手排車如何換檔的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

寶貝車寶貝：你的車就是這樣養壞的!101個必懂的養車知識!

為了解決手排車如何換檔的問題，作者Tasha 這樣論述：

　　手排、自排、自手排、手自排是什麼？ 　　聽說車子的時速表不準是真的嗎？ 　　首保養、小保養、大保養等那麼多保養，是不是車廠想A我錢？ 　　儀表板上林林總總二三十種圖案燈示，到底代表什麼意思？ 　　車窗突然壞掉沒反應，真的只要幾十塊就有機會修好？ 　　安全氣囊的作用原理是什麼？為什麼有人會被安全氣囊燙傷？ 　　後車門無法從內側打開，原來車門鎖上有祕密…… 　　俗話說：「買車容易養車難」， 　　現代車的製造工藝越來越高級，連帶使得車子的輔助功能也越來越多樣， 　　不少人在看車子的報價單時常一頭霧水，不知道自己到底買了哪些東西， 　　車子牽回家後也不知道怎麼使用這些輔助功能

， 　　上路就是D擋開到底、晚上則把車燈開關轉到底、儀表板的圖示也看不懂等等， 　　被其他用路人當成路上的移動未爆彈，能閃多遠就閃多遠。 　　愛車如愛人，外國人會用女性的「她」來代稱自己的愛車。 　　這個小情人雖然總是百依百順的，但偶爾也會鬧鬧小脾氣， 　　需要你的細心呵護與無微不至的照顧，若你不懂得如何疼惜她，讓她生氣罷工， 　　就得付出更多的時間與金錢才能討好她。 　　本書為你整理了101則實用的養車知識，相當於是和愛車培養感情的教戰手冊， 　　讓你與愛車的感情越來越融洽，自然愛車給你的回報也會越多喔！ 本書特色 　　1. 全書使用高品質與高解析度的照片呈現，多款跑車車型在書中都有

介紹，吸引愛車人的目光。 　　2. 收錄101個常見的錯誤養車認知，不只新手駕駛，老司機一定也能從中得到滿滿的知識。 　　3. 特別邀請專業達人協助審定，內容完整且可靠，讓讀者不再受到網路的錯誤知識誤導。 　　4. 特別增加各種有趣的車子知識，例如Benz SLR的啟動鈕藏在哪？Aston Martin的車鑰匙掉了至少要花六萬元才能買回來等等，讓讀者可以認識更多名車有趣的知識。

手排車如何換檔進入發燒排行的影片

智慧型最佳換檔地圖與硬體迴路實證

為了解決手排車如何換檔的問題，作者趙俊傑 這樣論述：

對於主要動力源為內燃機引擎(Internal Combustion Engine, ICE)之車輛，在引擎轉速與扭矩的物理限制下，須透過變速箱(Transmission)的轉速/扭矩轉換以達到車輛之實際動力需求。 而現今市面上大多數的自動變速系統皆屬於離散性齒比(Discrete-ratio)的變速系統，故換檔會造成引擎操作點發生大幅度的改變，進一步影響油耗表現及駕駛性能。 因此，該如何決定換檔時機並設計一套換檔策略(Gear Shift Strategy)是一個重要課題，其中又以製作換檔地圖(Gear Shift Map, GSM)為目前各大車廠最常使用的方法。有鑑於此，本研究針對傳統汽油

車(Conventional Pure ICE Vehicle)與配置皮帶式馬達發電機(Belt-driven Starter Generator, BSG)之輕度混合並聯式油電混合動力車(Hybrid Electric Vehicle, HEV)各設計一套換檔地圖，其針對「燃油經濟性(Fuel Economy)」以及「駕駛舒適性(Driving Comfort)」進行最佳化，利用動態規劃演算法(Dynamic Programming, DP)找出最佳的檔位點; 接著使用聚合式階層分群法(Agglomerative Hierarchical Clustering, AHC)處理DP計算獲得的資

料點; 最後使用分類演算法(Classification Algorithm)－支持向量機(Support Vector Machine, SVM)，找出各檔位之間的最佳換檔超平面(Shift Hyperplane)，藉此獲得兩檔位之間其自動換檔時機隨設計參數變化的規則。 另一方面，油電混合車之性能表現不僅受變速箱的檔位變換所影響，亦會與能量管理策略(Energy Management Strategy, EMS)息息相關; 因此，該如何利用馬達與內燃機引擎間的互補特性來改善車輛性能是另一個重要課題。 本研究採用神經網路滑模控制(Neural Network Sliding Mode Cont

rol, NNSMC)作為BSG油電車的能量管理策略，作者利用兩組徑向基底神經網路(Radial Basis Function Neural Network, RBFNN)，即: RBFNN #1與RBFNN #2，並搭配滑動模式控制(Sliding Mode Control, SMC)，構成一線上可實現之即時控制策略(Real-Time Control Strategy)。 首先，將動態規劃(DP)計算所獲得的最佳動力分配比(Power Split Ratio, PSR)當成RBFNN #1的訓練樣本，並藉由此離線(Off-line)訓練完成的神經網路架構，於線上辨識出車輛在特定扭矩需求下所

需之動力分配值。 然而，行車型態(Drive Cycle)對於油電車之各項性能影響甚大，故額外加入RBFNN #2作為線上(On-line)之神經網路架構，並根據所遇到的路況來更新參數，以適當調整RBFNN #1辨識得出的動力分配值，使整體控制策略更具強健性，藉此適應現實之各種駕駛狀況並穩定系統之電池電量(State Of Charge, SOC)，再搭配本研究設計完成之最佳換檔地圖，進一步改善油耗並提升駕駛舒適性。關於本研究所設計的“換檔控制策略”與“能量管理控制策略”之初步驗證工作，即利用車輛模擬軟體ADVISOR (ADvanced VehIcle SimulatOR)與MATLAB/S

imulink建立的後視模型(Backward-facing Model)與前視模型(Forward-facing Model)進行電腦模擬與分析; 另外，為了評估本研究所提出之控制策略在實務面之有效性，將設計完成的控制策略寫入嵌入式控制器(Embedded Controller)中，並採用目前已被廣泛應用於車輛系統的控制器區域網路(Controller Area Network, CAN or CANbus)作為控制器的溝通橋樑，藉此導入真實世界駕駛至其中以進行硬體迴路(Hardware-In-the-Loop, HIL)實驗。 本論文共選用十種行車型態來驗證研究成果，由電腦模擬結果可得知:

(i)於傳統汽油車的部分，燃油經濟性之平均改善率為5.86 %，駕駛舒適性之平均改善率可高達16.18 %。 (ii)在BSG油電車的部分，燃油經濟性之平均改善率可高達20.31 %，駕駛舒適性之平均改善率可達17.18 %。 最後，由硬體迴路實驗得知，實驗結果與電腦模擬結果之改善趨勢及幅度相當一致(兩種驗證方法之誤差值低於3.5 %)，也進一步驗證了本研究所提出之“換檔控制策略”與“能量管理控制策略”不管在理論面還是實務面皆能有優越的成效，因此極具潛力將它們應用於實際車輛上。