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汽車維修技能全程圖解

為了解決換變速箱 油的問題，作者周曉飛 這樣論述：

～完全圖解汽車維修技能～ 熟悉汽車基本架構→了解汽修常識→符合新時期汽修工作需要與資訊 帶你先入門，後入行！   　　《汽車維修技能全程圖解》以圖解的方式系統地介紹六大章節： 　　．第一部分主要介紹汽車組成與維修基礎； 　　．第二部分描述汽車不同引擎系統與維修； 　　．第三部分介紹汽車離合器與變速箱的原理與維修； 　　．第四部分介紹汽車自動變速箱結構、原理與維修； 　　．第五部分介紹車身電器系統、原理與維修； 　　．第六部分介紹懸吊、轉向、煞車等底盤系統。 　　 　　本書將基本理論與維修實際應用相結合。 　　以實際維修應用為宗旨， 　　以短期提升實際技能為突出目標， 　　適於汽車維修人員閱

讀， 　　同時也可以作為相關企業的培訓用書和專業院校師生的參考用書。   本書特色   　　◎圖片搭配詳盡圖解，全面分析汽車組成及維修原理。 　　◎按照汽車結構與維修特點分6篇章編寫，表格清晰分析原理差異 　　◎由大安高工資深教師黃國淵審校，可供專業培訓使用，同時利於一般汽車愛好者自學。　　

換變速箱 油進入發燒排行的影片

新型 E-CVT 應用於電動機車之設計

為了解決換變速箱 油的問題，作者周舒翊 這樣論述：

現階段多數電動機車都只有固定傳動比，起步加速需要以電流增加扭力來進行起步，以達到足夠的輪上扭力，較大的電流會消耗更多的電量與產生更多的熱量。而永磁馬達特性為低轉速時高扭力，高轉速時扭力反而降低，若利用傳統離心式CVT靠轉速甩動滾珠的離心力來改變傳動比，需要達到一定轉速才可以改變傳動比，無法將CVT運作在馬達的最佳效率或最適合的轉速區域。使用電子控制式CVT可將CVT的變速比依設計值或感測器所回饋的參數，將傳動系統移動至指定的變速比，也可以與馬達控制器配合，利用降低低速時的電流與扭力，透過傳動比達到相同的起步輪上扭力，並在車輛移動或巡航過程中將傳動比設定在最佳位置。本研究以機構設計來簡化現有市

面上的E-CVT變速器，減少零件的使用量可降低成本，也因零部件減少而可達到部件故障率降低的效果，其次以Arduino控制來設定啟動功率降低，與使系統在較佳的效率區間運作，可實現以較低功率永磁馬達來達到與高功率永磁馬達相同的性能水準，最後以實測來驗證系統的可行性與節能效果。

新一代 科大四技動力機械群底盤原理與實習升學寶典 - 最新版(第二版) - MOSME行動學習一點通：詳解.診斷.評量

為了解決換變速箱 油的問題，作者黃旺根,羅仲修 這樣論述：

　　1.考前衝刺：彙整各章重點全彩呈現，嚴選易於閱讀不易反光的雪銅紙，並可摺成小書隨身攜帶，陪伴讀者考前一起衝衝衝！ 　　2.重點整理：條列式歸納整理，協助學生掌握重點。 　　3.即問即答：學後立即作答，加深印象。 　　4.隨堂練習：以節為單位，測驗自我學習效果。 　　5.綜合測驗：以章為單位，擴大練習試題層面並融入生活題。 　　6.歷屆統測精選：蒐錄近年考題，幫助學生掌握考題設計方向。 　　7.火紅素養題型：精準分析素養題型結構，掌握「測驗主題」與「核心素養」，面對跨領域素養題型也能游刃有餘！ 　　8.歷屆試題答對率與難易度：自107年度起，統一入學測驗中心公告每一選擇題的考生答對率，並

依據答對率來判別試題難易度（答對率小於40%表示困難，大於等於40%、小於70%表示中等，大於等於70%表示容易）。   　　MOSME行動學習一點通功能： 　　使用「MOSME 行動學習一點通」，登入會員與書籍序號後，可線上閱讀詳解、自我練習，增強記憶力，反覆測驗提升應考戰鬥力，即學即測即評。 　　1.詳解：至MOSME行動學習一點通（www.mosme.net）搜尋本書相關字（書號、書名、作者），登入會員與書籍序號後，即可使用解析本內容。 　　2.診斷：可反覆線上練習書籍裡所有題目，強化題目熟練度。 　　3.評量：多元線上評量方式（歷屆試題、名師分享試題與影音）。

神經網絡應用於油電混合系統之能量管理最佳化

為了解決換變速箱 油的問題，作者吳承軒 這樣論述：

油電混合系統使用引擎與馬達作為動力來源，根據行車所需將扭矩合理地分配動力單元輸出，透過神經網絡對行駛週期訓練得出最佳油耗之控制器，並將先前訓練資料結果應用於陌生行駛週期，也能達到節省燃油效果，為本研究之目的。 神經網絡訓練結果使用於陌生行駛週期，並與Rule-base相比可得更佳油耗，其中神經網絡迭代皆需符合扭力需求及電池殘餘量，經計算後跟據引擎扭矩及轉速由質量流率表得出瞬時油耗，累加後即為該次迭代汽油消耗結果。 本研究採用美國通用汽車(General Motors)研發AHS II油電混合動力系統，使用Matlab/Simulink建立其反向式(Bac

kward)之整車油電混合動力系統，其訓練週期為FTP-75之城市及市區混合行駛週期，得出最佳控制器使用於NEDC行駛週期所得油耗為47.71mpg(20.28km/L)，與Rule-Base控制油耗43.34mpg(18.43km/L)相比，可得改善幅度約為10%，可知由神經網絡控制系統得出最佳動力分配策略，減少汽油、電能與輸出動力間轉換的能量損失，以達節省油耗之目的。