模具 滑塊的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

【新裝版】3小時讀通基礎機械設計

為了解決模具 滑塊的問題，作者門田和雄 這樣論述：

機械系、機械工程系、電機系 成為工程師的第一步！ 　　機械設計＝科學的思考＋組合元件的技術！ 　　如何利用物理原理， 　　結合電子、材料的知識， 　　設計出會動的機械？ 　　工程師必備能力！ 　　從機構、結構、材料、元件，到迴路的設計！ 　　簡單將機械分為會動的機構，以及不會動的結構。利用運動原理，綜合去思考材料強度與特性、機械的結構組成，認識各種元件的功能，並學習以電子迴路控制機械動作！ 　　融合力學、材料力學、數位電路，介紹各種機械零件與設計要點，最全面的機械設計入門書！解決機械製造的疑難雜症！ 　　國立台灣大學機械系副教授　劉霆　審訂  

模具 滑塊進入發燒排行的影片

機械學習分類演算法在線性致動器缺陷元件檢測之應用

為了解決模具 滑塊的問題，作者許志安 這樣論述：

將線性滑軌與精密滾珠導螺桿的功能整合在單一組件的線性致動器，因兼具高剛性與行程精度，常應用於自動化產業的精密定位、量測..等設備。但因組成元件較多且複雜，元件的組裝品質常是決定線性致動器性能的關鍵。目前，大多數的製造商雖可透過麥克風，以量測線性致動器運轉的噪音值分辨不良品，但後續尚需大量人工檢查瑕疵元件，以確認產品不良的原因。本研究希望透過感測器與機械學習分類法，達到快速且自動化檢測出不良品，並可分辨缺陷元件狀態。滑塊螺帽是由線性滑軌之滑塊與滾珠螺桿之螺帽組成，為線性致動器最常發生不良品的組件，尤其是滾珠間隙、迴流器與螺帽的段差..等。本研究以三軸加速計安裝於滑塊螺帽，以及將麥克風安裝在實驗

平台上，透過往復運轉蒐集振動訊號與聲音訊號，並轉換為時間域與頻率域特徵值，還透過主成分分析(PCA)探討其特徵特性。機械學習分類法部份，使用K-近鄰演算法(KNN)與支持向量機(SVM)，對4類滾珠間隙、4類迴流器段差缺陷狀態、4類段差缺陷程度，進行分類訓練與測試並比較其效益。因分類數目高達52種，將耗費較大建模與測試時間，不利快速線上檢測，所以本研究採用三階段的模型數據分析，同時保有相當的分類準確度且大量降低演算時間。實驗結果顯示，透過三階段的分類架構，振動與聲音訊號的最佳分辨率為SVM-最佳高斯核82.59%與94.06%。驗證本研究模型對於線性致動器缺陷元件檢測與分類的可行性。

塑膠模具設計與機構設計(第三版)

為了解決模具 滑塊的問題，作者顏智偉 這樣論述：

　　當前塑膠模具的應用益形重要，作者累積多年的教學經驗及工作經驗編著而成。本書內容詳實，讀者可於各種常用之鋼材、塑材、模具之規格、特性、公差及加工方法有正確認識。對於模具設計及成本設計要領均有詳細述及，同時又有各大公司機構設計及模具設計考題。可作為學校、職訓中心之研修教材；機構設計、模具設計及射出成形從業人員工具書及資料查閱用書。 本書特色 　　1.作者在從事模具設計及機構設計近二十年，將所有精華寫在書中，內容最實用。 　　2.詳讀此書，對於設計機構零件有莫大幫助，不但開模、成型容易、好加工亦可自行估價減少成本，更能設計出避免電磁波干擾的零件。

探討熔膠黏彈性對射出成型充填階段影響與並應用於射出重量校正方法研究

為了解決模具 滑塊的問題，作者黃珮絜 這樣論述：

現今射出產業中從過去以來皆透過具備相關經驗的師傅為為主，近年來電腦輔助工程分析技術出現，可以事先進行模擬使現場實際的材料損失減少因而降低成本等，但模擬分析與實際射出仍存有差異，一般利用模擬分析進行機台校正流程並探索機台校正的影響，發現模擬結果與實機生產的結果完全一致是非常具有挑戰性，目前主要面臨的是因為模擬分析無法考量許多的實際狀況，像是慣性效應、噴泉效應、壓縮效應… 等。 在CAE模擬分析過去已有許多理論方法用以修正熔膠黏彈性效應行為且大多數黏彈性效應模型會需要進階材料相關參數，但仍有存有奇異點、不準確等問題出現，使分析與實際存有差異。因此須依靠統計模型校正彌補CAE不足之處，才可以

使模擬分析更為趨近於實際實驗。 本論文研究目的是為了提高黏彈性效應在分析之中準確度並靈活的預測重量且成本較低，結合數值方法使分析與實際實驗一致，然後預測不同模具在充填階段之重量，並以融熔塑膠為黏彈體去了解對重量影響，為此利用充填階段常使用因子製作不同的預測模型，因子分別為射出速度、澆口厚度、模具溫度、材料溫度以及緩衝量，先製作預測機台實際射出速度的預測模型，比較校正後機台實際射出速度之分析、未校正射出速度之分析與實際射出產品重量進行，再製作預測產品重量來了解各因子間與重量之影響，利用五因子實驗製作預測產品重量、校正後射速之分析產品重量與實際射出產品重量進行比較，最後利用驗證模具進行驗證。

研究結果顯示，將分析之中考慮黏彈性能減少分析與實際的誤差，利用校正分析準確度從97.25%提升至98.65%。預測產品重量方面，使用驗證模具時準確度在99.73%，能準確預測不同模具時之產品重量。