21 сентября 2014
Машину, получившую название Sparky, американцы используют для транспортировки крупногабаритных предметов по территории испытательного центра.

Авторами проекта стали инженеры Роланд Шелленберг и Арнольд Мулине. Шелленберг задумал переделку Leaf как задание для тим-билдинга. Кроме того, центру для корпоративных нужд требовался подобный автомобиль. Непосредственно за разработку проекта отвечал Мулине, выбравший в качестве «донора» пикап Frontier. Кроме них, в создании машины принимали участие другие сотрудники исследовательского центра – всего около 35 человек. По словам авторов, работа продолжалась «несколько месяцев».

Сотрудники центра срезали Leaf заднюю верхнюю часть кузова, оставив только задние двери, из которых сделали крылья пикапа. Затем получившуюся конструкцию они объединили с грузовым отсеком Frontier. Пятая дверь хэтчбека стала крышкой грузового отсека.
Кроме того, инженеры заменили заднюю оптику, изменив расположение габаритных огней – их перенесли под бампер. Чтобы придать Sparky «более ностальгический вид», к поверхности грузового отсека Мулине прибил старые доски.
Аризонский технический центр Nissan является главным испытательным полигоном компании в Северной Америки. На его территории имеется 92-километровый овальный трек. Тут проводят испытание автомобилей в жарком климате.
Хочешь узнать больше - читай отзывы
auto.bigmir.net
← Вернуться на предыдущую страницу
Українець, роботи якого захоплювали світ: як уродженець Чернігівщини натякав нам на Україну в відомих мультиках, поки про нього мовчали на батьківщині Його роботи показували на Nickelodeon
Шмигаль розповів про допомогу Києву та області у відновленні світла та тепла 18 января 2026
заседание Штаба по ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций в Киеве и области
Дата-центри майбутнього зможуть опалювати будинки завдяки пасивному охолодженню на теплових трубках 18 января 2026
Не секрет, що сучасні центри обробки даних споживають величезні обсяги енергії, значна частина якої витрачається на охолодження серверів та високопродуктивних компонентів. Зі зростанням попиту на обчислювальні потужності, особливо для завдань штучного інтелекту та обробки великих даних, традиційні системи охолодження все частіше виявляються неефективними та дорогими в експлуатації. Вихід може полягати в іншому принципі охолодження.