22 июля 2011
Специализирующаяся на выпуске компактных малолитражек японская компания Daihatsu в первый месяц осени проведет премьеру самого экономичного в мире автомобиля с двигателем внутреннего сгорания, способного дать фору даже гибридомобилям.
Миникар Daihatsu, чье название пока не раскрывается, получит абсолютно новый двигатель с электронными дросселем и топливосберегающей технологией start-stop, которая автоматически выключает мотор во время коротких остановок. В штатное оборудование машины также войдет специальная система, преобразующая энергию, выделяемую колесами автомобиля в процессе торможения, в электрическую.
Как пишет Autoguide, миникар с бесступенчатым вариатором потребляет на 100 км пробега в комбинированном цикле 3,36 л топлива. Дополнительную экономию горючего компактной машине с легким шасси обспечивают специальный аэродинамический обвес и шины с низким сопротивлением качению.
Напомним, в конце прошлого года Daihatsu разработал самый экономичный автомобиль Японии, если не брать в расчет машины с гибридной силовой установкой и электромоторами. Модель под названием Move оснащена бензиновой силовой установкой объемом 0.66 литра, которая обладает мощностью 52 л.с. и максимальным крутящим моментом 60 Нм. Мотор способен работать как с механической коробкой передач, так и с бесступенчатым вариатором.
В переднеприводном исполнении Daihatsu Move на "стольник" пути расходует 3,7 л горючего, таким образом, на 1 л топлива машина способна преодолеть до 27 км.
Чтобы узнать больше, читай отзывы.
kolesa.ru
← Вернуться на предыдущую страницу
Донька Філатова у купальнику вразила рельєфним тілом на відпочинку у Єгипті 24 ноября 2025
Донька міського голови Дніпра Бориса Філатова, 30-річна Катерина Філатова похвалилася своїм відпочинком коло моря у Єгипті.
Toyota втрачає позиції: Kia та Chevrolet обганяють японський бренд 24 ноября 2025
Toyota втрачає позиції: Kia та Chevrolet обганяють японський бренд
Apple створила ШІ, який обчислює дії користувача за звуком і рухами 24 ноября 2025
Компанія Apple опублікувала звіт за результатами дослідження, метою якого було вивчення того, як великі мовні моделі (LLM) можуть аналізувати аудіодані та дані про рух, щоб отримати уявлення про те, що робить користувач.