МОДЕЛЬНЫЕ РЯДЫ ДВУХТАКТНЫХ ДВИГАТЕЛЕЙ С ПРОТИВОПОЛОЖНО ДВИЖУЩИМИСЯ ПОРШНЯМИ КОМПАНИИ ACHATES POWER ДЛЯ ПЕРСПЕКТИВНЫХ АВТОМОБИЛЕЙ : научное издание

Описание

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2021

Идентификатор DOI: 10.25633/ETN.2021.03.12

Ключевые слова: engines with opposite pistons, two-stroke diesel engines, model ranges, remotorization, двигатели с противоположно движущимися поршнями, двухтактные дизели, модельные ряды, ремоторизация

Аннотация: В статье исследованы модели двухтактных двигателей с противоположно движущимися поршнями американской компании Achates Power мощностью от 65 до 484 л.с. В частности, представлены 8 моделей двигателей с количеством цилиндров от 1 до 4. Сформированы модельные ряды двухтактных двигателей для перспективных легковых и грузовых автомобилПоказать полностьюей. Приведены промышленные образцы двухтактных двигателей для этих автомобилей. Показано, что двигатели данного типа могут служить современной платформой для формирования модельных рядов мощных, экономичных и экологичных силовых установок транспортного машиностроения. The article investigated models of two-stroke engines with opposite pistons of the American company Achates Power with a capacity of 65 to 484 hp. In particular, 8 models of engines with the number of cylinders from 1 to 4 are presented. Model ranges of engines for advanced cars and trucks have been formed. Industrial designs of two-stroke engines for these cars are given. It is shown that engines of this type can serve as a modern platform for the formation of model ranges of powerful, economical and environmentally friendly power plants of transport engineering.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Естественные и технические науки

Выпуск журнала: 3

Номера страниц: 140-145

ISSN журнала: 16842626

Место издания: Москва

Издатель: ООО "Издательство "Спутник+"

Персоны

  • Кузнецов Г.А. (Сибирский федеральный университет)
  • Раилко М.Ю. (Сибирский федеральный университет)
  • Петров Д.А. (Сибирский федеральный университет)

Вхождение в базы данных