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新駕考全套教程：輕鬆學車考駕照(第四版)

為了解決離合器踏板調整的問題，作者 這樣論述：

《新駕考全套教程——輕鬆學車考駕照》（第四版）嚴格按照《機動車駕駛人考試內容與方法》（GA 1026-2017）和2022年4月1日開始實施的《機動車駕駛證申領和使用規定》（公安部令第162號）的要求進行編寫，詳細介紹了學習機動車駕駛技術和考取機動車駕駛證的相關知識。內容包括學車考證須知、汽車駕駛入門、科目一（道路交通安全法律、法規和相關知識）考試、科目二（場地駕駛技能）考試、科目三（道路駕駛技能）考試、科目四（安全文明駕駛常識）考試及全套理論考試題庫。 本書圖文並茂，形象直觀，由淺入深，語言精練，通俗易懂，實用性強，適用於報考C類機動車駕駛證的人員閱讀，對其他類別駕考人

員也有一定的參考價值。

離合器踏板調整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

為了解決離合器踏板調整的問題，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。

汽車底盤實習：附MOSME行動學習一點通

為了解決離合器踏板調整的問題，作者劉耀東 這樣論述：

　　1.本書主要介紹汽車底盤實習，共分八章，包括汽車底盤基礎實習、傳動系檢修、車軸總成檢修、煞車系檢修、懸吊系檢修、轉向系檢修、車輪檢修、底盤定期保養。 　　2.實習項目的相關知識，強調汽車底盤故障的分析與檢查；技能項目則以口語化、系統性說明操作步驟。 　　3.本書內容理採用「以圖為中心」之表現方法，配合圖示、圖說的說明，可使教學事半功倍。 　　4.本書為便於同學自我練習及準備丙級技術士技能檢定，在相關實習單元均有汽車修護丙級檢定相關題庫之練習。

並聯皮帶起動式輕度油電混合車之最佳動力配置策略

為了解決離合器踏板調整的問題，作者黃彥翔 這樣論述：

混合動力車乃泛指使用兩種或多種以上動力來源之車輛，其中最為普遍的兩種動力來源分別為內燃機引擎(Internal Combustion Engine, ICE)與電動馬達(Electric Motor, EM)，混合此兩種動力來源之車輛即為一般所稱的「油電混合車(Hybrid Electric Vehicle, HEV)」。 油電混合車的成敗關鍵之一在於其能量管理策略(Energy Management Strategy, EMS)。 利用馬達與內燃機引擎間的互補特性，可以改善汽車之油耗與排汙(Emission)狀況，然而，如何妥善利用此互補特性是一個重要課題。 本研究提出一針對

裝載皮帶式馬達發電機(Belt-driven Starter Generator, BSG)之中度混合並聯式油電混合動力車(Mild Parallel HEV)之控制策略，其運用等效油耗最小策略(Equivalent Consumption Minimization Strategy, ECMS)搭配遺傳基因演算法(Genetic Algorithm, GA)最佳化搜尋內燃機引擎之操作點與無段自動變速箱(Continuously Variable Transmission, CVT)之齒比，同時維持系統之電池電量(State Of Charge, SOC)和控制離合器(Clutch)之開/合與

引擎之開/關等，以達成線上最佳化燃油經濟性兼具滿足駕駛的駕馭需求。 此外，由於行車型態(Drive Cycle)對於油電混合車之燃油經濟性與排汙狀況有著重大的影響，故在這裡提出一基於學習向量量化(Learning Vector Quantization, LVQ)人工神經網路(Artificial Neural Network, ANN)之行車型態辨識(Driving Cycle Recognition, DCR)演算法，根據汽車所紀錄之歷史資訊，線上辨識出車輛目前處於哪一類型之行車型態，並藉由辨識結果調整等效油耗最小策略中之等效因子(Equivalent Factor)。 雖然行車型態辨識演

算法能夠有效將電池維持在一定區間內，然而電池之電量變化幅度仍相當大，如此可能會減短電池的壽命，因此本研究額外導入一微調等效因子之機制－模糊邏輯控制器(Fuzzy Logic Controller, FLC)，使整體控制策略極具強健性，能夠適應現實之駕駛狀況、穩定電池電量並進一步改善油耗。 為了驗證提出之能量管理策略，初步的驗證工作為利用車輛模擬軟體ADVISOR (ADvanced VehIcle SimulatOR)與MATLAB/Simulink建立出基於後視法(Backward-Facing Method)之油電車模型，並將能量管理策略整合至其中，同時進行模擬與分析以驗證其有效性。 另外

，本研究額外建立一基於前視法(Forward-Facing Method)之BSG架構油電車模型並將控制策略導入其中，以進一步驗證提出之控制策略。 由於此模型具備了駕駛模型，因此模擬出之數值結果將更貼近於現實。 最後，為了評估本研究所提出之控制策略在實務面上的有效性，將設計出之控制策略寫入至嵌入式控制器(Embedded Controller)中，同時導入真實世界駕駛至其中以進行硬體迴路(Hardware-in-the-Loop, HIL)的實驗，在此實驗下所得出之結果將最貼近於現實狀況。 由初步的後視模型之電腦模擬結果得知，在屬於市區之行車型態下，油耗改善率最高可達40.39 %，而在

十種行車型態下，相對於傳統汽油車，平均有高達27.97 %的油耗改善率，同時電池電量維持在一定區間內並能夠維持始末電量相近。 而由前視模型之模擬結果得知，除了HWFET行車型態外，其餘行車型態下，前視模型與後視模型之油耗模擬結果差異僅在5 %以內，和理想模型的模擬結果並無明顯差異。 最後，由硬體迴路實驗可知，其實驗結果與先前在電腦模擬的結果相當一致，驗證了本研究所提出之控制策略不管在理論面還是實務面皆有優越的成效，未來可將之實際應用於現行油電車輛上。