toyota 油電車的問題，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

汽車最新高科技(全彩修訂版)

為了解決toyota 油電車的問題，作者高根英幸 這樣論述：

　　油電混合車原來分成串連和並連式？ 　　車廠為了降低車禍發生率，減低車禍傷害，研發各種高科技？ 　　汽車內部的高科技結晶，在此全彩呈現！ 　　在美麗的烤漆底下，有著車廠努力研發的高科技心血，讓人坐得更舒適，駛得更快速安全且環保：引擎運作、燃料原理、煞車防鎖死裝置、藏在內部各處的安全氣囊…… 　　那些無法一眼看到的高科技心血，如今用一張張原廠授權彩色圖解，搭配清晰解說，讓你一探究竟各大汽車廠與零件商研發出來的各種汽車高科技： 　　◎ 環保的高科技 　　◎ 防範事故的高科技 　　◎ 減輕傷害的高科技 　　◎ 驅動系統與周邊的高科技 　　◎ 車體的高科技 　　◎ 舒適導向

的高科技 　　◎ 高級車的高科技 　 本書特色 　　1、一覽汽車科技新發展！ 　　為什麼加油站有車用尿素？為什麼製造汽車需要晶片？汽車如何兼顧強大的馬力與省油？一本書帶你一網打盡當今重要汽車科技！ 　　2、全彩圖解一目了然！ 　　各車廠與汽車零件商提供原廠設計圖與拍攝相片，呈現汽車科技實際運作的樣貌，讓知識不再只是文字，複雜概念一目了然。

toyota 油電車進入發燒排行的影片

等效最小化策略應用於插電式油電混合動力系統之能源管理最佳化

為了解決toyota 油電車的問題，作者張哲瑋 這樣論述：

本研究針對插電式油電混合車使用等效最小化策略(Equivalent Consumption Minimization Strategy , ECMS)作為最佳化之控制策略，探討其與Rule-Based控制策略下之最終油耗數值比較。ECMS控制策略原理為將馬達及發電機所消耗之電能等效為燃油消耗，並加入引擎油耗合併計算，取其在該秒之最小值，且同時確保引擎操作於較佳工作區域之優點，達到優化油耗的目的。本研究採用THS (TOYOTA Hybrid System)油電混合動力系統，利用Matlab/Simulink建構出反向式(Backward)插電式油電混合動力車之車輛模型，配合Autonomie

軟體蒐集參考車輛之相關數據以進行參數設定，由於插電式油電車具有較大之電池容量，以供純電行駛之所需，因此車輛設計邏輯分為電量消耗及電量維持(CD/CS)兩階段，而行駛週期則根據美國法規FTP-75進行模擬分析。經由Rule-Based控制所得綜合油耗為50.7 (MPG-e)，ECMS所得綜合油耗為56.33 (MPG-e)，其改善幅度約為11.1%。總結為ECMS控制策略能使系統得到較優動力分配，以達到節省油耗之目的。(MPG-e等效油耗單位：一加侖汽油=33.7 kWh)

深思快想： 瞬間看透事物「本質」的深度思考力(二版)

為了解決toyota 油電車的問題，作者稲垣公夫（INAGAKIKIMIO） 這樣論述：

★「深思快想」訓練，讓你在短時間內突破盲點， 看穿本質、深入思考！★ 　　在職場比的是問題解決能力， 　　在商場比的是洞悉商機的能力， 　　看似不同的能力， 　　相同的關鍵在於深度思考力。 　　▋跳脫框架思考的深度思考力 　　我們都知道要跳脫框架思考，但怎麼辦到？ 　　透過抽象化、類比思考，並結合因果關係地圖，想出劃時代的解決策略。 　　本書作者稲垣公夫因為研究豐田營運、豐田的人才培育方式，發現「思考力」重要性。於是為企業客戶開設「深思快想」課程，改變他們的思考模式，提高思考力。 　　◎「深思快想」訓練，能讓你在短時間內深入思考 　　思考工具1 　　「抽象化思考」 　　──讓結構顯

現，幫助你看穿本質 　　思考工具2 　　「類比思考」 　　──向不相干領域借點子 　　思考工具3 　　因果關係地圖 　　──讓實質結構可視化 　　深入思考的技術，現在你也可以掌握。 　　從德軍如何向美國馬戲團借點子，成功解決移動大量軍隊問題；AKB48成功的原因；德川家康如何在逆勢中看出機會，在江戶建立幕府，因而開啟成功契機；破解大戶屋、丸龜製麵的商業模式「本質」……深入解說深思快想的祕訣。 　　藉由書中所提示的「因果關係地圖」、靈活運用抽象與具象的思考方法，在工作上自在運用深思快想，有助於思考新商品構想、商業模式、解決棘手問題。 　　 　　現在，將這份思考訓練納入你的日常職場訓練中

，每天練習超越一點點，你也可以加快思考速度、強化深入思考能力，大幅提高思考品質。 名人推薦 　　國立台灣大學國際企業系所教授／湯明哲 　　東方廣告董事長／創河塾塾長、政治大學科技管理與智慧財產研究所兼任教授／溫肇東 　　——專文推薦 　　電腦玩物站長   esor 　　NEWS98 財經起床號 節目主持人 陳鳳馨 　　——好評推薦 　　（依姓氏筆劃順序）

油電混合車之能量管理策略比較

為了解決toyota 油電車的問題，作者吳純瑋 這樣論述：

本文利用動態規劃(Dynamic Programming, DP)、粒子群演算法(Particle Swarm Optimization, PSO)、等效油耗最佳化策略(Equivalent Consumption Minimization Strategy, ECMS)為油電混合車設定能量管理策略，意旨在比較不同的能源管理策略的油耗與計算時間。本研究使用Matlab/Simulink建立AHS II (Advanced Hybrid System-II)油電混合動力系統模型，並根據美國聯邦法規FTP-75行車型態(Driving Cycle)模擬。以Rule-Based所模擬的原廠綜合油耗

為43.23mpg，動態規劃的綜合油耗為55.02mpg(改善幅度為27.2%)，粒子群演算法的綜合油耗為46.83mpg(改善幅度為9.5%)，等效油耗最佳化策略的綜合油耗為47.98mpg(改善幅度為9.8%)。對於及時控制策略(Real-Time)而言，粒子群演算法的平均運算時間為市區33.53ms與高速公路37.38ms。等效油耗最佳化策略的平均運算時間為市區31.05ms與高速公路34.62ms。意即等效油耗最佳化策略擁有更好的油耗，其平均運算時間也較短。