Volvo V40 D2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

3D建模與3D列印運用於老車修復

為了解決Volvo V40 D2的問題，作者蘇宸毫 這樣論述：

本研究針對市面上的車款作研究評估，因目前原廠零件大多以整個模組去作販售，較少單一販售如齒輪、扣件等等……，造成消費者需承擔較高的維修費用，但如果我們可以運用3D建模和3D列印的技術只針對受損的零件進行維修我們將可以節省掉大幅的成本和一些不必要的浪費。此研究也可以針對一些式面上的經典老車作修復，因為年份過久許多零件較不容易取得，也可以透過3D建模和3D列印進行部分零件修復，希望日後應用於其它相關零件之開發。

應用於智慧車之個人化自動巡航系統

為了解決Volvo V40 D2的問題，作者洪柏軒 這樣論述：

現今自動巡航(Adaptive cruise control)系統已成為許多高科技汽車當中的標準配備。藉由控制車子的加速度，自動巡航系統在不同速度下可以保持不同的跟車距離，並且能依駕駛者習慣做調整。然而，由於駕駛者的習慣和自動巡航系統的距離不盡相同，頻繁的調整可能帶給駕駛者許多困擾。因此，本論文提出一種個人化自動巡航(PACC)系統，建立學習與駕駛模式。在學習模式時，PACC系統進行資料處理並採用全連結的深度學習(Fully-Connected Deep Learning)演算法進行訓練，在駕駛模式下，接收量測信號並即時預測期望車距。實驗結果顯示，基於本論文所提出預設模型下，比較學習前後預測

結果與實際值之間的平均絕對百分比誤差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)約為58.1%，經由學習駕駛者數據後模型的MAPE降低為21.07%。