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國立臺灣師範大學 工業教育學系 洪翊軒所指導 黃祥庭的 利用動態粒子群演算法於三動力源複合動力系統之最佳能量管理 （2015），提出中壢變速箱關鍵因素是什麼，來自於動態粒子群算法、規則庫管理、最小等效油耗策略、混合動力。

而第二篇論文中國文化大學 中山與中國大陸研究所博士班 龐建國所指導 林本長的 中國大陸汽車產業發展中的國家角色 （2014），提出因為有 外商直接投資、關鍵技術、國家角色的重點而找出了 中壢變速箱的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

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利用動態粒子群演算法於三動力源複合動力系統之最佳能量管理

為了解決中壢變速箱的問題，作者黃祥庭 這樣論述：

本研究採用動態粒子群演算法（Dynamic Particle Swarm Optimization, DPSO），用於三動力源複合動力車的能量管理系統。該車輛模型建製七個主要部分：內燃引擎、驅動馬達、起動發電機、鋰電池、能量管理系統、駕駛模式和變速箱。在能量管理系統，DPSO有五個演算步驟：（1）初始化、（2）確定適應度函數、（3）更新學習因子與慣性權重、（4）位置和速度更新、（5）輸出雙動力分配比。適應度函數粒子考慮運算效率，本研究設定四個。適應度函數於本研究為引擎、馬達、發電機之等效油耗，及懲罰值限制動力源之操作點於物理限制範圍內。可建製出三輸入輪胎轉速、電池電量、需求功率與雙輸出引擎與

馬達動力分配比之DPSO能量管理系統並與整車模型作聯結。為了解本即時模擬之效益，本文與三種控制管理策略進行比較:(1)規則庫管理(Rule base):有五種控制模式(系統就緒、充電模式、電動模式、複合動力模式及煞車回充模式)，根據內燃引擎的效率和馬達定轉速下找出最大扭矩；(2)最小等效油耗策略（ECMS）:搭配全域搜尋(GSA)將所有的可能解都尋找，找出最小油耗時之動力源扭矩；(3)粒子群演算法(PSO):與DPSO相似，但DPSO會依據不同的型車狀態去改變學習值及慣性權重。模擬結果發現，在NEDC行車形態下， DPSO的效率比傳統的PSO改善率高0.09%，DPSO與規則庫控制相比，在等效

油耗部分改善35.36％，而能量消耗改善為44.08％次於ECMS的最佳解 (改善37.3%等效油耗與46.95%能耗)。未來將本研究實際應用於三動力車輛並於動力計上測試實際能耗效果。

中國大陸汽車產業發展中的國家角色

為了解決中壢變速箱的問題，作者林本長 這樣論述：

中國大陸汽車產業發展過程中，國家角色不斷產生變化與調整。在全球化和區域經濟整合的潮流趨勢中，中國大陸的總體經濟運行，在改革開放的基調上，逐步朝著市場化的方向邁進，汽車產業亦不例外。汽車產業興起，主要依靠從「市場換技術」的策略包括購買、抄襲、外商技轉與取得本土市場，推動大陸技術進步的催化劑來自2001年進入WTO後全球化的結果，而非著墨於研發能力。 本論文主要採取質性研究，採取文獻分析和訪談這兩種研究方法。闡述中國大陸官方發揮「國家」的角色功能，強勢介入汽車產業的發展，不斷透過產業政策的制定和調整，導引汽車產業的發展路徑，其成效是毁譽參半的。更重要的是，隨著內外情勢的變化，「市場換技術

」的發展路徑已經走到了盡頭，中國大陸後續的汽車產業發展，必須循著「有效的市場」和「有為的政府」相互搭配的思維，透過檢視和改變國家機關的職能，在產業政策的作為上，跳脫「市場換技術」的路徑，推動國有合資汽車大廠的改革，在股權結構、激勵機制和監管規則上做必要的調整，同時，讓民營企業能夠得到更為公平的待遇，讓整個汽車產業的生態更符合有效市場的運作邏輯，中國大陸的汽車產業才有較大的機會走上自主創新之路，在衝刺量的同時，得到質的肯定。 中國大陸後續的汽車產業發展，應該循著「有效的市場」和「有為的政府」相互搭配的思維，持續性地檢視和調整國家機關的職能，跳脫「市場換技術」的路徑，一方面推動國有合資汽車大

廠的改革，在股權結構、激勵機制和監管規則上做必要的調整，另一方面，要讓民營企業能夠得到更為公平的待遇，讓整個汽車產業的生態更符合有效市場的運作邏輯。唯有拿捏好國家機關的角色，善用本身擁有的要素禀賦，掌握好比較優勢的資源配置原則，擺脫路徑依賴的束縛，與時俱進地調整制度安排和政策作為，中國大陸的汽車產業才有比較好的機會走上自主創新之路，並在全球市場上和既有的跨國大廠一較長短。

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