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Anti-Trust

為了解決自 手排 換 檔 時機的問題，作者Compton, Eden Francis 這樣論述：

Inspired by one of America’s most astounding David and Goliath stories. In 1900, at a time when the richest man in the world was John D. Rockefeller, and his company, Standard Oil, controlled 90% of the world’s oil supply, Ida Tarbell, whose father was destroyed by Rockefeller, takes on Standard

Oil and wins, breaking up the world’s biggest monopoly and changing anti-trust laws forever.

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市區公車駕駛行為對保修影響之研究-以基隆客運為例

為了解決自 手排 換 檔 時機的問題，作者陳阿忠 這樣論述：

本研究範圍以行駛路況變化較為多元，且行經山區、市區、鄰近濱海地區，基隆～九份、金瓜石路線及基隆～金山路線，兩條隸屬路線為研究標的，進行駕駛員行為問卷調查；並進行專家訪談，藉由資深、優良駕駛員及專業維修技工之協助，製作駕駛員行車問卷調查表，分析影響車輛行車安全與造成機件損壞之原因，研擬可事先預防之方式。 本研究以基隆汽車客運公司，金龍車型低地板系列，市區客運所做研究與管理，收集駕駛員於車輛行車前、後之檢查及駕駛對車輛性能之熟悉度與駕駛操作過程，造成輛故障所作之研究，包括油門踏板操作技巧、手排變速箱排擋換檔時機之判斷、引擎轉速與車速控制、車輛加、減速操作控制，並依數位行車紀錄器與引擎行車控

制電腦紀錄判讀故障因素與駕駛行為之關聯性。 建立駕駛安全模式，經由了解異常駕駛造成故障的原因，經過在職訓練，從而規範駕駛的行為，並評估駕駛訓練成效， 降低傳動系統:排檔拉線、傳動軸及離合器壓板、離合器片之損壞率；制動系統煞車來令片的消耗率，減少於行駛途中車輛發生途故之機率，防止交通意外發生，使行車更安全提升服務品質。所生效益除行車更安全外，延長機件使用壽命，也間接提升公司形象擴大市場商機，避免在惡性競爭的市場機制中，達到開源節流的效果，帶給客運公司經營更大的助益。

A Button a Day: All Buttons Great and Small

為了解決自 手排 換 檔 時機的問題，作者Godoroja, Lucy 這樣論述：

Full of quirky images and insightful stories, A Button a Day is an exploration of the craftsmanship and peculiar history of buttons. From being regulated by law to revolutionized by emerging technologies, these seemingly simple objects have a complex story.

智慧型最佳換檔地圖與硬體迴路實證

為了解決自 手排 換 檔 時機的問題，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。