Включите географическое местоположение для лучшего опыта.
logo
Круг водитель организация Модифицированный автомобиль Модель Вариация трека
автомобиль
автомобиль мотоцикл
Метрическая
Метрическая США
Russian
English Spanish French German Italian Portuguese Japanese
войти / Создать аккаунт
  • треки
  • track_changes
    круги
  • автомобили
  • Trackday
  • Рейтинг
  • водители
  • о нас
+ Add
Круг
водители
организация
Модифицированный автомобиль
Модель
Вариация трека
Russian
English Spanish French German Italian Portuguese Japanese
автомобиль
автомобиль Мотоцикл
войти / Создать аккаунт
++TIME_CLEAN++
++TIME_DIFF++
++RATE++
++NAME++
++DRIVER.DISPLAY_NAME++
++TOTAL_PAGEVIEW_COUNT++ Просмотры
++SPEED_DIFF++
++DISPLAY_NAME++
Гонка
++DRIVER_NAME++
++VEHICLE_YEAR.YEAR++
++VEHICLE_YEAR.VEHICLE.MODEL.NAME++
Редактировать удалить
++USER.DRIVER.DISPLAY_NAME++
++CREATED_AT++
++USER.ALIAS++
++CREATED_AT++
++COMMENT++

Удалить

Вы уверены, что хотите удалить этот круг?
Kodawari x Morning Meets Toronto Motorsport Park 2025 - Miata Best Lap
Ferazda
Уровень:
Amateur
Ferazda
Дата круга : 25 Sep, 2025
1мин 27.9сек (+2.05s)
Toronto Motorsports Park (CW)
Mazda Miata MX-5 ND 2021 (Ferazda/RT660)
Легкий
Шина: 200 AZENIS RT660
Размер шины: 215/40/17
опубликовано 25 Oct, 2025

Ran a 1:27.9 with my 2021 Miata RF at TMP. This was with Kodawari & Morning Meets for their 2nd track day of the season. 

Wider tires and some coilovers would make a huge difference. The suspension was struggling and I went through the stock brake pads in 4 sessions. Not bad in stock form but suspension & brakes are next on my list. 

Mods:
17x8.5 Volk TE37 wheels
215/40/17 Falken RT660 tires
ATH quad exhaust
Kenstyle steering wheel

Alignment:
-2 camber all around
~7 caster
0 toe front 
1/16 toe in rear

Lap Timer:
Racechrono Pro
Garmin GLO2
OBDLink MX

комментарии
Предложенные круги
Предложенные водитель автомобили
Сообщить о неверных данных
© 2025 LapMeta, LLC
Правила Условиями использования Политика конфиденциальности Организации Локальный Блог
Сообщить о неверных данных