Авто и его окружение

Audi A3 Sportback 1.2 tsi › Бортжурнал › О вечном: DSG и его окружение) Позитивные идеи и опыт

Приветствую всех подписчиков и просто читателей, зашедших на огонек) спасибо что заглянули!
Для начала, позвольте поздравить с началом выхода из всяких ограничений, с теплыми деньками и тому подобным.
Сегодня будет скорее эссе-размышления и проверка предыдущих работ на практике + первая вылазка на авто в горную местность. Опять же — сугубо мои ИМХО, но с выкладкой «а почему так думаю».

Для начала о результатах трудов в мае: маслоотделитель явно стал работать корректно, никаких испарин вокруг него после 2.5 тыс км пробега. Масло кушает в зависимости от оборотов: погазовал в городе до 6 тыс, долив по максималке до 300 грамм на 1 т. км; покатался 500 км, из них 150 по серпантинам в пределах ограничений скорости, но на S с оборотами 2.5-3.8 тыс. — ушло 1 деление по щупу (всего навсего). Так что расход масла стал нормальным.

А теперь ко вкусному! Сразу предупреждаю, это размышления ТОЛЬКО для тех, кто хочет изучать матчасть, изменять свой стиль управления и продлять жизнь сцепления и маховика. Если Вы любите только автоматические режимы, то это все и неинтересно, и пустая трата времени — проматывайте в конец, там есть ощущения от покатушки и фотографии)

Так, Вы не пролистали? тогда погнали!
С момента покупки после долгих тырканий в пробках коробка начинала явно дергаться при старте. С приходом тепла +27/33 этот эффект стал гораздо чаще проявляться. Это не перегрев, но именно заметный нагрев маховика. В нем явно уже «уставшие» пружины, которые клацают и при переключениях, и при старте (характерные звуки, трудно описать — но это 100% маховик).
Как писал ранее — по сцеплениям все более менее нормально, почти идеальное четное, и 2,5-3 мм остатка у нечетного. Перегревов нет, по самим сцеплениям коэффициенты и прочее в норме.
Обсудил данный момент та же с комрадом по драйву, чьим мануалом и пользовался:
BrianOConner333 (советую к прочтению его бортжурнал и матчасть по нашей коробке)
Все же решил вспомнить, что я ж физик, а это значит вникаем в процесс и ищем пути манипулирования.

Изыскания показали тотальное уничтожение сцепления в этом самом « для плавной и спокойной езды» режиме в D. Конкретно: как я понимаю, неполное зацепление идет на оборотах от 800 до 1200 ( одна палка до и одна после 1 тыс боротов). Почему именно так думаю? Потому что при понижении передач на M он передергивает на пониженную именно после 1.2, а при стоянии на тормозе, если слегка отпустить педаль тормоза, сцепление готовится к старту и держит 800+. При полном выжиме тормоза — обороты чуть ниже 800 или ровно (холостые могут подниматься, если пошла температура вверх. Тут увязка двух контуров охлаждения и температуры масла).
А что мы наблюдаем при режиме D? Правильно, не успели мы тронуться, как тут же подпинывается 2-я и обороты в районе 1 тыс, а значит мы ползем в пробке на сцеплении! Я даже не знаю, что опытные инструкторы сделали бы с таким обучающимся вождению на жигулях) Ну и даже если просто отпустить педаль тормоза, то в пробке на D1 обороты ниже 1200, т. е. Зацепа нет, зато есть постоянный лишний износ и немного выше температура всего вокруг.
Тогда что же мы наблюдаем в режиме M? В принципе, если просто отпускать педаль тормоза — та же гадость с неполным сцеплением — машина катится на не полном зацепе первой передачи…
Спорт рассматривать смысла нет, ибо оно почти как M в плане трогания без педалирования.

Ок бюргер, будем трогаться на моей любимой M с обязательным удержанием оборотов выше 1200 сразу после трогания, чтобы избегать лишних трений. Так же, для очистки совести, продул компрессором корзины через смотровое отверстие.

Вот такие немецкие пироги получаем.
Понять — значит упростить!

Итоговая формула вождения в городе для меня:
1) При трогании и движении в пробке держим обороты педалькой не ниже 1200
2) При плавном торможении — гасим передачи руками до 3-ей заранее (она нормально уходит в ноль при достаточно плавном торможении), Либо тормозим чуть сильнее плавного, а в конце докатываемся 4-5 метров до нормальной точки остановки.
3) При езде в городе я руками удерживаю диапазон оборотов 1600-2000. Оптимальный, на мой взгляд.
4) в режиме M при переключениях 1-2 и 2-3 лучше выравнивать обороты на 2 сек и потом дергать переключение: так уменьшается нагрузка на пружины маховика. На более высоких он не успевает дергаться даже у меня, но на малых клацает.
5) в моменты агрессивного разгона, езды по горам лучше всего переходить на S. На ручке больше пинков и ударов получаем по механизмам коробки.

При привыкании к данным режимам, получаю абсолютно мягенькую коробку, которая прекрасно и экономно ведет себя. Так же подозреваю, что в таких режимах два комплекта сцепления должны жить крайне долго и счастливо, а стирает их как раз коробка (фередо и стальной блин тут же в двух экземплярах). И именно стирает, просто излишне их используя, пародируя работу фрикционов в АКПП.
Так же в жару при включении кондиционера принудительно включается вентилятор радиатора — а это дополнительно охлаждает и область сцепления. Эффекты от нагрева маховика ещё меньше проявляются.

И на десерт маленький отчет о поездке на море. Целью была финальная проверка перед сезоном, посмотреть поведение подвески, тормозов и двигателя, замерить реальный расход.
Итого маршрут Краснодар — Джубга — Прасковеевка — Новороссийск — Краснодар. 500 КМ за 8 часов руления.

Источник

10 главных тенденций и инноваций в автомобильной промышленности: 2020 и последующие годы

StartUs Insights проанализировали 4,859 стартапов и определили тренды автомобильной индустрии на 2020 год.

1. Автономные транспортные средства (AV)

Автономные транспортные средства или автомобили с автономным управлением стремятся свести к минимуму потребность в людях-водителях и выглядят готовыми к трансформации повседневных перевозок. Автопарки AV расширяют объем поставок последней мили, сокращают время простоя и стремятся сделать общественный транспорт относительно безопасным. Например, путем уменьшения количества аварий, вызванных усталостью или небрежностью водителя. Автомобили оснащены передовыми технологиями распознавания, такими как компьютерное зрение с улучшенным искусственным интеллектом для выявления препятствий на маршруте.

Intvo

Находящийся в США стартап Intvo разрабатывает технологию прогнозирования поведения пешеходов. В отличие от технологий обнаружения двумерных (2D) и трехмерных (3D) объектов, которые учитывают ограниченные параметры, их решение проверяет положение головы, зрительный контакт и движения ног пешеходов, погодные условия и определяет уровень риска. Это уменьшает количество ложных срабатываний при обнаружении пешеходов и повышает безопасность автономных транспортных средств.

Udelv

Находящийся в США стартап Udelv предоставляет беспилотные транспортные средства для поставок последней мили. Он сочетает в себе передовые алгоритмы искусственного интеллекта и сверхскоростные телеоперации для помощи человеку в уникальных ситуациях. Фургоны стартапа имеют грузоподъемность ок. 360 кг (800+ фунтов) и развивают скорость до 100 км/ч (60 миль/ч). Фургоны доставляют продукты из близлежащих магазинов и отправляют push-уведомления при поступлении заказа.

2. Коннективити

В настоящее время транспортные средства поставляются с защищенной цифровой идентификацией, которая отличает их от других транспортных средств в сети. Это позволяет легко отслеживать данные о транспортных средствах для различных случаев использования, таких как страхование, безопасность водителя, профилактическое обслуживание и управление автопарком. Обмен данными о транспортных средствах помогает не только отдельному клиенту, но и перестраивает всю мобильную экосистему.

V2X Network

Британский стартап V2X Network предлагает платформу «автомобиль ко всему» (V2X) для автономных транзакций, которая объединяет гео-сети и кэширование, обеспечивая низкую задержку связи в реальном времени. Платформа работает на технологиях распределенной бухгалтерской книги (DLT) и обеспечивает высокую степень масштабируемости. Стартап использует шифрование корпоративного уровня, чтобы предоставить пользователям контроль над своими данными для повышения безопасности и мер конфиденциальности.

NoTraffic

Израильский стартап NoTraffic разрабатывает платформу сигналов дорожного движения на базе AI, которая оцифровывает управление дорожной инфраструктурой и связывает водителей с городскими дорогами для решения различных проблем, связанных с дорожным движением. Данные всех участников дорожного движения передаются в потоковом режиме и обрабатываются в режиме реального времени для обеспечения интеллектуальной мобильности. Решение также служит основой для дополнительных услуг, таких как микроплатежи и микромобильность.

3. Электрификация

Истощающиеся запасы ископаемого топлива и ущерб окружающей среде, вызванный их использованием, требуют поощрения использования электромобилей. Для более широкого применения электромобилям необходимо решать такие проблемы, как высокая цена, плохая батарея, неадекватная зарядная инфраструктура, электрификация автопарка, а также питание зарядных сетей на основе возобновляемых источников энергии.

Lordstown Motors

Американский стартап Lordstown Motors Corps производит полностью электрический пикап. Грузовик EnduranceTM спроектирован как надежный рабочий автомобиль и имеет меньше движущихся частей по сравнению с традиционными коммерческими транспортными средствами, что упрощает техническое обслуживание. Он оснащен 4-х ступичными электродвигателями для обеспечения полного привода и способен проехать более 250 миль (400 км) без подзарядки.

ChargeX

Немецкий стартап ChargeX предлагает модульное решение для зарядки электромобилей, которое превращает парковочные места в зарядные станции. Платформа для запуска, Aqueduct, проста в установке, имеет 4 зарядных модуля мощностью до 22 кВт, предоставляет ежемесячные отчеты и использует кабель для зарядки Typ2. Решение учитывает требования к мощности каждого автомобиля и автоматически контролирует скорость зарядки для каждого автомобиля.

4. Совместная мобильность

С подключаемыми транспортными средствами появились новые бизнес-модели, которые фокусируются на совместной мобильности как альтернативе традиционному владению транспортными средствами. Это обеспечивает мобильность как услугу (MaaS). Такие решения отвечают требованиям города или бизнеса без добавления новых транспортных средств, что сокращает время ожидания для парков и уменьшает загрязнения от бензиновых или дизельных транспортных средств.

Launch Mobility

Находящийся в США стартап Launch Mobility разрабатывает платформу для ряда общих мобильных решений. Платформа LM Mission ControlTM предлагает совместное использование автомобилей на базе станции, расширенные услуги трансфера, общие бездоковые скутеры, программы проката без ключа и совместную мобильную связь между пользователями. Панель управления LM Mission ControlTM позволяет бизнес-пользователям управлять своими автопарками. Кроме того, их водители используют готовые или маркированные приложения для управления бронированием или удаленного доступа к транспортным средствам.

Сингапурский стартап Beam специализируется на электронных скутерах для продвижения совместной мобильности в Азиатско-Тихоокеанском регионе. Их скутеры используют алюминиевую раму авиационного класса и предназначены для совместного использования, безопасности, надежности и долговечности. Пользователи обнаруживают в приложении ближайший скутер Beam и оставляют его в видимых общественных местах после поездки. Кроме того, платформа микро-мобильности предлагает устойчивую альтернативу поездкам на короткие расстояния и помогает регулировать транспортный поток в городах.

5. Искусственный интеллект (ИИ)

Технологии искусственного интеллекта, такие как машинное обучение, глубокое обучение и компьютерное зрение, находят применение в роботизированной автоматизации в автомобильной промышленности. Они помогают водителям самостоятельно управлять автомобилями, управляют автопарками, помогают водителям повышать безопасность и улучшать такие услуги, как техосмотр или страхование автомобилей. ИИ также находит применение в автомобильной промышленности, где он ускоряет темпы производства и помогает снизить затраты.

RevitsOne

Индийский стартап RevitsOne предлагает программное обеспечение для управления автопарком на базе AI, которое подходит для парков различного размера. Система управления транспортным средством дает представление о скорости, жизненно важных показателях и информации о состоянии здоровья. Водители могут воспользоваться Voicera ID, голосовым виртуальным помощником, который помогает им отслеживать необходимую информацию. Кроме того, бортовой регистратор скорости ограничивает скорость, чтобы препятствовать опасному вождению.

Apex AI

Находящийся в США стартап Apex AI позволяет автомобильным компаниям внедрять сложные решения AI. Apex.OS работает на электронных блоках управления (ECU) и предлагает надежное и безопасное API для разработки автономных решений. ApexAutonomy предлагает модули для построения трехмерного восприятия, локализации и управления для включения автономных транспортных средств. Наконец, MARV.Automotive — это настраиваемая и расширяемая платформа управления данными, которая надежно передает данные из транспортного средства в облако.

6. Большие данные и аналитика данных

В эпоху больших данных расширенный анализ данных позволяет принимать различные решения на протяжении всего жизненного цикла автомобиля. Данные, собранные с транспортных средств, позволяют проводить профилактическое обслуживание, информировать менеджеров об их автопарках и оповещать соответствующие органы в случае аварий. Более того, автомобильные данные клиентов находят применение в стимулировании продаж, оптимизации цепочек поставок и совершенствовании дизайна продукции для новых автомобилей.

Procon Analytics

Находящийся в США стартап Procon Analytics использует большие данные, чтобы предложить решение для автомобильного финансирования. Решение собирает миллионы данных в режиме реального времени и анализирует их, чтобы позволить кредиторам мгновенно оценить и снизить риск. Это позволяет дилерам Buy Here Pay Here (BHPH) расширять свой бизнес и предоставлять кредиты клиентам с высоким уровнем риска. Кроме того, это также предлагает программные решения для отслеживания парка и активов, а также подключенных автомобилей.

Unit8

Швейцарский стартап Unit8 использует большие данные и аналитику, чтобы предложить цифровые решения для различных отраслей промышленности. Для автомобилестроения стартап разрабатывает прогнозные модели, которые поощряют автомобильные компании улучшать маркетинг и увеличивать свои доходы. Эти модели дают представление о конструкции продукта, цене, а также послепродажном обслуживании.

7. Человеко-машинный интерфейс

По мере того, как беспилотные автомобили и связанные с ними автомобили трансформируют автомобильный ландшафт, это в корне изменит то, как водители взаимодействуют с транспортными средствами. Человеко-машинные интерфейсы (HMI) используют голосовую или тактильную обратную связь для управления транспортными средствами. Они расширяют сферу того, как и какие аспекты автомобиля контролируются пользователями. Следовательно, такие интерфейсы делают процесс вождения более безопасным и приятным. Другая форма HMI включает умных виртуальных помощников, которые помогают водителям взаимодействовать с транспортными средствами и другими поставщиками услуг.

Awayr

Американский стартап Awayr разрабатывает человеко-машинные интерфейсы для транспортных средств, беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) и роботов. Стартап работает с производителями автомобильного оригинального оборудования (OEM), чтобы сократить время цикла разработки HMI и повысить безопасность интерфейсов. Awayr также разрабатывает решения для управления вниманием водителя в нестандартных ситуациях, таких как автономные транспортные средства, которые иногда могут нуждаться во вмешательстве человека.

Apostera

Немецкий стартап Apostera предлагает усовершенствованную систему помощи водителю (ADAS). Платформа стартапа сочетает в себе функцию дополненной реальности (AR), интеллектуальную камеру и мониторинг объемного обзора для освещения маршрута на поворотах, кривых, склонах, а также сложных перекрестках. Это помогает водителям следить за полосами движения, предотвращает столкновения и обеспечивает автономные варианты вождения. Кроме того, решение может быть адаптировано к любой модели автомобиля или конкретным требованиям OEM.

8. Блокчейн

Блокчейн находит множество применений в автомобильной промышленности. Он включает в себя обмен данными о транспортных средствах по безопасной сети и решения для совместной мобильности, такие как проезд, городской транспорт и доставка. Кроме того, он находит применение в проверке цепочки поставок запасных частей или в обеспечении того, чтобы сырье и запасные части были получены исключительно из законных и проверенных источников.

Cube Intelligence

Британский стартап Cube Intelligence разрабатывает платформу безопасности на основе блокчейна для автономных транспортных средств. Технология стартапа использует хэш-коды для блокировки злонамеренных атак или попыток взлома автономных и подключенных автомобилей. Используемое оборудование собирает в реальном времени данные о мобильности и выбросах. Кроме того, Cube Intelligence предлагает услуги парковки автомобилей и парковки для AV, а также интеллектуальные системы управления парковкой.

DAV

Израильский стартап DAV предлагает децентрализованную платформу автономных транспортных средств, основанную на технологии блокчейна. Платформа позволяет автономным транспортным средствам обнаруживать AV, поставщиков услуг или клиентов вокруг них. Связь между транспортными средствами (V2V) осуществляется либо на блокчейне, с умными контрактами, либо вне блокчейна с использованием протоколов DAV. Стартап разрабатывает протоколы для сетей зарядки беспилотников, планирования маршрута беспилотников и открытой мобильности.

9. Аддитивное производство

3D-печать помогает автомобильной промышленности тремя основными способами. Во-первых, она позволяет быстро создавать прототипы с использованием 3D-моделей, что ускоряет этапы проектирования и тестирования. Во-вторых, это позволяет производителям печатать запасные части в соответствии с их требованиями. Наконец, аддитивное производство композитных материалов приводит к тому, что автомобильные детали становятся легче, прочнее и долговечнее.

9T Labs

Швейцарский стартап 9T Labs использует аддитивное производство для производства углеродных композитов для использования в автомобильной промышленности. Программное обеспечение для проектирования стартапа Fibrify оптимизирует размещение волокон и автоматизирует производство оборудования с помощью технологии аддитивной сварки для массового производства изделий из углеродного волокна. 3D-печатные композиты более доступны, легки, стабильны в размерах, устойчивы к коррозии, а также обладают повышенной прочностью и жесткостью.

Итальянский стартап Moi объединяет термореактивные композитные материалы и 3D-печать для производства высокопроизводительных деталей для автомобильной промышленности. Moi использует технологию непрерывного производства волокон (CFM), роботизированный интеллект и цифровое производство для размещения волокон. В результате решение легко масштабируется для производства композитов для панелей, рам и внутренних компонентов. Стартап также обслуживает другие отрасли, такие как аэрокосмическая, строительная и биомедицинская.

10. Интернет вещей (IoT)

В автомобильной промышленности IoT обеспечивает безопасную связь между транспортными средствами, а также транспортными средствами и компонентами инфраструктуры. Технология повышает безопасность дорожного движения, устраняет пробки на дорогах и снижает загрязнение окружающей среды и расходы на энергию благодаря лучшему управлению автопарком. Стартапы и новые компании разрабатывают передовые технологии обнаружения, чтобы собрать больше данных о транспортном средстве, а также позволить автомобилю понять его окружение. Технология также автоматизирует платежи за топливо и пошлины.

Работая в Германии и США, EcoG — стартап, предлагающий операционную систему на базе IoT и платформу для зарядки электромобилей. Стартап предоставляет производителям инструменты, которые делают разработку и обслуживание инфраструктуры зарядки электромобилей простой, быстрой и масштабируемой. Это также позволяет операторам интегрировать услуги и микросервисы в зарядные устройства, чтобы сделать процесс зарядки выгодным. Кроме того, решение работает с любым зарядным устройством EV и позволяет распространять новые функции по всей сети.

KonnectShift

Канадский стартап KonnectShift предоставляет IoT-решения для оптимизации парка и управления активами. Стартап разрабатывает Konnect — GS01, устройство автоматической электронной регистрации (ELD) для постоянного отслеживания состояния автомобиля. Решение включает в себя планирование и оптимизацию маршрутов для отправки в режиме реального времени, расширенную аналитику, позволяющую получать оповещения о вождении, транспортных средствах и топливе, предупреждающие уведомления о техническом обслуживании для сокращения времени простоя, а также разработку приложений для управления водителем.

Влияние трендов на автоиндустрию.

Карта automotive стартапов.

Мы большая компания-разработчик automotive компонентов. В компании трудится около 2500 сотрудников, в том числе 650 инженеров.

Мы, пожалуй, самый сильный в России центр компетенций по разработке автомобильной электроники. Сейчас активно растем и открыли много вакансий (порядка 30, в том числе в регионах), таких как инженер-программист, инженер-конструктор, ведущий инженер-разработчик (DSP-программист) и др.

У нас много интересных задач от автопроизводителей и концернов, двигающих индустрию. Если хотите расти, как специалист, и учиться у лучших, будем рады видеть вас в нашей команде. Также мы готовы делиться экспертизой, самым важным что происходит в automotive. Задавайте нам любые вопросы, ответим, пообсуждаем.

Источник