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國立虎尾科技大學 機械設計工程系碩士班 王培郁所指導 陳士正的 電動輔助自行車中置系統之馬達座鎖固系統設計 (2021),提出MISUMI 型 錄 pdf關鍵因素是什麼,來自於ANSYS、踩踏力疲勞測試、電動輔助自行車、最佳化設計。

而第二篇論文國立臺北科技大學 自動化科技研究所 林顯易所指導 汪鉦祺的 分析歐洲山毛櫸對粗糙度變化並可預測最佳加工因子及參數 (2021),提出因為有 歐洲山毛櫸、線雷射掃描儀、Matlab、粗糙度、田口法、多元線性回歸的重點而找出了 MISUMI 型 錄 pdf的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

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電動輔助自行車中置系統之馬達座鎖固系統設計

為了解決MISUMI 型 錄 pdf的問題,作者陳士正 這樣論述:

電動輔助自行車中置系統在騎乘的過程中,自身重量和踩踏力所產生的剪力與彎曲力矩會透過曲柄、心軸及馬達殼體傳遞到馬達座上,因此固定馬達與馬達座的螺栓就會承受較大的負載,在不考慮螺栓規格的情況下當螺栓的固定位置不佳時,將會使負載過度集中於少部分螺栓,導致螺栓承受大於其材料疲勞強度的負載而損毀,為了觀察在騎乘時各螺栓所承受的負載,利用 TBIS 15194 之 4.3.7.4 車架-踩踏力疲勞測試做為標準,找出能讓各螺栓平均承受負載並低於疲勞強度的螺栓配置。本論文先參照市售的電動輔助自行車產品,並利用 3D 繪圖軟體繪製出具有馬達座的車架實體模型及市售相同規格的螺栓模型,其中包含螺栓、被緊固物件及具

有內螺紋之物件,並利用 ANSYS 先對螺栓模型進行網格劃分、材料設定及約束條件設定,其中緊固力大小依照螺栓標準 ISO 16047 找出在內螺牙材質的安全負荷強度內所能承受的緊固力施加於螺栓上,再將車架實體模型依照踩踏力疲勞測試標準進行初始條件及約束設定,馬達座螺栓固定位置則利用上述步驟所得到的網格劃分與約束條件設定進行踩踏力疲勞測試模擬分析,並以低於其材料疲勞強度作為判斷依據,最後利用實驗設計的反應曲面法將各螺栓位置做為控制因子,並透過 Design-Expert 最佳化分析軟體對其進行最佳化實驗規劃,依照規劃出來的各螺栓配置利用過 3D 繪圖軟體建立出不同螺栓配置的車架實體模型,再將各實

體模型匯入至 ANSYS 中並依照上面所述之步驟進行踩踏力疲勞測試模擬分析,最後將分析的各實驗結果利用 Design-Expert 最佳化軟體求出主效應與因子之間的交互作用並找出最佳的因子組合與最佳化分析結果,將得出的最佳組合匯入至 ANSYS 進行分析並利用其結果驗證最佳化分析結果是否正確。本論文透過上述所說明的方法能夠找出馬達座所需的螺栓數量以及在不考慮螺栓規格的情況下能使各螺栓能夠平均承受應力大小的配置,設計出符合結構所需的螺栓配置。

分析歐洲山毛櫸對粗糙度變化並可預測最佳加工因子及參數

為了解決MISUMI 型 錄 pdf的問題,作者汪鉦祺 這樣論述:

粗糙度是衡量物體在加工後的表面重要指標之一,表面異常會造成後續工序的困擾,例如:油漆、印刷、上膠、電鍍等後加工效果,輕則需要重新拋光研磨,重則將產品重新製作。在木藝產業中目前拋光手法大多處於經驗法則之中,使用手工方式拋光更是比比皆是,因此師傅對於拋光機具及經驗,其手作傳承也具有一定的重要性,對於木藝產業之精品需求下,需要良好的拋光機具及穩定的拋光品質。在拋光製程初期打樣及調機非常耗時且花費成本,本研究藉由線雷射掃描儀量測歐洲山毛櫸表面輪廓資料獲取微米級的三維資料呈現3D圖並計算出粗糙度Ra值。將拋光製程的控制因子及水準建立資料庫,田口法4因子3水準用少量試驗組數找到關鍵因子後縮減因子數量執行

第2次田口法3因子3水準,利用多元迴歸分析法建立預測模型R2為0.95。本研究原始參數預估表面粗糙度為Ra值為6.56 μm實際為4.61μm,而最佳參數預估表面粗糙度為Ra值為4.39μm實際為4.30μm,均符合已生產的木藝產品表面粗糙度6μm以下規格,其研究成果能夠客觀地預測製程最佳參數。