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國立臺灣師範大學 工業教育學系 洪翊軒所指導 江明謙的 鯨魚演算法應用於三動力複合動力系統之最佳化能量管理 （2021），提出lm油耗關鍵因素是什麼，來自於複合動力系統、能量管理控制策略、鯨魚演算法、人工蜂群演算法、最小等校油耗策略。
而第二篇論文國立中山大學 環境工程研究所 陳康興所指導 郭芸騏的 以動力計探討在不同行車狀態下添加氫氣對汽油引擎之污染減量 （2014），提出因為有 動力計測試、汽油引擎、氫氣、行車型態、燃油消耗的重點而找出了 lm油耗的解答。
lm油耗進入發燒排行的影片
七人座MPV車型近期在台灣汽車市場中相當活躍，各家車廠紛紛推出全新改款的正七人座MPV車型，而台灣汽車市場的龍頭 - Toyota也搭上這波熱潮！本次嘉偉哥要為大家試駕的就是Toyota全新大改款的Sienna。
嘉偉哥與這台Toyota Sienna相處了超過一個禮拜的時間，與先前的公司車Lexus LM 500h相比，嘉偉哥發現了許多有感的差異！本次將在影片中與大家分享。另外，嘉偉哥在本次的試駕過程中，在Sienna的某個部位上動了手腳！讓原本重達2,165公斤的Sienna足足少了20公斤！減重成功的Sienna開起來會有什麼差異呢？敬請收看嘉偉哥的深度解析。
全新Sienna導入新世代 Dynamic Force 2.5L HYBRID系統，綜效馬力最高可達247PS，並藉由電動馬達與引擎動力交乘輸出，創造最高18.7km/L的優異油耗表現。此外，全新HYBRID系統，搭配隔音材質的強化，讓整個車室更為安靜舒適。本次大改款更全面採用TNGA新世代造車工藝，搭載前麥花臣式獨立懸吊、後獨立雙A臂懸吊，不僅展現絕佳的穩定性與操控反應，讓駕駛可隨心享受馳騁的行駛快感。
全新大改款Sienna標配TSS 2.0智動駕駛輔助系統，不僅擁有可跟車到停的「ACC全速域主動式車距維持定速系統(含Stop & Go)」及「LTA車道循跡輔助系統」，還有總代理車型獨有的「AHS智慧型遠光燈自動遮蔽系統」，可偵測對向車輛頭燈或前方車輛尾燈光源，自動遮蔽部分光源，避免來車或前車受到遠光燈直射，同時提供其他區域所需之照明，提升行車安全。此外，全新Sienna還擁有同級最高規格「10顆SRS氣囊」，積極防護駕駛與乘客的安全。更全面標配「PVM 環景影像輔助系統」、「PKSB 防碰撞輔助系統」、「RCTAB後方車側警示系統(附煞車輔助)」及「停車輔助雷達(前後共8具)」…等35項主被動安全防護系統，全方位守護每一位乘員的安全。
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音樂來源：
Lost Sky - Dreams pt. II (feat. Sara Skinner)
鯨魚演算法應用於三動力複合動力系統之最佳化能量管理
為了解決lm油耗 的問題，作者江明謙 這樣論述：
本研究旨於開發鯨魚演算法 (Whale Optimization Algorithm, WOA) 應用於三動力複合動力車系統之最佳化能量管理，並透過硬體嵌入式系統 (Hardware-In-the-Loop, HIL) 進行即時 (Real-time) 運算，驗證開發之能量管理系統於真實環境應用可行性。三動力源複合動力車之系統搭載43 kW的內燃機引擎、30 kW的馬達與15 kW的一體式啟動發電機 (Integrated Starter Generator, ISG)，搭配1.872 kW-h儲能鋰電池，整車重量為1,368 kg。於能量管理系統中，WOA透過三種行為模式進行最佳化搜索，分
別為：(1) 探勘 (Exploration)、(2) 收縮環繞 (Shrinking Encircling)、(3) 螺旋更新 (Spiral Updating)，最大迭代次數為300次，共有80隻鯨魚進行最佳化能量管理。本研究將開發之WOA與另外三種控制策略進行能耗比較：(1) 基本規則庫 (Rule-based)：依工程經驗與元件性能所撰寫模式切換之策略，共設計五種模式 (煞車回充、純電動、複合動力、純引擎、引擎回充)；(2) 最小等效油耗策略 (Equivalent Consumption Minimization Strategy, ECMS)：透過全域格點搜尋 (Global Gr
id Search) 各種行車條件的所有可行解，進而倒推最小等效油耗時之動力分配方式；(3) 人工蜂群演算法 (Artificial Bee Colony, ABC)：主要由三種蜜蜂角色分工進行最佳化搜尋，分別為：(i) 工蜂 (Employed bee)、(ii) 觀察蜂 (Onlooker Bee)、(iii) 偵查蜂 (Scout Bee)，即時運算當下行車需求之最佳動力分配方式。各控制策略運行一次NEDC行車形態下，Rule-based、ECMS、ABC、WOA的等效燃油消耗量分別為[330.7g, 289.5g, 270.2g, 267.5g]；運行一次FTP-72行車形態下的等效燃
油消耗量分別為[342.9g, 291.4g, 278.9g, 275.9g]。在一次NEDC中，以Rule-based為基底相比的能耗改善百分比是[12.458%, 18.294%, 19.110%]；在一次FTP-72中，能耗改善百分比是[15.018%, 18.664%, 19.539%]。Rule-based與WOA於10L燃油與起始電量90%的鋰電池耗盡下，於重複NEDC循環下的總行駛里程分別為[259.80 km, 276.66 km]；於重複FTP-72循環下的總行駛里程分別為[258.93 km, 282.56 km]。在重複NEDC循環下，以Rule-based為基底相比的里
程改善百分比為6.489%；在重複FTP-72循環下，里程改善百分比為9.126%。由此可知，導入最佳化方法於複合動力車輛進行動力分配，可有效降低整車能耗，進而提高行駛里程。本研究透過兩台快速雛型控制器，建立一即時模擬平台。驗證由WOA為核心開發之能量管理系統於真實環境應用可行性，在兩種行車型態中，於電腦模擬與HIL環境運算之等效油耗結果有高達98%的相似度，藉此，將可實現未來於實車應用之願景。
以動力計探討在不同行車狀態下添加氫氣對汽油引擎之污染減量
為了解決lm油耗 的問題，作者郭芸騏 這樣論述：
本研究以汽油引擎動力計分別以不同時速穩態循環(Idling、40 km/hr、70 km/hr、100 km/hr)與不同行車型態(FTP75、NEDC)條件下進行測試，並且添加不同流量氫氣於燃燒室內與汽油進行燃燒，以瞭解添加氫氣輔助汽油引擎燃燒之污染物減量與燃油消耗。研究發現，怠速測試下，當添加氫氣流量2 lpm -8 lpm，傳統污染物(THC、CO、NOx)排放係數皆呈減量趨勢，其最佳排放減量分別為31.2%、47.4%、29.5%；市區低速行駛(40 km/hr)，於添加氫氣流量4 lpm，傳統污染物(THC、CO)排放係數具較佳減量效果，其最佳削減率為66.8%、92.6%，而NO
x呈增加趨勢；郊區高速(70 km/hr)、高速公路(100 km/hr)行駛測試，THC、CO排放係數隨添加氫氣流量增加而減少。行車型態測試(FTP75、NEDC)方面，其THC、CO平均排放係數皆隨添加氫氣流量增加(0.6 lpm、1.2 lpm)而下降；而NOx平均排放係數則於添加氫氣流量為0.6 lpm，具較佳減量效果。評估於不同時速穩態測試下添加氫氣之燃油消耗，其中以代怠速行駛狀態，其燃油減量效果最佳為42.2%，而當時速70 km/hr與100 km/hr行駛狀態下，其燃油減量效果不明顯。FTP75與NEDC車型態測試結果亦顯示，添加氫氣對於油耗減量效果不甚明顯。