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機器人機構設計及實例解析

為了解決機械系介紹的問題，作者 這樣論述：

本書通過理論講解與實例解析相結合的方式，詳細介紹了機器人機構設計的過程和要點。主要內容包括:機器人機構總體設計、機器人驅動機構、機器人傳動機構、機器人機身與臂部機構、機器人腕部機構、機器人手部機構、機器人移動機構。各類機構都有典型實例解析，第一章詳細講解了機器人機構設計的綜合實例。   本書內容清晰，系統性強，可以為從事機器人設計與研發的科研人員、技術人員提供幫助，也可供高校相關專業的師生學習參考。

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環境溫度變異下線性模組熱變位補償之探討

為了解決機械系介紹的問題，作者吳柏諺 這樣論述：

隨著工業科技的迅速發展，工具機產業仍不斷的在追求高速高精度的加工表現，然而熱膨脹所造成的熱變形約佔整體誤差的70 %之多，使工具機的加工精度發生了熱變位，進而失去了工具機原有的高精度表現。因此，如何降低加工誤差且提高附加價值已成為近年來產業界首要努力之方向，其中熱變位補償技術的出現，即成為工具機維持高精度表現的重要技術之一。本文針對環境溫度變異下，探討線性模組熱變位補償之研究，採用伺服運動系統來模擬加工運動控制，並利用1個渦電流位移計與7個T-type熱電偶進行量測實驗，將2筆溫度數據透過線性回歸擬合出補償關係式，將此補償關係式作為標準，套用於預測不同環境溫度下的變位值，再以減少溫度點來達到

更佳的預測結果。最後，藉由3個溫度點即可完成補償之目的，利用此變位補償關係式針對4筆實驗數據進行驗證，補償後其平均誤差從8.5 μm降低至3.0 μm。

【新裝版】3小時讀通 基礎機械製圖

為了解決機械系介紹的問題，作者門田和雄 這樣論述：

榮獲日本全國學校圖書館協議會選定圖書！   　　臺灣大學機械工程學系副教授  蘇偉儁  審訂   　　想依照設計圖製作物件，關鍵就在正確製圖！ 　　從基礎開始學3D CAD，機械製圖的關鍵！   　　機械製圖是在機械工程領域使用的製圖， 　　要實現構想中的機械，就必須要以機械設計→機械製圖→機械製造的順序進行作業。 　　所以，不論是機械系、機械工程系還是電機系，要想成為一名優秀的工程師，就要先搞懂機械製圖！   　　了解基礎的紋裡方向符號，是畫圖、看懂製圖的第一步！ 　　＝→加工的刀痕方向與標記符號圖的投影面平行。例：牛頭刨削面 　　⊥→加工的刀痕方向與標記符號圖的投影面垂直。例：牛頭刨削

面（側面觀看） 　　X→加工的刀痕方向與標記符號圖的投影面傾斜成兩個方向交叉。例：搪磨加工面。 　　Μ→加工的刀痕方向或者無固定方向交叉。例：研光加工面、超級精磨加工面、橫送正面銑削面或者端銑削面。 　　R→加工的刀痕方向與標記符號圖的中心大致成放射狀。    　　機械製圖並非單純地繪製圖形，而是須要結合機械設計、機械製造等廣泛知識與技術的高階作業。 　　今後，利用3D CAD做為製圖工具，將會愈漸普及，本書目的之一就是幫助讀者熟悉這個工具，以能夠做出原創作品。 　　因此，本書不僅將著墨於3D列印，也會詳盡說明有助實際製圖的基礎知識， 　　並實際演練如何繪製螺絲、齒輪、彈簧與軸承，幫助讀者瞭解

實際的繪製方法。 　　本書以全彩、豐富的插圖進行解說，不用死記硬背各種知識，內容簡單易懂，讀完馬上就能上手活用！ 　　設計圖畫得好，後續作業才能事半功倍！

以田口損失函數為基礎設計重複群集之跳批驗收抽樣計畫

為了解決機械系介紹的問題，作者范芷郡 這樣論述：

驗收抽樣計畫 (Acceptance Sampling Plan) 為品質管制中實用的工具之一，不僅能保障買賣雙方之權益，也為貨批檢驗提供了允收與否的判別決策。跳批抽樣計畫 (Skip-lot Sampling Plan, SkSP) 是當貨批為連續檢驗且過去檢驗品質紀錄良好時使用，由正常檢驗及跳批檢驗兩種檢驗模式組成，藉由跳過規定數量的貨批進行檢驗，以此來節省檢驗時間及成本。而驗收抽樣計畫又根據檢驗資料型態區分為計數型 (Attributes)和計量型 (Variables) 類型。計量型抽樣計畫與計數型抽樣計畫相比，不僅能獲得較多產品信息，還能以較小的樣本量來獲得相同的判別能力。隨著製造

技術的進步及客戶對產品品質嚴格的要求，在貨批不良率極低的情況下，需抽取大量樣本數才能進行貨批判別之決策，因此，現今研究常結合製程能力指標 (Process Capability Indices, PCIs) 使用。以往的驗收抽樣計畫對產品品質之評估多以良率為基礎，即產品品質符合規格，根據現代品質觀念來看，卻未考量到偏離目標值時所造成的損失，然而製程損失指標 ，以良率為基礎的同時也考量到符合目標值之概念。因此，本研究以製程損失指標 搭配重複群集抽樣 (Repetitive Group Sampling, RGS)，發展一計量型重複群集之跳批抽樣計畫，以最小平均樣本數為目標式，建立最佳化數學

模型進行計畫參數求解。最後，將以一實際案例驗證，證實本研究應用之可行性。