Учиться лучше на автомате или на механике: Механика или автомат – плюсы и минусы, на какие права пойти учиться

Зачем учиться ездить на «механике», если своя машина на «автомате» – Лайфхак

• Лайфхак
• Вождение

Фото www.youtube.com

Искренний и наивный вопрос: «А зачем в машине три педали?», все чаще и чаще звучит со стороны молодых леди, сдавших на «права». И правда — зачем, если при нынешнем развитии мирового автопрома можно вполне обойтись двумя педалями?

Иван Флягин

Настоящий водитель должен уметь управлять любым автомобилем — на первый взгляд такой аргумент звучит не совсем убедительно, учитывая, что машины с «автоматом» продолжают уверенно вытеснять авто «на ручке». Да и далеко не каждый современный владелец машины настолько амбициозен, что готов претендовать на звание «настоящего водителя». Но это и печально, потому что каждый, кто садится за руль, просто обязан быть настоящим водителем, в полном смысле слова. Иначе бы статистика ДТП не напоминала сводки военных действий.

Спору нет, сейчас у каждого автолюбителя есть выбор, на какой машине сдавать экзамен по вождению при получении в/у — с механической или автоматической коробкой передач. Конечно, большинство из нас покупают себе модели с «автоматом», поскольку они действительно легче и удобней управляются в городских условиях и не требуют утомительных манипуляций левой ногой и лишних движений правой рукой. И неслучайно масса мировых производителей благополучно отказывается от механической трансмиссии в списках опций для своих моделей.

Однако любой профессионал вам скажет, что водитель, владеющий «механикой», куда лучше чувствует, что происходит при разгоне и торможении с любым автомобилем, и поведение машины для него более предсказуемо

Ведь умелому водителю «ручка» дарит привилегию управлять автомобилем творчески, в своем неповторимом стиле, в полной мере раскрывая потенциал той или иной модели. Только «механика» дает возможность эффективно раскручивать двигатель, дозируя газ на выбранных передачах, и даже «овощной» мотор можно разбудить так, как не разбудит большинство автоматических трансмиссий. «Ручка» позволит до минимума сокращать паузы при их переключении, а также тормозить при помощи пониженной скорости, что на скользком покрытии является более безопасным вариантом торможения. Еще одно ее преимущество в умелых руках — «механика» позволяет эффективней экономить топливо в сравнении с большинством «автоматов», если речь не идет о новых высокотехнологичных агрегатах в премиальном сегменте.

Конечно, все сказанное не совсем актуально для управления автомобилем на запруженных улицах, где средняя скорость составляет жалкие 10—20 км/ч. Однако и большинство серьезных ДТП случаются далеко не в пробках мегаполиса. Так что водитель с навыком владения механической коробкой, пересев на машину с «автоматом», поймет ее с полуслова, а это в конечном итоге самым лучшем образом скажется на мастерстве вождения, а следовательно и на уровне безопасности. Не случайно водители-профессионалы советуют не только учиться водить на машинах с «механикой», но и первый автомобиль покупать только с ручной трансмиссией.

• ГАИ
• Коррупция

ГАИ ставит «неуд» отличникам

88066

• ГАИ
• Коррупция

ГАИ ставит «неуд» отличникам

88066

Подпишитесь на канал «Автовзгляд»:

• Telegram
• Яндекс. Дзен

водительское удостоверение, автошколы, экзамены в ГАИ, безопасность дорожного движения

На какой трансмиссии учиться вождению девушке

Автоинструктор

Выберите из спискаженщинамужчина

Коробка передач

Выберите из спискаАКППМКПП

Маршрут ГИБДД

Выберите из спискаБалашихаВаршавскийВидноеДолгопрудныйЖелезнодорожныйИзмайловскийКоролевКосинскийЛобненскийЛюберцыМарьинскийМытищиНа ВернисажнойПяловскийСтрогиноХимки

Округ

Выберите из спискаВАОЗАОСАОСВАОСЗАОЦАОЮАОЮВАОЮЗАО

Город

Выберите из спискаБалашихаВидноеДзержинскийДолгопрудныйЖелезнодорожныйКоролёвКрасногорскЛыткариноЛюберцыМытищиПушкиноРеутовТомилиноХимки

1. Главная
2. На какой трансмиссии учиться вождению девушке

• 26.10.2016

  Есть мнение, что «автомат»– типично женская КПП, поскольку при ее использовании не нужно думать о переключении передач, а действия водителя ограничиваются по сути стартом и торможением.

  И все-таки самой распространенной коробкой передач в мире признана механическая, поскольку она меньше ограничивает возможности, позволяет полностью прочувствовать движение автомобиля. Она сложнее по сравнению с автоматической, но специалисты однозначно рекомендуют выбирать для обучения вождению именно механику. Конечно, в городских условиях хватит «усеченного» варианта, однако возможности использования машины гораздо более широки. Проведенный в интернете статистический опрос показал, чего так сильно боятся девушки в «механике» и почему они отказываются от обучения на подобной КПП. Вот наиболее ходовые варианты ответов:

  – увеличенный срок обучения;

  – боязнь перепутать педали;

  – опасность заглохнуть посреди дороги;

  – можно перепутать передачи;

  – откат автомобиля.

  Конечно, страхи появляются не на пустом месте – теоретически все это может приключиться, но нужно учитывать еще такой момент, как привыкание тела. Впервые садясь за руль, человек должен быть предельно внимательным и вспоминать, какие именно действия он должен произвести.

  С наработкой часов вождения тело адаптируется, привыкает, то есть все происходит как бы автоматически. Можно сравнить вождение с такими навыками, как езда на велосипеде или использование ручки – мозг полностью запоминает сложный процесс и затем воспроизводит его.

  Самое большое везение будущей автоледи случается, когда находится опытный, спокойный инструктор по вождению. Ивантеевка и загруженные трассы города, ранее представляющиеся особенно сложными, становятся родными, понятными. Изучая принципы работы механической коробки передач, девушка начинает лучше понимать, как работает машина, почему за конкретным действием следует другое и так далее. В итоге это позволяет более уверенно чувствовать себя за рулем, а в случае поломки избежать паники. Наконец, не всякая женщина использует машину только как вспомогательное средство – многие автоледи обожают вождение и любят лихачить. Делать это на автомате проблематично, ведь водитель имеет минимум контроля – все решает встроенный компьютер.

  Последний аргумент – возможная смена автомобиля. Даже если леди уверена, что будет ездить только на «автомате», обстоятельства могут сложиться так, что ей придется повести машину подруги или мужа. Порой появляется настолько выгодное предложение о продаже автомобиля, что не хочется от него отказываться – зачем ограничивать себя, сильно сужать круг потенциальных транспортных средств? Инструкторы по вождению определенно рекомендуют учиться водить на механике, поскольку она предоставляет широкие возможности и делает женщину полноценным автолюбителем.

Выбрать инструктора:

• Автоинструктор Оксана
• Автоинструктор Анатолий
• Автоинструктор Виктор
• Автоинструктор Яков
• Автоинструктор Светлана
• Автоинструктор Юрий
• Автоинструктор Дмитрий
• Автоинструктор Алексей
• Автоинструктор Светлана
• Автоинструктор Алексей

Отзывы:

Все отзывы

Машинное обучение в механике | ASCE

• Амир Х. Алави, доктор философии, AMASCE
  Участник
• Хлоя Арсон, кандидат наук, магистр ASCE
  Участник

• Бехзад Бехния, Кандидат наук.
  Участник
• Лори Л Брэди, Ph. D., F.EMI, M.ASCE
  Участник
• Джон Чарльз Бригам, Доктор философии, F.EMI, AMASCE
  Участник

• Джиун-Шьян Чен, Ф.ЭМИ, М.АСЦЕ
  
  Участник

• Цян Ду, Кандидат наук.
  Участник

• Алессандро Фашетти, доктор философии, AMASCE
  
  Участник

• Амирхосейн Гандоми, доктор философии, AMASCE
  Участник
• Сомнатх Гош, Ph. D., F.EMI, M.ASCE
  Участник
• Димитриос Джованис,
  Участник
• Кундан Госвами, доктор философии, AMASCE
  Участник

• Эрик Артур Джонсон, кандидат наук, магистр ASCE
  Участник

• Фатеме Пурахмадиан, доктор философии, AMASCE
  Участник

• Марьям Шакиба, Кандидат наук.
  Участник
• Майкл Дуэйн Шилдс, кандидат наук, магистр ASCE
  Участник

• Эртугрул Таджироглу, Ph.D., F.EMI, M.ASCE
  БОГ Связь

• Дакшина М Валивети, Кандидат наук.
  Участник

• Кун Ван, Кандидат наук.
  Участник
• Ченг-Тан Ву, Кандидат наук.
  Участник
• Тэн Ву, кандидат наук, магистр ASCE
  Участник

М.

Халид Джавед изучает механику у машин

Доцент UCLA MAE M. Khalid Jawed исследует управляемый данными подход к моделированию механики конструкций и взаимодействия жидкости и конструкции с использованием робототехники, автоматизации, вычислений и машинного обучения.

Каким был ваш путь из Дакки, Бангладеш, в Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе?

Когда я рос, меня очень интересовала аэрокосмическая промышленность — самолеты, космические корабли и тому подобное. В то время в Бангладеш, я не думаю, что было какое-либо учебное заведение, которое давало бы вам степень в области аэрокосмической техники, поэтому я перешел в Мичиганский университет в качестве студента, где я специализировался в области аэрокосмической техники и физики. Это была одна из главных причин переезда — изучение науки о самолетах и ​​космических кораблях. В студенческие годы моей специализацией была строительная механика и механика твердого тела, где мы изучали науку о различных материалах и конструкциях. Я очень заинтересовался этой областью и изучал ее в Массачусетском технологическом институте, где получил степень магистра и докторскую степень. Затем я прошел краткий постдок в Университете Карнеги-Меллона, где применил свои знания в области механики твердых тел и структурной механики при проектировании мягких роботов, и именно здесь в моей жизни вошло сочетание механики и робототехники. Когда я перешел в Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе и открыл собственную лабораторию, мы сосредоточились именно на этом. В настоящее время мы изучаем механику преимущественно в контексте робототехники. Все началось с моего интереса к аэрокосмической отрасли, что привело меня к переезду на восточное побережье США; затем, наконец, я переехал сюда.

Каковы ваши впечатления от Лос-Анджелеса, Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе? Вы впервые приехали в Лос-Анджелес, когда приехали сюда брать интервью, или вы были здесь раньше?

Наш сотрудник работал в Калифорнийском технологическом институте, когда я работал в Карнеги-Меллон, поэтому я тогда посетил Калифорнийский технологический институт. Я был здесь несколько раз, но только для посещения в течение нескольких дней.

Что мне действительно нравится в Лос-Анджелесе, так это то, что мы так близки к соответствующим отраслям. Это близко к Голливуду, что также помогает в том, что некоторые технологии и численное моделирование, которые мы используем в нашей лаборатории, также используются в фильмах. Когда я был аспирантом, один из членов моего диссертационного комитета был компьютерным графиком. Помогает близость к аэрокосмической отрасли, а также к индустрии анимации. Мне также нравится здешняя погода; Я думаю, что это делает людей более продуктивными, и я также думаю, что это привлекает очень хороших студентов в Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе. Качество студентов и аспирантов просто феноменальное. Мне очень повезло, что у меня есть такие замечательные выпускники и студенты, которые искренне помогли мне создать лабораторию и продвигать предприятие. В целом, я думаю, что переезд в Лос-Анджелес был очень хорошим решением.

Робот связывает объект.

Объясните, пожалуйста, неспециалисту, что означает «Изучение механики у машин».

Под машинами мы подразумеваем роботов и компьютеры. Теперь поговорим о роботах. Вы можете проводить эксперименты и получать данные, чтобы узнать о механике. Было бы здорово, если бы робот мог делать за вас много экспериментов, потому что, во-первых, количество данных будет выше, а во-вторых, данные будут более качественными. Перейдем к компьютерам. Скажем, вы хотите изучить структуру, которую на самом деле не можете построить — может быть, что-то очень сложное, на создание которого уходит много времени. Скажем, мы хотим спроектировать мягкого робота. Нам было бы намного проще, если бы мы могли смоделировать его поведение на компьютере, не собирая его, и выяснить, сможет ли он выполнять эту работу за нас, а затем, в конечном итоге, построить его. Именно это мы подразумеваем под «обучением механике у машин».

Мы фокусируемся на манипулировании роботами — как робот может манипулировать одеждой, веревками и другими конструкциями — что может дать нам экспериментальные данные о роботах. Что еще более важно, его можно использовать и в реальном мире; вы можете представить себе робота-помощника, помогающего вам складывать одежду. Когда дело доходит до компьютеров, теперь, когда у нас есть более быстрые и умные компьютеры, мы могли бы разработать более совершенные структуры в компьютере, прежде чем создавать его, что было бы выгодно. Скажем, мы говорим о мягких роботах — роботах, у которых определенные части мягкие, что делает их по своей природе безопасными для работы с людьми. Традиционно, даже сегодня, если вы хотите построить мягкого робота или даже захват мягкого робота, это делается грубым методом проб и ошибок. Вы строите что-то, но оно не работает, и вам приходится пробовать что-то еще, что может не сработать. Вы делаете итерацию за итерацией, что отнимает много времени и денег. Мы пытаемся в значительной степени отказаться от этого шага проб и ошибок и разработать вычислительную основу для мягких роботов, которая даст вам конструкцию, которую вы можете просто построить. Мы еще довольно далеко от этого пока-это займет некоторое время. Всегда будет пара итераций, но мы пытаемся сократить их количество.

Для проб и ошибок это будет просто математика, и оттуда вам не нужно будет строить никаких физических моделей, пока вы не получите правильную симуляцию. У вас просто есть алгоритмы, и вы заставляете их работать и работать, чтобы все было правильно. Это верно?

Да, и главное, чтобы он был лучшим. Может быть несколько вариантов дизайна, которые будут работать, но мы должны найти, какой из них будет лучшим; например, какой робот будет самым быстрым, какой из них будет потреблять наименьшее количество энергии и так далее. Вот некоторые из вопросов, которые мы рассматриваем. В связи с этим в искусственном интеллекте и машинном обучении произошла своего рода революция в разработке методов оптимизации и проектирования, и мы заимствуем эти методы из этих дисциплин и используем их в нашей области механики для создания и проектирования более совершенных структур.

Робот складывает полотенце.

Какое практическое применение вашего исследования среднестатистический человек увидит в своей повседневной жизни? Одним из практических применений вашего исследования, очевидно, будет ускорение процесса проектирования. Я предполагаю, что средний человек увидит, как концептуальные проекты появляются на рынке/в мире быстрее, поскольку нужно создавать меньше моделей. Это было бы правильно?

Думаю, да. Можно говорить о нескольких прямых практических приложениях. Например, давайте рассмотрим складывание одежды — то, что люди делают в своей повседневной жизни. Почему роботам так сложно это сделать? Причина в том, что когда вы складываете одежду, вы должны предсказать деформацию конструкции. Люди подсознательно знают, как их одежда, которая является очень гибкой структурой, деформируется, когда вы манипулируете ею. То же самое касается завязывания шнурка. Человек может легко завязать шнурок за пару секунд. Мы думаем, что роботы должны уметь предсказывать такого рода деформации или что они должны обладать знаниями в области механики, прежде чем они смогут беспрепятственно манипулировать такими гибкими структурами, как одежда и веревки. Это будет одно прямое приложение. Мы можем подумать и о мягких роботах. Допустим, мы хотим разработать захват, который будет собирать фрукты. Если захват сделан из очень жесткого материала, он может повредить плоды при захвате. Создание эффективного захвата было бы вторым практическим применением. Третий будет развертываемым. У вас может быть антенна, которая находится в космическом корабле, который поднимается и разворачивает эту структуру. Мы ищем конструкции, которые будут полностью гибкими, но при этом пригодными для развертывания, материал, который, когда его кладут в руки, может сминаться, а в развернутом виде может принимать, например, сферическую форму. Мы пытаемся спроектировать структуры, которые принимают заданную форму, которую я хочу, но при этом гибки, как полотенце или бумага. Это, вероятно, основные прямые приложения, которые мы рассматриваем. С научной точки зрения, вы правы в том, что мы пытаемся использовать изобилие вычислительной мощности, которая у нас есть, для быстрого прототипирования и проектирования структур, которые могут быстрее перейти из лаборатории в реальный мир.

Говоря об искусственном интеллекте, движемся ли мы в будущее, где однажды у нас будут автономные машины, способные воспроизводить и поддерживать себя? Может быть, даже развиваться и совершенствоваться самостоятельно? Например, управляемый роботами склад, на котором есть роботы-доставщики, которые отправляют онлайн-заказы. На этом складе есть роботы-ремонтники, которые ремонтируют роботов-доставщиков, поэтому взаимодействие с человеком отсутствует. Автономное общество автономных машин на складе. Если машины могут ремонтировать сами себя, они, конечно же, могут копировать детали путем их механической обработки. Это возможно?

Человек может разработать алгоритм, который он/она даст этой роботизированной системе, что повысит их [роботов] автономию. Например, я могу научить робота простым правилам, чтобы, если два робота поставить рядом и температура одного робота превысит 70 градусов по Цельсию, второй робот его [другого робота] выключит. Это простой пример того, как один помогает другому. Как только робот остынет, он восстановит работоспособность, а это, в простом смысле, тоже ремонт. Я вижу через несколько десятилетий киберфизическую систему, которая будет довольно автономной, поскольку вы можете дать ей несколько частей — сырье — и будет производиться изготовление деталей и сборка, чтобы сделать систему функциональной. Почти сто процентов этих шагов будут выполнять роботы; однако я не вижу будущего, в котором роботы были бы по-настоящему разумны, как Скайнет, — хоть сколько-нибудь близко к людям. Я думаю, мы привыкли преувеличивать возможности роботов, и это привело к неправильным представлениям о сценариях конца света.

Робот завязывает узлы.

А как насчет противоположного сценария конца света? Что если бы вы смогли создать автономных роботов, которые по своей сути хороши? Они не были бы запрограммированы делать плохие вещи. Что, если бы роботы были более автономны и действовали бы как помощники общества — например, работали бы в сто двадцать градусов? В основном я говорю о массовом переоснащении рабочей силы автономными роботами, которые могли бы ремонтировать сами себя.

Думаю отчасти да. Мы можем запрограммировать их таким образом, чтобы они могли частично восстанавливать себя. Если представить одну крайность, когда, например, робот был полностью уничтожен пожаром, то другие роботы не смогли бы пойти в железную шахту и выкопать железо, выплавить сталь — это далеко от того, где мы находимся. сейчас. Однако автономность роботов — очень крутая штука. Это действительно помогает развитию человеческого общества. Это может сильно изменить то, как люди работают на фабриках, и сделать их жизнь намного лучше. Особенно когда мы говорим о людях и роботах, работающих бок о бок без полной замены друг друга, мы понимаем, что у них есть большой потенциал. Мы также можем подумать о нашей повседневной жизни, где автономный робот мог бы помочь. Примером может быть складывание одежды, подметание дома или приготовление пищи. Кулинария — очень сложный процесс; нарезка ингредиентов, их соединение — это сложные механические процессы. В то время как люди очень хороши в этом, роботам нужно научиться правильно делать эти вещи.

Какими вы видите свои исследования через двадцать пять лет не только в индивидуальном плане, но и в сотрудничестве с другими преподавателями? И как это повлияет на мир? Подумайте о мире 2044 года.

Я бы сказал, что у нас должно быть намного больше роботов. Это похоже на смартфоны и электроприборы. Я хотел бы думать, что в каждом доме будет один или два робота или робота-манипулятора, которые будут помогать им в их повседневных делах очень безопасным способом. Я также думаю, что когда дело доходит до механических роботов и так далее, будут инновации, которые помогут нам создавать роботов, настолько маленьких и автономных, что они смогут плавать в вашей крови и, возможно, доставлять лекарства или что-то исправлять в организме. Поскольку мы разрабатываем более совершенных и простых роботов, нам необходимо найти способы их производства в таких малых масштабах. Тогда мы можем идти; нам не нужно вскрывать человеческие тела, чтобы что-то починить. Многие проблемы потенциально могут быть решены с помощью очень крошечных роботов.