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盧比孔河畔的沈思

為了解決自排手排的問題，作者施正鋒 這樣論述：

　　本書涵蓋2013年九月政爭、到2020年大選前的政治發展，主題包括九月政爭的政治制度思考、台灣政黨政治的前景、民主轉型的回顧及深化的期待、總統直選與台灣政治發展、九合一選舉的觀察、蔡英文第一任政府的觀察、民進黨的總統初選、國會改革觀察、台灣憲政改造的觀察、以及台獨學者從政百日。基本上，這是當代政治的忠實紀錄，有觀察、有分析、也有針砭、更有建議，換句話說，這不止是照妖鏡，也是作為知識份子的自我期待。問題是，不管是無知、無良、還是無膽，儘管看到病徵、知道病理，掌有權力的人未必願意服藥。經過六年半的沈思，已經沒有其他選擇，求人不如求己，必須直接參與，破釜沈舟、義無反顧，只能當過河卒子了。

自排手排進入發燒排行的影片

智慧型最佳換檔地圖與硬體迴路實證

為了解決自排手排的問題，作者趙俊傑 這樣論述：

對於主要動力源為內燃機引擎(Internal Combustion Engine, ICE)之車輛，在引擎轉速與扭矩的物理限制下，須透過變速箱(Transmission)的轉速/扭矩轉換以達到車輛之實際動力需求。 而現今市面上大多數的自動變速系統皆屬於離散性齒比(Discrete-ratio)的變速系統，故換檔會造成引擎操作點發生大幅度的改變，進一步影響油耗表現及駕駛性能。 因此，該如何決定換檔時機並設計一套換檔策略(Gear Shift Strategy)是一個重要課題，其中又以製作換檔地圖(Gear Shift Map, GSM)為目前各大車廠最常使用的方法。有鑑於此，本研究針對傳統汽油

車(Conventional Pure ICE Vehicle)與配置皮帶式馬達發電機(Belt-driven Starter Generator, BSG)之輕度混合並聯式油電混合動力車(Hybrid Electric Vehicle, HEV)各設計一套換檔地圖，其針對「燃油經濟性(Fuel Economy)」以及「駕駛舒適性(Driving Comfort)」進行最佳化，利用動態規劃演算法(Dynamic Programming, DP)找出最佳的檔位點; 接著使用聚合式階層分群法(Agglomerative Hierarchical Clustering, AHC)處理DP計算獲得的資

料點; 最後使用分類演算法(Classification Algorithm)－支持向量機(Support Vector Machine, SVM)，找出各檔位之間的最佳換檔超平面(Shift Hyperplane)，藉此獲得兩檔位之間其自動換檔時機隨設計參數變化的規則。 另一方面，油電混合車之性能表現不僅受變速箱的檔位變換所影響，亦會與能量管理策略(Energy Management Strategy, EMS)息息相關; 因此，該如何利用馬達與內燃機引擎間的互補特性來改善車輛性能是另一個重要課題。 本研究採用神經網路滑模控制(Neural Network Sliding Mode Cont

rol, NNSMC)作為BSG油電車的能量管理策略，作者利用兩組徑向基底神經網路(Radial Basis Function Neural Network, RBFNN)，即: RBFNN #1與RBFNN #2，並搭配滑動模式控制(Sliding Mode Control, SMC)，構成一線上可實現之即時控制策略(Real-Time Control Strategy)。 首先，將動態規劃(DP)計算所獲得的最佳動力分配比(Power Split Ratio, PSR)當成RBFNN #1的訓練樣本，並藉由此離線(Off-line)訓練完成的神經網路架構，於線上辨識出車輛在特定扭矩需求下所

需之動力分配值。 然而，行車型態(Drive Cycle)對於油電車之各項性能影響甚大，故額外加入RBFNN #2作為線上(On-line)之神經網路架構，並根據所遇到的路況來更新參數，以適當調整RBFNN #1辨識得出的動力分配值，使整體控制策略更具強健性，藉此適應現實之各種駕駛狀況並穩定系統之電池電量(State Of Charge, SOC)，再搭配本研究設計完成之最佳換檔地圖，進一步改善油耗並提升駕駛舒適性。關於本研究所設計的“換檔控制策略”與“能量管理控制策略”之初步驗證工作，即利用車輛模擬軟體ADVISOR (ADvanced VehIcle SimulatOR)與MATLAB/S

imulink建立的後視模型(Backward-facing Model)與前視模型(Forward-facing Model)進行電腦模擬與分析; 另外，為了評估本研究所提出之控制策略在實務面之有效性，將設計完成的控制策略寫入嵌入式控制器(Embedded Controller)中，並採用目前已被廣泛應用於車輛系統的控制器區域網路(Controller Area Network, CAN or CANbus)作為控制器的溝通橋樑，藉此導入真實世界駕駛至其中以進行硬體迴路(Hardware-In-the-Loop, HIL)實驗。 本論文共選用十種行車型態來驗證研究成果，由電腦模擬結果可得知:

(i)於傳統汽油車的部分，燃油經濟性之平均改善率為5.86 %，駕駛舒適性之平均改善率可高達16.18 %。 (ii)在BSG油電車的部分，燃油經濟性之平均改善率可高達20.31 %，駕駛舒適性之平均改善率可達17.18 %。 最後，由硬體迴路實驗得知，實驗結果與電腦模擬結果之改善趨勢及幅度相當一致(兩種驗證方法之誤差值低於3.5 %)，也進一步驗證了本研究所提出之“換檔控制策略”與“能量管理控制策略”不管在理論面還是實務面皆能有優越的成效，因此極具潛力將它們應用於實際車輛上。

買車

為了解決自排手排的問題，作者龐德 這樣論述：

　　臺灣汽車市場產品豐富程度高，品牌、車種眾多。絕大多數消費者一生中買車次數僅僅3-5次，而且多對汽車認識極為有限。在認知有限的情形下花費數十萬甚至數百萬買下一部不適合自己的車，然後長達8-10年天天忍受他，這絕對是準車主們最不想遇見的惡夢，但現實上這樣的消費者卻比比皆是，如何讓準車主在買車前有充足正確的資訊做出最有利的購車決定將是這本＜買車“前”必讀手冊＞的主要內容。 　　考慮買車的消費者必然面臨的選擇有： 　　◎我適合買車嗎？ 　　◎我應該買新車還是中古車？ 　　◎我適合買哪個品牌的車？ 　　◎轎車跑車掀背車和休旅車，到底哪種車型符合我的使用需求？ 　　◎汽油、柴油、油

電甚至電動車各有哪些特點？ 　　◎自排、手排、手自排、自手排或無段變速箱到底有什麼不同？ 　　◎前、後驅甚至四輪驅動對我來說有差嗎？ 　　以上準車主最常面對的疑慮將成為本書主要章節，透過本書提供的資訊，再比照自身的狀況就能更精確篩選出最合適的購車選擇。 　　在最後一個章節會模擬五個不同身分的買家，各具備不同性別、年齡、工作、收入及使用環境等條件，分別綜合書中提供的資訊做出最佳建議車種，方便讀者比對。 本書特色 　　★汽車達人龐德為您一一解析不同車款及各種汽車功能差異，讓你做出最適合自己的購車選擇。 　　★最具參考指標的購車經驗分享，最淺顯易懂的專業術語解析，教你輕鬆選對車、

買好車。 　　★買車眉眉角角一大堆，本書教你一次看懂箇中門道。 　　★模擬七組不同買家身份，方便讀者參考比對。

變速系統自動換檔控制

為了解決自排手排的問題，作者葉元景 這樣論述：

本論文主要研究無離合器變速系統的換檔控制，這種換檔方式需先控制驅動馬達，使馬達端的齒輪轉速和輸出軸端對應的嚙合轉速盡可能相同，以使齒輪嚙合時所產生齒和齒的撞擊盡量減少。有兩種主要的控制驅動馬達轉速方式被提出。一種是PID控制器，另一種是類滑動控制器。為了抑制量測時的雜訊，研究中採用了卡曼濾波器來估測輸出端齒輪的轉速。本研究使用機車傳統變速箱做為實驗平台，在平台上加裝實驗所需之驅動馬達、感知器與換檔控制機構。將進行強制換檔與控制器換檔的實驗，並比較強制換檔與兩種控制器換檔過程之數據。由實驗結果顯示，在換檔過程中控制器馬達轉速控制能有效減少換檔時產生的頓挫感，延長齒輪組壽命。