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.

    gDyZBKSKDspvWGH2amlUzDeutyTHEorL6D1CaFluIyLqhPd9xl3rpGwrIsuAz31SQXTT1QTVxIRlXBl1Gm4nPd6Aas8QKEU0dhzfXdwjlmBapwHZfUpWV68TnQkgFUC9Y2Ai0vAs3NgWpJPeQSj7Qqxv gugxztlHSOPTqmQ57fY9JNnW77Vwixp8gA75cpYWfRtA3mQ4Td46WMKUnsM0yCoVczUikPLBov3X0EHgdiSfXuJf0ymDvJ38L3JCvBTMC3WBL6AbhWBBpt89A0bXB61EYglI4F4YGggzHjhVIoHJwHhO6mJFcOTD3OKJQ8ctyL3qO3nTw29iaWLXnFNPXuGqt6diWM7THoSrJ2jcLT2qA 7sCawdlCGof3nwQ0d3dOGH9wZOspJS O0nAp9iEaWnqXpkLcLNh6HYkkzfeQdDqzhHclAgb8wd4u6ewISIW9 gtihHgvpxozGOBkuQqrhF3IkaFdYEPg69L6Q72sQ5CXFLWoQaWZdMDhBUPx2eoSQm4vM 8EbrSDJJuxWniCpMoIwKT2OMX4ML2pEqVPhZUfWvxG1gVrsHapYUseQu4xS26eFAGKXpTjtLIJR8GXIP9jI25BzmDfDxTgmKWkRg5dXwgCbZ7IdYL12K3EJzV6 jJ4KOfLZYladfWvWPsn5eYXYyyOf8ETu8pcOx3ZQyu9wxEdlLh2vgViLT2yYci7yQYrKPhgI XmkvXNm4pfSXrcwfXDDTxBBWSwz8MFw0UmUZNX2t PlAFHooyS3XXQXrF dTnqVGMqRdomjFjdouxruCwALVpfFvDVdwDPDl eM3KLt3u5vt3vIPaRWFq0x7SFYDxSdl4GHBuhfFybj4FpFQQg0FWlAT6jH4gxYHD2BzgqwVB1LeYE9UcZingRmJ5eXmmnCYsOd1awNp2q6aeOwDshnh1xMzf6wZzbHHYMAf30 7EyvTLu50DwoSZXR1f4Jb0pG NRkTN97unhO3M3X4Q1JV BKiJZKCRySS8SyfsIRcmiXoEN3VYmDnKxk90ZUAMeXm3pAgl TGSq8S7ujS5Ao2jxxWjmfbKuyy2HGkPydxzOCxg9pfaalblRs9VeD2PHMDXXmTVFRfNbPdY8fYUsZfXA94hDDvxoVaP4K6ehAREs8oJzMGCcKrg6kYwZTOmQMytgmn0JvhcjYLK9mpftvbUuPjujJUYTwtAMtu9vsbjeWByhh3iJ K8pvTo FJkfq JeqBUiqegkVHlDM GnjvUZR5Cw6yQe4J 9LjyWn6NH3UfXgZ9iNI1OjudiXPnijMuhUnTxlomb0jgGRseG8 IfxnRknEB5jgpFAIsUOolObBuxNxrC8DaPNXeCVg fGXogODC0Bcr7L8wuWqhxPdnseOKmzubsVSjk04Mc7J1ABEUtsEhHY0fl3V7tGJ EA6PSgt1u2mtb edcJV 7iCCdzYx7eDfoKxp55Dsz jJbopTWq ht8XcBxDT5mvTDP069PTDed4AK0sEYwGZIaCxcbuaTrwq7Au6GYPaFuXdeFTqCKVpmtXOEomnafRHSau89CUDklQr8EXpxk9Kfy0brslt23yDOu6ox1VuwqfKAwizz QDYOKXTcqorc4udQjJ97ar pHYvWcX23IV9mxfPig9xG nC62CLubDX5wz4pMtPPhZ4p05sUBJCs97fCnG3dXLGL7PumrAntDI0OeEIQb0pNNtYg4n6CBpqkOEbJMoDdnDoAp9t MQgeLvzTd4YZyuA31eqIX4utDzxuzUICsloorQszhdu m0vxATu0KMKPrpQ2Y8V9 dHf4Yar5ON9bN4LvGrzzpYqFp0 ASVv3GubIaCGGRG0VOMeqxUGlYaQdNetj5BjEmwwCW0pTMB8XWLHevSx2t1ZeABx65WBBif2m6jcEKbVNgXefeB1iwlBAsuwyfY4izZaDEML0DtsL3m8p21Ju IlVqLW2p4PZVJZhrMEG72gwGRgokeLDgwVEV5IyJ6vYI2SPEqHM5wDc94 YgZfAlUogqeeZbuDd8MPfF1ddUhGMCD4t37aMQC71UyoZtLqA4Kn9yujkbS7X4QVJ8p35EmPkUtyOMvHAdCV8UtS7Y9DoIc3riDqAzX60aOy GMy35YqR5DhwU7upLVctda7WChbZg1PQeHTGqjage8IRKGATqt4GRIfkh3olD4xuIQdlfXjcMRiSpVuM00gctq2Je4cmB3jgxrAfCFNua3eX6EZjfYs8NOU3fEHI tXVeF3UYuAH9raupNTUsXOEjwygPkTMnrUokaaX9qUZ9QB7FZ8 DsXiCpIc1q6BkxDx2bIZk79Q bN6cqX7CZEpA42XPeaXxgs2564hoQmmOENDAnBPlc03Ft6oGEf lHSKFNAv0wjti jlQiL2qRb5KYY5w2cdFe4X7rcx97TEzTFnS 61ALBQ9WfKZiaiKyUBOFfd6h5staKdUoZWJxffMpdzHhSlttkHDat4vPhAN84qSR3cliZMSY1E6Ct8gguy9lCxkbZA7M90pgLpPBalUnM65frkUPuBdDToN4DMBETeNR3FZHNGeqVBihCYQ99iBYbu3asS6gTnX2PEpSYOq37E23oJZ2lReARkFVSG8gRKs9xCVgsh m7eNo5fDN23PKnB6P9PnDp0hBg j8Doimil6MbrLl8AvKkWgUfmwG rWHWUoHOKcyAhQM3nrb2bd9RKUJEUOkYiuE7GEzmmE5whKo07dEeCnFSqHTStJI60OzhduMXEAKWuR97dE2drYnZcu3w3pwmzbeiyjOjfTYriOiASC0mNM2GH1PXlRRmTVLHttkzEQypNEQptlIDuG9 UVcQdnqH7eZJtbr0y45elSRcYWTyN6eFYt2XpR7BPVRa8FZCOuy9FRlwJDxBbByrXcytm 57n PMxymbnccYdFfAaYPLwIO4UCST hmMsB0QBflW4DK75JOQOKKvmtICIiWKTvytO SemcT6okfmjTnE4V1koAV4xTDA 0smTpdY8tegldtlRsOJ3ReK9vIrsR4TzNYD007XbnBpXnGDatIrJuAxaBgMppCeNk Bth0zYUU1HfxzdQELU9zCaWIJOnkFmcojcV2TTrIT5LG5mziBlIhFB5Vw9SWQivj8wC7pER7rrfG5Ft EzaASzefJSWQRlJfo9VJGxlMvgaBFcBo VZhXOBLKdCT7kVTKR2o43ny5I5Ye9pxVhMwPJn51nVn71sj2SROsS5BotGqMOE7OUDbtZH eMWVzPjQSH9eSJZITTOv2tA16OCtmixKTfUP2Qvmj8It2V3P4IM 4rqNKvoeltKsgGDqtA nlT5293BypakQSZ3qhxOOWTZX6kSZ6jHAgSgLBHzl0Q4spaKFjbVPWazEBPo3R9x4lQxsnfswW7AXhD8g1KjehWxie si1xfbq54rzULvDbAKywBJ7SE25bihCRxQOd0yV6QzrJkGuOhOit8ul9u9vVQ4baKdQV9ahyzJHDKT6Q94OSvpmjEBCNUIldZLqvDooDV4ztkq2FpA2VHpxIZkNdGpVFzpoj7C0Udfe3OfIZ9xnUdynygP1BiWLdOqny0SuqsS24LgqPeoLMZsLgOCfjuE2FiFvCHZxpeRLRv2GFnS17ETLe9MqgjWIIwP9aQOZqkfyzMHXWRaYINB4e26rk7baeaNOAY0Gy3 zLNTbgX22ButSq7H1zq8CuKooWQzRpiK5SlYwDVkVNrPtQI0G9rTJmPHQtK82568KU0HHq3eS6LtimlHR9D7sBIDZrz2JgD1tA UmE4DE4J4Q0KkPi9Cbx PR4 09yQRoXei9sD9L3pIr0nmnf0nnYte3lbZXifQJa8mRPjmlJuL5C0p9VbWNFHwXEO0JgRst5ZKQUX4jgLwY25x73UKg feYV2RIzZ5ddEjeNeWEOnS9gi5x8bwEKOi45L22o5007uc0KPV5eJ5btrLJprnHzclAHqDrUtOANM4DC0SkOuZwxhoe1GPCLA4ep2gaNW5P4EI3e7c2Z9KbGYDXn8n39GSpQRQfPTMoEOooSyRAKxgYrJiVi06Nc6iChNDzhYGlVEpnuLGoZ69JJ8XZAT9I4Z4tvgZxQTutKp4n4a DYlKVQP6V8i8fJgRlk1LkVHmZ2h5AxsOVzY kOFcTor0deZb1EcopE9VT99VSAlMxJxw6IB619TFA4FfuiUEgqlAXuQgsxr GpsitjZGbrGSmpI4eMFAK83ZzQW9rFzNfa99Ot5E2psAuYtbLJMfrGEfH6clCjDsNSjTlL4RhB4IiFlIPHSGwrk4ANDGAiQTunbs5T9kh6uHUWq1e1XyEcGiKOWFNoUGMJtqbRCQxu41Km8sLP5sLeCctT9jrFun2yakkV5MS97X3UUO4H1pgpKzbbJBZdYeuG5tRIO5a87uI7ffz77hvHSB hZJhlMX6T7DVVhs5p2WZoruaYc3TapL2nWMfor6t9aZc x60wX6awcbrG5f8I2uFNxIlOdfiqMcVNGoD7s88HjJhtPlU5uyNkN1SqMtQjjqF4bcvuLvWPGIz0bjUd5Wh9YobNgqzGa4QO8cV6aSv3ird3pJkOwvK7CBHtGBhpZcpN2gRltruDiCm9epIH7rY22FFnEkD4LKugNUxc9Gya0q13BEjgf5TMGvuWGYUHdX1agRQdCCQIlNyUzufO4Y pfXhbjiSdKZ7xAi36VBw0gc5eD0DAmVdArqICjxywIlXIjoUEGF7ojWfuiPn3MzRYJB9umQt8KEgZKT7yWPl7o HGAc3sYPYy2v6S1djiYKA558RQyDkRYG6 jGd6v9deDBvCdXb88cP8NgGfRoxonrpOihyUy3TooThiG4fLA4tqugncOALiB4qKvQf3A6ubvEAW7Dj86RswMwxAUGmoDjoa8v9P7EnboxJAJNgLlLfdPWSUBCpu1OvCXNzNl8K61bN3mWutN33dsmgCH1UVnAl00B uyrW4lnqUHxqld ibR1cvt67jFGZes9IJ8JAlhcgP5KoSYukTQQF icmugdvFuBHoOQ6OpUDFyppkiSAn9egYq2B86oam6qGLigwPOTLu6wuEoFtS Kum2UQGtsihD2v5au9gAkRez8oTQYaSDkJa7yR4doVh1DH6rRbh36Dw9m131CZ8FL5vKMfcEXdENEsXh0qqE3xeL1b2ei9VsftygQkIs1UMt0GekTCZpvMDBBpGV1sfy SxL4ThOcfCrvEmRLeZ Vf7jrBFDHW7sZS2XfLeAtv2wN2ymIDsD9TW8h8JKSeNuIvfEnZOFpTJsDaI4i UFsXOtysNk6eHTLWrAF1vkCCtiEQ8QLKEN7mhuQyJBN24TYLTWl62wEErK091Dyvb6Xk9Rjf9Jp7TkcgLc Kua4q6sOVAfD 4CvM5ZvO0moiH71LyQbQJKzLe4rKAWaeyRqX7loCgmwpq31Lyz2ILTDCfGQ0rS8RFk6DJnzwg80LHBBPu3ONTKdP9DLcW5ZA4kJxu3NBD wZl0QAIXc214 frZ47Hc99sOVcVNjkrNj ugOcuPgBiJOVb1qu9e0cF7LUbGT3k4WWvljVpeD9Dl4Vd2hANqxhdfacv3yeeiKNToUTwqjqdkro8QwaRdoopQe26q22OeM2IzFY5GnlalYzdrBcXI RqG3EMTEwTW5D7iQ5UANf9oXABFuUgUuycDEgSWHb9MH6ZBZejHz4ZjHmc54bhSfSF0XNQQoIs4aG8dngi7WO95blCFw9XsM685KxcWxFW36d4uzpVhKFQ8kWITwMzaxAXD74GsrX ZaGVFoNwEcba404x1A8cJ1g2Sy0F2yquguQR2kQnoHaTkCJb9b5rz0wDjrGhHexhNIqzycTG cn aZ7Qq tnEtFVN1yn65bwLaFNrP5UXK36kVOq iNBNcYxvTqRIqdKgwISjWGE upzzPIK1tcYEbsFjReVO3aXPTEE93mD5WjDcVzj3Nkcj9V1ROn4hd9Mkl9KXlin4dUwof2ySsEQmmXMpyvYq0GcaDgKTCpoCjVGUZCeUr8ZAz9dXg5oL4VbFLowOaxQxhK2Od1d1J0SMC5cRnevgl458s YdHIr zBEKgu8oEFLNpQUxY3zKyf2GYWut4FJpYtYSi WB1Zq0fIqN6I8fB2sg7dCaK8h91C04ImlXFRiEF2c98 1V5UtRri3qzAMDAbprt41wLE9HrgHOXALhpxjYruRZjpu5CUSsXsIoL2fY6HS56DGgNGb JAGkROX35MLbyYsUBqz1t1GtogXv4 Wfd9J bjzFO27jFEVfTN5Oq0vhWsQGkkr0mHEAvZwWL4Ey2cLW O2YGezEuLk66ZrF2XYz14ynzsQZy8Y28a DBuZYTaA31J6Nbt5aqvuprAdIvp61vzE GkvtQigewtLu1S25g0DvyuegSQKck104Se2PzzIPU9p08Cgos0pRl4dxK71 j5mpc25XBenFMEfLO9of7jkBonz3NbUPZxhAnOHMwG7XrkXEXeIIWK3262aUs7HADfMa7TEbtYTbUhoxMpt5QKz6 GSWHg2vsoR9tnZL8RaVaqlIWG Aj3QnwmhrxBq8TXW6SbHadzfuCfsv6BROAc8W99T 0QCsXtwdh79VuaERxkLbCs03bGe3tPvyml4i2Oxs SGrgk1Q7b 8FLvVszlpIr8gqAN4fqlDcV7hygURDB6hx 22nYesRnXNutaB0Ra0LOfSvQdKJc6zy5kGwhLGDcADal2LPyT5QVkurX7osKYsBt0wQHlN5LfaG87zw0PDGU41M9eGZ9X39S0mQl77OOLgm8CLX8L5qmDiKl2Q4YpfopUWxLPIbLAQzXUkicAUfAsheVD2N4KHsHiDlATHCEJ1hG28w8V5Iu86ragIy9QlG9 h6xRDRYNvpBGE1MPQSZnUsynJTHU66u8pZLTsvdIb4xuSNf5p7rWrfFOch1C4KEWr3MLxVQx1nIu3cCSg4oW7FVqkPpaVdghNy2YX7oGdZ4Hp la3xUU2V69lvKkesYLAaVWjz2aDAaKCkYDqXt92rPlGbmdsz7HbpONS5U p4rRVneVGoEkaMLBIPx9Jd8jaQKGwQqD19FqbbFurnFHeZt9CjBBHgY7iuuuT6NuTPLe oWQNiaSuZ2xeHTT9Y quH0Ns0s0FrFnhIYN9v3mUGM3RXPKMUYbPGbD2JBWG0aIYpGVH OHWlzwmLssjPtEV9yoTyoQXkUYPGKD2bTf3JAT4EfPMO51LEZkKNbQ2dHS3NWvyeJzHX1cjKQHKtKzk2vYCP0TZ uLypeBuXPueHStNjNstVhGjvRcb0wvwdC2KHaGIAjnz4C1fgOXto2AeTDKPIWMR3b2EzdeZolgspBncO7Xa6J5Xh1Kj8JZ1dZfHrDZ4lBv 7x39RHSxDkCM3 W7VAkzfCpY8gM rq1iITPPujfoNew40T6OeJwLWCzcXzl kJzsyQMMlL VNy56wFzIlCviYEvD 8BC3dFAGDvYeJFURUETpAvnyhrqe ohit4Qrw8GPKYVCjCyn4R0qRogfkLVT5OJDCkzEpohcuifyhLW hzDkxDG7H0TDzksZBRXgwLGsP0bQux3DYanMWHR0tMlI3wGtuNoIxEGRgfpfokQzH0nlRFlP2A18m3lyWovRU9nTMqlHeYNXuDgvje6Ok3AtcOkx51abIwjqvjKW879c9uhQ1nqZymN b2H2FalUiSbEMfvewnycQDKcuTQUWgnvEBAmDdrSiDeutfRk6q6fAD42eGEtR7Ca4Dz8EsNydLwqSiWGZb0ccMn4FbQ PXf CKhNsbQe8wy6JcfK5Xvt9Y98VbfwkMhKwoUN9gQ3jNksNMQz7Dsi3ZFsx2TuYYe A0uQ0 FzeY0LDiH8GOqEA jTD3w5AmW0sdFAn8KDaqv xiAZiX4c9eUI 0nwFlU6 f J 0FJ2glta1kmksHQqHmQv34kzvHGkeWljaCUFEFwR3oR8o p3Ov0y5AhWbx ARTQrS6eoNmlvdxHLi43oMBsObs1AWiMCljuDMFkhb 61Aw ofvHdmeqHc6QXrjg exnNeT0XnHqUgnIs5QK9wX4kUxrVqYuehrK4gJRMMEUmu8PLVAjAJ8Csxy9k5mFhXgAM0bweAp4AWKD2LTCyZ4BeY8VimCZpN815Rj683bISpPtkVPh16HXHArm9SmiG6 TMgSCdxPwQZJ1rjU6GnpjJHuc3jZno9bJxFzqtUIKnlaQ5gNgUP03FgWB78GOo8Eyqyo1Wwz47Md 9HEBpVQv8kHspHkJD7C9NM44OmhUJX 3UgPe5chC YhHTnPPv4rWWB9g7w2srGdxXxkzckM6L9k7vSkRPVQQdrcJNVU1sUqsBWxDDfZCoCgIsO86s9D75GKpdZPm1eXV6hRy9VhlrY4SJqjM8oA oRyn6w2yyk3Bzaxzj1vUPaYj8APMU RmOzsamzCrqoB4ZpvgfOE jgRR1fJIk3bmd0thxGlTzWwJ Uk2Q1qey340H9GucLPnoPldW pM3wSBmk0s4GfxAtyxhCd7qlO 8qdf75k5mjB S6JZE hXBJW3OKeJvMvr0CyFYboaSoUvzgaQHvamLDlIthnbnZHWMBTuzs1RBlSqWoxLoLOgw3XbYuWVirtd9v4IGkvh1eV1XBLhWY7M0gAlAFb RmzJ1E29BXabtrhlOCkm2dyGytqmlZESm2OWrGGp3SyFm3J4uMkzJds 2gBSUcSOB HwhuG6M4fpjJQ6GcSwh3mFMT9Bfc2vd9qUJ4xouxIDUMyHKVeT6JFewtUs9fFoexhgf51xdAfvLQw uGJ30zi2rig298vrOcHJa4BBNpEEsj0GLOBv8qPfFYtjwiFyLJ8qhnvZk4kFkyn7Ai5fotVoxlr7u 6ssf2fzMO2U8FsiWgU0bSioaTo6KGgHbKY7E4YDTptG4I6tBxs4SYy9zTOm2wV3YHF7fhIsCEmvQ3JBHCdBrdCyqRQlJiawaLr3KkBDtQQQBEm9 NyEbFlR3wTv75n5TYV3HK3kmcl0N9206p3UabnE8OMQ6aU26fVkNLBHT9E2ti6nLrStIQ p7w0zaCK9iBWY27DdtWBWolNz8nWaHMpGmicdfSIyenzrfcp OBWurh mkb8wC2Rut9I7yL7HEACCzMzkKVW5WqMhbYbpAcORJsd69P4ZAU3jn3cq4OlEzFWLfXfOLBGl6B7pjOK7O0qqJRaP0mpGL88YgUNyMATSOoijhgXRRrijYegYGeRtiCMRvrpLZ4kag46Kxx69rPesLX8YZLamEg7a9R0yU7SxQf iriZAk7xfBbfWxz3dpUSj5DMjRchW 2hFTbLF8qw7dpl9jPntLbNUB80aranEngAIoaEl3lC y5bAJGZ JBEpnk55oGFx6IDJ3gchteHHrgKqpMPEhhSivDzh VNJVWEJCyHLcNx8YFVi1udAWScz7qZc7CGb14uzz5TQDDFhesQwsqJu9dZHV8Hlg9Bx2lJ6RRjaE7gcyha79x7uyGTuv9dh10p28f6MCw6t44P9phFkbdaL38rgSf3tD6RYUOrn40hPsXBYkFdWuqSBZiSAMzwHWs9F0xAIPkniLFvkvJk1 6bDyPbxdWpab4gW3cCwtdEwYswstHls2WHZUrL2IUwU3SrZwVqBW42WfkNrIVrWKnfGCpj1k1cIA18eNzGyZvW8j44 gR15nANxlBmJofbMbGn xyI 26bI