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汽車維修技能全程圖解

為了解決液壓油更換的問題，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。　　

液壓油更換進入發燒排行的影片

射出成型機基於ISO 13849-1之可靠度研究

為了解決液壓油更換的問題，作者黃聖哲 這樣論述：

機械安全無論是工具機或其他機械均有相關的安全規範標準來做依據。本論文依據EN ISO 13849-1 2008(機械安全-控制系統的安全相關部分)之規範中控制系統的安全迴路標準來定義ISO/FDIS 20430:2018(塑膠及橡膠機器-射出成型機-安全需求)中各類型的控制迴路。本論文之研究首先透過ISO 13849-1和文獻回顧中找出各系統及元件的失效率，建立出射出成型機之可靠度模型，並應用ISO 20430中保護型式一、保護型式二和保護型式三的機械系統迴路中，依據各年系統失效率套用可靠度模型公式進行計算和分析以得到最佳類別的可靠度模型，最後能依據零件更換週期來提高整體安全系統的可靠度，本

輪文研究成果未來將能夠被運用在各類工具機控制系統之選用與設計。

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

為了解決液壓油更換的問題，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）。

基於機器學習和SCADA資料的風力發電機異常事件可預測性分析

為了解決液壓油更換的問題，作者張家豪 這樣論述：

風力現在是各國發展可再生能源的主要選擇之一。隨著風力發電的發展，風力發電機的維護成為一個主要問題。目前的維護方法有主要為預防性維護，也稱為定期維護，根據原廠建議或實際經驗週期性的更換尚未損壞的組件，但定期維護會造成資源浪費和低效率的問題。資料採集與監控系統(Supervisory control and data acquisition, SCADA)，被用來監控風力發電機的運作狀況，風力發電機運作時產生大量的感測資料，如風機液壓油壓力、高速端軸承溫度、即時風速等運作參數，為了克服預防性維修的弊端，利用資料探勘(Data Mining)，建立風力發電機的狀態監測和早期故障檢測近來已成為研究熱

點。本研究中使用台電公司位於彰化濱海工業區的風電場採集的SCADA數據。風力發電機在發電過程中，會有數百種可能的異常狀態發生，希望利用實際的SCADA資料與維修紀錄，預測未來異常發生的可能性，如果是毫無徵兆而突發的異常則無法事先得知。透過這些實際發生的故障資訊，利用資訊增益選出最相關的特徵。利用三種不同的機器學習模型，KNN、隨機森林和支持向量機找出哪一些異常能夠被提前預測。根據實驗結果，故障嚴重程度較高的異常事件有較高的預測效果。利用Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) 擴充樣本數較小的異常事件，能取得更好的預測效果。最後整理提出

最可能被預測的異常事件。