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另外網站變速箱存有故障疑慮，台灣Mazda MX-5 發佈召修通知！也說明：台灣Mazda 原廠發現部份MX-5 車款，變速箱TCM 軟體邏輯存有瑕疵，行駛中恐無預警自動降檔，存有安全疑慮，已正式啟動回廠召修服務。 召回車款為2015 ...
國立聯合大學 電機工程學系碩士班 陳美玲所指導 何崟梵的 氧化/還原液流儲能系統之模型建立與最佳化運轉策略研究 （2021），提出2015 馬3 變速箱關鍵因素是什麼，來自於再生能源、大型儲能系統、氧化/還原液流電池、微型電網、太陽能光伏。
而第二篇論文國立臺北科技大學 車輛工程系 陳嘉勳所指導 吳承軒的 神經網絡應用於油電混合系統之能量管理最佳化 （2021），提出因為有 油電混合系統、神經網絡訓練、能量管理的重點而找出了 2015 馬3 變速箱的解答。
最後網站[問題] 2015年馬3跑25萬公里- car則補充：最近朋友要換車，2015年5月出廠的頂配馬3想要賣掉， 剛好最近我想要給 ... 1 F →asdhse: 先去問引擎和變速箱的維修價格看自己可不可以接受 01/27 11:03.
最新汽車電腦位置與端子數據速查手冊(2010-2015款)
為了解決2015 馬3 變速箱 的問題，作者文愷 這樣論述：
《最新汽車電腦位置與端子資料速查手冊（2010-2015款）》以2010-2015年款主流品牌主打車型的汽車電腦資料資訊為主，收編了以發動機電腦為主的汽車電腦分佈位置，端子針腳圖，針腳功能說明，檢測資料，信號去向等資訊。相比同類書籍，有突出更全面更新穎更實用的特點。 《最新汽車電腦位置與端子資料速查手冊（2010-2015款）》內容詳實，易查、易讀、易用。適合汽車維修工使用。
2015 馬3 變速箱進入發燒排行的影片
＃04:22 因拍攝時程關係，表格內185萬為預售價，正式售價於 8/3 公佈，為新台幣179萬元。
新在哪裡？
●專為 WRC 賽事而開發的道路用車，不同於標準版 Yaris
●Toyota 首款導入碳纖維車頂車型
●車身外鈑件：鋁合金材質 (10%)、輕量化鋼材 (66%)
●平整化底盤(引擎下護板、底盤平整化護板、四輪輪弧定風翼)
●專屬開發 G16E-GTS 1.6 升直列 3 缸渦輪引擎，針對進排氣最適化、燃燒效率提昇 (D-4ST雙噴射系統、進氣道角度加大)、輕量化設計 (汽缸本體、曲軸、水套)、冷卻效率提昇 (大型引擎水泵、鋁合金機油冷卻器)
●iMT6 速手排變速箱，可自動偵測換檔、轉速訊號並自行於升、降檔補油，即使不跟趾也能避免頓挫。
●TAC (Travel Adjusted Clutch) 行程自動調整離合器，避免離合器片磨損導致踏行程變化， 維持一致操控感受。
●油門踏板加寬 5mm、煞車踏板增加邊框、離合器踏板圓弧度增加
●排檔桿長度縮短 20mm、排檔座高度提昇 75mm、倒車檔加入拉環
●GR-FOUR 四輪傳動，具備電子控制多片式離合器 (前後分配)及 Torsen® LSD 前後軸限滑差速器 (左右分配)，支援 4 種模式，Normal 一般 (前 60 後 40)、Sport 運動 (前 30 後 70)、Track 賽道 (前 50 後 50) 及 Expert 專家 (關 VSC+Track 模式)
●專屬前麥花臣後雙 A 臂懸吊，增加前後外傾角
●煞車採用前-對向 4 活塞卡鉗 356mm 雙片式劃線通風碟盤 搭配 後-對向 2 活塞卡鉗 297mm 劃線通風碟盤
#Toyota
#GRYaris
#暴力鴨
說起 Toyota 近年來的競技歷史，可追溯到 2007 年時首度以 TEAM GAZOO 之名參加德國紐柏林賽道 24 小時耐久賽，開啟 Gazoo 參與賽事的篇章，2015 年旗下所有賽車業務納入 TOYOTA GAZOO Racing (TGR) 統籌，2017 年 GR 品牌正式誕生，同年 Yaris GRMN 正式登場。2018 年獲得 WRC 及 WEC 冠軍，在賽道創下佳績後，於 2019 年推出與 BMW 合作開發的 GR Supra，並在去年 (2020) 推出源於 WRC 賽事的本文主角 Yaris，今年則推出 GR 86 小跑車，使 GR 名號更為響亮。
國內市場方面，總代理和泰汽車也自 2019 年引進 GR Supra 以來持續推展 GR 品牌，2020 年推出國產的 Corolla Altis GR Sport 房車，今年則在 4/8 展開 GR Yaris 的預售作業，引進單一編成，預售價新台幣 185 萬元起，30 輛的配額迅速訂購一空，魅力可見一斑。經過近 4 個月預售期間，和泰汽車選在 8/3 正式發表，建議售價為新台幣 179 萬元起，配額也提高至 80 輛。
圖文報導：https://www.7car.tw/articles/read/75838
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氧化/還原液流儲能系統之模型建立與最佳化運轉策略研究
為了解決2015 馬3 變速箱 的問題，作者何崟梵 這樣論述：
為了因應2050淨零碳排的國際共同目標，越來越高比例之再生能源成為必要選項。然這些具不穩定供電特性之能源將使電力公司面臨極端嚴厲之電力調度問題。因電池儲能供電之反應時間僅約0.2秒，可以達到無縫調度是目前唯一可用之解決方案。氧化/還原液流電池(Redox flow battery, RFB) 因電池功率(kW)與儲能容量(kWh)可以分開設計，並藉由濃度與體積增量組合電池堆形成大型儲能系統，被國際視為是目前最有可能實現超大型儲能方案之一。 目前已經有不少大型RFB儲能系統，但關鍵技術及材料幾乎皆掌握在美國、澳洲、中國及日本等大國。電池的研究不但耗時相關零組件及材料亦相當昂貴，因
此開發一個合適的模擬器就顯得相當重要，目前市面上液流電池模型均針對特定討論議題設計，並無針對零組件開發為目的之模擬器或平台可供使用。本研究將液流電池開發所需之關鍵材料電解液、電極、隔離膜及電池拓樸結構等作為研究重點，開發一個包含電化學及流場等因子之3D電池物理模型，並以模擬結果作為依據，成功設計製作一個單電池組。 為了更全面了解電池性能，除電池模型外亦將微型電網模型所需的其他組件納入，擴展為太陽能光伏-氧化/還原液流電池能量儲能系統(PV-RFB ESS) 模擬器。未來將朝著建構一個小型實體系統做為電池性能及微電網管理作為驗證。
神經網絡應用於油電混合系統之能量管理最佳化
為了解決2015 馬3 變速箱 的問題，作者吳承軒 這樣論述：
油電混合系統使用引擎與馬達作為動力來源，根據行車所需將扭矩合理地分配動力單元輸出，透過神經網絡對行駛週期訓練得出最佳油耗之控制器，並將先前訓練資料結果應用於陌生行駛週期，也能達到節省燃油效果，為本研究之目的。 神經網絡訓練結果使用於陌生行駛週期，並與Rule-base相比可得更佳油耗，其中神經網絡迭代皆需符合扭力需求及電池殘餘量，經計算後跟據引擎扭矩及轉速由質量流率表得出瞬時油耗，累加後即為該次迭代汽油消耗結果。 本研究採用美國通用汽車(General Motors)研發AHS II油電混合動力系統，使用Matlab/Simulink建立其反向式(Bac
kward)之整車油電混合動力系統，其訓練週期為FTP-75之城市及市區混合行駛週期，得出最佳控制器使用於NEDC行駛週期所得油耗為47.71mpg(20.28km/L)，與Rule-Base控制油耗43.34mpg(18.43km/L)相比，可得改善幅度約為10%，可知由神經網絡控制系統得出最佳動力分配策略，減少汽油、電能與輸出動力間轉換的能量損失，以達節省油耗之目的。