Сколько по паспорту разгон до 100 км/час Лада Приора

Представьте себе ситуацию – вы пришли купить Лада Приору, но сомневаетесь в динамике авто. Устроить тест-драйв на месте нет возможности, что тогда делать? Специалисты рекомендуют всегда обращаться к характеристикам машины, указанным в паспорте, особенно обращая внимание на то, сколько времени необходимо для разгона до 100 км/ч. Только так можно понять, резвый автомобиль на ходу или нет.

Читайте также: Как снять и проверить заслонку печки Лада Приора

Данные в паспорте способны отличаться от реальных значений при езде на машине, поэтому обратимся за помощью к бывалым автомобилистам, испробовавшим транспорт и поделившимся своим мнением в Интернете.

Содержание

Время разгона Приоры по паспорту

В паспорте Приоры указаны такие технические показатели разгона авто:

  1. Если машина представляет собой модель седан, хэтчбек, универсал или купе, двигатель которого рассчитан на 1,6 л, производитель указывает время разгона 11,5 секунды. Если двигатель 1,8 л, потребуется всего 9,9 секунды.

  2. На рынке также можно встретить образец «Спорт», двигатель которого зафиксирован в показателе 1,6 л, а мощность – 125 л. с. С таким мотором Приора разгоняется до скорости 100 км/ч за 9,5 секунды.

Читайте также:  Пошаговая комбинация приборов Лада Приора с навигацией

Как производитель замеряет эти значения? Ответственные на заводе два лица, вес которых в совокупности составляет до 120 кг, занимают водительское и пассажирское сиденье. В бак заливается 10 л топлива 95-й марки. Старт с места осуществляется не вхолостую, а тот, кто переключает передачи, является профессиональным водителем, прошедшим не один тест-драйв. Проводятся 10 заездов подряд, после чего выводится средний показатель, который затем округляют.

Разгон Приоры в реальной жизни

Желая сопоставить значения, указанные в паспорте к Приоре, владельцы машины сами садятся за руль и пытаются разгоняться до 100 км/ч. Результаты получаются совершенно разные, и все потому, что время разгона до высокой скорости зависит от нескольких факторов:

  • опыт и профессионализм водителя;

  • как водит автомобилист, например, на каких оборотах переключаются передачи;

  • в каком состоянии находится Лада Приора, на которой проводится разгон до 100 км/ч;

  • сколько весит авто;

  • каковы погодные условия;

  • качество дорожной трассы;

  • уклон дорожной трассы;

  • отлаженная работа приборов, которое осуществляют замеры разгона.

На форумах в Интернете автолюбители телятся такими результатами:

  1. Приора хэтчбек в состоянии разогнаться до 100 км/ч за 11 секунд, в этом можно убедиться, просмотрев видео:

  2. Модернизированная Приора последних лет выпуска показывает подсчет при помощи секундомера на телефоне 12,26 и 15,12 секунды.

Что влияет на начальное ускорение Приоры

Начальное ускорение определяет трансмиссия, передняя включает сцепление, валы приводного типа, коробку передач, переводящей мощность и крутящий момент, поступающий от мотора на валы колес. Итого передаточные значения встречаются:

Чтобы добиться быстрого разгона на Ладе Приора, специалисты рекомендуют устанавливать передаточные показатели, придерживаясь короткого соотношения. Не будет лишним увеличить число главной пары до 4,3 – это позволит оторваться на светофоре.

 

 

Как вам статья?

Как ускорить разгон и максимальная скорость Приоры

Выбирая автомобиль Приора, Тоёта или Поло, одним из первых параметров, которым автолюбители уделяют особое внимание, являются максимальная скорость, динамика разгона, сильный, надежный мотор. Разгон до 100 км/ч у Приоры разный, зависит от двигателя и кузова это как правило по паспорту — 11,5 секунд, 9,9 и даже 9,5 секунд. Быстрый старт нужен не только для гоночных соревнований, но и для безопасного обгона, а также комфортной езды по городу. Ускорить разгон Приоры, можно несколькими способами — облегчение машины, доработки впускной и выпускной системы, смена прошивки. Но ничего не прибавит мощи так сильно как вмешательство в мотор. Например установка распредвалов, турбины и нестандартных дроселей. Это уже тяжелый тюнинг он увеличит и разгон и износ двигателя — в этой статье мы поговорим не о нем, а о разгоне на стоке. Правильном разгоне машины Лада Приора с завода.

Для Приоры разгон до 100 км/ч записан в паспорте – на эту цифру многие смотрят, когда задумываются о покупке машины. Это цифра, которая была получена в условиях испытаний на полигоне. Также при поиске Приоры максимальная скорость может сыграть решающую роль. Это не значит, что обязательно нужно разгоняться до максимума – мотор с приличной мощностью сделает перемещения более комфортными.

Вопросы разобранные в статье

Время разгона до 100 км/ч по паспорту

Время разгона и максимальная скорость автомашины Лада Приора во многом зависит от комбинации мотора, а также коробки передач. Приора комплектуется тремя типами бензиновых моторов рабочим объемом 1,6 л.с. (восьмиклапанные, шестнадцатиклапанные), а рестайлинговые ВАЗ-2170 комплектуются другими тремя типами моторов объемом 1,6 л, а также новинкой с объемом 1,8 л., мощностью 123 л.с.

Что касается коробки передач, ставится стандартная, любимая всеми механика, после рестайлинга можно было выбрать еще и роботизированную коробку передач – АКПП Jatco. Очень много вариантов – комбинаций, но самым распространенным является выбор механической коробки передач с шестнадцатиклапанным двигателем 1,6 л, мощностью 98 л. с.

Для него в паспорте записано, что максимальная скорость ВАЗ-2170 для всех типов кузова (универсал, пятидверный хэтчбек, седан) равна 183 км/ч, разгон до сотни – 11,5 секунд. Обратите внимание на показатели для Lada Priora спорт – специального выпуска ВАЗ-2170.

Двигатель объемом 1,8 л.с. работает только с механикой. До сотни машина идет всего за 10 секунд, а максимальная скорость равна 190 км/ч.

Почему дергается Приора при разгоне, рывки в движении

Автомобиль должен разгоняться плавно. Машина дергается это либо дело в Вашем переключении, либо в самой коробке. Рывки обычно присутствуют на неисправной машине. Но если Приора исправна, она покажет достаточно приличный результат. Все будет зависеть от мастерства водителя. Кроме этого, необходимо соблюсти следующие параметры, чтобы повторить и превзойти показатели с полигона:

  • масса машины;
  • погода;
  • качество дорожного покрытия;
  • стиль вождения;
  • точность секундомера, с которым замеряется время разгона.

Если при соблюдении всех этих условий не получается достичь нормального времени набора скорости и появляются рывки, нужно поменять процесс переключения передач. С АКПП такая проблема также может встречаться – для «автомата» это чуть ли не стандартная неполадка, которую нужно ремонтировать.

Как исправить рывки, что смотреть

Когда при наборе скорости появляются рывки и даже на малых оборотах Приора дергается, нужно сперва попробовать при наборе скорости более плавное переключение, «прислушаться» к машине. Если во время более плавного переключения передач и стабильного набора скорости рывки остались, обратите внимание на коробку переключения передач и корзину сцепления.

Масло внутри КПП должно меняться вовремя, а само оно должно быть чистым, чтобы передачи переключались чисто. Кулиса не должна быть повреждена – все пазики должны просматриваться, а углы не должны быть смазаны. Сожженное сцепление – это верный путь к тому, что включение передач будет происходить с задержкой. После исправления всех неполадок можно приступать к тому, чтобы научиться разгоняться.

Как правильно разгоняться на Приоре

Навык правильного разгона будет похож на занятия спортом: для начала нужно изучить теорию, затем попробовать сделать движения медленно. Только после этого следует пробовать делать правильное ускорение. Основная работа будет проводиться над тем, чтобы правильно поймать обороты.

При повседневной езде почти каждый водитель переключает передачи отработанным до автоматизма движением, которое может быть смазанным – трансмиссия переключается не в нужный момент, но машина все равно поедет. Во время этого момента у нее упадет скорость, чего допустить нельзя. Мотор Приоры нужно крутить, чтобы он ехал – и никаких падений скорости.

Схема такова:

  • на первой передаче нужно стартовать от 800 до 2 тыс. об.;
  • на воторой – от 2 до 4, далее третья: от 4 до 5 тысяч оборотов. Ключ в том, что нельзя разгоняться на недостаточном количестве оборотов и нельзя пережимать машину.

Варианта два:

  1. либо она забуксует на месте;
  2. либо «зашумит», но никуда не поедет.

Помните, что от 2 до 4 тысяч – это максимальный момент 126 моторов, дальше идет затухание момента. Нужно выдержать эту секунду, переключаясь строго «как в автошколе». Придется отточить свои движения. При таком ускорении до ста Вы дойдете на третьей передаче. Расход не возрастет сильно, если ускорение пройдет плавно.

Почему тупит при разгоне

Если Приора тупит при наборе скорости, проблема может заключаться в неисправности сцепления и КПП. Но чаще автомобиль тупит из-за низких оборотов и Е-газа. С электронной педалью газа многие владельцы машины уже нашли некое «недопонимание», которое исправляется в техцентрах. С этим можно справиться самостоятельно.

Для этого нужно снять блок Е-газа из педального узла, разобрать его и вручную подправить настройки. От положения маленьких деталей будет зависеть то, какую информацию получают два датчика на блоке Е-газа – после небольшой разработки е-газ не будет тупить.

Распределение, которое имеет диапазон от 0 до 1 и с пиком между ними?

Этот ответ для вас, если вы не знаете, каким будет ваше среднее/максимальное значение, и вы хотите, чтобы ваша программа могла обрабатывать любое среднее значение и произвольно установленную дисперсию.

Отказ от ответственности: Я не математик, мой ответ работает, но объяснения могут быть неполными/неправильными и не математически конкретными.

Все комментарии и ответы выше об использовании бета-распределения, перепараметризованного для стандартной вариации и среднего значения, не работают, так как если вы установите фиксированную дисперсию, у вас возникнут проблемы, потому что бета и альфа могут стать меньше единицы, что создает бимодальность. дистрибутивы. Таким образом, я придумал это.

Вы можете использовать бета-распределение и установить альфа (или бета, когда среднее > 0,5) на число выше 1, чтобы гарантировать, что распределение остается одномодальным, а затем вычислить бета (или альфа, если среднее > 0,5) из среднего и альфа (или бета).
Однако максимум , среднее значение и медиана не будут одинаковыми.
Хотя максимум, как вы указали, будет, например. 0,9 среднее значение не будет равно 0,9, а будет немного ниже.
Вы также можете установить среднее значение 0,9, но тогда максимум будет немного выше (см. графики внизу со средним значением = 0,8). Насколько он будет выше/ниже, зависит от того, насколько высоко вы установите альфу (или бета). Однако дисперсия ограничена для средних/режимов, которые очень близки к 0 или 1, например. если вы установите среднее значение 0,9999, вы не можете установить дисперсию, которая, скорее всего, вернет такие числа, как 0,9, поскольку она не может принимать столько чисел выше 0,9999 (см. Последний график). В основном максимальная дисперсия будет привязана к тому, насколько близко среднее значение к 0 или 1.

Если вы хотите выбрать определенную дисперсию, вы можете, например, откалибровать ее один раз, установив альфа и бета от среднего (0,5) и дисперсии (см. здесь: https://stats. stackexchange.com/a/12239/305461). А затем просто установите «узкость» в моем коде на то, что стало альфа/бета.

Чтобы рассчитать это, я взял формулу для расчета среднего и решения для альфы и бета соответственно со страницы википедии по бета-распределениям: en.wikipedia.org/wiki/Beta_distribution

Чтобы установить режим (максимум), я обнаружил, что это работает, просто добавляя 1 к каждой альфе и бета, после расчета со средним значением. Вероятно, вы также можете сделать это более элегантно, найдя альфа и бета с помощью уравнения для моды.

Результаты

Среднее (красный), медианный (фиолетовый) режим/максимум (синий) (слева направо).
Вот как выглядит распределение с установленным максимумом (модой), однако среднее значение и медиана ниже. Поскольку бета установлена ​​на более высокие значения, дисперсия будет ниже, и чем больше она будет похожа на симметричное нормальное распределение (усеченное), это также будет означать, что среднее значение, медиана и мода будут ближе.

Среднее (красный), средний (фиолетовый) режим/максимум (синий).
Медиана и мода выше среднего.
Потому что кто-то в одном из ответов подумал, что это не сработает; Я добавил последний график, чтобы продемонстрировать, что это работает для любого среднего значения. Это работает до тех пор, пока альфа и бета выше 1. Поскольку альфа всегда выше, чем установленная бета, нет странных пограничных случаев.

Поскольку я хотел использовать распределение, в котором режим и среднее значение одинаковы, я задал другой вопрос, который вы можете найти здесь: Случайное число (между 0 и 1; > 5 знаков после запятой) из биномиального/бета-подобного распределения, с установите среднее значение (такое же, как мода и медиана) и установите дисперсию

Код для бета-распространения (в R):

 среднее <- 0,7
#то, что я называю "узостью" - выдумка, она станет нижним значением бета/альфа
узость <- 2 #если вы установите более высокую узость, это сузит pdf; ниже 1,5 это может привести к неинтуитивному выводу с максимальным значением, очень близким к 1 или 0
#Чтобы откалибровать узость по своему вкусу. 2+mean)/(beta-mean+1) #вычислить var только из бета и среднего
# режим расчета (наиболее распространенное число/максимум в pdf)
dist <- round(distribution, digits = 2) #если вы устанавливаете очень узкие PDF-файлы, вам нужно округлить до большего количества цифр, чтобы получить точный режим
uniqv <- unique(dist) #группирует одинаковые номера
mode <- uniqv[what.max(tabulate(match(dist, uniqv)))] #какое число встречается чаще всего
печать (режим)
cutoff <- 0 # позволяет обрезать изображение для построения графика (чтобы «приблизить» конкретную область)
hist(subset(distribution, Distribution > cutoff), breaks = seq(cutoff, 1, 0.005), main = paste("Mode =", mode, ", n = 1 000 000, Alpha & Beta =", round(alpha, digits = 2), "&", round(бета, цифры = 2)), xlab = "")
# раскомментируйте строку ниже, если вы хотите установить среднее значение, и строку комментария выше
#hist(подмножество(распределение, распределение > отсечка), breaks = seq(отсечка,1,0,005), main = paste("Среднее =", среднее(распределение), ", n = 1 000 000, Alpha & Beta =", round (альфа, цифры = 2), "&", раунд (бета, цифры = 2)), xlab = "")
abline(v = c(среднее(распределение), медиана(распределение), мода), col = c("красный", "фиолетовый", "синий"), lwd = 2) #построить вертикальные линии
##############Рисование только по случайному числу########################################################
числа_нарисованные <- 1
stats::rbeta(numbers_drawn, альфа+1, бета+1, ncp = 0)
# раскомментируйте строку ниже, если вы хотите установить среднее значение, и строку комментария выше
#stats::rbeta(numbers_drawn, альфа, бета, ncp = 0)

Неинформированные априорные значения — ModelAssist

 

 

Неинформированное априорное распределение имеет такое распределение, которое не добавляет никакой информации к байесовскому выводу. Например, Равномерное (0,1) распределение можно считать неинформированным априорным при оценке биномиальной вероятности, поскольку оно утверждает, что до сбора любых данных мы рассматриваем каждое возможное значение истинной вероятности как столь же вероятное, как и любое другое. Неосведомленность до этого часто желательна при разработке государственной политики, чтобы продемонстрировать беспристрастность. Лаплас (1812 г.), который также независимо сформулировал теорему Байеса в Лапласе (1774 г.) через 11 лет после публикации байесовского эссе (он, по-видимому, не видел байесовского эссе), предложил, чтобы априорные значения государственной политики принимали все допустимые значения, чтобы иметь равную вероятность. (т. е. равномерное или дуниформное распределение).

 

На первый взгляд может показаться, что неосведомленные априорные значения будут просто Равномерными распределениями, работающими во всем диапазоне возможных значений параметра:

 

  

логически неосведомленный приоры,
кроме установки диапазонов, а они?

 

То, что это неверно, можно легко продемонстрировать на следующем примере. Рассмотрим задачу оценки интенсивности l процесса Пуассона (это эквивалентно подгонке распределения Пуассона к данным). Мы наблюдали определенное количество событий в течение определенного периода, которые мы можем использовать, чтобы получить функцию правдоподобия. Может показаться разумным присвоить Uniform(0, z ) до l , где z — некоторое большое число. Однако мы могли бы просто параметризовать проблему в терминах b , среднего воздействия между событиями. Поскольку b = 1/ l , мы можем быстро проверить, как бы выглядела априорная форма (0, z ) для l как априорная для b , запустив симуляцию по формуле: =1/Uniform(0, z ):

 

Результат на самом деле невозможно отобразить в виде графика плотности, потому что он имеет бесконечный пик в нуле, но этот график сравнивает Равномерное(0,01,100) с 1/Равномерным(0,01,100) на кумулятивный масштаб:

 

Рисунок 2 : Кумулятивные предыдущие распределения:
p(l) = Uniform(0. 01,100) и b = 1/l

 

Априорное значение для b тревожно далеко от неосведомленности относительно b ! Конечно, в равной степени применимо и обратное: если бы мы выполнили байесовский вывод о b с однородным априором, априорное значение для l было бы так же далеко от неосведомленности. Функция плотности вероятности для априорного распределения параметра должна быть известна, чтобы выполнить вычисление байесовского вывода. Однако часто можно выбирать между несколькими различными параметризациями, которые одинаково хорошо описывают один и тот же стохастический процесс. Например, можно описать процесс Пуассона с помощью l , среднее число событий на единицу воздействия, b , среднее воздействие между событиями, как указано выше, или P( x >0), вероятность по крайней мере одного события на единицу воздействия.

 

Преобразование Якоби позволяет нам формально вычислить априорное распределение для байесовской задачи вывода после репараметризации, но легко понять, почему два априорных распределения не совпадают, на примере:

 

(0,z) до этого доля 1/z распределения меньше 1, а остальные между 1 и z. Тогда априорное значение для b будет равно 1/Uniform(0,z), а дробь (z-1)/z меньше 1, потому что оно <1, когда Uniform(0,z) >1.

 

Не существует всеобъемлющего решения проблемы поиска неинформированного априора, который не становится «информированным» при какой-либо перепараметризации задачи, но один из подходов состоит в том, чтобы выбрать априор, который остается тем же при преобразовании, так что это, по крайней мере, не влияет на оценку в зависимости от выбранной параметризации.

 

Например, рассмотрим априор, такой что log 10 (q) (или log e (q)) равно Uniform( , ) распределено:

 

Параметр 1/q будет иметь предшествующий журнал 10 (1/q) = -log 10 (q) = Uniform( , )

Параметр c*q будет иметь предшествующий журнал 10 (c*q) = log 10 (c) + log 10 (q) = Uniform( , )

Параметр q c будет иметь предшествующий log 10 (q c ) = c*log 10 (q) = Uniform( , )

 

Следовательно, этот априор инвариантен относительно ряда преобразований. Повторное построение рисунка 2 в логарифмическом масштабе показывает зависимость графически:

 

 

Рис. 3 : График q в логарифмической шкале в зависимости от кумулятивных распределений
для Рис. 2 показывает их отражающую взаимосвязь.

 

Используя преобразование Якоби, можно показать, что log(q) = Uniform( , ) эквивалентно априорной плотности
\pi(\theta)\propto 1/\theta для параметра, который может принимать любое положительное действительное значение. Вы, вероятно, не назвали бы этот дистрибутив очень неосведомленным, но, возможно, это лучшее, что можно сделать для этой конкретной проблемы. Стоит также помнить, что при наличии достаточного количества доступных данных функция правдоподобия l ( X |q) преобладает над априором p ( q ) = 1/ q и тогда форма априора становится неважной. Это произойдет намного быстрее, если функция правдоподобия максимальна в области q , где априорное значение более плоское.

 

Параметр местоположения распределения должен иметь один и тот же эффективный априор независимо от выбранного масштабирования. Это достигается, если мы выбираем Uniform(a,a+b) ранее для q , т. е. p( q)  = 1/b, где b — диапазон равномерного распределения. Изменение масштаба не влияет на форму приора. Например, априорная форма (0,10 кг) имеет плотность p(q) = 0,1 кг -1 . Изменив единицы измерения на граммы, мы получим априорную форму Uniform(0,10000g), которая снова имеет постоянную плотность p(q) = 10 -4 g -1 .

 

Параметрические распределения часто имеют один или оба параметра местоположения и параметра масштаба. Если неизвестно более одного параметра и кто-то пытается оценить эти параметры, общепринятой практикой является предположение о независимости между двумя параметрами в априорном анализе: логика состоит в том, что предположение о независимости более неинформативно, чем предположение о какой-либо конкретной степени зависимости.

Posted inПопулярное