Японія тестує наступне покоління левітірующіе поїздів

Японскіе "ширяють" поїзди майбутнього, швидкість яких становить 500 км / год, пройшли перші випробування.

Новое покоління поїздів L0 Series, розроблених із застосуванням останніх досягнень в області магнітної левітації, що прийшла на зміну колесам, будуть введені в експлуатацію в 2027 році.

Первие п'ять вагонів нового потягу, який відрізняється характерним аеродинамічним "носом", були випробувані на тестових шляхах в префектурі Яманасі.

Новий поїзд був сконструйований Central Japan Railway Co (JR Tokai). Він курсуватиме між центральним Токіо і станцією Нагоя, що дозволить скоротити поточний час поїздки більш ніж удвічі, з 90 до 40 хвилин.

Фінальная модель поїзда буде складатися з 16 вагонів загальною місткістю до 1000 пасажирів. Влада планує створити розгалужену мережу подібних поїздів у своїй країні.

В 1964 Японія зайняла лідируюче положення в області транспортних технологій, відкривши свою першу високошвидкісну залізничну мережу Сінкансен, приурочивши цю подію до відкриття Олімпійських ігр.

С тих пір Японія придбала репутацію країни, з однією з найрозвиненіших залізничних мереж в світі. Швидкість їх поїздів досягає 320 км / год, а протяжність залізниць становить 2200 кілометров.

На п'яти Японії настає Китай, чий Шанхайський маглев здатний розвивати швидкість в 430 км / год, хоча його середня швидкість складає тільки 240 кілометров, через обмеженої довжини залізничної лініі.

Орігінал (на англ. Мовою): Telegraph.co.uk

• Новая работа создает дорожную карту для следующего поколения биоэлектронной медицины
• Средневековая нанотехнологичная кольчуга
• Исследование показывает, что телетерапия не улучшила доступ к психиатрической помощи
• Eni будет искать энергоресурсы с помощью суперкомпьютера нового поколения
• Искусственный интеллект: новая реальность трудового рынка
• 3D-печатная грибная топливная ячейка предлагает биоразлагаемое решение для получения энергии
• Колебания доменных стенок в 2D материалах раскрывают новый механизм сверхпроводимости
• IBM ускоряет обучение ИИ на скорости света при минимальном энергопотреблении