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汽車維修技能全程圖解

為了解決5號變速箱油的問題，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。　　

5號變速箱油進入發燒排行的影片

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5號變速箱油的問題，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。

新一代 科大四技動力機械群底盤原理與實習升學寶典 - 最新版(第二版) - MOSME行動學習一點通：詳解.診斷.評量

為了解決5號變速箱油的問題，作者黃旺根,羅仲修 這樣論述：

　　1.考前衝刺：彙整各章重點全彩呈現，嚴選易於閱讀不易反光的雪銅紙，並可摺成小書隨身攜帶，陪伴讀者考前一起衝衝衝！ 　　2.重點整理：條列式歸納整理，協助學生掌握重點。 　　3.即問即答：學後立即作答，加深印象。 　　4.隨堂練習：以節為單位，測驗自我學習效果。 　　5.綜合測驗：以章為單位，擴大練習試題層面並融入生活題。 　　6.歷屆統測精選：蒐錄近年考題，幫助學生掌握考題設計方向。 　　7.火紅素養題型：精準分析素養題型結構，掌握「測驗主題」與「核心素養」，面對跨領域素養題型也能游刃有餘！ 　　8.歷屆試題答對率與難易度：自107年度起，統一入學測驗中心公告每一選擇題的考生答對率，並

依據答對率來判別試題難易度（答對率小於40%表示困難，大於等於40%、小於70%表示中等，大於等於70%表示容易）。   　　MOSME行動學習一點通功能： 　　使用「MOSME 行動學習一點通」，登入會員與書籍序號後，可線上閱讀詳解、自我練習，增強記憶力，反覆測驗提升應考戰鬥力，即學即測即評。 　　1.詳解：至MOSME行動學習一點通（www.mosme.net）搜尋本書相關字（書號、書名、作者），登入會員與書籍序號後，即可使用解析本內容。 　　2.診斷：可反覆線上練習書籍裡所有題目，強化題目熟練度。 　　3.評量：多元線上評量方式（歷屆試題、名師分享試題與影音）。

Pontryagin最小化原理應用於油電混合系統之能量管理最佳化

為了解決5號變速箱油的問題，作者林志偉 這樣論述：

本研究針對油電混合車使用Pontryagin最小化原理(Pontryagin’s Minimum Priciple, PMP)當作最佳化控制策略。此方法具有計算量小且能確保引擎操作於較佳工作區域之優點，同時達到優化油耗的目的。為了實現Pontryagin最小化原理之應用，將油電混合車之電池殘電量狀態為狀態變量，以電池功率為控制變量，並探討引擎與馬達之動力分配。等效瞬時燃油消耗含引擎與馬達之能耗為目標函數，經模擬計算後，可得較佳的燃油經濟性。本研究採用AHS II (Advanced Hybrid System-II)油電混合動力系統，利用Matlab/Simulink建立其反向式(Backw

ard)油電混合動力車之整車模型，根據美國法規FTP-75行車型態進行模擬。經由Rule-Based控制所得綜合油耗為(42.49mpg, 18.06km/L)，經由Pontryagin最小化原理所得綜合油耗為(46.05mpg, 19.57km/L)。其改善幅度約為8.4%，意即PMP控制策略能得到較佳的動力分配，以達到節省油耗之目的。