WAGR AI класс - WAGR AI class

WAGR AI класс
AI 432 на железной дороге из мраморных стержней
Поступил в сервис1935
Количество построенных1
Номера флота432
Оператор (ы)WAGR
Линии обслуженыПорт-Хедленд - Мраморный бар
Характеристики
Ширина колеи1067 мм (3 фута 6 дюймов)

В WAGR AI класс был на бензине рельсовый мотор или же вагон эксплуатировался с 1935 по 1949 год Государственные железные дороги Западной Австралии (ВАГР).

Официально обозначенный как бензиновый автобус, он был построен на Мастерские Midland Railway в 1935 г.

Шасси и трансмиссия

Вагон базировался на уклоняться Шасси грузового автомобиля K 32 закуплено у Winterbottom Motor Co в Перте, Западная Австралия. Он имел четырехколесную тележку в передней части и Ведущая ось в тылу. Оснащенный 6-цилиндровым рядным бензиновым двигателем мощностью 25 л.с., он был оснащен четырехступенчатой ​​двунаправленной коробкой передач и мог развивать скорость до 50 миль в час (80 км / ч) в каждом направлении. Емкость топливного бака составляла 15 имп галлонов (68 л; 18 галлонов США).[1]

Полезная нагрузка

Максимальная грузоподъемность вагона составляла восемь пассажиров и 1,5 тонны груза (1,5 т).[1]

История обслуживания

WAGR построил вагон специально для обслуживания участков с очень малой посещаемостью. Железная дорога Порт-Хедленд - Мраморный Бар в Пилбаре. По завершении он был отправлен в Порт-Хедленд на борту MV Koolinda. Он был выпущен в движение в октябре 1935 года, как флот WAGR № 432.[1]

В 1937 году ВАГР разместил свои вагоны по классам, а нет. 432 был отнесен к классу AI. Он оставался в эксплуатации во время Второй мировой войны, но был продан Государственным лесопильным заводам в 1949 году. Его дальнейшая судьба неизвестна.[1]

Рекомендации

Примечания

Библиография

  • Джойс, Джон; Тилли, Аллан (1980). Железные дороги в Пилбаре (2-е изд.). Уэмбли, Вашингтон: J&A Publications. ISBN  0959969926. OCLC  222691305.
  • May, Andrew S; Грей, Билл (2006). История пассажирских вагонов WAGR. Мидленд, Вашингтон: Билл Грей. ISBN  0646459023.

внешняя ссылка

СМИ, связанные с WAGR AI класс в Wikimedia Commons