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淡江大學 機械與機電工程學系碩士班 楊智旭所指導 余政益的 支持向量回歸對攻牙機加工參數最佳化之研究 (2021),提出cnc船舶動態關鍵因素是什麼,來自於支持向量回歸、支持向量機、田口實驗法、螺帽攻牙機、倒傳遞神經網路(BPN)、python。

而第二篇論文元智大學 機械工程學系 謝建興所指導 林高弘的 應用快速傅立葉轉換探討CNC銑床工具機振動對刀具磨耗關係 (2019),提出因為有 振動、快速傅立葉轉換、CNC銑床工具機的重點而找出了 cnc船舶動態的解答。

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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cnc船舶動態,大家也想知道這些:

支持向量回歸對攻牙機加工參數最佳化之研究

為了解決cnc船舶動態的問題,作者余政益 這樣論述:

螺帽在工業用加工零件占有相當大的占比, 在需求極大的狀況下,對於良率的要求,產能的要求也跟著變大,本研究所使用的T系列螺帽攻牙機,主要用來加工車用螺帽的螺紋部分,重點改善的課題就是減少不良率與增加產能,然而以上問題會牽涉到許多原因,例如牙攻與皮帶輪的規格、GH值等等,而更換這些參數組合在進行全因子實驗會需要大量的時間與成本,所以希望有辦法能夠在不耗費大量成本的強況下改善這些課題。 近年來隨著人工智慧的崛起及更多演算法的精進,支持向量回歸被廣泛應用在多種領域,因此本論文就是利用支持向量回歸對於牙攻柄真直度、刀具頭型/具的溝與牙數目、牙攻與刀柄同心度、GH值、減速機皮帶輪直徑、馬達皮帶輪直徑、

彈簧線徑等加工參數的排列組合來預測出最佳的產能,利用支持向量回歸建模所需樣本少的特性,以田口法中的直交表減少所需的參數組合,使用建立好的類神經網路與支持向量機的最佳化預測模型進行運算、比較進而找出適配的預測法,再以此最佳的預測模型進行全因子實驗找出最佳的產能

應用快速傅立葉轉換探討CNC銑床工具機振動對刀具磨耗關係

為了解決cnc船舶動態的問題,作者林高弘 這樣論述:

本論文主要探討CNC銑床工具機振動對刀具磨耗關係,從發想藉由快速傅立葉轉換數學方法到使用加速規傳感器量測機械設備振動訊號採集,再到使用Matlab應用軟體工具編寫程式分析所採集振動訊號,發現振動頻率與主軸馬達存在轉差率關係而產生誤差。 經由實驗以T9刀具振動振幅差異在 間,以上數據為延緩換刀實驗由正常200模次換刀,延緩增加到220模次換刀的實驗結果;所增加20個模次每年可以降低刀具採購成本達十分之一。關鍵詞:振動、快速傅立葉轉換、CNC銑床工具機