柴油車驗排氣的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

柴油車驗排氣的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦許良明,黃旺根寫的 汽車學:柴油引擎篇 最新版(第三版) 附MOSME行動學習一點通 和李明誠的 汽車電器維修技術與經驗集錦都 可以從中找到所需的評價。

這兩本書分別來自台科大 和機械工業出版社所出版 。

國立中興大學 機械工程學系所 盧昭暉所指導 蔡承都的 以人工神經網路方法推估車輛污染排放之系統構建 (2021),提出柴油車驗排氣關鍵因素是什麼,來自於車輛、污染物、人工神經網路、車載量測系統、實車測試。

而第二篇論文中臺科技大學 環境與安全衛生工程系碩士班 莊桂鶴所指導 張君瑋的 漁船排氣之粒狀物粒徑分布及指紋資料建立 (2021),提出因為有 動力漁船、排放係數、指紋資料、重金屬、多環芳香烴的重點而找出了 柴油車驗排氣的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了柴油車驗排氣,大家也想知道這些:

汽車學:柴油引擎篇 最新版(第三版) 附MOSME行動學習一點通

為了解決柴油車驗排氣的問題,作者許良明,黃旺根 這樣論述:

  1.本書內容充實,敘述深入淺出,包含柴油引擎本體系統、燃料系統、潤滑系統、冷卻系統、預熱系統及排放汙染物控制裝置,是學習汽車學的最佳選擇。      2.各章設計有隨堂評量與綜合評量,提供學生學後測驗。

柴油車驗排氣進入發燒排行的影片

我的Focus遲遲沒有亮相不是沒有原因的XD
今天天氣好好 拉九代出來拍其他業配影片(疑
順便讓他露臉一下聊聊近況

然後我很確定
我的下一集Focus初登場 竟然也是他最後一集!?
而且居然漏水了QQ

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以人工神經網路方法推估車輛污染排放之系統構建

為了解決柴油車驗排氣的問題,作者蔡承都 這樣論述:

台灣現行的汽油車輛污染排放檢測大多仍是以定容採樣系統檢測車輛於底盤動力計上隨著固定行車型態行駛的污染排放,而以此檢測方法不僅會限制於只能在標準實驗室內進行,採樣所需的成本也較高,甚至沒有辦法正確的表達出車輛在真實路徑上的污染排放。儘管隨著全球調和輕型車輛測試程序WLTP被提出,但仍會因為各國各地區的道路差異造成排放檢測結果與真實結果有差異。在本研究中首先以機車行駛於台中市區中進行了三條路徑的速度採樣,包括短程市區路徑、標準市區路徑、郊區路徑。透過速度分析便可明顯的看出三條路徑與台灣法規標準行車型態NEDC皆有明顯差異,而我們亦將車輛架設於底盤動力計上重新模擬出此三條真實路徑並進行污染排放的採

樣,發現三條路徑排放的HC、CO、NO及油耗彼此皆有差異。而透過連續瞬時污染排放圖,我們發現HC、CO在加減速的時候有明顯的大幅上升,在等速行駛時會略高於怠速時的排放濃度,而NOx則會隨著速度上升而增加。由此可看出在不同的道路環境下,不管是道路上的速限、紅綠燈數量、駕駛本身的行駛習慣等因素都會影響車輛的污染排放,因此以移動式車輛污染檢測系統(Portable Emission Measurement System, PEMS)對車輛做真實路徑上的瞬時檢測是量測正確車輛污染排放的必要方法。 在柴油車輛的正式認證程序上,以PEMS進行污染量測已經成為程序中的一環,但此系統較為昂貴、並且具有一

定體積,必須占用車輛部分空間,因此仍無法普及做為大量使用的監測設備。本研究以Horiba-584L廢氣分析儀配合熱線式進氣流量計及熱電耦溫度計做採樣,將三樣設備的瞬時數據整合與筆記型電腦裡做瞬時監測與統計,建立了一套成本較低的隨車污染檢測系統,可以對車輛在真實路徑上行駛時採樣連續的O2、CO、CO2、THC、NO排放。 透過蒐集的數據可以探討出各種污染物對車輛、行駛特性、駕駛習慣等等之關係,但關係性並不到相當明確,很難以單純的計算做出正確的污染物排放推估,而隨著人工智慧的發展,AI方式便可解決此問題,以相關性高的參數當作輸入,以多次演算的數學方式找出輸入參數與真實結果的關係便可推估出相對

接近的預期結果。本研究透過PEMS數據推估出對各種污染物排放影響較高的參數為速度、流量、加速度、受力,並以這幾項參數當作輸入,透過人工神經網路模型進行演算與學習,成功的推估出與真實排放相近的預期排放。本研究在CO、CO2上的預測結果相當優異,而在NO上的預測結果仍有提升空間,證明透過人工神經網路對車輛污染排放進行推估是可行的。

汽車電器維修技術與經驗集錦

為了解決柴油車驗排氣的問題,作者李明誠 這樣論述:

本書精選了汽車電器方面200餘個關鍵技術重點及常見問題,採取一問一解的形式,配合大量原理圖、電路圖和實物照片,對汽車電器維修的基本程式、常用技巧、關鍵技術與要點進行全方位解讀,讓讀者能夠舉一反三,從而儘快掌握汽車維修的操作規範和技巧,切實提升維修技術水準,逐步成長為修車高手。 本書適合初級以上汽修電工及機電工自學提高使用,並適合汽車職校學生實踐鍛煉,也可用于中高級汽修電工培訓教材和技能大賽培訓輔導書。

漁船排氣之粒狀物粒徑分布及指紋資料建立

為了解決柴油車驗排氣的問題,作者張君瑋 這樣論述:

船舶因使用含高硫之燃料,導致影響港區空氣品質,為瞭解船舶排氣濃度及污染物成分特徵。本研究主要以漁船排氣為調查對象,分析氣狀污染物(CO、NOx、SO2)及粒狀物之粒徑分布,以建立本土船舶排放之指紋資料。研究結果顯示,三台船舶之CT4-柴油引擎 (470-635 kW)、CT0-柴油引擎 (250 HP, 約186 kW)、CT4-柴油引擎 (1110-1630 kW)之平均粒狀物排放係數分別為8.69 g/hr、0.20 g/hr、13.82 g/hr,與相關研究相比為偏低。三台船舶之氣態污染物之排放係數為NOx之排放係數為5.90-18.50 g/kg-fuel、SO2之排放係數為0.44

-0.66 g/kg-fuel、CO之排放係數為3.65-45.52 g/kg-fuel。CT0-柴油引擎在粒徑分布PM2.5-1及PM0.5-1之濃度是較高的,但整體粒徑分布仍是PM0.25濃度最高。CT0-二行程汽油引擎(200 HP)之PAH指紋中以Phenanthrene、2-Methylnaphthalene及Naphthalene比例最高,而其餘三台柴油引擎漁船雖然馬力不同等級,但其PAH指紋資料比例較高物種為Pyrene (Pyr)、Phenanthrene (PA)及Fluoranthene (FL)。PM2.5中金屬成分之排放指紋資料,除常見地殼元素(Na、Mg、K、Ca)比

例較高外,鋁、鐵及鋅在柴油動力之漁船排氣指紋資料中,分別佔13.7-15.3%、3.1-17.2%及2.8-9.3%。此研究成果,可提供環保署未來研擬精進港區運輸污染管制策略之參考。