雙離合變速箱的問題，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

汽車最新高科技(全彩修訂版)

為了解決雙離合變速箱的問題，作者高根英幸 這樣論述：

　　油電混合車原來分成串連和並連式？ 　　車廠為了降低車禍發生率，減低車禍傷害，研發各種高科技？ 　　汽車內部的高科技結晶，在此全彩呈現！ 　　在美麗的烤漆底下，有著車廠努力研發的高科技心血，讓人坐得更舒適，駛得更快速安全且環保：引擎運作、燃料原理、煞車防鎖死裝置、藏在內部各處的安全氣囊…… 　　那些無法一眼看到的高科技心血，如今用一張張原廠授權彩色圖解，搭配清晰解說，讓你一探究竟各大汽車廠與零件商研發出來的各種汽車高科技： 　　◎ 環保的高科技 　　◎ 防範事故的高科技 　　◎ 減輕傷害的高科技 　　◎ 驅動系統與周邊的高科技 　　◎ 車體的高科技 　　◎ 舒適導向

的高科技 　　◎ 高級車的高科技 　 本書特色 　　1、一覽汽車科技新發展！ 　　為什麼加油站有車用尿素？為什麼製造汽車需要晶片？汽車如何兼顧強大的馬力與省油？一本書帶你一網打盡當今重要汽車科技！ 　　2、全彩圖解一目了然！ 　　各車廠與汽車零件商提供原廠設計圖與拍攝相片，呈現汽車科技實際運作的樣貌，讓知識不再只是文字，複雜概念一目了然。

雙離合變速箱進入發燒排行的影片

應用單向離合器於雙離合器變速箱之設計與分析

為了解決雙離合變速箱的問題，作者黃禹軒 這樣論述：

本研究欲發展新構型之雙離合器變速箱(dual clutch transmission, DCT)。首先建立包含單離合器變速箱、雙離合器變速箱與無間隙變速箱三種不同構型之齒輪變速箱模型。分析換檔時的特性與了解不同離合器元件對於變速箱動態之影響作為發展新型雙離合器變速箱之基礎。接著分析一完整之六速DCT系統，建立六速DCT之力學模型並且以電腦輔助模擬軟體SimulationX驗證模型之正確性，再說明換檔時需要操作的元件與順序，並提出DCT運作時可能發生的問題。為了解決DCT之問題，在不改變現有構型的條件下，發展加入單向離合器(one-way clutch)之新式雙離合器變速箱，命名為DCT-O。

分析換檔時需要操作的元件與順序與原始DCT比較。最後使用SimulationX建立模擬模型，設定不同模擬條件，比較DCT-O與DCT差異，驗證此DCT-O是否能有效的提升DCT之操作表現。

汽車維修技能全程圖解

為了解決雙離合變速箱的問題，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。　　

智慧型最佳換檔地圖與硬體迴路實證

為了解決雙離合變速箱的問題，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。