivas con el equipo técnico y los pilotos para optimizar el rendimiento en pista.
- Aprender a identificar y solucionar problemas comunes en la telemetría, garantizando la precisión y confiabilidad de los datos.
- Utilizar los datos de telemetría para predecir el rendimiento futuro y establecer metas realistas para cada sesión de entrenamiento y competición.
- Implementar un proceso sistemático de mejora continua, basado en el análisis de datos y la retroalimentación constante.
- Explorar el uso de simuladores de conducción para mejorar la preparación y la estrategia en pista.
- Aplicar los conocimientos adquiridos para mejorar el rendimiento en competiciones de Time Attack y alcanzar la supremacía en pista.
Who this program is for:
Diplomado en Telemetría de Time Attack y Correlación Laptime
- Ingenieros/as con títulos en Ingeniería Aeroespacial, Mecánica, Industrial, Automática o campos relacionados.
- Profesionales que se desempeñan en áreas de OEM de aeronaves rotativas/eVTOL, MRO, consultoría aeronáutica, o que trabajan en centros tecnológicos especializados en aeronáutica.
- Especialistas en Pruebas en Vuelo (Flight Test), certificación de aeronaves, aviónica, sistemas de control y dinámica de vuelo, que deseen profundizar sus conocimientos y habilidades.
- Reguladores gubernamentales, autoridades aeronáuticas y profesionales involucrados en el desarrollo y regulación de la Movilidad Aérea Urbana (UAM) y eVTOL, que busquen adquirir competencias en cumplimiento normativo (compliance).
Requisitos Recomendados: Se sugiere un conocimiento fundamental en aerodinámica, sistemas de control y estructuras aeronáuticas. Se requiere un dominio del idioma Inglés o Español con un nivel B2+ o C1. Ofrecemos programas de nivelación (bridging tracks) para aquellos que necesiten fortalecer sus conocimientos previos.
- Standards-driven curriculum: trabajarás con CS-27/CS-29, DO-160, DO-178C/DO-254, ARP4754A/ARP4761, ADS-33E-PRF desde el primer módulo.
- Laboratorios acreditables (EN ISO/IEC 17025) con banco de rotor, EMC/Lightning pre-compliance, HIL/SIL, vibraciones/acústica.
- TFM orientado a evidencia: safety case, test plan, compliance dossier y límites operativos.
- Mentorado por industria: docentes con trayectoria en rotorcraft, tiltrotor, eVTOL/UAM y flight test.
- Modalidad flexible (híbrido/online), cohortes internacionales y soporte de SEIUM Career Services.
- Ética y seguridad: enfoque safety-by-design, ciber-OT, DIH y cumplimiento como pilares.
1.1 Fundamentos de Telemetría Time Attack: adquisición, procesamiento y visualización de datos
1.2 Configuración de sensores y canales: GPS, acelerómetros, velocidad, telemetría de motor y temperatura
1.3 Análisis de tiempos por vuelta: sectorización, curvas y gestión de consistencia
1.4 Benchmarking y metas de rendimiento: referencias por pista, coche, neumáticos y condiciones
1.5 Preparación y optimización del setup: correlación entre ajustes y tiempos
1.6 Técnicas de correlación de tiempos: correlación, regresión y causalidad
1.7 Calidad de datos y limpieza: filtrado, tratamiento de outliers y lag/ gaps
1.8 Modelos predictivos y simulaciones: estimación de tiempos y escenarios hipotéticos
1.9 Estrategias de mejora continua: ciclos de prueba, validación y documentación
1.10 Casos de estudio: decisiones de optimización basadas en telemetría en Time Attack
2.1 Fundamentos y Optimización de Tiempos: objetivos, métricas y ciclo de mejora
2.2 Configuración de sensores y adquisición de datos para Time Attack
2.3 Conceptos de telemetría: variables clave de rendimiento por vuelta
2.4 Recolección, limpieza y normalización de datos de telemetría
2.5 Métricas por vuelta: tiempo, velocidad, frenada, aceleración y trayectoria
2.6 Análisis de trayectoria y línea ideal: apex, entrada y salida
2.7 Técnicas de optimización de tiempos por vuelta: frenos, tramo y salida
2.8 Herramientas básicas de visualización y análisis de datos
2.9 Calibración de sensores y validación de datos para consistencia
2.10 Plan de mejora continuo: revisión de datos y plan de pruebas
3.1 Dominio de Telemetría Time Attack: Propósito, alcance y beneficios
3.2 Arquitecturas de captación de datos: sensores, logs y streaming
3.3 Configuración de pista y calibración de equipos de telemetría
3.4 Muestreo, resolución temporal y sincronización entre dispositivos
3.5 Integridad de datos, manejo de pérdidas y tasas de llenado
3.6 Preprocesamiento de señales: filtrado, escalado y normalización
3.7 Validación de datos: consistencia, backfilling y QA
3.8 Herramientas clave y flujos de trabajo: software, formatos y pipelines
3.9 Seguridad, privacidad y cumplimiento en telemetría de competición
3.10 Caso práctico: diseño e implementación de un pipeline de telemetría para Time Attack
4.1 Dominio de la Telemetría Time Attack: fundamentos, configuración y métricas
4.2 Arquitectura de datos de telemetría para Time Attack
4.3 Instrumentación y sensores clave en la pista
4.4 Normalización de unidades, escalas y formatos de datos
4.5 Muestreo, latencia y sincronización entre sensores
4.6 Pipelines de recolección y almacenamiento de telemetría
4.7 Calidad de datos: detección de anomalías y manejo de valores perdidos
4.8 Visualización efectiva de telemetría en tiempo real
4.9 Seguridad, integridad y cumplimiento de datos de telemetría
4.10 Caso práctico: implementación de un pipeline de telemetría para Time Attack
5.1 Introducción a la Telemetría: Conceptos clave y sistemas
5.2 Recolección y procesamiento de datos: Sensores y adquisición
5.3 Análisis de datos básicos: Velocidad, aceleración, fuerzas G
5.4 Optimización de la trayectoria: Líneas de carrera ideales
5.5 Selección de marchas y puntos de frenado
5.6 Ajustes de configuración del vehículo
5.7 Herramientas de software y plataformas
5.8 Casos prácticos de optimización
5.9 Interpretación de gráficos y visualización de datos
5.10 Fundamentos de correlación de datos
6.1 Fundamentos de la Telemetría en Time Attack: Sensores y Sistemas
6.2 Introducción a los Datos: Tipos y Formatos
6.3 Software de Telemetría: Exploración de Plataformas
6.4 Recopilación de Datos en Pista: Configuración y Calibración
6.5 Conceptos Clave: Líneas de Carreras, Puntos de Frenado
6.6 Ejemplos Prácticos: Casos de Estudio Iniciales
6.7 Glosario de Términos: Abreviaturas y Jerga de Telemetría
6.8 Herramientas y Software: Preparación para el Análisis
6.9 Importación y Visualización de Datos: Primeros Pasos
6.10 Análisis de Datos Básicos: Aceleración, Velocidad, Fuerzas G
7.1 Introducción a la telemetría en Time Attack
7.2 Recopilación y configuración de datos
7.3 Análisis básico de datos: aceleración, frenado, velocidad
7.4 Optimización de trazadas y puntos de frenado
7.5 Selección de neumáticos y presiones óptimas
7.6 Ajuste de suspensión y balance del coche
7.7 Análisis del rendimiento del motor y transmisión
7.8 Mejoras en la aerodinámica y su impacto
7.9 Herramientas y software de telemetría
7.10 Ejercicios prácticos y casos de estudio
8.1 Introducción a la Telemetría en Time Attack
8.2 Tipos de Sensores y Datos Clave
8.3 Software de Telemetría y Plataformas
8.4 Configuración y Calibración Inicial
8.5 Recolección y Organización de Datos
8.6 Primeros Análisis de Rendimiento
8.7 Identificación de Áreas de Mejora
8.8 Optimización Básica de Tiempos por Vuelta
8.9 Glosario de Términos Clave
8.10 Ejercicios Prácticos y Estudios de Caso
9.1 Fundamentos del análisis de datos de telemetría en Time Attack.
9.2 Principios de la optimización de tiempos por vuelta y su aplicación.
9.3 Introducción a las herramientas y software de telemetría.
9.4 Recopilación y organización de datos de telemetría.
9.5 Interpretación básica de datos: aceleración, velocidad, y fuerzas G.
9.6 Identificación de áreas de mejora en la conducción.
9.7 Entendimiento de la correlación básica de laptimes y datos.
9.8 Ejercicios prácticos y ejemplos de análisis.
9.9 Análisis avanzado de datos de telemetría en Time Attack.
9.10 Técnicas de correlación de tiempos por vuelta y análisis comparativo.
10.1 Introducción a la Telemetría Time Attack: Fundamentos y conceptos clave.
10.2 Recopilación de Datos: Sensores, sistemas y configuración en pista.
10.3 Análisis de Datos Inicial: Software, interpretación básica y métricas fundamentales.
10.4 Optimización de Tiempos por Vuelta: Estrategias y aplicación práctica.
10.5 Herramientas de Telemetría: Selección y uso de software especializado.
10.6 Dominio del Hardware: Entendimiento y configuración de sensores y sistemas de adquisición de datos.
10.7 Metodología de Análisis: Procesos estructurados para la mejora del rendimiento.
10.8 Casos Prácticos: Aplicación de la telemetría en diferentes configuraciones de vehículos y pistas.
10.9 Estrategias Avanzadas: Gestión de neumáticos, suspensión y aerodinámica.
10.10 Proyecto Final: Análisis y optimización de datos de telemetría en un escenario de Time Attack.
- Metodología hands-on: test-before-you-trust, design reviews, failure analysis, compliance evidence.
- Software (según licencias/partners): MATLAB/Simulink, Python (NumPy/SciPy), OpenVSP, SU2/OpenFOAM, Nastran/Abaqus, AMESim/Modelica, herramientas de acústica, toolchains de planificación DO-178C.
- Laboratorios SEIUM: banco de rotor a escala, vibraciones/acústica, EMC/Lightning pre-compliance, HIL/SIL para AFCS, adquisición de datos con strain gauging.
- Estándares y cumplimiento: EN 9100, 17025, ISO 27001, GDPR.
Capstone-type projects
Admissions, fees and scholarships
- Perfil: Formación en Ingeniería Informática, Matemáticas, Estadística o campos relacionados; experiencia práctica en NLP y sistemas de recuperación de información valorada.
- Documentación: CV actualizado, expediente académico, SOP/ensayo de propósito, ejemplos de proyectos o código (opcional).
- Proceso: solicitud → evaluación técnica de perfil y experiencia → entrevista técnica → revisión de casos prácticos → decisión final → matrícula.
- Tasas:
- Pago único: 10% de descuento.
- Pago en 3 plazos: sin comisiones; 30% a la inscripción + 2 pagos mensuales iguales del 35% restante.
- Pago mensual: disponible con comisión del 7% sobre el total; revisión anual.
- Becas: por mérito académico, situación económica y fomento de la inclusión; convenios con empresas del sector para becas parciales o totales.
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