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國立臺灣科技大學 電子工程系 賴坤財、邱炳樟所指導 蔡政廷的 基於 ARM Cortex-A53 之智慧家電系統 （2019），提出威技除濕機拆解關鍵因素是什麼，來自於嵌入式系統、資料庫、智慧家電、物聯網、OpenCV。

而第二篇論文國立屏東科技大學 機械工程系所 王栢村所指導 林聖傑的 應用CAE於迴轉式壓縮機之模型驗證與輔助噪音診斷 （2015），提出因為有 迴轉式壓縮機、模型驗證、電腦輔助工程分析、噪音診斷的重點而找出了 威技除濕機拆解的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了威技除濕機拆解，大家也想知道這些：

基於 ARM Cortex-A53 之智慧家電系統

為了解決威技除濕機拆解的問題，作者蔡政廷 這樣論述：

隨著科技進步物聯網技術快速發展和普及，在各行各業都可以看到物聯網技術的應用，物聯網的出現提供人們生活上的便利，許多事情可以遠端監控或自動化執行，使工作上能有效率的完成。本論文將使用物聯網技術應於家庭中的家電產品實現智慧家庭的應用，解決傳統電器無法自動化和網路功能，因此本論文的系統中將使用嵌入式開發版Raspberry Pi 3控制溫溼度感測器(DHT11)、負離子產器模組、PM2.5感測器(PMS5003)、視訊攝影機(C310)，將讀取的感測器數值通過設計過的後端系統存取到Raspberry Pi 3的資料庫中，使用視訊攝影機搭配OpenCV影像函式庫，使用WEMOS D1 Mini微控制

器可透過Wi-Fi連接後端系統中的資料庫數據判斷繼電器開關、調壓器輸出功率大小和回傳水位感測器(Water Sensor)的狀態回資料庫，因此家電產品中的風扇和除濕機能自動化完成工作，另外可以透過APP查詢各感測器傳回的數據和遠端操控風扇的方位。

應用CAE於迴轉式壓縮機之模型驗證與輔助噪音診斷

為了解決威技除濕機拆解的問題，作者林聖傑 這樣論述：

壓縮機之噪音改善傳統做法常以收受端的實驗量測方式進行噪音診斷，比對壓縮機振動與噪音線性頻譜與1/3八音頻譜找出特定噪音貢獻頻帶，接著對壓縮機進行拆解，逐一確認壓縮機次系統之振動特性找出可能異音零件，進行設計變更作測試。電腦輔助工程分析(CAE)已經廣泛採用取代傳統的試誤法，以輔助產品的設計模擬分析與響應預測。本論文為對迴轉式壓縮機之分析模型進行模型驗證以確認分析模型的可靠度，透過分析模型觀察壓縮機內部結構之振動特性找出壓縮機產生異音的可能零件，以輔助壓縮機之噪音診斷。迴轉式壓縮機由多個次系統組成，本研究將分別以CAE軟體建構其有限元素模型，並進行理論模態分析(TMA)；也分別由實驗模態分析(

EMA)與CAE理論分析執行模型驗證的程序，透過比較由EMA及TMA分別求得的結構模態參數，可以據以更新確認分析模型的系統參數，如零件的材料性質及接觸介面設定等。結果顯示，每一個次系統及整體的壓縮機系統模型，由觀察比較結構系統的自然頻率及模態振型有合理的對應，可以達到模型驗證的目的。藉由壓縮機有限元素分析模型可幫助觀察內部結構的振動特性，找出可能異音來源輔助噪音診斷，最後發展迴轉式壓縮機虛擬測試，達到縮短開發時程、降低開發成本之目的。

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