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國立臺北科技大學 車輛工程系 林百福所指導 張文煙的 改型植物脂肪酸油酯機油之探討 （2018），提出5w-30機油關鍵因素是什麼，來自於蓖麻油、潤滑油、燃料消耗率、制動平均有效壓力。

而第二篇論文國立彰化師範大學 車輛科技研究所 吳建達所指導 黃仕丞的 應用聲音訊號及類神經技術於機油黏度級數之辨識 （2014），提出因為有 機油黏度、魏格納分布、多小波轉換、經驗模態分解、類神經網路、廣義回歸類神經的重點而找出了 5w-30機油的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了5w-30機油，大家也想知道這些：

改型植物脂肪酸油酯機油之探討

為了解決5w-30機油的問題，作者張文煙 這樣論述：

全球環保意識抬頭與能源緊縮，因此增加燃料之轉換率之研究與燃料噴射系統之研發為現行主要降低油耗之研究方向，而在本研究中以改變引擎之潤滑油，探討引擎潤滑對燃料消耗率與制動平均有效壓力之影響。 本研究使用台灣石油股份有限公司生產之國光牌特優級SJ/CD 15W-40車用機油與路寶馬萬能限公司生產之HYPERION6000 CF-4 5W-40機油添加80ml LUPROMAX EA機油添加劑，使用於單缸柴油引擎進行實驗。實驗結果顯示，路寶馬萬能限公司生產之HYPERION6000 CF-4 5W-40機油其BSFC平均值都高於台灣石油股份有限公司生產之國光牌特優級SJ/CD 15W-40車用

機油。根據以上實驗結果，我們了解蓖麻油添加劑是一種可提升引擎潤滑能力的良好添加物，是值得被推廣使用的。

應用聲音訊號及類神經技術於機油黏度級數之辨識

為了解決5w-30機油的問題，作者黃仕丞 這樣論述：

引擎機油的成分及黏度會因為不同的工作條件而有所不同，本研究主要探討引擎機油在不同黏度級數下於機件間潤滑時產生的聲音訊號變化。研究主要可分為兩階段;第一階段中，分別將不同級數之機油添加進自製齒輪箱中作為潤滑劑，並於運轉中同時擷取齒輪箱內潤滑之聲音訊號，擷取後之訊號再應用魏格納分布、多小波轉換及經驗模態分解法等特徵擷取方式進行分析，找出不同黏度條件下聲音特徵之最大差異。第二階段中，利用廣義回歸類神經網路作為分類器，將資料庫內不同黏度條件之機油數據進行訓練，透過類神經網路的自動學習功能，測試過後得到機油黏度級數辨識的結果。由此實驗結果得知，機油於不同黏度級數下機件潤滑之聲音有一定的差異，並可加以分

類及辨識。

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