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國立彰化師範大學 機電工程學系 鍾官榮所指導 邱俊瑋的 雙偏心碟閥之金屬密封設計與驗證 （2011），提出不鏽鋼圓棒彰化關鍵因素是什麼，來自於雙偏心碟閥、金屬密封圈、應變規、洩漏量。

而第二篇論文華梵大學 工業工程與經營資訊學系碩士班 張志平所指導 劉孝先的 應用柔性演算法於航太鋁合金銲接參數 最佳化之研究 （2010），提出因為有 航太鋁合金、田口方法、理想解類似度順序偏好法、多重品質特性、倒傳遞類神經網路、基因演算法、模擬退火法的重點而找出了 不鏽鋼圓棒彰化的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了不鏽鋼圓棒彰化，大家也想知道這些：

雙偏心碟閥之金屬密封設計與驗證

為了解決不鏽鋼圓棒彰化的問題，作者邱俊瑋 這樣論述：

本研究利用電腦輔助設計(Computer Aided Engineering, CAE)工具，結合有限元素法設計(Finite Element Method, FEM)，針對雙偏心碟閥及金屬密封進行設計與分析；並研製一碟閥性能量測系統，用以量測一碟閥在不同的壓力及溫度之工作環境下的洩漏量及金屬密封的應變，提供一些重要的量測設計參數，並回饋至設計系統，建立一具有不斷改良設計性能方法。實驗結果顯示在常溫下碟閥隨著工作壓力越大，金屬密封的應變越大使得洩漏量越大；對應分析結果為碟盤後端支撐中桿的變形量大於碟盤前端金屬密封圈的變形量，使得碟盤壓緊密封圈的預壓力越小，造成洩漏量升高。在高溫環境下，實驗結

果在300Psi情形下，碟閥洩漏量會隨著溫度越高而越低。由金屬密封的應變量來看，其會隨著溫度越高而增加，這顯示密封圈會因為溫度上升而產生熱變形，使得密封圈更貼緊碟盤，降低碟閥的洩漏量。

應用柔性演算法於航太鋁合金銲接參數 最佳化之研究

為了解決不鏽鋼圓棒彰化的問題，作者劉孝先 這樣論述：

　　當時代不斷演進的同時，傳統的銲接產業依然憑藉專家過往的知識和經驗來設定參數，而如何確定這組數據即是最佳參數，或只是過往經驗傳承的概述，往往都不得而知。而本研究以田口方法進行實驗設計，主要目的是要決定產品或製程的因子水準等設定值，可有效解決直交表複雜、實驗次數繁多等基本層面的問題。　　但田口方法在實務應用上侷限於單一品質特性之靜態特性，並不能有效的對於連續型參數求取真正的最佳參數解。故本研究利用理想解類似度順序偏好法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution; TOPSIS)與倒傳遞類神經網路(Artifi

cial Neural Network; ANN)搜尋最佳化參數設計，結合模擬退火法(Simulated Anneal; SA)、基因演算法(Genetic Algorithm; GA)等柔性演算法（Soft Computing, SC）試圖找出航太鋁合金板材銲接最佳化參數。研究結果顯示對能做出正確鋁合金銲接參數最佳化的估測，且可提供銲接相關業者針對航太鋁合金板材銲接參數作準確又實用的求解程序。

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