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科技教室基本素養指南含GTC全民科技力認證(工場安全與衛生、工具的安全使用、儀表與設備的使用及保養) - 最新版 - 附MOSME行動學習一點通

為了解決砂輪機介紹的問題，作者黃智宏,黃文雄 這樣論述：

　　本書從環境安全衛生、基本工具的使用保養、加工設備的使用保養三種角度切入，使學生能了解相關的工場環境知識、安全衛生常識、各類型工具設備操作技能與注意事項。 　　特色1：有別於一般「工場安全與衛生」教材的條列式內容，書中採動漫角色陪伴學習的方式，透過生動有趣的全彩漫畫引導學生閱讀。 　　特色2：各種手工具設備搭配3D擬真實境圖，精美細緻的圖片能讓學生在進入工場前就清楚地認識各種手工具的外觀結構。 　　特色3：各章末附有隨堂測驗，供學生課後即時評量，確實強化學習效能。除課本之外，亦配備MOSME 行動學習一點通等相關線上資源。  

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微型鑽針自動化研磨設備主砂輪智能補正系統

為了解決砂輪機介紹的問題，作者黃文龍 這樣論述：

摘要 iABSTRACT ii目錄 iv圖目錄 vii表目錄 xiii第一章 緒論 11.2 文獻回顧 31.2.1 微型鑽針自動研磨設備-主砂輪移載裝置 31.3 研究方法 41.4 研究大綱 4第二章 微型鑽針介紹與再研磨介紹 62.1微型鑽針介紹 62.1.1微型鑽針外型特徵簡介 62.1.2微型鑽針製程簡介 82.1.3常用微型鑽針的種類簡介 92.1.4微型鑽針刃面缺點介紹 92.2微型鑽針再研磨介紹 132.2.1人工微型鑽針之再研磨方法 132.2.2全自動微型鑽針研磨機硬體架構 152.2.3全自動微型鑽針研磨機作業流程 16第三章 鑽尖研磨砂輪系統介紹 173.1砂輪系統硬

體架構 173.2主刀面研磨砂輪主體 183.3副刀面研磨砂輪主體 213.4砂輪研磨移載滑座 213.5微型鑽針鑽尖研磨介紹 233.5.1微型鑽針鑽尖研磨成流程圖 243.5.2砂輪位置調配的影響 253.5.3主砂砂輪研磨位置分析 26第四章 舊式主砂輪滾珠螺桿移載架構 294.1主砂輪移載系統之滾珠螺桿架構介紹 294.2移載滑座模組介紹 304.3滾珠螺桿移載滑座精度測試 384.3.1滾珠螺桿移載滑座精度測試架構 384.3.2滾珠螺桿移載滑座精度測試數據 39第五章 主砂輪移載機構設計與智能補正系統 415.1系統架構組成介紹 425.2研磨進刀模組 425.2.1研磨進給滑座

435.2.2鑽針倒立旋轉座 455.3刃部夾持模組 485.3.1夾持片做動方式 495.3.2架機作業 505.3.3鑽針刃部中心偏差的影響 515.3.4產生鑽針刃部中心偏差的變異因素 545.4刃部視覺量測模組 615.5主砂輪偏心凸輪移載架構 645.5.1偏心凸輪傳動模組 655.5.2主砂輪移載滑座 715.5.3偏心凸輪傳動滑座圖示模擬 735.5.4主砂輪智能補正方法 74第六章 系統整合與實驗結果 786.1偏心凸輪傳動模組分析與實驗 786.1.1凸輪及從動件接觸方法 796.1.2偏心凸輪傳動軌跡分析 806.1.3偏心凸輪模組旋轉精度量測 836.1.4偏心凸輪傳動位

移量量測實驗 836.2主砂輪智能補正系統整合 876.3主砂輪智能補正系統實驗說明 886.3.1實驗流程說明 896.3.2實驗研磨檢測公差 906.4實驗結果 906.5結果說明 956.5.1主砂輪位置數據 956.5.2重疊分離數值分佈 976.5.3設備產能 98第七章 結論與未來展望 997.1結論 997.2未來展望 100參考文獻 101

簡易機械加工 最新版 附MOSME行動學習一點通

為了解決砂輪機介紹的問題，作者黃世峰,陳文峰,吳丞宇 這樣論述：

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反應曲面法應用於機器手臂不鏽鋼髮絲紋研磨參數最佳化分析

為了解決砂輪機介紹的問題，作者藍睿宏 這樣論述：

不銹鋼表面髮絲紋研磨一般都是靠具有研磨經驗的師傅檢驗外觀來判定，本論文之目標希望能為不銹鋼髮絲紋研磨建立自動化以及訂定出量化的指標。同時也可以降低砂帶耗損率，穩定加工髮絲紋的品質。本論文以KUKA(KR16-2)機械手臂夾取304不銹鋼試片及應用ACF(Active Contact Flange)力回饋器來即時補正研磨試片時所造成的砂袋的耗損，其中實驗主要針對砂輪的轉速(rpm)、法向牛頓力(N)、研磨時間(s)三參數進行探討。目前髮絲紋的研磨以光潔度為品質標準，但仍以定性為標的，輔以表面粗糙度來參考。因此，本論文先以四組標準試片，針對轉速、法向牛頓力及研磨時間三參數做交叉比對，經有經驗的專

家進行判定，訂出三控制因子、二水準之操作範圍，獲得最佳研磨試片之表面粗糙度(Ra)為2.2 μm。據此，再搭配反應曲面法(Response Surface Methodology)實驗設計，執行其建議之20組隨機實驗，逐一調整組控制因子之操作水準，研磨得到的20個試片。經ANOVA分析獲致之最適操作參數為 26.23(rpm), 29.12(N), 1.66(s)，最適之粗糙度(Ra)為2.16μm。最後，我們將試片交給業界具髮絲紋研磨經驗的師傅根據線條均勻度、震刀以及線條粗細三項來檢驗外觀與評比。針對表面評分較高分數者，再量測表面粗糙值時，與初步交叉比對所測得的實驗結果均符合預期之Ra 2.

2 µm粗糙度。證實了RSM實驗設計與ANOVA分析建議之操作參數符合專家評分標準，奠定了髮絲紋表面處理自動化的基礎。