Норма расхода топлива грузовых автомобилей таблица: Нормы расхода топлива на грузовые бортовые автомобили

Нормы расхода топлива на грузовые бортовые автомобили

Обязательные (О)/ Рекомендуемые (Р)	Марка, модель автомобиля	Линейная норма, л/100 км, куб.м/100 км
О	3301 «Радзимич» (дв. Д-245.30Е2, i г.п.=4,875	15,4 Д
О	Avia A-20P, -A-20H, -A-21K, -A-21N (дв.712-18.1)	10,5 Д
О	Avia A-30KCN, -A-30N, -A31N, -A-31P (дв. 712-18.0)	12,4 Д
O	BAW BJ1044P1U52 3,2TDi (76 kW)	10,1 Д
О	Chevrolet Cargo Truck 6,2D (110 kW) 4WD	14,1 Д
О	Daewoo Labo 0,8 (28 kW)	6,7 Б
О	Fiat 290 2,5D (55 kW)	9,0 Д
О	Ford Transit 190EF 2,0i (85 kW)	12,0 Б
О	Ford Transit 350 2,4D (55 kW)	9,5 Д
О	IFA W 50L	19,0 Д
О	Iveco 190-30 (221 kW)	23,9 Д
О	Iveco Daily 50C15 3,0HPi (107 kW)	12,0 Д
О	Iveco Magirus 110-17A (дв. BF6L913C)	20,4 Д
О	Iveco Magirus 232 D 19L	22,8 Д
О	Iveco Magirus 290 D 26L	32,3 Д
О	Iveco Turbo Daily 35.12 2,8TD (90 kW)	9,5 Д
О	Iveco Turbo Daily 49.10 2,5TD (76 kW)	10,8 Д
О	Iveco Turbo Daily 49.12 2,8TD (88 kW)	11,8 Д
О	Iveсo Daily 50C13 (92 kW)	12,4 Д
О	Jeep Truck Comanche 2,4i	11,9 Б
О	MAN 15.192F	19,2 Д
О	MAN 8.113 (121 kW)	13,7 Д
О	MAN 9.153	14,8 Д
О	Mercedes Benz 1017 (дв. ЯМЗ-238)	24,7 Д
О	Mercedes Benz 1418 6,0D	21,7 Д
О	Mercedes Benz 1613L	17,8 Д
О	Mercedes Benz 1622	23,1 Д
О	Mercedes Benz 1820	23,4 Д
О	Mercedes Benz 1827, 1827L	20,6 Д
О	Mercedes Benz 207 1,8	12,3 Б
О	Mercedes Benz 208D 2,3D (58 kW)	9,0 Д
О	Mercedes Benz 309 3,0D (дв. ОМ617, 66 kW)	9,7 Д
О	Mercedes Benz 310D 2,9D	9,1 Д
О	Mercedes Benz 410D 2,9D (70 kW)	10,5 Д
О	Mercedes Benz 412D 2,9TD (90 kW)	10,9 Д
О	Mercedes Benz 507D 2,4D	9,9 Д
О	Mercedes Benz 511D 2,2CDi (80 kW)	10,5 Д
О	Mercedes Benz 515 2,2Cdi (110 kW) «Sprinter»	12,2 Д
О	Mercedes Benz 611D 4,0D	12,4 Д
О	Mercedes Benz 814D (дв. OM 366.1)	13,6 Д
О	Mitsubishi Conter 2,5D (55 kW)	10,9 Д
О	Mudan MD 1042L 2,8TDi (дв. Iveco Sofim 8140.43S, 92 kW) изотермический	13,5 Д
О	Peugeot Boxer 2,8HDi (93 kW)	10,1 Д
О	Peugeot Boxer PT CA335 L3 2,2HDi (88 kW)	8,6 Д
О	Renault Mascott 120.65 3,0TDi (85 kW)	11,2 Д
О	Renault Mascott 130.65 3,0Dxi (95 kW)	13,3 Д
O	Renault Master 2,5dCi (84 kW)	9,7 Д
О	Scania 143HL (368 kW) 6×4	34,3 Д
О	Skoda 706 RT	23,8 Д
О	Tatra 111R	31,4 Д
О	Tatra 815	38,0 Д
О	Volkswagen Crafter 35MR 2,5TDi (100kW, i г.п.= 4.364)	9,6 Д
О	Volkswagen Crafter 50 2,5TDi (100 kW,i г.п.= 5.1)	10,5 Д
О	Volkswagen LT31 2,4 (66 kW)	15,2 Б
О	Volkswagen LT35 2,4D (57 kW)	9,6 Д
О	Volkswagen LT55 2,4TD (70 kW)	11,3 Д
P	Volkswagen LT50 2,4TD (70 kW)	11,6 Д
О	Volkswagen LT28 2,5TD (70 kW)	9,6 Д
О	Volkswagen Transporter 1,6D (37 kW)	7,7 Д
P	Volkswagen Transporter T5 LR 2,0TDi (103 kW)	8,1 Д
О	ГАЗ-278472 (шасси ГАЗ-3308, дв. Д-245.7Е2) 4×4	18,1 Д
О	ГАЗ-3302 (дв. ЗМЗ-4063А)	14,7 Б
P	ГАЗ-3302-531 (дв. ГАЗ-5602)	10,2 Д
О	ГАЗ-330202-218 (дв. УМЗ-421600)	13,8 Б
О	ГАЗ-330202-408 (дв. ЗМЗ-405240)	12,8 Б
О	ГАЗ-3302-077 (дв. 4Cti 90-1BE)	9,6 Д
О	ГАЗ-33021 (дв. ЗМЗ-4026.10)	14,5 Б
		14,7 СПГ 19,0 СУГ
О	ГАЗ-33021 (УМЗ-4215СР)	15,4 Б
		15,6 СПГ
О	ГАЗ-3302-10 (дв. ЗМЗ-40260F, -4026.10)	14,5 Б
		19,0 СУГ
О	ГАЗ-33023 (дв. ЗМЗ-4026.10)	15,2 СПГ
О	ГАЗ-33023 (дв. ЗМЗ-4063, -4063ОА)	14,7 Б
О	ГАЗ-330230 (дв. УМЗ-4215)	15,4 Б
О	ГАЗ-3307 (дв. ЗМЗ-511)	29,9 СУГ 24,2 СПГ
О	ГАЗ-3307 (дв. ЗМЗ-5130ОМ)	23,8 Б
О	ГАЗ-3307, -30 (дв. ЗМЗ-53)	23,8 Б
		23,8 СПГ 29,9 СУГ
О	ГАЗ-3307-12, -14 (дв. ЗМЗ-5130ОМ, -5130ОН)	23,8 Б
		29,9 СУГ
О	ГАЗ-33073 (дв. ЗМЗ-513)	23,8 Б
О	ГАЗ-33081 (дв. Д-245.7)	18,1 Д
О	ГАЗ-3309 (дв. Д-245.7, -245.7Е3)	15,2 Д
О	ГАЗ-4301 (дв. Д-243)	14,1 Д
О	ГАЗ-4301 (дв. Д-245.12С-231Д)	15,9 Д
О	ГАЗ-52 (дв. Д-240, i г.п.= 6.83	13,5 Д
О	ГАЗ-52 (дв. Д-245)	15,0 Д
О	ГАЗ-52 (дв. ЗМЗ-511)	23,8 Б
О	ГАЗ-52, -52А, -52-01, -52-02, -52-03, -52-04, -52-05, -52-54, -52-74 (дв. ГАЗ-52)	20,9 Б
		21,4 СПГ
О	ГАЗ-52-04 (дв. Д-243)	13,6 Д
О	ГАЗ-52-04Д (дв. Д-240)	13,5 Д
P	ГАЗ-5204 (дв. ЗМЗ-53)	25,0 Б
О	ГАЗ-52-07, -08, -09	28,5 СУГ
О	ГАЗ-52-27	21,4 Б
О	ГАЗ-52-27	20,4 СПГ
О	ГАЗ-52-28	20,9 СПГ
О	ГАЗ-53 (дв. Д-240,i г.п.= 6.83	14,2 Д
О	ГАЗ-53 (дв. ЗМЗ-53)	23,8 Б
		24,7 СПГ 28,5 СУГ
О	ГАЗ-53, -53А, -5312, -3307 (дв. Д-243)	14,3 Д
О	ГАЗ-53А, -53Ф, -53-12, -53-12-016, -53-12А, -53-19, -53-50, -53-70, -53-07 (дв. ЗМЗ-53)	23,8 Б
О	ГАЗ-5312 (дв. Д-245.12С)	14,9 Д
О	ГАЗ-53-27	25,2 Б
		24,7 СПГ
О	ГАЗ-53А (дв. Д-240)	14,2 Д
О	ГАЗ-66 (дв. Д-243)	16,2 Д
О	ГАЗ-66 (дв. ЗМЗ-66)	37,1 СУГ
P	ГАЗ-66 (дв. ЗМЗ-513)	29,0 Б
О	ГАЗ-66, -66А, -66АЭ, -66Э, -66-01, -66-02, -66-04, -66-05, -66-11 (дв. ЗМЗ-66)	27,6 Б
О	ГАЗ-66-01 (дв. ЗМЗ-66)	26,7 СПГ
P	ГАРЗ-3302 «Радимич» (дв. Isuzu 4HK1-XS), i г.п.= 4.78	13,0 Д
О	ЗИЛ 133Г, -133Г1, -133Г2, -133ГУ	36,1 Б
О	ЗИЛ-130 (дв. ЗИЛ-375)	33,3 Б
О	ЗИЛ-130 (дв. ЗИЛ-508)	29,5 Б
		30,3 СПГ 35,9 СУГ
О	ЗИЛ-130, -130-80, -130А1, -130Г, -130С, -130ГУ, -130-76, -130Г-76, -130Г2-76, -130С-76, -130Г-80, -130ГУ-80 (дв. ЗИЛ-130, -508.10)	29,5 Б
О	ЗИЛ-130-80 (дв. ЗИЛ-508.10)	35,9 СУГ
О	ЗИЛ-130Г (дв. ЗИЛ-509.10)	33,3 Б
О	ЗИЛ-130Г-30 (дв. ЗИЛ-509)	34,2 Б
О	ЗИЛ-130Д, -431410 (дв. Д-243)	19,5 Д
О	ЗИЛ-131, -131А (дв. Д-245, -245.12)	25,2 Д
О	ЗИЛ-131, -131А (дв. ЗИЛ-131)	39,9 Б
О	ЗИЛ-133ГЯ (дв. ЗИЛ-645)	24,2 Д
О	ЗИЛ-138 (дв. ЗИЛ-375)	35,4 Б
О	ЗИЛ-138 (дв. ЗИЛ-508)	29,5 СПГ
О	ЗИЛ-138 (дв. ЗИЛ-508.10)	39,9 СУГ
О	ЗИЛ-138А, -431610, -138АГ	32,2 Б
		32,5 СПГ
О	ЗИЛ-164, -164А, -164АД, -164АР, -164Р (дв. ЗИЛ-508.10)	29,5 Б
О	ЗИЛ-431410 (дв. ЗИЛ-130)	34,2 СУГ
О	ЗИЛ-431410 (дв. ЗИЛ-508)	30,8 СПГ
О	ЗИЛ-431410, -130, -130Д (дв. Д-245)	18,1 Д
О	ЗИЛ-431410, -431411, -431412, -431416, -431417, -431450, -431510, -431516, -431610, -431917 (дв. ЗИЛ-508, ЗИЛ-508.10)	29,5 Б
О	ЗИЛ-431412 (дв. ЗИЛ-130)	34,2 СУГ
О	ЗИЛ-431518 (дв. ЗИЛ-508)	32,1 СПГ
О	ЗИЛ-431610 (дв. ЗИЛ-375)	36,1 СПГ 46,9 СУГ
О	ЗИЛ-431610 (дв. ЗИЛ-508.10)	35,9 СПГ 39,9 СУГ
О	ЗИЛ-432910 (дв. ЗИЛ-645)	19,0 Д
О	ЗИЛ-432930 (дв. Д-245.9Е3)	18,1 Д
О	ЗИЛ-4331 (дв. Д-245.12)	19,0 Д
О	ЗИЛ-4331 (дв. Д-260.1)	20,2 Д
О	ЗИЛ-4331 (дв. ЗИЛ-375)	33,3 Б
P	ЗИЛ-4331 (дв. ЗИЛ-645)	25,2 Д
О	ЗИЛ-4331 (дв. КамАЗ-740.10)	23,5 Д
О	ЗИЛ-4331 (дв. ЯМЗ-236, -236М2)	20,7 Д
О	ЗИЛ-433110 (дв. ЗИЛ-508.10)	30,8 Б
		35,9 СУГ
О	ЗИЛ-433360 (дв. Д-245)	15,2 Д
О	ЗИЛ-433360 (дв. ЗИЛ-375)	29,5 Б
О	ЗИЛ-433360 (дв. ЗИЛ-508)	28,9 Б
		35,9 СУГ
О	ЗИЛ-433360 (дв. ЗИЛ-509)	40,3 СУГ
О	ЗИЛ-433360-27 (дв. ЗИЛ-508.10)	39,9 СУГ
О	ЗИЛ-433362 (дв. ЗИЛ-375)	29,5 Б
О	ЗИЛ-433362 (дв. ЗИЛ-508.10)	39,9 СУГ
О	ЗИЛ-5301АО (дв. Д-245)	14,5 Д
О	ЗИЛ-5301ВЕ (дв. Д-245.9Е2)	13,3 Д
О	ЗИЛ-534330 (дв. ЯМЗ-236А)	21,9 Д
О	КамАЗ-4308 (дв. Cummins B180 20, 131 kW)	17,4 Д
О	КамАЗ-4310 (дв. КамАЗ-740)	30,1 Д
О	КамАЗ-43105 (дв. КамАЗ-740)	29,5 Д
O	КамАЗ-4320 (дв. КамАЗ-740)	24,0 Д
О	КамАЗ-5320 (дв. ЯМЗ-236)	24,2 Д
О	КамАЗ-5320 (дв. ЯМЗ-238М2)	27,7 Д
О	КамАЗ-5320 (дв. КамАЗ-740)	23,8 Д
О	КамАЗ-5320 (дв. КамАЗ-740, = 9050 кг)	26,6 Д
О	КамАЗ-53202, -53212, -53213 (дв. КамАЗ-740.11-240)	24,2 Д
O	КамАЗ-53213 (дв. КамАЗ-740.10, i г.п.=6,53	28,0 Д
О	КамАЗ-53215R (дв. КамАЗ-740.31-240)	22,8 Д
O	МАЗ-533632-320 (дв. Deutz BF6M1013FC, 180 kW)	23,3 Д
O	МАЗ-5340А5-320 (дв. ЯМЗ-6582.10)	28,8 Д
O	МАЗ-5340А5-370 (дв. ЯМЗ-6581.10)	28,8 Д
O	МАЗ-6303А8-323 (дв. ЯМЗ-6581.10)	31,5 Д
О	КамАЗ-65117-030-62 (дв. КамАЗ-740.62-280)	27,7 Д
О	КрАЗ-257, -257Б1, -257С, -255Б, -255Б1	38,0 Д
О	КрАЗ-257БС	36,1 Д
О	КрАЗ-257В (дв. ЯМЗ-238А)	36,1 Д
О	КрАЗ-260, -260М, -260Б1	40,4 Д
О	М-2335 (дв. ВАЗ-2106)	8,6 Б
О	МАЗ-437041-268 (дв. Д-245.30Е2)	16,5 Д
О	МАЗ-437041-269 (дв. Д-245.30Е2)	16,5 Д
О	МАЗ-437043, -328, -329 (дв. Д-245.30Е3)	18,0 Д
О	МАЗ-437143, -328, -329 (дв. Д-245.30Е3)	18,0 Д
О	МАЗ-500 (дв. ЯМЗ-238, i г.п. =7,24) (с закрытым кузовом, М=7800 кг	26,6 Д
О	МАЗ-500, -500А, -500АС, -500АТ, -500В, -5335 (дв. ЯМЗ-236)	21,9 Д
О	МАЗ-514 (дв. ЯМЗ-236)	24,2 Д
О	МАЗ-516, -516Б (дв. ЯМЗ-236)	24,7 Д
О	МАЗ-5334 (дв. ЯМЗ-238)	26,2 Д
О	МАЗ-5334 спецшасси АБКС-5 (дв. ЯМЗ-236)	31,4 Д
О	МАЗ-5334, -533501, -5337, -53371 (дв. ЯМЗ-236)	21,9 Д
О	МАЗ-5335 (дв. ЯМЗ-238)	26,6 Д
О	МАЗ-53352 (дв. ЯМЗ-238Е)	22,8 Д
О	МАЗ-5336 (дв. ЯМЗ-238)	27,1 Д
О	МАЗ-533602-2120 (дв. ЯМЗ-236НЕ2)	24,1 Д
О	МАЗ-533603, -220, -2123 (дв. ЯМЗ-236БЕ-12, -236БЕ, -236БЕ-2)	23,6 Д
О	МАЗ-533605-020, -220 (дв. ЯМЗ-238ДЕ2)	25,8 Д
О	МАЗ-53362 (дв. ЯМЗ-238Б)	27,1 Д
О	МАЗ-53363, -53363-020, -5336030-020, -5336030-021, -533630-2120 (дв. ЯМЗ-238Д, -238ДЕ, -238ДЕ6, -238-2ДЕ)	26,0 Д
О	МАЗ-53366 (дв. ЯМЗ-238)	26,9 Д
О	МАЗ-53366-020 (дв. ЯМЗ-238М2)	29,0 Д
О	МАЗ-5336А3,-5336А3-320 (дв. ЯМЗ-6562.10)	24,8 Д
О	МАЗ-5336А5,-5336А5-320 (дв. ЯМЗ-6582.10)	26,0 Д
P	МА3-530905-225-025Р (дв. ЯМЗ-238ДЕ2) 4 x 4	40,0 Д
О	МАЗ-533702-020,-2120 (дв. ЯМЗ-236НЕ)	24,1 Д
О	МАЗ-53371 (дв. ЯМЗ-236М2)	24,5 Д
О	МАЗ-53371 (дв. ЯМЗ-238,-238Д-1)	26,0 Д
О	МАЗ-53371 (дв. ЯМЗ-238М)	26,9 Д
О	МАЗ-53371 (дв. ЯМЗ-238Н)	25,1 Д
О	МАЗ-53371 (дв. ЯМЗ-236) i г.п. = 7,79	24,3 Д
О	МАЗ-53371-029 (дв. ЯМЗ-238М2)	26,9 Д
О	МАЗ-5337А2-340 (дв. ЯМЗ-6563.10)	24,8 Д
P	МА3-5340А5-370-015 (дв. ЯМЗ-6582.10)	28,8 Д
О	МАЗ-54342 (дв. ЯМЗ-238)	32,7 Д
О	МАЗ-630300-2120 (дв. ЯМЗ-238ДЕ)	27,9 Д
О	МАЗ-630303 (дв. ЯМЗ-236БЕ-2-8)	25,7 Д
P	МА3-630305-220 (дв. ЯМЗ-238ДЕ2)	32,0 Д
О	МАЗ-630305-020 (дв. ЯМЗ-238ДЕ-2)	28,3 Д
О	МАЗ-630308-020, -023, -223 (дв. ЯМЗ-7511.10)	27,6 Д
О	МАЗ-63039-40 (дв. ЯМЗ-238Д)	33,3 Д
О	МАЗ-6303А5-320 (дв. ЯМЗ-6582.10)	31,2 Д
О	МАЗ-6312А8-360-015 (дв. ЯМЗ-6581.10)	30,2 Д
О	МАЗ-631708-062 (дв. ЯМЗ-238Д) 6×6	44,3 Д
О	МАЗ-MAN-630268 (дв. MAN D2866LF25, 301 kW)	25,7 Д
О	Москвич-2335-2 (дв. УМЗ-3317)	9,8 Б
О	УАЗ-3303 (дв. УМЗ-414) 4WD	18,5 СУГ
О	УАЗ-3303 (дв. УМЗ-4178, -4178.10, -4178ОВ) 4WD	15,7 Б
		17,6 СУГ
О	УАЗ-3303 (дв. УМЗ-4218) 4WD	15,2 Б
P	УАЗ-3303 (дв. УМЗ-417800) 4WD	16,5 Б
О	УАЗ-3303-01 (дв. ЗМЗ-402) 4WD	14,8 Б
О	УАЗ-3303-01 (дв. УМЗ-4218) 4WD	17,8 СУГ
О	УАЗ-3303-01 (дв. УМЗ-4178) 4WD	16,1 СПГ
О	УАЗ-3303-024 (дв. УМЗ-4178) 4WD	15,7 Б
O	УАЗ-33032-01 (дв. ЗМЗ-24-01)	16,8 Б
О	УАЗ-33032-01 (дв. УМЗ-4178.10) 4WD	16,0 Б
О	УАЗ-33039 (дв. УМЗ-4218.10) 4WD	15,3 Б
О	УАЗ-33039-24 (дв. УМЗ-4218) 4WD	15,2 Б
О	УАЗ-39094 (дв. УМЗ-4218) 4WD	18,5 СУГ
О	УАЗ-450, -450Д, -452Г, -452ДМ, -452Д, -451, -451Д, -451ДМ 4WD	16,2 Б
О	Урал-375, -375Д, -375К, -375Т, -375Ю, -375Н (дв. ЗИЛ-375) 6×6	58,0 Б
О	Урал-375Н (дв. ЯМЗ-236)	35,7 Д
О	Урал-377, -377А (дв. ЗИЛ-375) 6×4	41,8 Б
О	Урал-4320 (дв. КамАЗ-740.10) 6×6 i г.п.=8,9	32,2 Д
О	Урал-4320, -43202 (дв. КамАЗ-740.13-260) 6×6	30,4 Д
О	Урал-4320-0611-31 (дв. ЯМЗ-238М2) 6×6	31,8 Д
Р	MAN TGM 18,330 СКАТ N32051п (243 kW)	23,0 Д
Р	Mercedes-Benz 1218L «Atego» (дв. ОМ 904LA, 130 kW)	16,0 Д
Р	Mercedes-Benz 1522L «Atego» (дв. ОМ 924LA; 160 kW)	18,5 Д

Расход топлива грузовых автомобилей на 100 км. Летняя и зимняя норма.

	МАЗ 64221-20 (дв. ЯМЗ-8424.10)	27	Литров на 100 км.
	МАЗ-504 (дв. ЯМЗ-238)	27	Литров на 100 км.
	МАЗ-504В (дв. ЯМЗ-236)	22	Литров на 100 км.
	МАЗ-504В1 (дв. ЯМЗ-236)	22	Литров на 100 км.
	МАЗ-509, -509А (дв. ЯМЗ-236)	35	Литров на 100 км.
	МАЗ-5334 (дв. ЯМЗ-236)	22	Литров на 100 км.
	МАЗ-5334 (дв. ЯМЗ-238)	27	Литров на 100 км.
	МАЗ-53352 (дв. ЯМЗ-236)	22	Литров на 100 км.
	МАЗ-5337 (дв. ЯМЗ-236)	23	Литров на 100 км.
	МАЗ-537 (дв. Д-12А-525)	119	Литров на 100 км.
	МАЗ-5428 (дв. ЯМЗ-238ДЕ)	24	Литров на 100 км.
	МАЗ-5430 (дв. ЯМЗ-238М2)	28	Литров на 100 км.
	МАЗ-5432 (дв. ЯМЗ-236)	26	Литров на 100 км.
	МАЗ-5432 (дв. ЯМЗ-238М2)	27	Литров на 100 км.
	МАЗ-543208-020 (дв. ЯМЗ-7511.10)	25	Литров на 100 км.
	МАЗ-543203-020 (дв. ЯМЗ-236БЕ-12)	23	Литров на 100 км.
	МАЗ-543203-2120 (дв. ЯМЗ-236БЕ)	23	Литров на 100 км.
	МАЗ-543203-2122 (дв. ЯМЗ-236БЕ-12)	23	Литров на 100 км.
	МАЗ-543203-220 (дв. ЯМЗ-236БЕ)	23	Литров на 100 км.
	МАЗ-543203-220 (дв. ЯМЗ-236БЕ2-2)	23	Литров на 100 км.
	МАЗ-543205-020 (дв. ЯМЗ-238ДЕ2)	24	Литров на 100 км.
	МАЗ-543205-220 (дв. ЯМЗ-238ДЕ2)	24	Литров на 100 км.
	МАЗ-543205-226 (дв. ЯМЗ-238ДЕ2)	24	Литров на 100 км.
	МАЗ-543208-20 (дв. ЯМЗ-7511.10)	25	Литров на 100 км.
	МАЗ-54321 (дв. ТМЗ-8421-01)	28	Литров на 100 км.
	МАЗ-54321, -54326 (дв. ЯМЗ-236)	24	Литров на 100 км.
	МАЗ-54321-033 (дв. ТМЗ-8421.10)	28	Литров на 100 км.
	МАЗ-54322 (дв. ЯМЗ-236)	25	Литров на 100 км.
	МАЗ-54322 (дв. ЯМЗ-238М)	27	Литров на 100 км.
	МАЗ-543221 (дв. ЯМЗ-238М)	26	Литров на 100 км.
	МАЗ-54323 (дв. ЯМЗ-238М)	27	Литров на 100 км.
	МАЗ-543230-32 (дв. ЯМЗ-238Д)	27	Литров на 100 км.
	МАЗ-543240-2120 (дв. ЯМЗ-238ДЕ)	26	Литров на 100 км.
	МАЗ-543242-020Р (дв. Д-262)	26	Литров на 100 км.
	МАЗ-54326 (дв. MAN D2866LXF)	21	Литров на 100 км.
	МАЗ-54327 (дв. ЯМЗ-238Д)	27	Литров на 100 км.
	МАЗ-54328 (дв. ЯМЗ-238Д)	27	Литров на 100 км.
	МАЗ-54328 (дв. ЯМЗ-238М) с бортовым полуприцепом МАЗ-9397	31	Литров на 100 км.
	МАЗ-54328 (дв. ЯМЗ-238М2)	27	Литров на 100 км.
	МАЗ-54329-020 (дв. ЯМЗ-238ДЕ2)	26	Литров на 100 км.
	МАЗ-54329-020 (дв. ЯМЗ-238М2) с полуприцепом ЧМЗАП-99858 и контейнером	34	Литров на 100 км.
	МАЗ-5432А3, -5432А3-320, -5432А3-322 (дв. ЯМЗ-6562.10)	24	Литров на 100 км.
	МАЗ-5432А5, -5432А5-323 (дв. ЯМЗ-6582.10)	25	Литров на 100 км.
	МАЗ-5433 02-2120 (дв. ЯМЗ-236НЕ)	23	Литров на 100 км.
	МАЗ-5433, -54331 (дв. ЯМЗ-236М2)	22	Литров на 100 км.
	МАЗ-543302 (дв. ЯМЗ-236НЕ2-14)	23	Литров на 100 км.
	МАЗ-543302-220 (дв. ЯМЗ-236НЕ2-5)	23	Литров на 100 км.
	МАЗ-54331 (дв. ЯМЗ-238Д)	27	Литров на 100 км.
	МАЗ-54331 (дв. ЯМЗ-236М2) с полуприцепом ЧМЗАП-99858 и контейнером	32	Литров на 100 км.
	МАЗ-5433А2-320 (дв. ЯМЗ-6563.10)	23	Литров на 100 км.
	МАЗ-544008, -030-020, -030-021, -060-021, -060-031 (дв. ЯМЗ-7511.10, -7511.10-06)	25	Литров на 100 км.
	МАЗ-544018, -320-031 (дв. ОМ-501ЬЛ.Ш/7, 320 kW)	24	Литров на 100 км.
	МАЗ-544019, -421-031 (дв. ОМ-501 LA.IV/4, 320 kW)	24	Литров на 100 км.
	МАЗ-544020 (дв. MAN D28661LF20)	21	Литров на 100 км.
	МАЗ-544069-320-021, -320-030, -320-031 (дв. MAN D2866LF25)	21	Литров на 100 км.
	МАЗ-544069-320-021 (дв. MAN D2866LF31)	21	Литров на 100 км.
	МАЗ-5440А5, -330, -370-030 (дв. ЯМЗ-6582.10)	25	Литров на 100 км.
	МАЗ-5440А8, -5440А8-360-031 (дв. ЯМЗ-6581.10)	25	Литров на 100 км.
	МАЗ-5440А9, -320-030, -320-031 (дв. ЯМЗ-650.10)	24	Литров на 100 км.
	МАЗ-54421 TD (272 kW)	24	Литров на 100 км.
	МАЗ-54421 (274 kW) с полуприцепом МАЗ-97585	33	Литров на 100 км.
	МАЗ-5549 (дв. ЯМЗ-238)	27	Литров на 100 км.
	МАЗ-5551 (дв. ЯМЗ-236М2)	22	Литров на 100 км.
	МАЗ-5551 (дв. ЯМЗ-238)	27	Литров на 100 км.
	МАЗ-642205, -020, -022, -220, -222 (дв. ЯМЗ-238Д-2-3, -238ДЕ2, -238ДЕ-2-3)	27	Литров на 100 км.
	МАЗ-642208, -020Р8, -021Р2, -022, -026, -20, -232 (дв. ЯМЗ-7511, -7511.10, -7511.10.02)	27	Литров на 100 км.
	МАЗ-64221 (дв. ТМЗ-8421)	29	Литров на 100 км.
	МАЗ-64221 (дв. ЯМЗ-238Д)	32	Литров на 100 км.
	МАЗ-64221 (дв. ЯМЗ-8421.10) с полуприцепом МАЗ-9506010	50	Литров на 100 км.
	МАЗ-64221-20 (дв. ЯМЗ-7511.10)	27	Литров на 100 км.
	МАЗ-642224 (дв. Scoda M.1.2.AML637)	27	Литров на 100 км.
	МАЗ-64226 (дв. MAN D2866LF15, 272 kW)	25	Литров на 100 км.
	МАЗ-64227 (дв. ЯМЗ-238Д)	27	Литров на 100 км.
	МАЗ-64229, -64229-032, -642290-20, -642290-2120 (дв. ЯМЗ-238Д, -238ДЕ, -238ДЕ-10)	27	Литров на 100 км.
	МАЗ-6422А5, -6422А5-320, -6422А5-322 (дв. ЯМЗ-6582.10)	27	Литров на 100 км.
	МАЗ-6422А8, -6422А8-330, -6422А5-332 (дв. ЯМЗ-6581.10, 12МКПП)	28	Литров на 100 км.
	МАЗ-642505-028 (дв. ЯМЗ-238Д) 6х6	41	Литров на 100 км.
	МАЗ-642505-230 (дв. ЯМЗ-238ДЕ2) 6х6	35	Литров на 100 км.
	МАЗ-642508-230, -642508-231 (дв. ЯМЗ-7511.10) 6х6	41	Литров на 100 км.
	МАЗ-643008-030-010, -643008-060-010, -643008-060-020 (дв. ЯМЗ-7511.10)	27	Литров на 100 км.
	МАЗ-643069 (дв. MAN D2866LF25)	26	Литров на 100 км.
	МАЗ-6430А5, -370, -370-10 (дв. ЯМЗ-6582.10)	27	Литров на 100 км.
	МАЗ-6430А8, -360-010, -360-020 (дв. ЯМЗ-6581.10)	28	Литров на 100 км.
	МАЗ-6430А9 (дв. ЯМЗ-650.10)	26	Литров на 100 км.
	МАЗ-MAN-543265 (272 kW)	24	Литров на 100 км.
	МАЗ-MAN-543268 (дв. D2866LF31)	21	Литров на 100 км.
	МАЗ-MAN-640168 (дв. D2866LF25)	26	Литров на 100 км.
	МАЗ-MAN-640268 (дв. D2866LF25, 301 kW)	23	Литров на 100 км.
	МАЗ-MAN-642268 (301 kW)	26	Литров на 100 км.
	МАЗ-MAN-642368 (дв. D2866LF25)	26	Литров на 100 км.
	МАЗ-MЛN-642369 (дв. D2876LF03, 343 kW)	26	Литров на 100 км.

Расход топлива на грузовиках и как победить его перерасход? | SUPROTEC

Для любого автотранспортного предприятия, работающего в жёстких условиях конкуренции, эта характеристика является ключевой для успеха в бизнесе, поэтому вопросы, связанные с нормами расхода, способами контроля и главное – методами его снижения всегда находятся под самым пристальным прицелом.

В современных условиях расход топлива на грузовике является одной из самых важных характеристик автомобиля в целом и его двигателя в частности. Для любого автотранспортного предприятия, работающего в жёстких условиях конкуренции, эта характеристика является ключевой для успеха в бизнесе, поэтому вопросы, связанные с нормами расхода, способами контроля и главное – методами его снижения всегда находятся под самым пристальным прицелом.

Нормы и способы контроля расхода топлива на грузовых авто

В настоящее время для конкретных транспортных средств установлены так называемые нормы расхода топлива, которые позволяют вести его учёт, контролировать перерасход, несанкционированный слив, а также проводить его списание. Они также помогают определять себестоимость грузоперевозок в течение определённого периода времени и вести учёт затрат на топливо при налогообложении автопредприятия. Нормы расхода топлива утверждаются на каждую марку грузовика и служат отправной точкой для всех дальнейших действий по его списанию и формирования налоговой отчётности. В случаях если конкретное транспортное средство не входит в утверждённые таблицы норм расхода, то они рассчитываются согласно принятым Методическим рекомендациям.

Утверждённые нормы расхода не учитывают такие факторы, как эксплуатация авто в городских условиях, зимой, с частыми остановками, использование в горной местности, дополнительное холодильное и отопительное оборудование, установленное на грузовик. Для всех этих условий существуют специальные поправочные коэффициенты, которые определяются распоряжением Минтранса РФ.

Как было в СССР?

Сегодня любой производитель грузовых автомобилей пытается соблюсти баланс между показателями расхода топлива, мощности и комфорта. Одним словом, автомобиль должен быть мощным и практичным. Однако так было не всегда. Достаточно обратиться к советскому автопрому, для которого в приоритете были несколько другие показатели.

Тогда грузовой автотранспорт принадлежал предприятиям, поэтому водители, как правило, не сильно задумывались о расходе, ведь заправлялись они по талонам, выдаваемым в автопарке, да и сама заправка была значительно дешевле, чем сегодня. В качестве наглядного примера можно привести цифры расхода топлива грузовиков самых популярных советских моделей, таких как ГАЗ 52, ЗИЛ 130 и УРАЛ 375. Эти модели были наиболее популярными в СССР и их до сих пор можно увидеть на наших дорогах.

ГАЗ 52

Один из самых массовых грузовиков – ветеран советского автопрома, выпускавшийся Горьковским автозаводом. Машина не отличалась высокой скоростью и мощностью. Её предел был максимум 75 км/ч, а реальный расход при этом составлял от 30 литров.

ЗИЛ 130

Легендарный грузовик с восьмицилиндровым двигателем, на котором останавливало выбор большинство автопредприятий Страны советов, с заявленным производителем расходом топлива 30 литров. В реальности же расход ЗИЛа даже при минимальной или средней нагрузке составлял 40 и даже 45 литров.

УРАЛ 375

Грузовик с превосходной проходимостью, который чаще всего использовался в вооружённых силах. Он оснащался бензиновыми двигателями. Максимальная скорость могла достигать 75 км/ч. Расход топлива грузовика Урал должен был составлять 48 литров, а по факту был большим – до 60 литров. Цифра немалая!

Как обстоят дела с расходом топлива грузовиков на 100 км сегодня?

Современная техника не входит ни в какое сравнение с предыдущими поколениями. Специалисты ежегодно составляют рейтинги самых экономичных грузовиков по расходу топлива, обладающих при этом высокой мощностью. Эти рейтинги возглавляют модели Mercedes-Benz, IVECO, Volvo, DAF, Scania, MAN, ISUZU. Выпускаются новые модели, места в рейтингах перераспределяются, но основные «игроки», продукция которых считается самой экономичной, остаются. Для примера можно привести данные о базовых нормах расхода топлива некоторых моделей.

Расход топлива грузовиков Мерседес

Расход топлива грузовиков Вольво

Расход топлива грузовиков ISUZU

IVECO

Марка IVECO	Расход (л)
ML75E	21. 4
50.9	13.8
65.10	14.6
79.12	14.7
Euro Cargo	19.4

Scania

DAF

MAN

При наличии информации о базовых нормах расхода топлива остаются практические вопросы, связанные с точностью его контроля и максимального приближения реальных показателей к нормативным.

Современные методы контроля расхода топлива дизельных и бензиновых двигателей грузовиков

Осмотр топливных баков с использованием поверенной линейки и списание средств, которые израсходованы на горючее, согласно прилагаемым чекам и существующим нормам расхода, уходят в прошлое. Успешные руководители автопредприятий понимают, что вопросы точного контроля расхода и мероприятия по его снижению являются основополагающими для эффективной работы компании, поэтому применяют современные методы. Их всего три.

Это такие как:

• посредством штатного датчика по специальной CAN-шине;
• с помощью проточного датчика расхода топлива;
• посредством ёмкостного датчика уровня.

CAN-шина

Стандартный контроль, который обеспечивается путём передачи данных об уровне топлива от бортового компьютера авто в мониторинговую спутниковую систему. Такими системами контроля с датчиками, находящимися в штатной комплектации в топливном баке, оснащено большинство современных грузовых автомобилей. Основным недостатком этого метода является неточность показаний датчика, погрешность которого доходит до 15%, не считая мёртвых зон сверху и внизу частях топливного бака, увеличивающих процент погрешности.

Проточный датчик расхода

Или, как его ещё называют, расходомер. Он устанавливается в топливную магистраль и работает по тому же принципу, что и бытовой счётчик воды, измеряя объём топлива, которое проходит через него.

Датчик уровня ёмкостного типа

Он измеряет объём топлива, находящегося в баке и отслеживает его изменения во время заправок или сливов. В некоторых случаях в зависимости от формы и объёма бака таких датчиков может быть установлено два и более.

Причины перерасхода и пути его сокращения

Практика работы автопредприятий показывает, что даже при наличии точного контроля, зачастую наблюдается сильный перерасход. Причины могут скрываться как в манере вождения и привычек водителей, так и в техническом состоянии автомобилей. Какими точно они могут быть, какими способами можно исправить создавшееся положение?

На появление перерасхода топлива напрямую влияет такой фактор как агрессивная и небезопасная манера езды, которая может заключаться в резких ускорениях или торможениях. Такая езда может увеличивать расход топлива в разы. Сегодня для контроля водительского состава создаются специальные мониторинговые программные комплексы с задействованием спутниковых систем, позволяющие отслеживать участки и места нарушений скоростного режима и азартной езды. Внедрение таких систем позволяет отслеживать нарушения в управлении транспортном сразу всего подвижного состава в режиме онлайн и с выводом отчётов как общих, так и по каждому нарушению в отдельности.

Кроме динамичных нагрузок и перегрузок авто во время вождения, перерасход может появиться в случаях технической неисправности агрегатов автомобиля или некачественно выполненного ТО.

Технические моменты, влияющие на перерасход и способы их устранения наглядно видны в таблице.

Таблица причин высокого расхода и путей решения

Кроме того, причинами перерасхода топлива дизельных авто могут быть засорение топливного фильтра, несоответствие моторного масла, пониженная компрессия, выход из строя или некорректная работа датчиков, проблемы в работе ЭБУ.

Профилактическое средство «SDA МАКС»

Проблемы лучше предупреждать, чем заниматься их решением. Этот тезис в полной мере оправдывает присадка «SDA МАКС» для дизельных топливных систем с объёмами баков до 500 литров. Она абсолютно безопасна для топливных фильтров и удаляет загрязнения постепенно. А если применять её постоянно – при каждой заправке автомобиля, то можно добиться идеальной чистоты топливной системы, предотвратить образование отложений, существенно снизить износ в узлах трения, предотвратить появление процессов окисления и, соответственно, коррозии, облегчить воспламенение топливной смеси. Она восстанавливает исходные параметры двигателя и существенно экономит расход топлива.

опель астра н расход топлива

опель астра н расход топлива

Тэги:
ваз инжектор расход топлива, купить опель астра н расход топлива, расход бензина на 13.

хонда расход топлива на 100 км, расход топлива евро 2, mitsubishi pajero sport дизель расход топлива, расход топлива туарег 3 0 дизель 2011, газель расход бензина на 100

расход топлива туарег 3 0 дизель 2011 Расход топлива Опель Астра составляет от 3.7 до 13 л на 100 км. Opel Astra выпускается со следующими типами топлива: Бензин АИ-95, Дизельное топливо, Бензин АИ-98, Бензин АИ-92, Газ/бензин, Природный газ. В статье проводится анализ реального расхода топлива Опель Астра H 1.3, 1.6, 1.8 на 100 км пути исходя из отзывов автовладельцев. Определяем реальный расход топлива Опель Астра H 1.3, 1.6, 1.8 на 100 км по отзывам. Базовые данные по расходу топлива для автомобиля Opel Astra H в городе, на трассе и смешанном. Возможность сравнения расхода с другими моделями Опель на WhoByCar.com. Opel Astra H (5 дв. универсал) – данные по расходу топлива. Opel Astra – компактный городской автомобиль, выпускаемый в кузовах седан и хэтчбек. Навигация. 1 Opel Astra двигатели. Официальная норма расхода топлива на 100 км. 1.1 Поколение F (1991-2000). Базовый расход топлива Opel Astra. Узнайте, какой удельный расход топлива у двигателя Вашего автомобиля. Расход топлива Opel Astra. Год. Модификация. Расход по городу. Получилось замерить и показать расход топлива на Астре. Ездил по делам по бетонке, заодно решил замерить по компьютеру и посмотреть, что по итогу будет. Поехал из точеки А в точку В и обратно. Расход топлива зависит от условий эксплуатации. Производители часто предоставляют данные о расходе топлива во время длительной непрерывной поездки (расход за городом), в режиме частых ускорений и остановок (расход в городе) и усредненные данные (смешанный цикл). Как правило. Нормы расхода топлива Опель Астра и фактические данные владельцев Opel Astra. Как уменьшить расход топлива — отзывы владельцев. Расход бензина и расход дизеля сравнительная таблица. Расход топлива Opel Astra G 1.8. Отзывы. Норма расхода топлива Опель Астра Джи 2.0. Реальные расходы топлива Опель Астра Н 1.2 и 1.3 дизель. газель расход бензина на 100 расход бензина опель на 100 км расход топлива портер

расход бензина на 100 рено дастер
расход бензина тойота альфард
как проверить датчик расхода воздуха дизель
ваз инжектор расход топлива
расход бензина на 13
хонда расход топлива на 100 км
расход топлива евро 2
mitsubishi pajero sport дизель расход топлива

Таким образом, молекулы кислорода проникают к каждой молекуле топлива, что способствует полному сгоранию топливовоздушной смеси. В результате это приводит к меньшему расходу топлива и сокращению вредных выбросов. Почти каждый автоводитель хочет, чтобы топливо расходовалось меньше, а расстояние прохождения при этом не увеличилась, и, чтобы мощность двигателя не падала. Возможно ли это? Производитель экономайзера топлива Fuel Free утверждает, что возможно. Я стараюсь при эксплуатации двигателя полностью полагаться на инструкции производителя. А какие гарантии дает изготовитель этого экономителя относительно безопасности для двигателя? Нормы расхода топлив на 100 км пробега автомобиля установлены в следующих измерениях. Изменения в текст абзаца 13 пункта 4 внесены в строгом соответствии с распоряжением Минтранса России от 14.07.2015 N НА-80-р. Нормы расхода топлива Минтранс 2019 последняя редакция с изменениями и дополнениями согласно распоряжению Минтранса РФ 2019 года. Изменения и дополнения связаны с внесением в таблицу норм расхода ГСМ для новых моделей легковых и грузовых автомобилей, коммерческого транспорта. Минтранс РФ ввел новые нормы расхода топлива на 2019 год. В статье удобная таблица с лимитами в последней редакции, которую можно скачать. Таблица поможет правильно учесть расходы на топливо и снизить риск возникновения претензий со стороны налоговик. Изменились нормы расхода топлива на 2019 год. Обновленный приказ Минтранса в последней редакции мы привели в статье. Сверьтесь с новыми лимитами, чтобы у инспекторов не было претензий к расходам на ГСМ. Минтранс РФ утвердил нормы расхода ГСМ на 2019 год. В статье таблица нормативов по видам транспорта и калькулятор, который рассчитает нормы расхода топлива для конкретной марки авто. Чтобы верно списать расходы на горюче-смазочные материалы, необходимо учитывать утвержденные нормы расхода топлива на 2019 год в последней редакции Минтранса РФ. В этой статье смотрите нормы ГСМ и разъяснения к ним. Утвержденные объемы расходования г. Скачать Приказ Минтранса о нормах расхода ГСМ на 2019 год. Скачать таблицу норм расхода ГСМ по маркам автомобилей. Скачать бланк приказа на утверждение расчета нормы расхода топлива. Нормы расхода топлива — это показатели, ежегодно утверждаемые Министерством транспорта РФ. Со списанием ГСМ сталкивается практически каждая вторая организация: даже компании. Изменения, вносимые в Методические рекомендации Нормы расхода топлив и смазочных материалов на автомобильном транспорте, введенные в действие распоряжением Министерства транспорта Российской Федерации от 14 марта 2008 г. № АМ-23-р. 1. В пункте 2, в названии главы II слова общего. Нормы расхода топлива от Минтранса РФ (последняя редакция). 17.04.2019 admin 0 Комментариев. Нормативный документ по норме расхода топлива очень важен для юридических лиц, которые имеют на балансе компании автотранспортное средство. Весь автотранспорт, который находится в собственности. Правила носят рекомендательный характер. Нормы расхода ГСМ представляют собой усредненные показатели, выражающие потребность транспортного средства в топливе для преодоления определенного расстояния. Методические рекомендации Нормы расхода топлив и смазочных материалов на автомобильном транспорте (139 kb). Приказы Минтранса России о награждении работников транспортного комплекса. Нормы расхода топлива 2019 года. Нормы Минтранса предназначены для выведения расчетных нормативов по уровню потребления топлива и ГСМ при эксплуатации автомобиля в текущих условиях, что необходимо предприятиям для ведения оперативного, статистического и налогового учета. В 2019 году организации самостоятельно определять для себя нормы расхода топлива, ориентируясь на данные Минтранса России в последней редакции. В статье — таблица с нормами. Минтранс изменил нормы расхода топлива в России. Старыми пользоваться нельзя. Мы привели приказ Минтранса в последней редакции, из которого вы узнаете нормы по всем авто на 2020 год.

опель астра н расход топлива

Я стараюсь при эксплуатации двигателя полностью полагаться на инструкции производителя. А какие гарантии дает изготовитель этого экономителя относительно безопасности для двигателя? И так, многие говорят разные показатели расхода топлива по ховеру. я вот решил собрать фото отчет. от заправки, до полного, до следующей заправки. езда в смешанном режиме. ежедневное обновление фотографий. а все потому, что прошлые мои подсчеты показ. 1 Great Wall Hover h4 двигатели. Официальная норма расхода топлива на 100 км. Двухлитровик я оснастил ГБО, теперь расходы на бензин снизились в два раза. Ринат, Уфа. У меня Греат Уолл Ховер Н3 2010 года, я первый хозяин. За восемь лет эксплуатации проехал на этой машине 135 тысяч километров. при использовании 95 бензина расход в городе составляет 10 л на сотню. Привет у меня Ховер 2014 Н3 бензин, пробег уже под 14 тысяч, ездил летом в Киргизию и Казакстан — пробег был почти 7 тыс. км. по их дорогам, ни одной поломки и от Прадика не сильно отставал, что во главе колонны шел, расход по трассе. Отзыв реального владельца автомобиля Great Wall Hover h4: преимущества и недостатки (плюсы и минусы), опыт обслуживания и эксплуатации автомобиля 2011 года Грейт Вол Ховер h4 I, 2.0 MT (122 л.с.) 4WD на Авто.ру. Справочник расхода топлива. данные по расходу более 50 000 моделей автомобилей. Эксплуатационные показатели. Расход топлива в смешанном цикле на 100 км. Собираюсь купить ховера, но по отзывам немного пугает расход топлива. Ховер Н2 2.4 2007г.в. бензин Расход 20 литров по городу, на трассе пока не был. Машину купил недавно.Месяц назад делал ТО менял все фильтра свечи, масла везде. 3 y. SergProtvino150. Ховер н 5, 2,4л, 2013г.в., бензин, чиповку не делал.на. Great Wall Motors Company – это крупный производитель автомобилей из Китая. Свое название компания получила в честь самой известной достопримечательности страны — Великой Китайской стены. Great Wall Hover h4 2.0 MT 4×4. Полноприводной бензиновый Great Wall Hover h4 с механикой и 116-сильным мотором. Кузов и габариты. Подскажите пожалуста реальный расход топлива у авто Ховер Н3 и Н5. Не давно купил 3-х летнего Ховера Н3 2,0 пробег 105т.км замерил расход по трассе. Бензин у нас в Мурманске как говорится из одной бочки- доставляется по ж\д практически. опель астра н расход топлива. расход бензина опель на 100 км. Отзывы, инструкция по применению, состав и свойства. Расход топлива. Одним из главных достоинств Валдая с моторами Камминз является высокая топливная экономичность. Двигаясь с постоянной скоростью в 60 км/час, машина по паспорту потребляет 12 л солярки на 100 км пути, а на скорости 80 км/час — 15 литров. На практике же, согласно отзывам владельцев. Какой расход топлива у Валдая??? Леонид Макаров 13 июл 2011 в 11:42. Ребьзя подскажите, с какой скоростью по трассе оптимально Валдай разгонять (пустым и гружёным). езжу 75-80 вечно у обочины пропуская евро. в среднем 20 на 100км. Нравится Показать список оценивших. Валерий Голобурдин 22 авг 2011. Двигатель:дизель. Год выпуска Авто:2012. 17л\100. Работаю строго межгород. У друга Валдай один раз с Воронежа до Сокола машин груженный еЛ на сотню около двух литров соляры , я не шучу это правда сам видел , а у меня один раз с Волгограда до Астрахани камминз на сотню выпил под тридцать. Двигатель. В качестве силового агрегата для автомобиля Валдай были протестированы дизели ГАЗ-562 Steyr; три вида моторов Iveco; в качестве. Средний расход топлива составляет от 12 до 15 литров на 100 километров пути. Коробка передач. Подскажите пожалуйста норму расхода топлива на quot;Валдай quot;.Водила пытается доказать что расход в морозы 26-27 литров. При долгой работе двигателя на ХХ и низком давлении масла ухудшается охлаждение подшипников. Vietnames 08.02.2007, 08:31 #. Что есть низкое давление? Кстати, на ХХ. Всем привет. Сразу поясню к чему запись. По результату небольшого опроса по расходу получилось то что аппетит у моего Володи в районе 25 литров а то и больше когда у других до 17 литров. В числе потребителей дизельных двигателей ММЗ в целом и Д-245 в частности такие известные автогиганты, как ГАЗ, МАЗ, ПАЗ, ЗИЛ и многие другие. Например, расход топлива у Валдая и ГАЗ-3309 составляет 14-18 л./100км, а у Садко, между прочем полноприводного, всего 16-19 литров на сотню км пробега. Автомобиль Валдай комплектуется двигателем Сummins ISF 3,8 мощностью 152 л.с. Средний расход топлива на 100 км составляет 15 л, а грузоподъемность в среднем 3,5 тонн. Авто Валдай обладает улучшенными техническими характеристиками, что улучшают управление и гарантируют плавность хода. В заключении. Реальные отзывы владельцев про расход топлива на Валдай: Газ Валдай. Несколько лет назад, я понял, что заработать на нормальную жизнь простой работой не получиться, и начал заниматься предпринимательской деятельностью в сфере грузоперевозок. Естественно, что для такой работы был просто. ГАЗ-3310 Валдай — российский среднетоннажный низкорамный грузовой автомобиль класса N2 категории MCV, производившийся с конца 2004 года по 2015 год на Горьковском автомобильном заводе. Показатель расхода на Валдай с двигателями Каменс колеблется от 14 до 17 литров на 100км. По официальным данным если мощность двигателя выставлена на 154 л.с., то при постоянной скорости в 60 километров в час автомобиль будет требовать от 12 литров дизельного топлива, а при скорости в 80. [Расход топлива – это довольно популярная и распространенная тема для обсуждения на различных автомобильных форумах. Довольно часто приходится слышать и читать о том, что Валдай с новым двигателем Cummins. Расход топлива ГАЗ Валдай при этом составляет от 14 до 17 литров на 100 километров. Отдельно хотелось бы упомянуть о системах, обеспечивающих легкий запуск дизеля в условиях русской зимы – для этого во впускном коллекторе присутствует спираль подогрева воздуха, так же в наличии есть подогрев.

Страница не найдена

Обновлено: 17.11.2017

Самосвал

65115-6058-23

Год: 2014

Завод: КАМАЗ-Инжиниринг

Склад: Кокшетау.

Самосвал, г/п-15 тонн, дв.Cummins 6ISBe4 300 (евро-4), платформа ковшового типа V-10 м3, задняя разгрузка, бак — 350 л., ТСУ.

Цена 13 231 000

Самосвал

65115-776058-42

Год: 2016

Завод: КАМАЗ-Инжиниринг

Склад: Кокшетау.

зад.разгрузка, ковш.типа, МКБ, МОБ, дв. КАМАЗ 740.622-280 (Е-4), ТНВД BOSCH, обогрев платф.,.

Цена 14 239 000

Самосвал

6520-041

Год: 2017

Завод: КАМАЗ-Инжиниринг

Склад: Кокшетау.

Евро-3, 6х4, г/п 20 тонн, мощность 320 л.с., КПП ZF16, объем платформы 20 куб.м., спальных мест: 1, шины 12.00R20 315/80R22,5, бак 350 л., без ТСУ, зад.разгр., без АБС, МКБ, МОБ, бок.защита, задний брус безоп., н.пояс, КОМ ZF с насосом, КП газов.

Цена 17 950 000

Цементовоз

56684К-01

Год: 2013

Производство: РФ

Склад: Алматы.

с механизмом самозагрузки и саморазгрузки, шасси: КАМАЗ-43118-1017-10, завод спецтехники «Энергомаш» Г.Чебаркуль».

Цена 19 186 000

Самосвал

55111-016-15

Год: 2015

Производство: РФ

Склад: Кокшетау.

Евро-3, 6х4, г/п 13 тонн, мощность 240 л.с., КПП 152, объем платформы 6.6 куб.м., шины 10.00R20, бак 350 л., ТСУ, зад.разгр., ДЗК, бок.защита, задний брус безоп., КОМ 5511.

Цена 14 483 000

Седельный тягач

65116-019

Год: 2015

Производство: РФ

Склад: Кокшетау.

Евро-3, 6х4, г/п 15 тонн, мощность 260 л.с., КПП 154, спальных мест: 1, шины 11R22,5, бак 350 л., высота ССУ 1330 мм, МКБ, МОБ, н.пояс.

Цена 15 000 000

Самосвал

45142-011-15

Год: 2015

Производство: РФ

Склад: Кокшетау.

Евро-3, 6х4, г/п 14 тонн, мощность 240 л.с., КПП 152, объем платформы 11 куб.м., шины 11.00R20, бак 350 л., ТСУ, 3-ст.разгр., ДЗК, зад.брус безоп., бок.защита, на ш.53229-1039-15.

Цена 15 619 000

Седельный тягач

54115-010-15

Год: 2017

Завод: КАМАЗ-Инжиниринг

Склад: Кокшетау.

Евро-3, 6х4, г/п 12 тонн, мощность 240 л.с., КПП 152, спальных мест: 1, шины 10.00R20 11R22,5, бак 350 л., высота ССУ 1295 мм, МОБ.

Цена 15 950 000

Самосвал

45143-012-15

Год: 2017

Завод: КАМАЗ-Инжиниринг

Склад: Кокшетау.

Евро-3, 6х4, г/п 10 тонн, мощность 240 л.с., КПП 152, объем платформы 15.4 куб.м., шины 10.00R20, бак 210 л., ТСУ, МКБ, ДЗК, задний брус безоп., бок.разгр., надст.борта, на ш.53215-1031-15.

Цена 16 000 000

Самосвал

45142-011-15

Год: 2017

Завод: КАМАЗ-Инжиниринг

Склад: Кокшетау.

Евро-3, 6х4, г/п 14 тонн, мощность 240 л.с., КПП 152, объем платформы 11 куб.м., шины 11.00R20, бак 350 л., ТСУ, 3-ст.разгр., ДЗК, зад.брус безоп., бок.защита, на ш.53229-1039-15.

Цена 17 600 000

Самосвал

65115-026

Год: 2017

Завод: КАМАЗ-Инжиниринг

Склад: Кокшетау.

Евро-3, 6х4, г/п 15 тонн, мощность 260 л.с., КПП 154, объем платформы 10 куб.м., шины 11.00R20 11R22,5, бак 350 л., ТСУ, зад.разгр., МКБ, МОБ, бок.защита, задний брус безоп., КП газов, ГВ.

Цена 17 950 000

Шасси

4308-3065-99

Год: 2013

Производство: РФ

Склад: Алматы.

Евро-4, 4×2, г/п 6,83 тонн, мощность 185 л.с., КПП ZF6, п/о главной передачи 4,22, монтажная длина рамы 5710 мм, спальник, шины 245/70R19,5, бак 210 л., МКБ, ДЗК, двигатель CUMMINS 4 ISBe 185, КПП ZF6S700, задний брус безопаности, рестайлинговая кабина.

Цена 9 696 000

Шасси

43253-3010-28

Год: 2017

Производство: РФ

Склад: Актобе, Уральск.

Евро-4, 4х2, двускатная ошиновка, г/п 9.44 тонн, мощность 245 л.с., КПП ZF6, монтажная длина рамы 4920 мм, шины 10.00R20 11.00R20 11.00R22,5, бак 350 л., без ТСУ, МКБ, дв. Сummins ISB6.7e4 245 (Е-4), система нейтрализ. ОГ(AdBlue), ТНВД BOSCH, КПП ZF6S1000, ДЗК.

Цена 13 933 000

Самосвал

6520-26016-63

Год: 2011

Производство: РФ

Склад: Астана, Атырау.

Евро-4, 6х4, г/п 20 тонн, мощность 400 л.с., КПП ZF16, объем платформы 16 куб.м., задняя разгрузка, МКБ, МОБ, ТНВД BOSCH, Common Rail, рестайлинг и пневмоподвеска кабины, бак 350л., ТСУ.

Цена 13 915 000

Седельный тягач

44108-013-10

Год: 2017

Завод: КАМАЗ-Инжиниринг

Склад: Кокшетау.

Евро-3, 6х6, г/п 10.3 тонн, мощность 260 л.с., КПП 154, спальных мест: 1, шины 425/85R21 390/95R20, бак 350+210 л., высота ССУ 1540 мм, МКБ, МОБ, выхл.вв., защит.кожух т.бака.

Цена 15 719 000

Самосвал

6520-26017-63

Год: 2012

Производство: РФ

Склад: Актобе.

Евро-4, 6х4 г/п 20 тонн, мощность 400 л.с., КПП ZF16, п/о главной передачи 5.11, объем платформы 12 куб.м., спальник, шины 12.00R20, бак 350 л., ТСУ, задняя разгрузка, МКБ, МОБ, ТНВД BOSCH, Common Rail, рестайлинг и пневмоподвеска кабины.

Цена 14 659 000

Самосвал

65115-776058-42

Год: 2017

Завод: КАМАЗ-Инжиниринг

Склад: Кокшетау.

Евро-4, 6х4, тип ошиновки 2, г/п 14.5 тонн, мощность 280 л.с., КПП 154, объем платформы 10 куб.м., шины 11.00R20 11.00R22,5, бак 350 л., ТСУ, зад.разгрузка, ковш.типа, МКБ, МОБ, дв. КАМАЗ 740.622-280 (Е-4), ТНВД BOSCH, обогрев платф.,.

Цена 16 406 000

Седельный тягач

65116-6010-23

Год: 2017

Завод: КАМАЗ-Инжиниринг

Склад: Кокшетау.

Евро-4, 6х4, тип ошиновки 2, г/п 15.5 тонн, мощность 300 л.с., КПП ZF9, спальных мест: 1, шины 11.00R22,5, бак 350 л., высота ССУ 1255/1330 мм, МКБ, МОБ, дв. Cummins ISB6.7e4 300 (Е-4), ТНВД BOSCH, система нейтрализ. ОГ(AdBlue), аэродинам.козырек,.

Цена 17 741 000

Седельный тягач

65116-6010-23

Год: 2017

Производство: РФ

Склад: Шымкент, Астана, Актобе, Уральск.

Евро-4, 6х4, двускатная ошиновка, г/п 15.5 тонн, мощность 300 л.с., КПП ZF9, спальных мест: 1, шины 11.00R22,5, бак 350 л., высота ССУ 1255/1330 мм, МКБ, МОБ, дв. Cummins ISB6.7e4 300 (Е-4), ТНВД BOSCH, система нейтрализ. ОГ(AdBlue), аэродинам.козырек.

Цена 19 901 000

Бортовой грузовик

43118-6023-46

Год: 2017

Производство: РФ

Склад: Астана, Актобе.

Евро-4, 6х6, односкатная ошиновка, г/п 11.22 тонн, мощность 300 л.с., КПП 154, объем платформы 27.5 куб.м., спальных мест: 1, шины 425/85R21 390/95R20, бак 210+350 л., ТСУ, МКБ, МОБ, дв. КАМАЗ 740.662-300(Е-4), топл. ап. BOSCH, Common Rail, тент, каркас, лебедка, внутр. размеры платформы 6112х2470х730 мм.

Цена 20 673 000

Седельный тягач

65116-6913-23

Год: 2017

Производство: РФ

Склад: Актобе, Астана.

Евро-4, 6х4, двускатная ошиновка, г/п 15.5 тонн, мощность 300 л.с., КПП ZF9, спальных мест: 1, шины 11.00R22,5, бак 350 л., высота ССУ 1255/1330 мм, МКБ, МОБ, дв. Cummins ISB6.7e4 300 (Е-4), ТНВД BOSCH, система нейтрализ. ОГ(AdBlue), КОМ ZF (OMFB) c насосом, выхлоп вверх, защ кожух ТБ.

Цена 20 847 000

Самосвал

45143-776012-42

Год: 2017

Производство: РФ

Склад: Актобе, Астана, Костанай, Алматы.

Евро-4, 6х4, двускатная ошиновка, г/п 11.5 тонн, мощность 280 л.с., КПП 154, объем платформы 15.2 куб.м., спальных мест: 1, шины 11.00R20 11.00R22,5, бак 500 л., ТСУ, бок.разгрузка, надст.борта, МКБ, МОБ, дв. КАМАЗ 740.622-280 (Е-4), ТНВД BOSCH, Common Rail, ДЗК, на ш.65115-773063-42.

Цена 20 932 000

Самосвал

65115-776058-42

Год: 2017

Производство: РФ

Склад: Актобе, Астана, Алматы.

Евро-4, 6х4, двускатная ошиновка, г/п 14.5 тонн, мощность 280 л.с., КПП 154, объем платформы 10 куб.м., шины 11.00R20 11.00R22,5, бак 350 л., ТСУ, зад.разгрузка, ковш.типа, МКБ, МОБ, дв. КАМАЗ 740.622-280 (Е-4), ТНВД BOSCH, обогрев платф..

Цена 21 033 000

Самосвал

65115-776059-42

Год: 2017

Производство: РФ

Склад: Актобе, Костанай, Астана, Алматы.

Евро-4, 6х4, двускатная ошиновка, г/п 14.5 тонн, мощность 280 л.с., КПП 154, объем платформы 10 куб.м., шины 11.00R20 11.00R22,5, бак 350 л., ТСУ, 3-х ст.разгрузка, МКБ, МОБ, дв. КАМАЗ 740.622-280 (Е-4), ТНВД BOSCH, Common Rail.

Цена 21 039 000

Бортовой грузовик

65117-776052-19

Год: 2017

Производство: РФ

Склад: Караганда, Уральск, Астана.

Евро-4, 6х4, двускатная ошиновка, г/п 11.19 тонн, мощность 300 л.с., КПП 154, объем платформы 36.5 куб.м., спальных мест: 1, шины 10.00R20 11.00R22,5, бак 500 л., ТСУ, МКБ, МОБ, Cummins ISB6.7 300 (Е-4), ТНВД BOSCH, Common Rail, тент, каркас, внутр. размеры платформы 6112х2470х730 мм.

Цена 21 777 000

Бортовой грузовик

65117-776010-19

Год: 2017

Производство: РФ

Склад: Астана, Актобе, Алматы.

Евро-4, 6х4, двускатная ошиновка, г/п 14.1 тонн, мощность 300 л.с., КПП 154, объем платформы 46.6 куб.м., спальных мест: 1, шины 11.00R20 11.00R22,5, бак 500 л., ТСУ, МКБ, МОБ, Cummins ISB6.7 300 (Е-4), ТНВД BOSCH, Common Rail, тент, каркас, аэродинам.козырек, внутр. размеры платформы 7800х2470х730 мм.

Цена 22 751 000

Шасси

65117-3010-23

Год: 2017

Завод: КАМАЗ-Инжиниринг

Склад: Кокшетау.

Евро-4, 6х4, тип ошиновки 2, г/п 16 тонн, мощность 300 л.с., КПП ZF9, монтажная длина рамы 7560 мм, спальных мест: 1, шины 11.00R20 11.00R22,5, бак 500 л., ТСУ, МКБ, МОБ, дв. Cummins ISB6.7e4 300 (Е-4), ТНВД BOSCH, система нейтрализ. ОГ(AdBlue), ДЗК, аэродинам.козырек,.

Цена 20 997 000

Вакуумная машина

КО-505А

Год: 2017

Производство: РФ

Склад: Астана, Актобе.

2 цистерны по 5 куб.м., с механизмом выдачи и укладка рукава, шасси: КАМАЗ-65115-773082-42, Евро-4, 6х4, двускатная ошиновка, г/п 14.65 тонн, мощность 280 л.с., КПП 154, монтажная длина рамы 5780 мм, шины 10.00R20 11.00R22,5, бак 350 л., ТСУ, МКБ, МОБ, дв. КАМАЗ 740.622-280 (Е-4), топл. ап. BOSCH, Common Rail, ДЗК, завод-производитель спецтехники: ООО «КОММАШ-ГРАЗ».

Цена 23 630 000

Бортовой грузовик

65117-6010-23

Год: 2017

Завод: КАМАЗ-Инжиниринг

Склад: Кокшетау.

Евро-4, 6х4, тип ошиновки 2, г/п 14.1 тонн, мощность 300 л.с., КПП ZF9, объем платформы 46.6 куб.м., спальных мест: 1, шины 11.00R20 11.00R22,5, бак 500 л., ТСУ, МКБ, МОБ, Cummins ISB6.7e4 300 (Е-4), ТНВД BOSCH, система нейтрализ. ОГ(AdBlue), тент, каркас, аэродинам.козырек, внутр. размеры платформы 7800х2470х730 мм,.

Цена 21 966 000

Топливозаправщик

66062-0002213-46

Год: 2017

Производство: РФ

Склад: Актобе, Астана.

11,2 куб.м, 2 отсека, насос, счетчик-пистолет, шасси: КАМАЗ-43118-3938-46, Евро-4, 6х6, односкатная ошиновка, г/п 12.44 тонн, мощность 300 л.с., КПП ZF9, монтажная длина рамы 5680 мм, шины 425/85R21 390/95R20, бак 350 л., ТСУ, МКБ, МОБ, дв. КАМАЗ 740.662-300(Е-4), топл. ап. BOSCH, Common Rail, ДЗК, КОМ ZF (OMFB) с насосом, выхл.вверх, защ.кожух ТБ, завод-производитель спецтехники: «НефАЗ».

Цена 25 241 000

Самосвал

6520-6041-43

Год: 2017

Производство: РФ

Склад: Актобе, Астана, Караганда, Алматы.

Евро-4, 6х4, двускатная ошиновка, г/п 20 тонн, мощность 400 л.с., КПП ZF16, объем платформы 20 куб.м., спальных мест: 1, шины 315/80R22,5, бак 350 л., без ТСУ, зад.разгрузка, прямоуг.сеч, МКБ, МОБ, дв. КАМАЗ-740.632-400, топл. ап. BOSCH, Common Rail, пневмоподв. каб., обогрев платф.,.

Цена 25 461 000

Вакуумная машина

КО-505А

Год: 2017

Производство: РФ

Склад: Астана.

2 цистерны по 5 куб.м., с механизмом выдачи и укладка рукава, шасси: КАМАЗ-65115-3082-23, Евро-4, 6х4, двускатная ошиновка, г/п 15.15 тонн, мощность 300 л.с., КПП ZF9, монтажная длина рамы 5780 мм, шины 10.00R20 11.00R22,5, бак 350 л., ТСУ, МКБ, МОБ, дв. Cummins ISB6.7e4 300 (Е-4), ТНВД BOSCH, система нейтрализации ОГ(AdBlue), ДЗК, завод-производитель спецтехники: ООО «КОММАШ-ГРАЗ».

Цена 25 512 000

Седельный тягач

6460-26011-73

Год: 2017

Производство: РФ

Склад: Актобе.

Евро-4, 6х4, двускатная ошиновка, г/п 16.8 тонн, мощность 400 л.с., КПП ZF16, спальных мест: 1, шины 315/80R22,5, бак 300х2 л., высота ССУ 1300/1360 мм, МКБ, МОБ, дв. КАМАЗ-740.73-400 (E-4), топл. ап. BOSCH, система нейтрализ. ОГ (AdBlue), Common Rail, отоп.каб., пневмоподв. каб., КОМ ZF (OMFB) c насосом, защ.кожух ТБ, выхл.вверх.

Цена 25 957 000

Топливозаправщик

66052-0002213-L4

Год: 2017

Производство: РФ

Склад: Астана, Актобе.

16 куб.м., 2 отсека, насос, счетчик-пистолет, шасси: КАМАЗ-65115-3966-19, Евро-4, 6х4, двускатная ошиновка, г/п 17.75 тонн, мощность 300 л.с., КПП ZF9, монтажная длина рамы 5530 мм, шины 11.00R20 11.00R22,5, бак 350 л., ТСУ, МКБ, МОБ, дв. Cummins ISB6.7 300 (Е-4), ТНВД BOSCH, Common Rail, КОМ с насосом, выхл.вверх, защ.кожух ТБ, ДЗК, завод-производитель спецтехники: «НефАЗ».

Цена 26 036 000

Автоцистерна для пищевых продуктов

66065-0000111-46

Год: 2017

Производство: РФ

Склад: Астана.

9,7 куб.м, 1 отсек, утеплитель, насос, шасси: КАМАЗ-43118-3938-46, Евро-4, 6х6, односкатная ошиновка, г/п 12.44 тонн, мощность 300 л.с., КПП ZF9, монтажная длина рамы 5680 мм, шины 425/85R21 390/95R20, бак 350 л., ТСУ, МКБ, МОБ, дв. КАМАЗ 740.662-300(Е-4), топл. ап. BOSCH, Common Rail, ДЗК, КОМ ZF (OMFB) с насосом, выхл.вверх, защ.кожух ТБ, завод-производитель спецтехники: «НефАЗ».

Цена 26 312 000

Самосвал

6520-21010-43

Год: 2017

Производство: РФ

Склад: Усть-Каменогорск.

Евро-4, 6х4, двускатная ошиновка, г/п 22 тонн, мощность 400 л.с., КПП ZF16, объем платформы 16 куб.м., шины 315/80R22,5, бак 350 л., без ТСУ, зад.разгрузка, прямоуг.сеч, дв. КАМАЗ-740.632-400 (Eвро-4), КПП ZF 16S1820TO, МКБ, МОБ, ASR, кабина Daimler (низкая), кондиционер, отопитель каб. Eberspacher Airtronic D2 24V, обогрев платформы, полог, лестница, гидрооборудование HYVA,.

Цена 27 709 000

Самосвальный прицеп

НЕФАЗ 8560-62-02

Год: 2017

Производство: РФ

Склад: Астана.

г/п 10.74 тонн, кол-во осей/колес 2/8+1, ССУ (max):600мм., оси НЕФАЗ, подвеска рессорная, шины 9.00R20, внутренние размеры платформы 5260*2315*1200мм, ТСУ на подрамнике, с надст. бортами, БЗС, V=15 куб. м, завод: ПАО «НЕФАЗ».

Цена 5 290 000

Самосвальный прицеп

НЕФАЗ 8560-82-02

Год: 2017

Производство: РФ

Склад: Астана.

г/п 10.74 тонн, кол-во осей/колес 2/8+1, ССУ (max):870мм., оси НЕФАЗ, подвеска рессорная, шины 9.00R20, внутренние размеры платформы 5260*2315*1200мм, с надст. бортами, БЗС, V=15 куб. м, завод: ПАО «НЕФАЗ».

Цена 5 296 000

Бортовой полуприцеп

НЕФАЗ 9334-14120-01

Год: 2017

Производство: РФ

Склад: Актобе.

г/п 24.6 тонн, кол-во осей/колес 2/8+1, ССУ (max):1250мм., оси НЕФАЗ, подвеска рессорная, шины 9,00R20, внутренние размеры платформы 12600х2476х730мм, бортовой с металлическим настилом пола, V=22,5 м3., завод: ПАО «НЕФАЗ».

Цена 6 271 000

★ Нормы расхода топлива грузовых автомобилей | Информация

Пользователи также искали:

нормы расхода топлива на медицинские автомобили,

таблица,

минтранс расход,

расчет,

2018,

на медицинские автомобили,

2019,

нормы расхода топлива таблица,

минтранс расход топлива 2019,

расчет расхода топлива грузового автомобиля,

таблица расхода топлива грузовых автомобилей,

нормы расхода топлива 2018,

нормы расхода топлива на медицинские автомобили,

нормы расхода топлива 2019,

таблица расхода топлива легковых автомобилей,

нормы расхода топлива грузовых автомобилей,

нормы расхода,

автомобилей,

нормы расхода топлива,

автомобили,

норм расхода топлива,

расход топлива грузовых автомобилей,

автомобиль,

топлива,

грузовых автомобилей,

расхода топлива,

норма,

грузового автомобиля,

расхода,

грузовом,

топливе,

Нормы расхода топлива для автомобилей СССР 1960

Постановление Совета Министров СССР № 252 от 5 марта 1960 г.

Совет Министров Союза ССР постановляет:

1. Утвердить прилагаемые единые нормы расхода жидкого топлива для автомобилей и ввести эти нормы в действие с 1 июля 1960 г.

Советам Министров союзных республик утвердить инструкции по применению указанных единых норм расхода жидкого топлива для автомобилей.

2. Предоставить Советам Министров союзных республик право:

а) увеличивать и снижать нормы расхода жидкого топлива для автомобилей в зависимости от климатических и дорожных условий в пределах, предусмотренных едиными нормами расхода жидкого топлива для автомобилей (раздел II), утвержденными настоящим Постановлением;

б) устанавливать порядок утверждения норм расхода топлива для мотоциклов и мотороллеров, а также для автомобилей, используемых на специальных нетранспортных работах;

в) устанавливать для автомобилей, для которых нормы расхода жидкого топлива не предусмотрены настоящим Постановлением, временные, на срок до одного года, нормы расхода жидкого топлива на основании результатов испытаний этих автомобилей или опытной эксплуатации их.

3. Протокольно.

4. Поручить Юридической комиссии при Совете Министров СССР представить в 2-месячный срок в Совет Министров СССР предложения об изменении или о признании утратившими силу постановлений Правительства СССР в связи с принятием настоящего Постановления.

Заместитель Председателя
Совета Министров Союза ССР
Ф. Козлов

Управляющий Делами
Совета Министров СССР
Г. Степанов

Единые нормы расхода жидкого топлива для автомобилей

Утверждены Постановлением
Совета Министров СССР от
5 марта 1960 г. № 252

I. Нормы расхода жидкого топлива

1. Для бортовых автомобилей и автопоездов, выполняющих работу, учитываемую в тоннах—километрах, нормы расхода жидкого топлива устанавливается: при перевозке грузов карбюраторными автомобилями в количестве 2,5 литра на 100 тонна—километров и дизельными автомобилями — 1,5 литра на 100 тонна—километров, а также на 100 км пробега согласно таблице 1.

2. Для грузовых автомобилей с самосвальным кузовом норма расхода жидкого топлива устанавливается в количестве 0,3 литра за каждую ездку с грузом и на 100 км пробега согласно таблице 1.

3. Для легковых автомобилей и автобусов устанавливается норма расхода жидкого топлива на 100 км пробега согласно таблице 2.

4. Для грузовых автомобилей, выполняющих работу, не учитываемую в тонна—километрах, нормы расхода жидкого топлива устанавливаются на 100 км пробега согласно таблице 2.

II. Повышение и снижение норм расхода жидкого топлива

1. Нормы расхода жидкого топлива для автомобилей могут быть повышены:

а) при работе в зимнее время (при установившейся средней температуре воздуха ниже 0 °C): в южных районах страны — до 5 процентов, в районах с умеренным климатом — до 10 процентов, в северных районах — до 15 процентов и в районах Крайнего Севера — до 20 процентов.

Отнесение местностей к указанным районам (за исключением районов Крайнего Севера) производится Советами Министров союзных республик; периоды применения зимних норм расхода жидкого топлива для автомобилей устанавливаются облисполкомами, крайисполкомами или Советами Министров республик;

б) при работе на дорогах в горных местностях (свыше 1500 метров над уровнем моря) или на дорогах со сложным планом (наличие в среднем на 1 км пути более пяти закруглений радиусом менее 40 метров): в летнее время года — до 10 процентов и в зимнее время — до 20 процентов;

в) при работе с частыми остановками (автобусы, автомобили для инкассации и т.п.) — до 10 процентов;

г) для автомобилей, вышедших из капитального ремонта, и для новых автомобилей — до 5 процентов при пробеге первой 1000 км;

д) при работе в тяжелых дорожных условиях (в период сезонной распутицы и снежных заносов, во вновь осваиваемых бездорожных районах, в карьерах и разрезах при перевозке породы, угля и руды и др.) — как исключение, до 35 процентов на срок не более трех месяцев.

Перечень дорог, по которым устанавливаются повышенные нормы расхода жидкого топлива из-за тяжелых дорожных условий, и период применения этих норм определяются облисполкомами, крайисполкомами или Советами Министров республик;

е) во время учебной езды — до 25 процентов.

2. При работе автомобилей (кроме автобусов ЗИЛ-127, Икарус-31 и Икарус-55) на внегородских дорогах с усовершенствованными покрытиями, находящихся в удовлетворительном состоянии, нормы расхода топлива снижаются в летнее время до 20 процентов, в зимнее время до 10 процентов.

Примечание. При необходимости применения одновременно нескольких поправочных коэффициентов норма расхода жидкого топлива устанавливается по сумме или разности этих коэффициентов.

III. Нормы расхода жидкого топлива на технические нужды,
а также для автомобилей, работающих в особых условиях

1. На внутригаражные разъезды и технические надобности автохозяйств (технические осмотры, регулировочные работы, приработка деталей двигателя и автомобиля после ремонта и др.) разрешается расходовать до 1 процента жидкого топлива от общего количества топлива, потребляемого автохозяйством.

2. При погрузочно-разгрузочных работах в пунктах, где по условиям пожарной безопасности воспрещается глушить двигатель (нефтесклады, спецсклады и др.), на 1 час простоя автомобиля устанавливается дополнительный расход топлива, исходя из нормы расхода топлива на 5 км пробега автомобиля данной марки.

3. Руководителям автохозяйств предоставляется право:

устанавливать маршрутные нормы расхода жидкого топлива для автомобилей, работающих на одних и тех же маршрутах, при условии соблюдения в целом по всем маршрутам единых норм расхода жидкого топлива;

применять для бортовых автомобилей, работающих на коротких расстояниях (до 5 км), надбавку за ездки в размере, установленном для автомобилей-самосвалов.

Таблица 1 к нормам расхода топлива для автомобилей

Норма расхода жидкого топлива для автомобилей,
выполняющих транспортную работу, учитываемую
в тонна—километрах

Примечание. При работе автомобилей с применением прицепов или специализированных кузовов норма расхода жидкого топлива на 100 км пробега увеличивается на каждую тонну собственного веса прицепа или превышения веса специализированного автомобиля против базового на 2,5 литра по карбюраторным автомобилям и 1,5 литра дизельным автомобилям.

Таблица 2 к нормам расхода топлива для автомобилей

Норма расхода жидкого топлива для легковых автомобилей,
автобусов и грузовых автомобилей, работа которых
не учитывается в тоннах и в тонна—километрах

Применительно к модели ЛАЗ-695 норма в 41,5 литров выглядит достаточно оправданной, поскольку ещё в 1958 году для первых серийных автобусов контрольный расход топлива указывался 37 л на 100 км пути. При этом, под контрольным расходом понималась эксплуатация исправной и обкатанной, полностью загруженной машины (55 пассажиров, водитель и кондуктор) в летнее время на сухом горизонтальном участке шоссе на пятой передаче при скорости 30-40 км в час. НИИАТ в первом издании своего Краткого автомобильного справочника 1958 года для серийной модели ЛАЗ-695 предлагал норму 41,0 л. на 100 км.

Позже, для облегчения подсчета необходимого количества горючего в зависимости от километража и условий эксплуатации, были составлены таблицы. Так, таблица норм расхода жидкого топлива для ЛАЗ-695 содержит уже подсчитанные данные (от 1 до 500 км) для средних условий эксплуатации в летний период с учетом маневрирования и времени, необходимого для посадки и высадки пассажиров.

Значение норм расхода топлива для многих из представленных в таблицах моделей автомобилей является усреднённым и может отличаться от тех, которые указаны в специализированной литературе по их обслуживанию. Нормы 1960 года составлены с небольшим запасом, позволявшем водителю сосредоточиться на основной своей задаче по перевозке людей или грузов, отодвигая экономичность эксплуатации на второй план. Так, к примеру, для ГАЗ-63 указана норма 27,5 л. на 100 км пути, а в руководстве 1948 года Автомобиль ГАЗ-63 под редакцией Рудакова Л.Ф. (стр. 9) приводится значение 25 литров (по данным испытаний, когда для модели еще не была установлена норма). В том же источнике приводится график относительного расхода топлива в зависимости от скорости движения автомобиля (минимальное потребление было при скорости 20—35 км/час, а при скорости 70 км/час расход топлива составлял уже более 130%).

Не будем забывать, что хотя в СССР и были «бензиновые реки», вопросов разумного использования топлива и его экономии никто не отменял. Совнарком СССР 1 октября 1942 года издал Постановление № 1616 «О сокращении расхода автомобильного бензина легковым автотранспортом», кроме того, выпускались методички, указания, тематическая литература по данному вопросу. Так, из относительно ранних изданий можно отметить памятку шоферу и механику Экономия бензина 1952 г. под редакцией Рубец Л.А., где на основе испытаний ЦНИИАТ приведено описание причин перерасхода топлива в зависимости от технического состояния, режима и условий эксплуатации автомобиля, а также указаны способы его экономии.

Центр данных по альтернативным видам топлива: карты и данные

Найдите карты и диаграммы, показывающие данные о транспорте и тенденции, связанные с альтернативными видами топлива и транспортных средств.

Средний годовой расход топлива по типу транспортного средства

На этой диаграмме показано среднегодовое потребление топлива (на транспортное средство) для основных категорий транспортных средств в США. Измеряется в эквиваленте галлонов бензина (GGE), представляющем количество топлива с таким же количеством энергии, которое содержится в галлоне бензина.Двумя факторами, влияющими на среднегодовое потребление топлива транспортным средством, являются среднее количество миль, пройденных за год (корреляция), и экономия топлива транспортного средства (обратно пропорциональная величина). Транзитные автобусы, которые относительно неэффективны из-за многократного движения и больших нагрузок, в среднем потребляют больше топлива, чем любой другой тип транспортного средства. Грузовики класса 8, которые обычно перемещаются на большие расстояния с тяжелыми грузами, потребляют второе по величине количество топлива. Мусоровозы, как и транзитные автобусы, неэффективны из-за большой нагрузки и непостоянного движения.Последние четыре типа транспортных средств принадлежат отдельным потребителям, и каждый из них использует часть топлива, потребляемого транспортными средствами, базирующимися в парке, в расчете на каждое транспортное средство. См. Также «Средние годовые пробеги транспортных средств по основным категориям автомобилей» и «Средняя экономия топлива по основным категориям транспортных средств».

Для просмотра дополнительных сведений, примечаний и сокращений загрузите электронную таблицу Excel.

На этой диаграмме показано среднегодовое потребление топлива (на транспортное средство) для основных категорий транспортных средств в США.Измеряется в эквиваленте галлонов бензина (GGE), представляющем количество топлива с таким же количеством энергии, которое содержится в галлоне бензина. Двумя факторами, влияющими на среднегодовое потребление топлива транспортным средством, являются среднее количество миль, пройденных за год (корреляция), и экономия топлива транспортного средства (обратно пропорциональная величина). Транзитные автобусы, которые относительно неэффективны из-за многократного движения и больших нагрузок, в среднем потребляют больше топлива, чем любой другой тип транспортного средства. Грузовики класса 8, которые обычно перемещаются на большие расстояния с тяжелыми грузами, потребляют второе по величине количество топлива.Мусоровозы, как и транзитные автобусы, неэффективны из-за большой нагрузки и непостоянного движения. Последние четыре типа транспортных средств принадлежат отдельным потребителям, и каждый из них использует часть топлива, потребляемого транспортными средствами, базирующимися в парке, в расчете на каждое транспортное средство. См. Также «Средние годовые пробеги транспортных средств по основным категориям автомобилей» и «Средняя экономия топлива по основным категориям транспортных средств».

Для просмотра дополнительных сведений, примечаний и сокращений загрузите электронную таблицу Excel.

Печать

2 Основные сведения о транспортных средствах, расход топлива и выбросы | Технологии и подходы к снижению расхода топлива среднетоннажных и большегрузных автомобилей

Кларк, Н.Н., М. Гаутам, У. Риддл, Р. Д. Найн и У. С. Уэйн. 2004 г. Экспертиза динамометрического расписания шасси большегрузного дизельного грузовика. Документ SAE 2004-01-2904. Конференция SAE по трансмиссиям, Тампа, Флорида,

октября.

Кларк, Н.Н., М. Гаутам, В.С. Уэйн, Д. Лайонс и Г.Дж. Томпсон. 2007. Динамометрические испытания шасси тяжелых транспортных средств для инвентаризации выбросов, моделирования качества воздуха, распределения источников и инвентаризации выбросов токсичных веществ в атмосферу. Отчет Coordinating Research Council, Inc. № E-55/59, доступен по адресу http: // www.crcao.com/reports/recentstudies2007/E-55-59/E-55_59_Final_Report_23AUG2007.pdf. По состоянию на 8 июля 2009 г.

CRC (Координационный исследовательский совет), март 2002 г. Квалификация графика тяжелых дизельных грузовиков и разработка процедур испытаний. Заключительный отчет, CRC Project E-55-2.

Дэвис, К., Дж. Финдсен и Л. Педраса, 2005. Оценка выгод от выбросов парниковых газов от тяжелых транспортных средств, работающих на природном газе в Соединенных Штатах. Итоговый отчет, 22 сентября. Подготовлен для U.S. Министерство транспорта, Центр изменения климата и экологического прогнозирования, Вашингтон, округ Колумбия,

Дэвис С. и С. Дигель. 2007. Сборник данных по транспортной энергии, издание 26. Ок-Ридж, Теннесси: Национальная лаборатория Ок-Ридж.

DOE / EERE (Министерство энергетики США / Управление энергоэффективности и возобновляемых источников энергии). 2009. Обзор рынка автомобильных технологий за 2008 год. Голден, Колорадо: Национальная лаборатория возобновляемых источников энергии. Июль. Доступно по адресу http://www.nrel.gov/docs/fy09osti/46018.pdf.

EPA (Агентство по охране окружающей среды США). 2004. Подход MOVES к модели выбросов. Презентация на 14-м семинаре Совета по координационным исследованиям по выбросам от транспортных средств, Сан-Диего, Калифорния, 29-31 марта. Доступно на http://www.epa.gov/otaq/models/ngm/may04/crc0304a.pdf.

EPA (Агентство по охране окружающей среды США). 2009. Семинар по протоколу испытаний грузовиков SmartWay на выбросы загрязняющих веществ. Развитие управляющего цикла. Доступно по адресу http://www.epa.gov/SmartWayshipper/transport/documents/tech/drive-cycle-development.pdf. По состоянию на 22 сентября 2009 г.

Фрей К. и Дж. Чжэн. 2002. Вероятностный анализ коэффициентов выбросов от шоссейных транспортных средств на основе ездового цикла. Наука об окружающей среде и технологии , Vol. 35 (23), 30 октября, стр. 5184-5191.

Гаутам, М., Н.Н. Кларк, У. Риддл, Р. Найн, У.С. Уэйн, Х. Мальдонадо, А. Агравал и М. Карлок. 2002. Разработка и первоначальное использование графика испытаний дизельных грузовиков для тяжелых условий эксплуатации для определения характеристик выбросов. SAE Транзакции: Journal of Fuels & Lubricants , Vol.111. С. 812-825.

Гейлард, А.П. 2009. Надлежащее использование CF в процессе проектирования автомобилей. Документ SAE 2009-01-1162. Представлено на Всемирном конгрессе и выставке SAE, Детройт, штат Мичиган, апрель.

Гейлард, Адриан Филип. Соответствующее использование CFD в процессе проектирования автомобилей, SAE 2009-01-1162. Апрель 2009г.

Грабоски М.С., Р.Л. Маккормик, Дж. Яновиц и Л. Райан. 1998. Испытания большегрузных дизельных автомобилей для исследования качества воздуха на северной границе.Форт-Коллинз, штат Колорадо: февраль.

Ларрик Р. П. и Дж. Б. Солл. 2008. Иллюзия MPG. Наука , Vol. 320, 20 июня.

Журнал Метро. 2009. Книга фактов 2009 года.

Nam, E. 2009. Развитие ездовых циклов и реальные данные в Соединенных Штатах: Почему ездовые циклы важны. Презентация Агентства по охране окружающей среды США на встрече WLTP в Женеве, 15 января.

Девять, R.D., N.N. Кларк и П. Нортон. 2000. Влияние выбросов на несколько графиков испытаний на вождение, проведенных на двух большегрузных автомобилях.Документ SAE 2000-01-2818. Осенняя встреча и выставка по топливу и смазочным материалам, Балтимор, Мэриленд, октябрь.

Стандарты, процедуры и рекомендованные практики SAE (Общество автомобильных инженеров). Варрендейл, Пенсильвания: SAE International, разные годы:

SAE J1082. Процедура дорожных испытаний измерения экономии топлива. Февраль 2008г.

SAE 1252. Текстовый порядок работы в аэродинамической трубе SAE для грузовиков и автобусов. Варрендейл, Пенсильвания: SAE International. Июль 1981 г .; производится обновление.

SAE J1263.Измерение дорожной нагрузки и моделирование динамометра с использованием методов выбега. Январь 2009г.

SAE J1264. Совместная процедура испытания расхода топлива Rccc / SAE (автомобиль с краткосрочным сроком эксплуатации), тип I. Октябрь 1986 г .; производится обновление.

SAE J1321. Совместная процедура испытания расхода топлива Tmc / SAE — тип II. Октябрь 1986 г .; обновление в процессе

SAE J1376. Тест измерения экономии топлива (технический тип) для грузовиков и автобусов. Июль 1982 г.,

SAE J1711. Рекомендуемая практика измерения выбросов выхлопных газов и экономии топлива гибридных электромобилей.Март 1999 г .; производится обновление.

SAE J2263. Измерение дорожной нагрузки с использованием методов бортовой анемометрии и выбега. Декабрь 2008.

SAE J2264. Моделирование дорожной нагрузки динамометром шасси с использованием методов выбега. Апрель 1995 г .; производится обновление.

SAE J2452. Методика пошагового останова для измерения сопротивления качению шин. Июнь 1999 г .; производится обновление.

SAE J2711 Рекомендуемая практика для измерения экономии топлива и выбросов от гибридных электрических и обычных тяжелых транспортных средств.Сентябрь 2002 г.

Томпсон, Г.Дж., Н.Н. Кларк, Р.Дж. Аткинсон, З. Лузадер, Ф. Ванской, В. Бейкер и Дж. Чендлер. 2004 Разработка метода интерфейса для реализации уклона дороги при динамометрических испытаниях шасси. Документ Американского общества инженеров-механиков (ASME) ICEF2004-896. Подразделение двигателей внутреннего сгорания, 2004 г., Осенняя техническая конференция ASME, 24-27 октября, Лонг-Бич, Калифорния,

TMA (Ассоциация производителей грузовых автомобилей). 2007. Испытания, оценка и демонстрация практических устройств / систем для снижения аэродинамического сопротивления тягачей / полуприцепов-тягачей.Номер контракта DE-FC26-04NT42117. Национальная лаборатория энергетических технологий, Моргантаун, Западная Вирджиния. Апрель.

Валкович, К. 2006. Тестирование и оценка гибридной системы GM / Allison на транзитном флоте метро округа Кинг. Презентация на конференции APTA по автобусам и паратранзитам, Сиэтл, Вашингтон, май.

Wang, W., M. Gautam, X. Sun, R. Bata, N.N. Кларк, Г. Палмер и Д. Лион. 1994. Сравнение выбросов двадцати шести большегрузных автомобилей, работающих на традиционном и альтернативном топливе. Сделки SAE , J. Коммерческие автомобили , Vol. 102, Раздел 2, стр. 31-40.

Wang, W., D.W. Лайонс, Р. Бата, Н. Кларк и М. Гаутам. 1995. Испытания на выбросы отработавших газов тяжелых транспортных средств с альтернативным топливом и передвижным динамометрическим стендом. Proc. Inst. Мех. Eng., Часть D., J. Automobile Engineering , Vol. 209.

Уэйн, W.S., N.N. Кларк, A.B.M.S. Хан, М. Гаутам, Г.Дж. Томпсон и Д. Лион.2008. Регулируемые и нерегулируемые выбросы и экономия топлива от обычных дизельных, гибридно-электрических дизельных автобусов и автобусов, перевозящих природный газ. Журнал Транспортного исследовательского форума , Vol. 47, No. 3, October, pp. 105-126.

% PDF-1.4
%
4487 0 объект
>
эндобдж

xref
4487 77
0000000016 00000 н.
0000003310 00000 н.
0000003449 00000 п.
0000003695 00000 н.
0000004278 00000 н.
0000004476 00000 н.
0000004591 00000 н.
0000013940 00000 п.
0000023369 00000 п.
0000032957 00000 п.
0000042304 00000 п.
0000050983 00000 п.
0000059886 00000 п.
0000060258 00000 п.
0000060373 00000 п.
0000060486 00000 п.
0000060741 00000 п.
0000069710 00000 п.
0000136593 00000 н.
0000148691 00000 п.
0000160855 00000 н.
0000671978 00000 н.
0001037457 00000 п.
0001207736 00000 п.
0001213482 00000 п.
0001213559 00000 п.
0001233543 00000 п.
0001233871 00000 п.
0001233940 00000 п.
0001234058 00000 п.
0001234094 00000 п.
0001234171 00000 п.
0001253621 00000 п.
0001253952 00000 п.
0001254021 00000 п.
0001254139 00000 п.
0001254252 00000 п.
0001268170 00000 п.
0001268367 00000 п.
0001268628 00000 п.
0001268825 00000 п.
0001268975 00000 п.
0001269124 00000 п.
0001269199 00000 п.
0001269229 00000 п.
0001269498 00000 п.
0001269573 00000 п.
0001269689 00000 п.
0001269957 00000 н.
0001271601 00000 п.
0001271676 00000 п.
0001271712 00000 п.
0001271789 00000 п.
0001272123 00000 п.
0001272192 00000 н.
0001272310 00000 п.
0001272346 00000 п.
0001272423 00000 п.
0001291872 00000 н.
0001292206 00000 п.
0001292281 00000 п.
0001292399 00000 п.
0001306317 00000 п.
0001306392 00000 п.
0001306667 00000 п.
0001306742 00000 п.
0001307013 00000 п.
0001307131 00000 п.
0001307296 00000 п.
0001309372 00000 п.
0001309569 00000 п.
0001311440 00000 п.
0001311476 00000 п.
0001313552 00000 п.
0001313621 00000 п.
0000003051 00000 н.
0000001895 00000 н.
трейлер
] / Назад 4575378 / XRefStm 3051 >>
startxref
0
%% EOF

4563 0 объект
> поток
§F`qOtѲTF; P! Qm’er ٍ9 b) i 8` + gHf! # H-y ט bKC6OCPF`; dKª | BM «G {.час{
WOsN

Состояние экономии топлива на грузовых автомобилях

В связи с ростом стоимости топлива с течением времени регулирование расхода топлива становится как никогда важным. ^1,2 На этой инфографике показана средняя экономия топлива грузовиков классов 7 и 8 в США и Канаде на основе данных, собранных Geotab. Показывая средний диапазон миль на галлон от 4,51 до 6,47 миль на галлон, данные подчеркивают, что есть возможности для улучшения, когда дело доходит до экономии топлива. За трехнедельный период Run on Less следили за семью грузовиками класса 8, оснащенными устройствами Geotab GO, которые намеревались продемонстрировать, что технологии и передовые методы вождения могут достичь 9+ миль на галлон.

Просмотрите тепловую карту ниже, чтобы увидеть, как ваши показатели экономии топлива сравниваются с другими в вашем регионе, и нажмите на легенду ниже, чтобы просмотреть маршруты работы с меньшим количеством водителей и окончательные результаты.

Методология

Результаты основаны на совокупных данных по выборке из 31 170 грузовиков классов 7 и 8 (смешанные марки и модели, модели 2000-2018 гг.), Оснащенных телематическим устройством Geotab GO, за период в один год с июня 2016 года по июль 2017 года. , расположенный в континентальной части США и Канады.Исследование проводилось с использованием Google BigQuery, Google Datalab Notebooks с использованием Python и платформы больших данных Geotab, которая передает телематические данные в реальном времени в BigQuery.

Экономия топлива была рассчитана путем деления общего количества израсходованного топлива на пройденное расстояние по данным GPS, которые сообщает устройство Geotab GO в конце каждой поездки.

Цель этого исследования — предоставить базовый инструмент для помощи автопаркам в их усилиях по повышению топливной эффективности за счет обучения водителей и использования новых опций для грузовиков.

Регионы, по которым не было достаточно данных для статистической значимости, были отмечены на карте, но не включены в таблицу эффективности использования топлива.

1. Отчет об исследовании топлива флота NACFE за 2016 г. 2. Институт Скалистых гор, Эффективность грузовых перевозок

Геотаб

Емкость аккумуляторных батарей и потребности в подзарядке электробусов в городском транспорте (Журнальная статья)


Гао, Чжимин, Линь, Чжэньхун, ЛаКлер, Тим Дж., Лю, Чангжэн, Ли, Джан-Моу, Бирки, Алисия К. и Уорд, Джейкоб. Емкость аккумуляторных батарей и потребности в подзарядке электробусов городского транспорта . США: Н. П., 2017.
Интернет. DOI: 10.1016 / j.energy.2017.01.101.


Гао, Чжиминг, Линь, Чжэньхун, ЛаКлер, Тим Дж., Лю, Чангжэн, Ли, Джан-Моу, Бирки, Алисия К. и Уорд, Джейкоб. Емкость аккумуляторных батарей и потребности в подзарядке электробусов городского транспорта .Соединенные Штаты. https://doi.org/10.1016/j.energy.2017.01.101


Гао, Чжиминг, Линь, Чжэньхун, ЛаКлер, Тим Дж., Лю, Чангжэн, Ли, Джан-Моу, Бирки, Алисия К. и Уорд, Джейкоб. Пт.
«Емкость аккумуляторных батарей и потребности в подзарядке электробусов в городском транспорте». Соединенные Штаты. https://doi.org/10.1016/j.energy.2017.01.101. https://www.osti.gov/servlets/purl/1342660.

@article {osti_1342660,
title = {Емкость аккумуляторной батареи и потребность в подзарядке для электробусов в городском транспорте},
author = {Гао, Чжиминг и Линь, Чжэньхун и Лаклер, Тим Дж. и Лю, Чангжэн и Ли, Ян-Моу и Бирки, Алисия К. и Уорд, Джейкоб},
abstractNote = {В нашей статье оценивается энергопотребление и производительность аккумуляторов городских транзитных электрических автобусов, работающих на реальных повседневных маршрутах и ​​стандартизированных автобусных циклах, на основе разработанного инструментария, который связывает возможность электрификации автобусов с реальными характеристиками транспортных средств. надежность городского общественного транспорта, инфраструктура для расчета размеров аккумуляторов и зарядки.Влияние емкости аккумулятора в сочетании с регулярной и сверхбыстрой зарядкой на разных маршрутах было проанализировано с точки зрения способности поддерживать надежность городского общественного транспорта, как обычные автобусы. Эти результаты показывают, что сверхбыстрая зарядка с помощью частых кратковременных событий ускоренной зарядки, например, на обозначенной автобусной остановке после завершения каждого цикла назначенного маршрута, может сыграть значительную роль в уменьшении емкости аккумулятора и может устранить необходимость в более длительной зарядке. события, которые могут вызвать задержки в расписании.Кроме того, представленный анализ показывает, что значительные преимущества могут быть реализованы за счет использования нескольких конфигураций аккумуляторов и гибкой практики замены аккумуляторов в электрических автобусах. Эти гибкие конструкции и варианты использования позволят электрическим автобусам обслуживать маршруты с различными режимами движения по городу и, следовательно, могут позволить значительно снизить стоимость транспортного средства и аккумулятора, обеспечивая при этом такое же надежное обслуживание, как и обычные автобусы.},
doi = {10.1016 / j.energy.2017.01.101},
url = {https://www.osti.gov/biblio/1342660},
journal = {Energy (Oxford)},
issn = {0360-5442},
число = C,
объем = 122,
place = {United States},
год = {2017},
месяц = ​​{1}
}


Метод прогнозирования расхода топлива автомобилем на основе данных о поведении во время вождения, собранных со смартфонов

Транспорт — важный фактор, влияющий на потребление энергии, а поведение при вождении — один из основных факторов, влияющих на расход топлива автомобилем.Целью данной статьи является улучшение баз данных мониторинга расхода топлива на основе данных мобильных телефонов. На основе терминалов мобильных телефонов и бортовой диагностической системы (OBD), установленных в такси, извлекаются данные о поведении вождения и данные о расходе топлива, соответственно. Путем сопоставления данных о поведении при вождении, собранных мобильным телефоном, с данными о расходе топлива, собранными БД, исследуется корреляция между поведением при вождении и расходом топлива, чтобы можно было спрогнозировать расход топлива транспортного средства на основе данных мобильного телефона.Модели прогнозирования расхода топлива построены с использованием обратного распространения (BP) нейронную сеть, поддержка векторной регрессии (УВО), и случайные леса. Результаты показывают, что средняя скорость, средняя скорость за исключением холостого хода (ASEI), среднее ускорение, среднее замедление, процент времени разгона, процент времени замедления и процент времени крейсерского режима являются важными индикаторами для оценки расхода топлива. Все три модели могут точно прогнозировать расход топлива с абсолютной относительной погрешностью менее 10%.Доказано, что модель случайного леса имеет высочайшую точность и работает быстрее, что делает ее пригодной для широкого применения. Этот метод закладывает основу для улучшения базы данных мониторинга и точного управления расходом топлива в городском транспорте.

1. Введение

Энергопотребление транспортных средств и выбросы загрязняющих веществ являются ключевыми проблемами для здорового и устойчивого развития городского транспорта. В связи с постоянным ростом числа владельцев автомобилей в Китае потребление энергии его частными автомобилями увеличилось 4.В 2 раза, с 13,12 до 68,34 млн тонн условного угля, с 2005 по 2015 год. Исходя из роста населения, ВВП и доли вторичных и третичных отраслей промышленности Китая, можно прогнозировать будущую тенденцию потребления энергии на транспорте. Энергопотребление частных автомобилей продолжит расти до 2020 года, когда ожидается, что оно достигнет 117,38 млн тонн условного угля [1]. Поэтому снижение энергопотребления стало одной из важнейших задач в сфере транспорта.

Среди многих факторов, влияющих на потребление энергии транспортными средствами, важную роль играет поведение при вождении. Исследование, проведенное Ford Motor Company [2], показывает, что улучшение поведения при вождении может улучшить экономию топлива на 25% в краткосрочной перспективе. Обеспечение водителей постоянной обратной связью с экологичным вождением в долгосрочной перспективе может привести к снижению расхода топлива на 10%. Hiraoka et al. [3] изучили влияние экологического поведения при вождении на расход топлива и обнаружили, что предоставление водителям обратной связи о расходе топлива может улучшить экономию топлива на 10%.Кроме того, инструкции водителям по экологичному вождению могут повысить экономию топлива примерно на 15%. Ан и Ракха [4] проанализировали влияние выбора маршрута водителем на расход топлива автомобилем, и результаты показали, что потребление энергии и выбросы выхлопных газов значительно снижаются за счет минимизации поведения при вождении с высоким уровнем выбросов. Таким образом, важно изучить корреляцию между поведением при вождении и потреблением энергии и использовать поведение при вождении для прогнозирования потребления энергии.

В настоящее время существует значительный объем исследований по моделям прогнозирования потребления энергии на основе поведения при вождении. Hu et al. [5] провели несколько испытаний реальных транспортных средств и анкетный опрос для изучения влияния стиля вождения на расход топлива электромобилей на городских дорогах и построили модель прогнозирования расхода топлива электромобилей. Xu et al. [6] построили два типа моделей прогнозирования расхода топлива грузовиками, используя данные о поведении транспортных средств, полученные из Интернета.Динамическая взаимосвязь между расходом топлива грузовиком и поведением водителей грузовиков была описана с помощью индекса энергопотребления, а для прогнозирования расхода топлива грузовика была создана обобщенная регрессионная модель нейронной сети. Zhao et al. [7] построили модель прогнозирования расхода топлива на городских участках дороги на основе поведения вождения, применив алгоритм машинного обучения, и эта модель могла интуитивно показывать характеристики распределения расхода топлива на основных участках скоростной автомагистрали в Пекине.

Источники данных, поддерживающие исследования по прогнозированию расхода топлива, в основном основаны на данных, собранных с главного контроллера транспортного средства и бортовой диагностической системы (OBD) в сочетании с анкетой. Контроллер и OBD ограничены стоимостью установки оборудования и готовностью к установке драйверов, поэтому могут реализовать управление данными только в небольших масштабах и с высокой степенью неопределенности. Анкете также не хватает гибкости, и трудно гарантировать качество данных.

В связи с быстрым развитием технологии мобильных терминалов, применение датчиков мобильных телефонов было продвинуто. Терминалы мобильных телефонов использовались для сбора данных о поведении при вождении и для предупреждения об опасном вождении. Джонсон и Триведи [8] предложили систему, использующую динамическое искажение времени (DTW) и сочетание датчиков на базе смартфона для обнаружения неагрессивного и агрессивного поведения при вождении, которое давало звуковую обратную связь при обнаружении агрессивного вождения. Guido et al. [9] использовали данные слежения за автомобилем от датчиков смартфона для оценки показателей безопасности вождения (включая скорость замедления для предотвращения столкновений и время до столкновения), а также проанализировали риски столкновений на полосах движения, идущих на юг и на север.Применение терминала мобильного телефона для обеспечения безопасности движения сыграло важную роль в оценке расхода топлива автомобилем. Поскольку данные о поведении при вождении, собираемые мобильными терминалами, более подробны и их легче популяризировать, они закладывают основу для обогащения баз данных о расходе топлива на дорогах в городах.

В настоящее время данные о расходе топлива и выбросах, отслеживаемые платформой статистического мониторинга Управления городского транспорта Пекина, в основном основаны на устройствах БД.Объектами сбора данных в основном являются водители такси, водители автобусов и водители грузовиков, и они не охватывают все транспортные предприятия. Терминал мобильного телефона обеспечивает возможность сбора данных в большем масштабе. Данные о расходе топлива нельзя получить напрямую с помощью терминалов мобильных телефонов, но его можно точно предсказать, исследуя корреляцию между данными мобильного телефона и БД. В то же время на данные о поведении при вождении, собранные мобильным телефоном, влияют типы, размещение, тряска (вызванная вибрацией транспортного средства) и использование телефона водителями, что приводит к нестабильности данных о поведении при вождении, поэтому Над данными необходимо провести много калибровочной работы.Построив модель прогнозирования расхода топлива, приложение данных мобильного телефона может быть использовано для расчета расхода топлива транспортных средств, что экономит затраты на установку оборудования OBD и обеспечивает теоретическую основу для отделов управления дорожным движением для более точного мониторинга расхода топлива в городских условиях .

В этом исследовании предлагается метод прогнозирования расхода топлива транспортным средством на основе данных глобальной системы позиционирования (GPS), собранных со смартфона. В эксперименте участвовали таксисты.Путем сопоставления данных о поведении вождения мобильного телефона и данных о расходе топлива терминала БД были проверены индексы поведения при вождении, которые влияют на расход топлива, и были построены модели прогнозирования расхода топлива с использованием алгоритмов машинного обучения. Модель прогнозирования индивидуального расхода топлива водителями на основе данных мобильного телефона может не только дополнительно улучшить базу данных мониторинга расхода топлива в реальном времени с высокой устойчивостью к ошибкам, но также обеспечить техническую поддержку для макро-контроля потребления энергии городским транспортом и оценки эффективности транспортная энергетическая политика.

2. Метод

2.1. Структура анализа

Поскольку мобильные телефоны не могут напрямую получать данные о расходе топлива транспортными средствами, данные о поведении вождения, собранные с мобильных телефонов, и данные о расходе топлива, собранные с помощью бортовой диагностики, были сопоставлены, и была построена модель прогнозирования расхода топлива. В процессе построения модели использовались данные, собранные с мобильных телефонов и OBD. После того, как модель была построена, можно было спрогнозировать расход топлива в более крупных масштабах, используя только данные о поведении при вождении, собранные с мобильных телефонов.Структура построения модели показана на рисунке 1. Этапы прогнозирования расхода топлива следующие: (1) Сбор данных: данные о естественном поведении нескольких водителей были собраны на основе GPS, линейного акселерометра, гироскопа и других датчиков мобильных устройств. телефоны. В то же время данные о расходе топлива транспортного средства в режиме реального времени собирались терминалом OBD, установленным в транспортном средстве одновременно. (2) Извлечение индекса: данные мобильных телефонов и терминалов OBD были объединены в зависимости от времени.Путем сравнения согласованности и разницы данных о поведении вождения двух терминалов были извлечены индексы для прогнозирования расхода топлива транспортным средством на основе данных мобильного телефона. (3) Построение модели: обучающий набор и тестовый набор выбирались случайным образом, а расход топлива модели прогнозирования были построены с использованием нейронной сети обратного распространения (BP), машины опорных векторов и случайного леса. (4) Оценка эффекта: путем построения моделей прогнозирования расхода топлива несколько раз и сравнения точности и эффективности трех моделей прогнозирования с использованием различных методов предлагается лучший метод прогнозирования расхода топлива транспортным средством на основе мобильных терминалов.

2.2. Модель прогнозирования

Нейронные сети BP, поддержка векторной регрессии (SVR) и случайные леса — это несколько распространенных методов прогнозирования с высокой точностью и эффективностью работы. Это исследование построило три типа моделей прогнозирования, сравнило разницу в результатах прогнозов и, наконец, мы выбрали лучшую модель для прогнозирования расхода топлива.

2.2.1. BP Neural Network

Искусственная нейронная сеть (ANN) — это операционная модель, которая имитирует процесс передачи нейронами информации восприятия в человеческий мозг.Этот метод обладает характеристиками самообучения и высокой эффективности при обработке нелинейных, неструктурированных и больших выборочных данных. Алгоритм обратного распространения ошибки (нейронная сеть BP) [10] является одним из наиболее широко используемых алгоритмов контролируемого обучения в искусственных нейронных сетях. После случайного выбора весов сети нейронная сеть BP использует метод обратного распространения для обновления весов, чтобы минимизировать потери, и, наконец, определяются веса соединений в сети.Структура модели прогнозирования расхода топлива транспортным средством на основе нейронной сети BP показана на рисунке 2.

После проверки прогнозных индексов расхода топлива в качестве входных переменных определяются n индексов. В скрытом слое 5 нейронов, а выходные данные и представляют собой прогнозируемый расход топлива. Вес соединения между входным слоем и скрытым слоем равен, а вес соединения между скрытым слоем и выходным слоем равен.Сначала выборка передается через входной слой, и данные преобразуются в нелинейный массив в определенном диапазоне с помощью функции возбуждения. Затем нелинейный массив достигает выходного слоя через взвешивание и выводит результаты. Если ошибка между выходным расходом топлива и фактическим расходом топлива превышает установленную ожидаемую ошибку, весовой коэффициент корректируется обратным распространением. Сеть проходит повторное обучение до тех пор, пока ошибка не окажется в пределах ожидаемой ошибки, и наконец будет построена модель прогнозирования расхода топлива транспортного средства на основе нейронной сети BP.

2.2.2. Регрессия опорных векторов (SVR)

В качестве алгоритма машинного обучения с учителем машины опорных векторов в основном применяются для задач классификации и задач регрессии [11]. Алгоритм машины опорных векторов преобразует нелинейные задачи в линейные задачи в многомерном пространстве путем построения ядерных функций, что дает геометрическое объяснение проблеме. Структура модели прогнозирования расхода топлива транспортным средством на основе SVR показана на рисунке 3.

Для заданного набора образцов { X _i , y _i }, i = 1, 2,…, m , X — n -мерный входной вектор (включая n индикаторов поведения при вождении) и y — соответствующий расход топлива. Входной вектор отображается в многомерное пространство, а выходные данные и могут быть вычислены следующим образом: где — вектор весов, — функция отображения, которая отображает входной вектор в многомерное пространство признаков, и — смещение. срок.

При добавлении задачи оптимизации выпуклой и релаксации фактора, проблема поддержки вектора регрессии может быть преобразована в следующем эквивалентный раствор: где слабина переменные; C — штрафной коэффициент, отражающий важность выбросов; и — коэффициенты нечувствительной функции потерь, которые могут игнорировать ошибку истинного значения в определенном диапазоне и влиять на окончательное количество опорных векторов.

Три параметра, а именно, C и функция ядра, должны быть определены при использовании алгоритма SVR для прогнозирования расхода топлива транспортным средством.Входной вектор — это индикаторы n , необходимые для прогнозирования расхода топлива, а выходным — расход топлива транспортного средства. и C определяются путем разделения их на несколько небольших ячеек в соответствии с определенными правилами. Вычисляется ошибка модели, соответствующая значению переменной каждой ячейки, и выбираются значения переменных малых ячеек с минимальной ошибкой. Радиальная базисная функция (RBF) лучше работает при применении SVR [12, 13]. Следовательно, функция ядра, принятая в этом исследовании, — это RBF, а метод расчета выглядит следующим образом: где — гиперпараметр ядра RBF, который может определять характеристики диапазона входных данных и степень корреляции между векторами поддержки.

2.2.3. Случайный лес

Случайный лес (RF) — эффективный метод классификации для прогнозирования и классификации [14]. Случайный лес состоит из большого количества деревьев решений. На основе деревьев решений случайные процессы добавляются к векторам строк и столбцов, чтобы избежать потенциальной проблемы переобучения деревьев решений. Для каждого дерева обучающая выборка отбирается с заменой, и данные вне пакета (OOB) в каждом дереве составляют примерно 37% от общих данных.Основные этапы расчета алгоритма регрессии случайного леса следующие:

В первую очередь путем выборки с заменой было отобрано k групп наборов обучающих выборок. Во-вторых, m признаков были случайным образом выбраны из n признаков в каждой обучающей выборке, установленной в качестве узлов разделения, и было сгенерировано k деревьев решений. При разбиении на узлы каждого дерева решений принят принцип минимальной среднеквадратичной ошибки, который сводит к минимуму сумму среднеквадратических отклонений двух групп наборов данных после разделения.Наконец, прогнозируемый расход топлива транспортного средства был получен путем усреднения прогнозируемого значения k деревьев решений. Структура модели прогнозирования расхода топлива на основе случайного леса показана на рисунке 4.

Три модели имеют свои преимущества и недостатки на основе различных наборов данных. В этом исследовании были построены три типа моделей прогнозирования расхода топлива, и для прогнозирования расхода была выбрана наиболее подходящая и эффективная модель.

3. Источник данных и извлечение индекса

3.1. Источник данных

Экспериментальные данные были собраны с терминалов OBD, установленных в такси и терминалах мобильных телефонов, с интервалом выборки 1 с. Типы данных, которые были собраны, показаны в таблице 1.

Эксперимент проводился в августе 2017 года, в нем приняли участие 20 водителей. эксперимент по сбору данных о естественном вождении в течение 15 дней.Все такси были Elantra с 4-цилиндровым 1,6-литровым двигателем и были сертифицированы по национальному стандарту выбросов IV. Во время эксперимента в каждом такси была установлена ​​бортовая система диагностики (OBD) для сбора данных о поведении и расходе топлива. Устройства OBD уже более пяти лет широко используются в пекинских компаниях такси для мониторинга данных о потреблении топлива и выбросах с помощью платформы статистического мониторинга Управления городского транспорта Пекина. Мгновенный расход топлива транспортных средств, собранный с помощью бортовой диагностики, рассчитывается по соответствующим параметрам, таким как уровень нагрузки двигателя, частота вращения двигателя, пиковый приток воздуха и поправочный коэффициент топлива.При сравнении расхода топлива, рассчитанного с помощью OBD, с расходом топлива, полученным по шине CAN (рассчитанным по ширине импульса впрыска топлива), ошибка мгновенного расхода топлива была в пределах ± 3%, а ошибка среднего расхода топлива на 100 км составила 0,74%. [15]. Тем временем водителей попросили установить программное обеспечение на свой мобильный телефон и поддерживать его работоспособность во время вождения для сбора данных GPS. Программное обеспечение основано на системе Android и специально разработано для сбора данных GPS с датчиков мобильных телефонов и расчета поведения при вождении.Два типа данных были собраны и загружены в облако одновременно.

Перед экспериментом каждому водителю выдавали держатель мобильного телефона и держали в одном и том же положении в транспортном средстве. Экран телефона располагался перпендикулярно горизонтальной линии. Датчики направления мобильного телефона были применены к тесту, чтобы гарантировать, что местоположение мобильного телефона фиксировано и унифицировано, и водители должны были держать свои телефоны на месте во время вождения.

Хотя и OBD, и мобильный телефон имеют GPS, и водители должны устанавливать мобильный телефон в фиксированном положении во время вождения, выходные результаты данных GPS, собранных с OBD и мобильного телефона, различаются, что может быть вызвано тряской. мобильного телефона, когда автомобиль вибрирует, или различия типа мобильного телефона.В процессе вождения неизбежны тряска мобильного телефона и различия в типах. Таким образом, в этом исследовании предполагается, что построение модели прогнозирования расхода топлива может уменьшить влияние ошибок данных, собранных мобильными телефонами, и точно спрогнозировать расход топлива без устройства БД.

3.2. Индекс извлечения

Сопоставив данные, собранные с БД и терминалов мобильного телефона, можно было получить ежедневное поведение каждого водителя и соответствующий расход топлива.Есть много факторов, влияющих на поведение автомобиля при вождении [16]. Для прогнозирования расхода топлива было выбрано семь показателей, которые можно рассчитать по данным мобильного телефона. Типы и определения индикаторов показаны в таблице 2. Условие ускорения определяется как ускорение более 0,1 м / с ² , условие замедления определяется как ускорение менее -0,1 м / с ² , а Состояние крейсерского режима определяется как абсолютное значение ускорения менее 0.1 м / с ² . Усредняя поведение 20 водителей за 15 дней, можно получить 300 наборов данных.

Хотя дорожные условия, погода и другие факторы также имеют большое влияние на расход топлива, они не рассматриваются в данном исследовании.Основная цель этого исследования — оценить ежедневный уровень экологического вождения водителей такси, чтобы помочь отделу управления дорожным движением отслеживать и улучшать навыки экологического вождения водителей такси, а также для них могут быть организованы учебные курсы по экологическому вождению. водители с плохими навыками экологичного вождения для снижения расхода топлива. Поэтому для таксистов необходимо оценить среднесуточный расход топлива (л / 100 км). Поскольку каждый таксист ездит каждый день по разному маршруту, сложно сосчитать все типы дорог в течение дня.Несмотря на то, что игнорирование влияния дорожных условий и других факторов привело к снижению точности прогноза расхода топлива, метод, принятый в этом исследовании, более применим к более широкому диапазону условий и может оценить ежедневный экологический уровень вождения водителей. Этот метод также обеспечивает технико-экономическое обоснование для будущего прогноза уточненного расхода топлива. В будущих исследованиях результаты прогнозирования расхода топлива водителями в различных дорожных условиях (таких как съезды, повороты и перекрестки) будут проанализированы и сравнены, чтобы повысить точность прогнозирования расхода топлива транспортным средством.

Корреляционный анализ Пирсона был принят для проверки корреляции между данными о поведении при вождении от бортовой системы диагностики и терминалов мобильных телефонов, и результаты показаны в таблице 3. Можно видеть, что, за исключением процента времени в пути, рассчитывались другие показатели поведения при вождении. по OBD и мобильным телефонам значимо коррелируют с коэффициентом корреляции выше 0,6. Причина разницы в процентах времени крейсерского полета заключается в том, что существуют некоторые различия в точности выборки между мобильными телефонами и OBD, поэтому значения скорости и ускорения, рассчитанные по данным GPS, собранным с мобильных телефонов и OBD, не совсем одинаковы.Высокая корреляция нескольких показателей указывает на возможность использования данных мобильного телефона для прогнозирования расхода топлива.

Чтобы проверить корреляцию между данными, собранными с мобильного телефона, и данными о расходе топлива, собранными с помощью OBD, и извлечь соответствующие индексы для прогнозирования топлива потребления, была проанализирована взаимосвязь между различными индексами поведения при вождении, полученными с мобильных телефонов, и расходом топлива, полученными с помощью OBD; результаты показаны на рисунке 5.Как видно из рисунка 5 (а), чем выше средняя скорость движения водителя, тем ниже расход топлива. Между средней скоростью и расходом топлива существует сильная корреляция. Поскольку в этом исследовании учитывалась только средняя скорость движения за каждый день, максимальная средняя скорость не превышает 50, а зависимость между расходом топлива и скоростью является линейной. С точки зрения мгновенной скорости расход топлива увеличивается, когда он превышает 80 км / ч, а скорость и расход топлива представляют собой U-образные кривые [17].Взаимосвязь между средним ускорением / замедлением и расходом топлива показана на рисунках 5 (b) и 5 ​​(c). Результаты показывают, что водитель с резким ускорением или замедлением в течение дня будет потреблять больше топлива. На рисунке 5 (d) показана взаимосвязь между процентом времени ускорения, процентом времени замедления, процентом времени крейсерского полета и расходом топлива. Результаты показывают, что для поездки с меньшим расходом топлива время вождения в крейсерском режиме занимает большую долю, и водитель ведет себя менее на холостом ходу, а поездка с высоким расходом топлива обычно показывает, что водитель простаивает в течение длительного времени.Процент времени и расход топлива также показывают определенную корреляцию, но эти тенденции не так очевидны, как влияние значения скорости или ускорения на расход топлива. Чтобы проверить влияние различных индексов поведения при вождении на расход топлива и выбрать соответствующие индексы прогнозирования расхода топлива, в следующем разделе исследуется корреляционный анализ.

Корреляция Пирсона — это распространенный метод выбора признаков на основе фильтров. Анализируя корреляцию Пирсона между данными о поведении при вождении, собранными мобильными телефонами, и данными о расходе топлива, собранными с помощью OBD, можно выбрать ключевые индексы поведения при вождении, которые влияют на расход топлива транспортного средства, с помощью фильтрации.Результаты показаны в таблице 4. Все показатели поведения при вождении существенно коррелируют с расходом топлива (). Поэтому для прогнозирования расхода топлива выбираются индикаторы средней скорости, ASEI, среднего ускорения, среднего замедления, процента времени ускорения, процента времени замедления и процента времени крейсерского режима.

4. Результаты и обсуждение

4.1. Обучение модели

Процесс построения модели прогнозирования расхода топлива на основе ежедневных данных о поведении водителей такси показан на рисунке 6. С одной стороны, показатели средней скорости, ASEI, среднего ускорения и замедления, процента времени ускорения, Процент времени замедления и процент времени в пути каждого водителя в течение каждого дня были рассчитаны с использованием данных о поведении при вождении, собранных с терминала мобильного телефона.С другой стороны, данные о мгновенном расходе топлива транспортного средства собирались через терминал OBD и преобразовывались в данные о суточном расходе топлива. Два источника данных (данные о поведении при вождении и данные о ежедневном расходе топлива) были сопоставлены по времени сбора. Из всех собранных данных 75% были случайным образом выбраны в качестве обучающих выборок, а остальные данные были тестовыми. Модели прогнозирования расхода топлива построены на основе нейронной сети BP, SVR и случайного леса.Для обеспечения точности и стабильности модели прогнозирования выборка и обучение модели проводились 10 раз. Путем сравнения разницы в прогнозируемом расходе топлива и фактическом расходе топлива между тремя моделями была оценена точность использования данных мобильного телефона для прогнозирования расхода топлива транспортным средством.

В модели прогнозирования расхода топлива на основе нейронной сети BP для обучения использовался алгоритм «trainlm», для функции возбуждения использовалась логарифмическая функция «tansig», а для функции возбуждения использовалась линейная функция «purelin». передаточная функция узла.Время обучения модели было задано как 100 раз, а условие сходимости было задано как ошибка модели, которая меньше 0,001.

На основе модели прогнозирования расхода топлива SVR определение значения нечувствительной функции потерь и параметра штрафа было основано на исчерпывающем методе, а оптимальное значение двух коэффициентов было рассчитано путем ограничения количества итераций, которые необходимо выполнить. погрешность меньше определенного абсолютного значения. Радиальная базисная функция (RBF) была взята как функция ядра модели SVR.

На основе модели прогнозирования расхода топлива случайного леса для обучения было установлено 50 деревьев регрессии. Связь между количеством деревьев регрессии и ошибкой вне пакета показана на рисунке 7. Можно видеть, что с увеличением количества деревьев регрессии ошибка модели уменьшается, и модель сходится, когда есть около 50 деревьев регрессии.

4.2. Результаты оценки

Результаты прогнозирования расхода топлива для одного тренировочного процесса показаны на рисунке 8.На рисунке показана степень приближения между тремя результатами прогнозирования расхода топлива (нейронная сеть BP, SVR и случайный лес) и фактическим расходом топлива. Как видно из рисунка 8, некоторые точки с большим отклонением являются результатами прогнозирования модели нейронной сети BP. Однако в целом три модели прогнозирования имеют хорошую степень соответствия; результаты прогноза в основном распределяются по обе стороны от y = x с высокой степенью аппроксимации.

Для оценки точности и эффективности трех моделей прогнозирования расхода топлива используются четыре индекса, а именно: среднеквадратичная ошибка (RMSE), средняя абсолютная процентная ошибка K, R-квадрат и время работы модели. , сравнивались. Методы расчета первых трех из этих индексов следующие: где — прогнозируемый расход топлива, — фактический расход топлива, — средний расход топлива, — это количество выборок.

Результаты оценки модели представлены в таблице 5.Видно, что все три модели показывают высокую точность прогноза. Среднеквадратичное значение составляет 0,78–0,89 л / 100 км, абсолютная относительная погрешность ( K ) составляет 6,9–7,5%, а R в квадрате больше 0,5, что указывает на то, что три модели могут точно предсказать расход топлива. транспортных средств с данными, собранными с мобильных телефонов. Сравнивая ошибки и эффективность трех моделей, можно увидеть, что модель, основанная на случайном лесу, имеет более высокую точность, чем нейронная сеть BP или SVR, а время работы модели случайного леса намного ниже, чем у модели BP. нейросетевые и SVR-модели.Следовательно, модель прогнозирования расхода топлива, основанная на случайном лесу, эффективна и действенна для прогнозирования на основе индивидуального поведения при вождении, полученного с мобильных телефонов, и больше подходит для практических приложений с более крупными выборочными наборами данных.

5. Заключение

В этом исследовании данные о поведении при вождении и данные о расходе топлива водителей такси, собранные с терминалов OBD и мобильных телефонов, соответственно, были сопоставлены.Была проанализирована корреляция между поведением при вождении и расходом топлива, и соответствующие показатели поведения при вождении, влияющие на расход топлива, были извлечены с помощью метода выбора характеристик на основе фильтров. Используя семь выбранных индикаторов поведения вождения (а именно, среднюю скорость, ASEI, среднее ускорение, среднее замедление, процент времени ускорения, процент времени замедления и процент времени крейсерского режима), три модели прогнозирования расхода топлива на основе нейронной сети BP, SVR и случайный лес был построен.

Результаты анализа ошибок модели и сравнительного анализа времени выполнения показывают, что три модели могут точно предсказать расход топлива, а модель случайного леса имеет наивысшую точность и эффективность со среднеквадратичным отклонением 0,783 л / 100 км, средней абсолютной ошибкой в ​​процентах. ( K ) 6,9%, а время работы модели 0,14 с. Этот вывод согласуется с исследованием Викраманаяке и Бандара [15], которое также показывает, что модели случайного леса наиболее эффективны для прогнозирования расхода топлива на основе данных о поведении при вождении.Объектом исследования Викраманаяке и Бандары является прогнозирование расхода топлива автобусом, и в этом исследовании основное внимание уделяется расходу топлива такси. В то же время данные о поведении вождения в этом исследовании собираются с мобильных телефонов с большей гибкостью и сложностью, чем с фиксированного устройства GPS. Этот метод может прогнозировать расход топлива транспортного средства с высокой точностью и эффективностью на основе данных сотового телефона и оказывать сильную поддержку департаментам управления дорожным движением в мониторинге экологических уровней поведения водителей такси.

Следует подчеркнуть, что на ранней стадии построения модели применяются данные о поведении вождения, собранные с помощью мобильных телефонов, и данные о расходе топлива, собранные с помощью OBD. После построения модели прогнозирования данные мобильного телефона можно напрямую использовать для прогнозирования ежедневного расхода топлива водителями без установки устройств OBD. Применение этого метода может изменить традиционный способ измерения расхода топлива, а использование данных мобильного телефона для оценки экологических последствий индивидуального поведения за рулем может сэкономить затраты на установку оборудования.В то же время, поскольку не все водители такси готовы устанавливать устройства OBD в свои такси, этот метод может помочь увеличить источник пользовательских данных, что может значительно улучшить размер базы данных о расходе топлива в такси. Таким образом, метод в этом исследовании может улучшить глубину, широту и уровень детализации мониторинга расхода топлива и управления поведением водителей такси, тем самым закладывая теоретическую основу и оказывая техническую поддержку городу в снижении расхода топлива.

Это исследование направлено на предложение метода прогнозирования энергопотребления транспортного средства с использованием данных мобильного телефона. Хотя размер выборки, использованной в этом исследовании, ограничен, он обеспечивает основу для более крупномасштабного и более точного прогнозирования расхода топлива. В будущих исследованиях сбор образцов будет расширен, и будет учитываться расход топлива в различных дорожных условиях, условиях движения и погодных условиях. За счет обогащения данных, оптимизации модели и улучшения показателей прогнозирования этот метод может заложить теоретическую основу для точного надзора за потреблением энергии предприятиями такси.Между тем, поскольку такси относительно однородны, модель прогнозирования расхода топлива в этом исследовании была исправлена, и в качестве объекта исследования были выбраны только водители такси. В будущем исследовании можно будет рассмотреть больше типов транспортных средств, таких как автобусы и грузовики. Могут быть построены дифференцированные модели прогнозирования расхода топлива, основанные на различных типах транспортных средств, для дальнейшего улучшения мониторинга и управления потреблением энергии в городах.

Доступность данных

Данные о поведении при вождении и расходе топлива, использованные для подтверждения результатов этого исследования, можно получить у соответствующего автора по запросу.

Конфликты интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Благодарности

Это исследование поддержано Национальной программой ключевых исследований и разработок Китая (грант № 2018YFB1601000), Национальным фондом естественных наук Китая (грант № 61672067), Фондом естественных наук муниципалитета Пекина (грант № 17JH0001), Совместная лаборатория будущего транспорта и городских вычислений Amap и Пекинский научно-исследовательский центр по гарантиям работы городского транспорта, Пекинский технологический университет.

Инструмент для поиска оценок расхода топлива

Ошибка

Чтобы помочь вам сравнивать автомобили разных годов выпуска, рейтинги расхода топлива для автомобилей с 1995 по 2014 год были скорректированы с учетом 5-тактных испытаний. Обратите внимание, что это приблизительные значения, которые были получены на основе исходных оценок, а не в результате испытаний автомобиля.

Понимание таблиц

Единицы:
Л / 100 kmmpg (британская) mpg (U.С.)

Обычные / гибридные автомобили

Аккумуляторно-электрические автомобили

Подключаемые гибридные электромобили

Подключаемые гибридные электромобили

Показать / скрыть исходные оценки

* Во время тестирования этот автомобиль не использовал бензин для работы в электрическом режиме.Однако, в зависимости от того, как вы управляете автомобилем, вы можете использовать бензин в электрическом режиме после полной зарядки.

Сравнить автомобили

Ошибка

Чтобы помочь вам сравнивать автомобили разных годов выпуска, рейтинги расхода топлива для автомобилей с 1995 по 2014 год были скорректированы с учетом 5-тактных испытаний. Обратите внимание, что это приблизительные значения, которые были получены на основе исходных оценок, а не в результате испытаний автомобиля.

Понимание таблиц

Единицы:
Л / 100 км / галлон (британская)

миль на галлон (США)

Обычные / гибридные автомобили

Подключаемые гибридные электромобили

* Во время тестирования этот автомобиль не использовал бензин для работы в электрическом режиме.Однако, в зависимости от того, как вы управляете автомобилем, вы можете использовать бензин в электрическом режиме после полной зарядки.
Аккумуляторно-электромобили

.