D檔 上坡的問題，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

書中字有黃金屋 走在汽車革命的路上論文書籍站 D檔 上坡

另外網站問一個駕駛問題上坡時該不該換擋也說明：自動擋車款直接d檔不需要切換給點油就可以，手動擋如果高速檔出現拖檔現象及時減檔一般上坡二檔差不多。 9樓：匿名使用 ...

國立臺北科技大學 機械工程系機電整合碩士班 徐正會、吳明川所指導 彭信捷的 老人代步車無段變速控制之設計 （2018），提出D檔 上坡關鍵因素是什麼，來自於老人代步車、無段變速、閉迴路控制系統。

而第二篇論文逢甲大學 自動控制工程學系 林昱成所指導 郭宜鈞的 基於非線性預估控制策略於具高度變化及連續彎道下之節能巡航控制系統 （2016），提出因為有 高度變化、連續彎道、節能巡航控制系統、非線性預估控制策略、模糊類神經網路、滑動模式控制、CarSim車輛動態模擬軟體的重點而找出了 D檔 上坡的解答。

最後網站自動檔上坡掛D檔暫停，起步鬆剎車往後滑，怎麼處理？則補充：在上坡時使用D檔會不會溜坡，有幾種可能性，如果車輛沒有防止溜坡功能，如果坡度過陡，會溜坡。如果車輛有防溜坡功能，坡度過陡時，會稍微溜一點，就不會繼續溜坡了。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了D檔 上坡，大家也想知道這些：

D檔 上坡進入發燒排行的影片

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今早有朋友發訊息問我，關於「Mazd 2.2D柴油引擎聲明稿」的看法，他主要是想了解我對於這具的「引擎後續保固」想法。

https://www.mazda.com.tw/news/offers/20180906

我的想法跟他一樣，引擎沒有終身保固的可能，但台灣Mazda對於這個現象的保固，應該是會負責到底（也應該負責到底才是）。

至於聲明稿內，有些地方寫得不太明白，例如「搭載SKYACTIV-D 2.2L柴油引擎車款之車輛如以高檔位行駛於斜率高於5%的陡坡道上坡時，引擎內部的燃燒壓力與溫度較易升高。」

斜率如果是5%，這是怎樣的概念？就是一個坡度大概2.8度左右而已。

這樣的坡度算陡峭嗎？
對於行人來說，可以算是；對於單車騎士來說，或許也可以算是（如果你騎很遠一段距離都是這樣坡度的話）...
不過對於一部車來說，這真的不算陡坡，頂多是個斜坡、或上坡路段吧。

而這份聲明稿的內容中，說道：「以高檔位行駛於斜率高於5%的陡坡道上坡時」，我想，很多車友開自動變速的車輛時，應該都是排入「D檔」的模式，不太會切入手排模式。而即便是切入手排模式，也比較容易使用低檔位行駛，而不是用高檔位來爬坡。

總之，實際故障的原因，我想不太需要繼續探討，因為我們很有可能不會知道真正的答案，這份聲明稿寫的也不太合情理；但、車主想知道的，一定是「再度發生時，原廠會繼續負責嗎？」

再度發生時，原廠會繼續負責嗎？這個問題在此，我也問一下台灣Mazda。

如果他們有人告訴我，我會隨時告訴大家，如果你是車主，你知道答案了，也歡迎在下方留言，幫我更新這個訊息。

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註：不會有字幕(我手邊沒有人力)(但你有興趣也可以幫我上字幕)、不要用粗話罵人～

老人代步車無段變速控制之設計

為了解決D檔 上坡的問題，作者彭信捷 這樣論述：

本研究旨在設計一套滾子式無段變速機構之控制流程，此流程可證明當外在環境改變時，根據此機構控制可以使馬達在高效率下持續運轉。老人代步車為老年人重要的生活行動輔具之一，為了提升代步車之續航力，因此已設計一滾子式無段變速機構，本研究運用電腦軟體MATLAB計算出此無段變速機構之變速範圍，並將對其整體運作模式及控制過程進行分析，將控制過程表示為一閉迴路控制系統，也利用控制流程圖模擬乘坐者在騎乘時會遭遇之九大種狀態，並可以利用機械式的轉換器達到回饋之效果，使主體滾子式無段變速機構可以根據環境因素自動調整，藉此使馬達維持在效率區間內。本研究證實此機構應用在老人代步車可以增加行駛之里程數，因此研究結果使往

後實體開發過程中可以大幅降低之成本、時間及錯誤。

基於非線性預估控制策略於具高度變化及連續彎道下之節能巡航控制系統

為了解決D檔 上坡的問題，作者郭宜鈞 這樣論述：

山路行車路況複雜多變，存在坡大彎多且路面崎嶇不平的特點，不合理的入彎、出彎速度、加減速或不正確的檔位切換，不僅造成車輛嚴重的油耗與環境汙染，嚴重更可能導致車輛翻覆的意外發生，故本論文提出基於非線性預估控制策略於具高度變化及連續彎道下之節能巡航控制系統；當車輛行駛在有高度變化且多彎道之山路時，不僅能保持過彎時的安全車速，達到車輛轉向穩定控制；同時藉由預估控制策略減少瞬間加速、瞬間煞車或不合理的駕駛操作行為等造成車輛耗能的現象發生，達到節能駕駛之目的。本論文結合全球定位系統(GPS)與地理資訊系統(GIS)並藉由Google Maps API進行路徑規劃，以擷取出當前所規劃路徑的所有定位點座標位

置與海拔高度資訊，同時並透過圓心估算法進行該路徑的曲率半徑估算。首先我們考慮當前方道路具有上下坡變化時，提出一基於縮減區間下的自適應動態規劃法則並且應用車輛縱向動態模型，以決定未來具上下坡道路時的最經濟車速與車輛加速、減速時機。其中，動態規劃一個能有效解決最佳控制問題的方法，但是也因為其由後往前計算之過程而造成計算相當複雜。因此我們利用模糊類神經網路(fuzzy-neural networks, FNNs)演算法來求解近似之拉格朗乘數以取得最佳控制解來克服這個問題，並且同時藉由最陡梯度法來近似漢米頓-雅各比-貝爾曼(Hamilton-Jacobi-Bellman, HJB)方程式以取得近似之最

佳控制解，並達到具高度變化下車輛經濟節能之巡航功效。接著需同時考慮彎道下之車輛穩定過彎，可根據曲率圓心估算法所估算之曲率半徑，以估算出當前所規劃路徑的臨界車速與最適橫擺角速度，接著我們利用滑動模式控制策略並搭配車輛轉向動態模型以進行車輛轉向控制，以使車輛達到過彎下的最適橫擺角速度，此外其臨界車速則是作為車輛過彎下縱向車速的拘束限制條件，以避免過彎時因過大的縱向車速連動著橫向車速產生之橫向位移，進而造成偏移車道甚至車輛翻覆意外發生。本論文所提出之非線性預估控制決策不僅能提供駕駛者作為經濟節能駕駛決策之建議，同時更能於具高度變化且連續彎道路況下兼顧行車安全與實現經濟行駛之依據，最後本論文亦針對多個

不同的彎道環境情境與真實道路環境下進行模擬驗證，此外亦利用MSC CarSim車輛動態模擬軟體進行近似實車的車輛建模、虛擬場景建置、功能驗證與油耗量化分析。

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