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節 流 閥 漏 油的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦盧守謙,陳承聖寫的 圖解消防安全設備設置標準(5版) 和的 疫世界：2020~2021臉書截句選都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自五南 和秀威資訊所出版 。
遠東科技大學 機械工程研究所在職專班 黃俊榮所指導 許福龍的 T700發動機超速漏放管瓣之研究 （2021），提出節 流 閥 漏 油關鍵因素是什麼，來自於滑油散熱器、超速漏放管瓣、氣鎖、排氣閥、超音波振盪、動力渦輪進口溫度、熄火。
而第二篇論文國立勤益科技大學 電機工程系 陳鴻誠所指導 管健志的 植基於模糊分析之氣壓缸故障預測維修系統建置 （2021），提出因為有 實驗室虛擬儀器工程平台、模糊分析、預測性維修、可程式邏輯控制器的重點而找出了 節 流 閥 漏 油的解答。
圖解消防安全設備設置標準(5版)
為了解決節 流 閥 漏 油 的問題，作者盧守謙,陳承聖 這樣論述：
1. 分類引導 輕鬆入門 本書分6章，以條文序列編排，並依法規名稱分總則、消防設計、消防安全設備、公共危險物品等場所消防設計及消防安全設備、附則之條文作圖解，最後將上揭之消防設備師(士)國家考題作解析。 2. 條文併解釋函 圖文解說 各章節內文與相關消防署解釋函予以整合，進行圖文解說，使讀者輕鬆上手，並於最後一章收錄消防設備師(士)國家考題；以供上課教材及考試用書，使準備應考讀者了解重點所在，於未來考場上能無往不利。 3. 納入日本 最新知識 消防安全設備設置標準法規源自日本，本書編輯上也將其原文資料大量納入，並詳細闡釋，使讀者併以得知國內與日本法規上之異
同所在。 4. 30年火場經驗 消防本職博士 累積30年火場經驗，以消防本職博士，來進行實務與法規理論之解析，消除學習盲點，並精心彙編相關圖表，以力求一本優質之消防書籍。
T700發動機超速漏放管瓣之研究
為了解決節 流 閥 漏 油 的問題，作者許福龍 這樣論述：
本研究之目的在解決T700發動機燃油在流經滑油散熱器加熱昇溫，後續並進入超速漏放管瓣內部後，在其內部管路中產生氣鎖現象，導致發動機熄火或超溫狀況產生。研究前先針對發動機之超速漏放管瓣實施X光射線照相，確認其排氣閥是否產生堵塞狀況，接著再實施超音波振盪，並記錄其狀況。後續分別實施地面試車及空中試飛，以確認其發動機未再產生熄火或超溫狀況，並統計相關測試數據分析之。經驗證結果證明，因環境中生成之細粒子流經超速漏放瓣(ODV)管道內部時，形成黑色像膠漆的薄膜沾黏於排氣閥中，使得排氣閥失去原有功能而造成氣鎖現象。進而產生供油不足，發動機低轉速、動力渦輪進口溫度上昇與熄火等現象。故建議發動機超速漏放管瓣
，應定期實施超音波振盪清洗作業；另建議國軍將其列入標準檢查作業程序中，以節省公帑及維護飛行安全。
疫世界：2020~2021臉書截句選
為了解決節 流 閥 漏 油 的問題，作者 這樣論述：
所謂「截句」，一至四行均可，可以是新作，也可以是從舊作截取，深入淺出最好，深入深出亦無妨。截句的提倡是為讓詩更多元化，小詩更簡潔、更新鮮，期盼透過這樣的提倡讓更多人有機會讀寫新詩。 自2020年2月起，COVID-19的恐慌感開始蔓延全球，隸屬臺灣詩學季刊社的「facebook詩論壇」網站開始出現大量表達詩人憂心疫情的截句詩作，兩年下來少說發表了好幾百首，而疫情以外的題材則超過七八千首。今年白靈第四度編選了《疫世界──2020～2021臉書截句選》，本冊為雙年份截句選，從2019年7月至2021年6月的作品中遴選了535首截句詩，關於疫情有39首，共分為四輯，後附作
者索引。 詩人因繭居而得以深度自我探索、深思人類與萬物的關聯，這場百年未曾有過的大疫，給予人類四個啟示──「疫／異／抑／殪」。奇「疫」流竄又詭「異」難測、如臨大戰般地空前壓「抑」世人且隨時可能令人肺「殪」。一路上「facebook詩論壇」的作者們緊盯著時代的齒輪紋路，用力擠著想像，搭起一條危危顫顫的橋，欲渡此險境，截句詩作顯然成了捷利的便橋。黑暗遼闊又怎樣？詩在哪裡，就亮到哪裡。 本書特色 ★臺灣詩學．2021年截句詩系。 ★詩人於此世紀大疫當下，用力擠著想像，搭起一條危危顫顫的橋，欲渡此險境，截句顯然成了捷利的便橋。從反送中的香港事件
到武漢肺炎病毒的吹哨人李文亮發現了大疫，一路上「facebook詩論壇」的截句作者們緊盯著時代的齒輪的紋路，沿路跟隨。 ★本書選自「facebook詩論壇」2019年7月至2021年6月的作品，收錄535首截句詩，關於疫情有39首，共分為四輯，後附作者索引。詩人因繭居而得以深度自我探索、深思人類與萬物的關聯。黑暗遼闊又怎樣？詩在哪裡，就亮到哪裡。
植基於模糊分析之氣壓缸故障預測維修系統建置
為了解決節 流 閥 漏 油 的問題，作者管健志 這樣論述：
隨著現代工業生產設備發展日益精進，生產設備皆朝向精密化、自動化及複雜化趨近，而設備維修管理也成為重要的一環，如何做好設備故障預測，可即時預測設備故障時間點，利用並制定有效的設備預測性維修（Predictive Maintenance,PDM）計畫，又稱預測性維護或預知性維護，以提升設備有效利用率、稼動率、降低維修成本、有效備件管理靈活度及安排適當之維護維修排程時間。以無線胎壓監測系統(Tire-Pressure Monitoring System,TPMS)自動化組裝線為例，氣壓缸數量佔取動作元件之80%以上，本研究將氣壓缸故障為預測對象，建立一氣壓缸動作機構及控制系統，擷取氣壓缸在動作和靜
止時之相關數據，利用空氣流量計、壓力計、微壓計及洩漏測試等輔助儀器，以及偵測氣壓缸動作時間和氣室活塞洩漏值，先透過通訊、信號輸入及類比訊號方式將各項量測數據傳送至三菱Q系列之可程式邏輯控制器(PLC)，再藉由乙太網路之MC協定與實驗室虛擬儀器工程平台(LABVIEW)開發之人機介面進行資料交渥，將所收集資訊進行LABVIEW人機介面資料庫建立，接著以經驗法則建立模糊規則庫，最後經由LABVIEW內建之FUZZY解模糊化推論及模糊分析後，可判斷氣壓缸之劣化情況，而得知氣壓缸之故障預測，即可進行該氣壓缸之預測維修計畫。