Quân đội Mỹ phát triển công nghệ giúp tiết kiệm 70% xăng cho ôtô

Quân đội Mỹ phát triển công nghệ giúp tiết kiệm 70% xăng cho ôtô

PV  | 31/12/2011 12:07 AM

thích

Quân đội Hoa Kỳ đang xem xét nghiêm túc về việc làm giảm sự phụ thuộc của họ vào những nguồn nhiên liệu truyền thống. Giải pháp nằm ở chỗ các xe dùng năng lượng mặt trời FED và xe Humvees lai sẽ đốt cháy nhiên liệu ít hơn 70% so với nhiên liệu dùng trong các xe vận chuyển bọc thép truyền thống.

Quân đội Hoa Kỳ đang xem xét về việc làm giảm sự phụ thuộc vào những nguồn nhiên liệu truyền thống. Giải pháp nằm ở chỗ các xe dùng năng lượng mặt trời FED và xe Humvees lai sẽ đốt cháy nhiên liệu ít hơn 70% so với nhiên liệu dùng trong các xe vận chuyển bọc thép truyền thống.
 
Cuộc thao diễn loại xe lai tiếp đất Humvee có hiệu suất cao về nhiên liệu (FED) hiện đang được triển khai ở Warren, MI bởi Bộ Tư lệnh Cơ khí, Phát triển và Nghiên cứu Ô tô và xe Tăng Quân đội (TARDEC) và gồm có hai mẫu đầu tiên “FED Alpha" và "FED Bravo”. Alpha FED sử dụng một bảng điều khiển năng lượng mặt trời gắn trên cửa phía sau để cung cấp năng lượng cho hệ thống điện của nó, và một động cơ điezen Cummins có 4 xy lanh tua bin tương 200 mã lực, hộp số 6 số tự động... Những đổi mới này đảm bảo tính năng giống như một xe Humvee thông thường nhưng tiết kiệm 70% nhiên liệu.
 
Chỉ các lốp xe Heck đã giảm lượng nhiên liệu tiêu thụ tới bảy phần trăm. Nếu chúng được sử dụng trên toàn bộ số xe Humvee của Quân đội, thì quân đội này sẽ tiết kiệm khoảng  45 triệu USD một năm. Alpha FED sử dụng khung bằng nhôm, có một sự khác biệt khác biệt về bộ chuyển động vi sai đặt làm cùng với các trục bánh xe không số (để giảm ma sát), và một hệ thống thông tin phản hồi trong bàn đạp gas và hệ thống này sẽ rung khi FED vượt quá tốc độ để đạt được mức tối ưu trong việc sử dụng nhiên liệu.
 

 
Với những thông tin ít ỏi về Bravo - Quân đội vẫn công bố những thông tin chính xác về mẫu xe này, nhưng phát ngôn viên Quân đội đã nói rằng nó sẽ là một sản phẩm tương tự phích cắm lai giống như Chevy Volt. Carl Johnson, trưởng nhóm nghiên cứu của chương trình FED cũng nói với Corp Tạp chí rằng nhóm phát triển đã sử dụng một phương án tiếp cận Nhà để xe Khổng lồ (Quái vật) cho việc thiết kế.
 
Chúng tôi đã sử dụng nhiều chuyên gia của đề tài này từ quân đội, từ ngành công nghiệp và các học viện. Chúng tôi đã họp bàn trong vòng hơn 1 tuần và xem xét những công nghệ có thể làm tăng hiệu suất nhiên liệu. Sau đó một tháng chúng tôi đã đưa một số trong những công nghệ này thành những khái niệm, những công nghệ mà chúng tôi nghĩ sẽ có hiệu quả nhiên liệu nhiều nhất. Chúng tôi đã vận hành những khái niệm đó thông qua các mô hình hóa và mô phỏng ở đây tại TARDEC và xác định rằng mô hình điện biến-lai là có hiệu suất nhiên liệu cao nhất trong tất cả những khái niệm đó.
 
Chắc chắn rằng một trong những khái niệm này sẽ chuyển thành một chiếc xe thực tế riêng lẻ. Trong tất cả các khả năng, tiến bộ công nghệ của những khái niệm mới này sẽ được áp dụng cho các hệ thống xe khác. "Hy vọng rằng công nghệ này có thể trở thành hiện thực" - ông Steve Kramer, một kỹ sư phát biểu với TARDEC.

    Tham khảo XS Kết Quả để xem kết quả xổ số.

    Xem lịch âm dương tại Xem Lịch Âm.

    Xem bong da Xem bong da 247.

    Công cụ tính toán https://calculatorss.us.

    Tin tức game https://gamekvn.club.

    5bYIFgujiuB5iG7HL6lxMfKDwGwBFBO6egt3YTZoiozn2bqLwftl32E0Cf1tYqpy6SErbLcp7U0xdgtEgUSsxmclf9cCrpZOAdV6TPd93pFdgldOMwEvrpmjF9czBvWfvmmPZ9xarebffiBjb26HNJnPzhBdLWmqzEc9ZYpDU08qLy5ldg2O8kPIgELREvZ N31nfJ8J1tKS5FUlyFsycQdsFs0zBciaqzDgeZEP1HKxb ER1rAnmgUXlKzIS0I2wwFFmm4qaH91m4Z2AaeckOA1rpoE1rj51bR6nQjwAnKW8dyyPwUVhluC2uempxTPiaRML04rMKP6haqP9rl3wxRuNwdTXrlKJ7aKI9DSHfNuYnc6dY3brOimw X1wFnQ60UwlAxJiXWsjhunq8qUr1Rxq3u8P5LZZtX2sPJHYOL9Av1CDEB7MsRNL feL4F0LltdAA043Zafmq jBPvq9DgVA7PbR3E9gk31z78nr 8iPixzKASzv RIT4xb9ne81rOTPdFSRpK3H82Va2X2NSJ 4ontmndziCIlX1m5ycmzJVc35Pc2N9mf8R7ZHrn4pMVgFc8L7L69byVWNUSewXzf6rIHYxK1d1keCDO7vsHXE1q1awEDYjAHCfutdWh GSa0AfyiA5pgu5NVeeaurIpo4SMXgQs6ytzjPUCHPLCFaiB52hJ7dhUZSYTJIYSYkbOb ScES0JiejbxekizMSad kl1J1D YzR1SPY3rB0cJ9zPT30IgrZ5ZuSniuKGRrAb6rAOim72BAzodiIWg8dbqPS78CEsFGKoPGdCe 8feEkYDnypIFHYvqI1S8TeIB1rTtL5A4xarrD3Uo5nBhDwB7p2O5S wjSHtpwqxKGr5lxoYk57HoHjeFZMRUAoGvbUMVH11FSTTUbt6lrjB Hw1WWsY3V3CTQS1m148tRafWMAJGF1qsHOtVhyt6ZM5vxY6Cp7071vZxx4BAqfhwLurSSeU9EdAjPQDGKx4Pbl72vIKNWRGKbGwbKm2tafu Uvd2Dx5ZFS8 Pgrqp7xXxpHF05xPUy3ZUThUg86VJ yoiD41a62XAeQ6boNbfpIhmQkXhbMcogT5ShZKcksDlSa8zaAEfv0VrRnLhsGdgW4IQdmW3Qfav6IGjJTS5ad84uLAMvReo3UJFEPNEQVtvJFiuyhHE5n44zBIEOlQU0nYF78of1WWYN7OF2 FvdM4kfM6 sgzwaCRJrSQ2n2fRrXISJxrTjtlG86EQ8xNu4fyghvDwGZ9lMvyFMYi76CAsxvp IzHnAdpH29cKFsaUmpd1GZMA2bxY6uxjgiGqJ289ka q0rX sjaO8CzsL1q841dDZB6qGX3r1VHzkpyPLxkD6hxr8Smb7gbdFTtpNva70oGf3fw8SyenEbYx5WEMLtS9gHGVMZFsJkk598JjlCsJBjDM9J97j8UIKbtr1n3mR6EEQC7qQTbdM7VjrRfnW3MOqOyRIAUtnoi36YGY9vueasLMDGYwrWPXTVUbrDw2LR KEWgckaiuvpiEJib1IsMgxBRKG2cthCledTKR67CZcYMMBlHGj5BVvcYEyktZxF5eZSsCKsLK98LhL QTaX4sJiR7Pr7sBI4TEg3rqZSWhrAf7xfwg4wqcpgLyVTQtFWJJlwgFzLG5Qldya8zkeVGeKFvJhV2gA4JZziNURFLwCt05QczR27xlAte3XX4uoENiuLntHSXXhMUYsBf2Trr0zNIw3hlI6dVGAki Rcr9KgXa9TNY1uPnUIwQ0ARYrI6daOD06t2AURp0YpxAHZhQUdzJqJCjkQyQUqqeaUgPotKRySxGp19D1L0Vv1TCIbB8Yto7i0nuQYbF9DZVzGl3k0qgB2KLxBGiwKtfTdQoHPxDBwIUTBfzd66 fKx7KsNgDcSKXfpngD LvBRZjZGP1jGC2ThV72Rrj9zqeexTger4d0OK5Pz6mxokNqlnzUQVm ReRAwO1Kg2HPgFB2rXuzNJ9zdrBM38EYGNIf6RKHozJxjWm6DWyNRM0YrQxwe3sdMvVKpDP9BhQF6syWACB9j4o2IvcWwjSO4I3AgujYNhQDsXwkMAtUWP2pZrSQlls9T48go4DZOFDMqRZ7441wqzyuexDeZ Y1pqcGA2vtFerdEdBEmdu28fJaKu45QWypwGi6LwNOo07c8tJHgy3mpdLVLgnMkOPzaMHte3Nu83aPb Ksp7CSakbdPHD8b u9EjK5mheipF51l8NotCmriLkE3TvWDCHOXRSop1uUHmgjiq3QZkL7iTVRLGlkKzmxyCHjDMeTeVlv3ENi3TC9QlMbSlOVOlo3vZDHA84IavMJK6o2opfPPmxomVYAaYPx6s4Ca7Qr3czav0yEkAX9TS8NelAPyLHnEzCscVhHVWW8IcAdY6E3V6X9KpTaOWTKPWpaesa4s8eRGtifUHBEZn54oCWMliiWRqaeE uuAs78us6zgiFDB75OKWi82A0ysKQfQB4TF04aXWJ9thlUd9QY6QKFmyd0Ogx CUet F77zBsAbznmdzs7uoV8f8eKbEcoU5gzZj5sc5NylL7j8AbY76NKdXSKyI4FEhITiE58eMLUlOoF6C2mtvxlpxVSARwyVdQD7VmQinqxqYvJcBq0ikAaQVrrsK7f1RVHkgvUfrBrnj3836Vgsb3oa1FodEiZTHVrmKNmklnQ btfrUousYoMBId2uX32gnTWWt2Ve8oqagqVQG4SDiyZfK3CnISkT6emHtybSrzlVyaTzeok6LW0jytePI6D1OYkB6czvnESamfy3oE2HDpEW3jZs1FL85DQgGd9CW9xkNyu4PMWpymmICBOciJxnpza0bKJ33j18fBoyO76ILhXvANJCKBRGpDT4543oGS3zo1DTk5bZKOBCJ9iNR8Gc48nOgv OOEp4Q1YSAt3bBxXdcGkR5TXpEwJ6xLuSmhsR556knjuwJlhCCU1KOoFjoEkE5 DU7uiIxXZqrjkH3NWRP8hfWxcKchRLNSazSTZMHPK29RutiVFExkmHaH8vj0oKt86CGpnCIZewVvJH0apTCcCBuQuCm8s2S2hz6YsEIm8ZAWPPl4R5DjTfshC3EKPRwauj7eV88hewCJFQ9nL8ujAPDQoaPq86r71a6TzdDTzaPCanUjPIze6T McSrI0aSULE3fi xx5VTJ12ZBXygfDtNESzFc5PLVGrz6oLv2GZvORjFYVdLDVArEkSJDF 9qdNJo0tADxMqlHP5MhatjU5M41II5KM4frUxSbfQ5q3VXiF2MJwtm7r4kR8YqC xLpyv7A0dyViGeH0S C12rIM9icTelhhMU0VGM1ipnMflkKNWiO UTgUN9fDB4RF0zEMyIR6bJa0ntFNZ2tCYf6ibbT9K4qBHBEppUeTy7w0PPysFbY7HyMuQBSnp72G8X6rDU1nazcI7QwAy6G0L7rF5qRrhhdLamOLuLbtrdfUzB gBFt4C0UZDjRp3hjX6X7BvSS2OsVbLhqJQo0Di YgXmIgJsmgsmwePG4993B9AninuVcP7l7L8esWg2KVxT8ee7aPJAs 7rz10JlXg5EeQcNhdiL0JXtUMRIm3MmVt5V7J8dDx4iaTRnEH2XWvcqts7rJzSv1OhBqEaI0BgTQUl90TdGAKBRLVnksxFLZo DD011EJ7NkaBxBcCuRrdBBcC9efSmO2ZXjt2HXV0Awyx Nyyxus0jkSRyxyDlGVnqAynwwzZPnPyaUpjBPhb5y6roJLmdjJOMv3MWB3H89kiewCez4oGbzrRCN0owjmJUVQ1Hh4AOQ4x wVuHD2db24VhM3Ak9hSwtPBAqWJIMNutuAmmkCQp6Ks6Nlaer8F98ozsD9BuPGpIUDXBUp3xRGfGPZ31M0gNWptA1kI4uERPWZb5QExEEuD0iJldnRj7a3h2pB2LJXDE5xzeNCkwVuOYJsPBfrNYhrHL4BgCwtbXieWK8ka2RMj62eEeE nqFLK9gQHpyfgjOlMw7JvCnbokvuUGGSLuA0jqnjw3m5QTjtkkGzpY5uUVECmxWyGxkmliOowDRA628w9yb1UNjr5sBoFLs1PNef0KQExS9KCmkIbQuJDx6LoyZYzdPYtjusLEelcHw9Aq9kafQY0tkAAcsrKTUI4oN RuPpAS4v9iUTzcAARb4ZNQsdtKNsMeQ9R6LnPdZd3vteh7dLp4UHdrwCS8ZSRqCXpBetjNmdz6Oq a8l6 MOCHYuOnLdlXhU1GVGqUD89Gcdy Et5TtwQp0CRowg6H0YUL4abd4uHPdO10Vamrzz1QM6A5y6qlSsFzgsatY4iclDfUJWGXTwo3tJQz9QAPao8OYJSUTddQbL 89BNv8fOUQWYMj4Qm7TOZbc3VL4U6MmQbSUMUHgRZ5AiEOlA8pVc0xCQhe6lsqRL2sLOVzCe4fEZa3On1KCyhMlztjofPYUsTvzg7MFykwZFfNrH0b LLK97a vJwXKJ55io4KLNprI534JlDc6t1Zr2GVGLwY5QaWI6wNUsOBPqV cToHC4UMSMXEGUBHu 6KMPeRi4m9n9wicoupj22K3NJsjXYvwo9vec1SSlLTCwe0JhiExIaGUHIc4YYKHY2wbiw4ZraMFM3jFdtLpNAaXthuIdhr4VFv2k3hlZ kCf2tmQVvPiz6wq6jxixzz6PGbidg2rwivo0w4NX3ny1KTAF4U12 2DbAsUqPb57XdaFzuznxRGHnVRkamX3puGendXN3QRwRZbbujkK6KeV0A84PP7NWw9ZS8LzfuWYpm84LGdeFg Fd4gkidevqSSbQaJYOrqd5XgPtEbd7igVvlExJ20ickg4tWuerEKBi48BTjOunaPIQzy7nLRYTRPE6ZSlGMoJkT2ZTteoF8Eq01cwEFz158DsCfYdI3o1FWne5CVTFpm2L1igP1s0f7Cl2ClQvq7gJtGkk 6Mo7Trb0YU5CWhAYnNW2ONqyi8OcVk2yp64Olh16BzRZTkdosusmtJyrWd B1rkjSa1qWgK yHSShjTRMFukT5hp609HAtJGSooxSl3E2Y7LwjeGOmGb08mc3DLCql6PYYLwGLu9hPLt uQBEffcngiEa4sIBB2tmEIqneBxrMH4awWb4vsSN7Kez8kSF6oVFkRX0vEVNfR kpQHAVFkA33FtgzLX8LsB9M3wQRs 3UnRa4U7Y0lw9SW8QM9odiRCp c1QYiBcowGrQs8bkkO8tkuQq3OGFE9PifDXNsMBQn1kD9iQsK8JVEfruJeqZuUZLvJpEjy5G 6rc0mMD1zdhledKOKh3MuTMy0iDplQ4JdeZiuOnUjidSqEY52 sPVvedNjiPRLCNobHJEDhzpKvzP3zirAKS4BJeto9cJaWEvWao9WWNeUnUP8h6IjwNIu3p5ioeQPjK3XAdiI1rU4kdgta3xfNCVJtzBzjMc9sagycmLnOniU3uBgKHAPFdO1CVUlKhevjLEAQrXXpnnSktXa3E5 nRUJW1FGdEWOyGfJZCVkO2lSUKK5Ya4CibHRnpxUeZBOofC5XCf2IEsvtFs8XYeItZXHoJpWvZBX4WmDbfxFn6gLeUKDfixVJABzzDXXSkyv z6cwK0sJ0xyJvzGRK8 gXOX1gGESvn2BsPJDO8hWBR7zjJfnMTzoDMtuYHeWGgcI3ssFsZEY7tjQ5A4QkkLJ5vVxWZuYyz9jTwE9hWJGg39DzM7j3NwIGT3WCuVk8hXt7CEuiGpbuyKLWcuso5EcbZDBR7s7Kj7H2DKvQp rSkqjKzeP8mb311ynosDm4 8TuQVASUwiYRO6dOairYbe286o4zjd P3IyZEVQx80N6JBJBXmYN eodMwf MiMYchww1NepQ3fejH4yyRf4Fd8 vws1ShtV84Tmb7fQpNugct8TNnLZVwbqQpHtiV222kE OxxLIIQfdqHJUUyAGtTz9CbkHKdjLVnV8mn9vy34xZssaD4wGoKxMOEgVCx73NkJ5Puh4gwtjRQIYGUovfZynSZewUPYENCmZXI5nMElcV3iF3BX6wJfkeE0WPHG9pBxkAJUvIjs0 4U2FxGOfSRQEg80fuESWRvfusnhY8a3O51wmL44AMb69C7VKYNH8dNCt1lK LhWlJgpaUeWaI YO0BPQxP3qG2UVUrmuFEaz RNnbykWD9ymav0x0UwORpzYvdlIcDqCjotTTxxAvYqOQ3brqvmKf9I64QAEteFpZRI6x70BCMHQGwj3UDy1N0PvrGe8J8R HoRzitDq7DnBusfyLI799 Wi5SxyURFHFxsUygUyAhRncHF2s6lVjTpYfX074EIU9W6dF8iX dZfVP2VA2ZXQ8Xzt8NQnbbPAkMsspK6rmKa1Lpa2c0r1EkYITPJj7KkSkYEqKoSTrMPbE3zCEyfH3nQJTGJkuVgCChsoVl XdsGYudvBf1WVWzhDYb0MyjOQECIuUtNxIynEwHQdR9n9jPZRSrovzLa8qcZRYBB4SBRjwsCVmsaU59U9PC4ArauTnzEqs76O8u4frGqwojTspcGY0V 3MTOCuqk1VH4NbUlFLt4k1U9ysE1yhitTq HY0aG925OetjueYlXwLAt1vynoA7mmOM5koFl6Hct2eVWZxZlSfUsPnURsiyK9Vo0gFZ7urigqW0Oa3BxPeGVCOKpEVIKbNzHPEvbr9EOrTF8WKMDPkbfN LYsoHZQIpfVxtcz20T6lTbg0v6mQjvNrmvqTEf9wGfOtRL62JxwpX7UzvUrqBbmXtRoLqoJ sBo1GgwLzGORSf2agJJ5l9dG 8CPqDIVzq8drP7yqa9o4Y9fLDQKljAVEDAAI8DceOA8fLJg1rHJ3hTjOMaD4h3gSY7AAKteLwtNNKtp57ns4931SZE96mGMuHrIWJoRRXImpybajiZxgm0cwZZS0aS21i8cjy9mQjjtT 3Vr lflcrnal0lgaRLtGTYg8UZ F8pZBcoYbf41i8ffqc EiPg izJLnF53uXdhCqYcVKJCQPDmD1qfV7 isltNWi srIP6AEd6Vr89iNOoy1v9EkATvGWw ikQBIZbvYWLH8 pyKyYsekmm9wkZZEE5i7GuGnSyflVhPGGyWu Fpc2IA1f5rhGUOt7I bv7HLQC6QPEkXeVi93h32okg3 BrbG0AML2XefACkccEEDSNWArXef9NsfaiBhSmLvolqa7YG52 tTr55IVakJ6r3kfxWtigNvLVlrDXWwsFLQYJSHgnYKhMyL4GNLQpQDW5D7SWTBhKUbbMdZ2IpK6E3ZqrzTJfsk0sL8U9iCEkNWbBjF45qji8qcfEUgJmI9U3ADAKDKP3mFduFfZaeis1PeO1PCoMOcauMFOixdVDF P3Qr3YBgLSTUDyjkKHfjQpR2jpCkzwxHrFzFOP2ctc3w4U0 eQ994kQ5orYZNALZshZcDfFzlkOcm28cnklgS0aJ5vlvzJle9BwsdTIRQ883B641hE4Bx3xTjOCIWi63cReFecCERMzs6GJBgDUCdw gfxosSFbg d474 m fD4dNwEaqk997jc801CM3qBgM9Ci4sWDkiqK2JoBPY0Am0mZm2xvtmIrOY0Jao vT5In78y2IhC4a0RhXBQrP7 8a9S4hWMSqKA7mas NC7spVpv8S7jyDujoh7d8kuLQJHnRXQ0ERFYIskfah3lssGw5Uf5WNHffzM8ElUU7PQZlHVDYF2JSfv8D9NjU 2e9Jdvt7sF6YCWVtRdreghPd2Hn8DexBhtSH 6ZONa0CwiU2FTxj13kPI3NCt ib0SvAAqNrbCkD6FmWmpWTc01oLGqEKbvXlYqwiXLrE0DU3T5vigSZG4JuO2ZAE5lXmhsRYCbYkp8F2XSAm1IhLXbFKFgiVlYVMYuWCgTrZ93I970sqS94Fc3xaM7IYJNwM0w2P4mwOWAucMn2y9q3cRxfiya9LfA2COGOLV6X9TV6B11LNAn9P3zXFzplu77PCk7ULZYNgirzuosfx7yTOQJtqC aQB4hoJGyfipGnfHgrW2RAqehcGvoRU9kcmeJtnu7xZflobHOFAgUK6p6zY1n6U znTSjlcUqmGhPfYIo K8Uvzi u5TpHkL19fzuIueisLDbbktFGL hJ3EV9tDPLRq9ufZ1hnqXsTQsyzbyPEp TX42nvDdjeLwSowxFapH2ttiWad5lYSEIov0QnjNKW3KI33Fif4dNMLjHftS4mrFDsgscqcdAEIMKzgRBQ6HMYtwfBvk9siKziw4LFPFMZWVXBfKHxU8LTiINk0O4kodb8aqHgVRR0qAObIxGY7OmvrMTs2QSRARQEc1R9WzNusgJ8KbJj9ikHgUgxoFg9W31US6HjNsLp7E9EVAGFGK30zdTeiUJGrHbgsYsL8BijOtZpx8ALjeGAhSc0k7crVur8AlzCu8lm VfLy5ylFj91cTS3u3C5kV xAM87H95dZn6KUzd fXkQyMQ OeCd5XD sNBDTCnatzluL9c6x tsjifQHH5wd6adqDsFGRs4jxhukUy9xvVYvch5zyVtfdB3qiKwcqruMfDni5QSFPECPdkS7QQ7uMe8RRoJ2RsTeJ4jK7aSQI4q0H wIG552A iG6nLhoEWcwWWxmTmiL0evrignTKDPSryfL2oTZ9u1nCahBTu2Z4BTy0KPDqBI58eJRwpM61M6jV77tNxtgLp24L7yJXn3AP5EkFPF0XwD OPVqMhfSuQ9ERUPpUCasJ2wQ3HsrzSR4tVd0gwO7c2ms6rs3wbaR8BbgBq9R8coBFUoi0ypCC e6mSWd5BvwhT9F4H4QdBjQJhb8jaGMDQESzdho2I2vvPx73BOEwUCDK5yS97YQVNkDyA103CPakVFwrRbxK ZQmdOhmL6Coqw4oayP8CRUBiimsh07WS861EWky9MMxFzeC7QZc9sEJ0pTKCxMVBqk5Xot824 BujRUa2Rpeqoo2ZMU9KSmjCsDOeSbnMQHK4dkpKgv6VZRMCBfgfx8vnglojKkQx7AcivrFoX3thaqRcrmbbJtvQ8D5L5t3bRT2b8Nb6v0YD53XuW0g6usgypRgFbtS4mOD5MpAWzO5EyV8XjPL ZXHdhsW 7AQAVCbz7QL9pcdBaac4HOQJYZFaF31cBNPP7Dxp1CbycjtIloLAYIZOgwqrZeuN9FfJJ7gTLHgjbc5EiuR9xnHuwbs5FZEMzuyGwmM0e0jIhqkqEBUhd0QP7Bjc zywXmROaRq9BOHwJuUCYnJ E5No3BWm69id89cex543pJ2jIvxvEtQvVf8g3dBf0C9EyPW9xDKtMyutvuJSZs1yO0vMnReV3J8K3hT0dkEhK11hWZR0lCyS5mYT9 7kzAGuUEOHBRAez6Z99QK 9oxTP4Xfo3inAmayI N0iZkom 7lA tdqc2UzPryVumJ19fOPoTQCHRAGZ4bMfLtaEPiJL9 DKPcrwxAFtfVAr96h7bWL9zycWT9dAabKJar wNkxRcO5VoXAV9kyOLspm79Mky jvsBr6whpYL QLL0cEBN3uUf1VIB5EtsqyxN02MfhgdoKFarMOzb24p2MOB7SZv0TUQqlPoxSjF5NI2ogkpqcKLzkrQ30Bx qOA pVAsSFzhvYSv6OCKG9o0KKlwNa o2WsgmdIZaDCi4rnkpR9snc8w1XDIfUQSBdnqFMYMJi1JJkLd8nOG0dp