渦流管應用的問題，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

圖解熱力學

為了解決渦流管應用的問題，作者李適 這樣論述：

　　熱力學長久以來一直是大學部理工科系之主要課程，也是工程上極為重要之基本科學，更是許多公職考試、國營事業招考以及各類證照取得之必考科目。因此，本書從清晰簡潔之角度切入講解熱力學的主要架構及其內涵，並配合圖文生動的說明，使讀者在研讀此書時，極易掌握熱力學之重要基本原理與主題，並能條理清析地進一步理解其中之物理意義。   　　本書涵蓋熱力學有關之全部基本原理及其工程上常見之應用，為讀者在研究應用熱力學至各種專業領域之過程中，提供足夠的理論基礎與準備。此外，本書也納入許多不同類型考試之試題範例，希望能幫助到更多在學學生，使其在閱讀本書後能應用熱力學之基本知識及定理將理論與實務結合，同時也能幫助

到更多在準備各類考試的考生，使其在閱讀本書後能在考試中迅速破題，解題過程得心應手，無往不利。

渦流管應用進入發燒排行的影片

低腔壓高濃度過氧化氫混合式火箭引擎之研究

為了解決渦流管應用的問題，作者林育宏 這樣論述：

本論文為混合式火箭系統入軌段火箭引擎的前期研究，除了高引擎效率的要求外，更需要精準的推力控制與降低入軌段火箭的結構重量比，以增加入軌精度與酬載能力。混合式火箭引擎具相對安全、綠色環保、可推力控制、管路簡單、低成本等優點，並且可以輕易地達到引擎深度節流推力控制，對於僅能單次使用、需要精準進入軌道的入軌段火箭推進系統有相當大的應用潛力。其最大的優點是燃料在常溫下為固態、易保存且安全，即使燃燒室或儲存槽受損，固態的燃料也不會因此產生劇烈的燃燒而導致爆炸。雖然混合式推進系統有不少優於固態及液態推進系統的特性，相較事先預混燃料與氧化劑的固態推進系統及可精準控制氧燃比而達到高度燃燒效率的液態推進系統，混

合式推進系統有擴散焰邊界層燃燒特性，此因素導致混合式推進系統的燃料燃燒速率普遍偏低，使得設計大推力引擎設計時需要長度較長的燃燒室來提供足夠的燃料燃燒表面積，也導致得更高長徑比的火箭設計。針對此問題，本論文利用渦漩注入氧化劑的方式，增加了氧化劑在引擎內部的滯留時間，並藉由渦旋流場提升氧化劑與燃料的混合效率以及燃料耗蝕率；同時降低引擎燃燒室工作壓力以研究其推進效能，並與較高工作壓力進行比較。本論文使用氮氣加壓供流系統驅動90%高濃度過氧化氫 (high-test peroxide) 進入觸媒床，並使用三氧化二鋁 (Al2O3) 為載體的三氧化二錳 (Mn2O3) 觸媒進行催化分解，隨後以渦漩注入的

方式注入燃燒腔，並與燃料聚丙烯（polypropylene, PP）進行燃燒，最後經由石墨鐘形噴嘴 (bell-shaped nozzle) 噴出燃燒腔後產生推力。實驗部分首先透過深度節流測試先針對原版腔壓40 barA引擎在低腔壓下的氧燃比 (O/F ratio)、特徵速度 (C*)、比衝值 (Isp) 等引擎性能進行研究，提供後續設計20 barA低腔壓引擎的依據，並整理出觸媒床等壓損以及燃燒室等流速的引擎設計轉換模型；同時使用CFD模擬驗證渦漩注射器於氧化劑全流量下 (425 g/s) 的壓損與等壓損轉換模型預測的數值接近 (~1.3 bar)。由腔壓20 barA 引擎的8秒hot-f

ire實驗結果顯示，由於推力係數 (CF) 在低腔壓引擎的理論值 (~1.4) 相較於腔壓40 barA引擎的推力係數理論值 (~1.5) 較低，因此腔壓20 barA引擎的海平面Isp相較於腔壓40 barA引擎的Isp 低了約13 s，但是兩組引擎具有相近的Isp效率 (~94%)，且長時間的24秒hot-fire測試顯示Isp效率會因長時間燃燒而提升至97%。此外，氧化劑流量皆線性正比於推力與腔壓，判定係數 (R2) 也高於99%，實現混合式火箭引擎推力控制的優異性能。透過燃料耗蝕率與氧通量之關係式可知，低腔壓引擎在相同氧化劑通量下 (100 kg/m2s) 較腔壓40 barA引擎降低

了約15%的燃料耗蝕率，因此引擎的燃料耗蝕率會受到腔體壓力轉換的影響而變動，本論文也針對此現象歸納出一校正方法以預測不同腔壓下的燃料耗蝕率，此校正後的關係式可提供未來不同腔壓引擎燃料長度設計上的準則。最後將雙氧水貯存瓶的上游氮氣加壓壓力從約58 barA降低至38 barA並進行8秒hot-fire測試，結果顯示仍能得到與過往測試相當接近的Isp效率 (~94%)，而此特性除了能讓雙氧水及氮氣貯存瓶擁有輕量化設計的可能性，搭配具流量控制的控制閥也有利於未來箭體朝向blowdown type型式的設計，因此雙氧水加壓桶槽上的氮氣調壓閥 (N2 pressure regulator valve)

將可省去，得以降低供流系統的重量，並增加箭體的酬載能力，對於未來箭體輕量化將是一大優勢。

【作者限量親簽】MEDDIC世界一流的銷售技術

為了解決渦流管應用的問題，作者范永銀 這樣論述：

　　★限量祝福親簽版， 　　范大一筆一畫寫下專屬你的暖心鼓勵金句！ 　　（客製化簽名本本不同，隨機出貨）   　　全球大企業使用並驗證超過30年， 　　最實用、有效的業務開發工具MEDDIC， 　　華文世界第一本專書，終於上市！   　　25年來成功銷售的客戶超過1,000家公司， 　　上市企業客戶超過上百家的范大， 　　親自實戰解說，各界銷售菁英一致好評！   　　絕對成交關鍵6問 ╳ MEDDIC概念解析與實戰應用 　　助你找到客戶的痛點、找對窗口和決策者、掌握訂單決策流程， 　　取得銷售主導權，賣什麼都成功！   　　在銷售過程中，你最常遇到的狀況是什麼？ 　　‧面對新客戶不知道要講

什麼，也不知如何讓老客戶持續回購。 　　‧每筆訂單成交金額太小，老是拿不到績效獎金。 　　‧前期和窗口溝通都很順利，最後往往被他的上司駁回。 　　‧競品太多，不知如何突破，讓客戶買單。 　　‧因為訂單延遲成交，業績常常跑到下一季，導致未達標。   　　MEDDIC是一套讓銷售過程變得可預測且有效的業務技巧， 　　這些問題，MEDDIC都能幫你解決！   　　★結合理論與實務經驗，逐一拆解業務力武功祕笈！ 　　本書作者是台灣第一位短時間從業務員成長為大中華區總經理的菁英銷售主管，成功打破「頂尖銷售≠好主管」的魔咒，培訓並帶領銷售團隊年年超標，指導過的業務員也都成為各大產業的經理人。   　　他以

二十多年的實戰銷售和培訓經驗為例，說明MEDDIC的每一個步驟。無論你處於銷售世界的哪一個階層，在任何情況下都能透過這套銷售絕學，成功開拓客戶、贏得大訂單！   　　∣本書適用對象∣ 　　‧如果你是新手業務，本書助你有系統地掌握銷售技巧，盡快上手。 　　‧如果你是資深業務，本書告訴你如何拿大單，業績更上一層樓。 　　‧如果你是銷售團隊主管，本書助你突破好業務無法成為好主管的魔咒，帶領團隊業績超標。 　　‧如果你是企業老闆，本書提供的系統化銷售管理工具助你培養頂尖團隊，並讓每個團隊都達標。   頂尖推薦   　　許景泰／大大學院創辦人 　　謝文憲／企業講師、作家、主持人 　　張敏敏／JW智緯管理

顧問公司總經理 　　鄭名傑／LnData共同創辦人 　　鄭翊汎／RECO美國廚衛精品董事長   各界銷售菁英一致好評！   　　「范大教授的這套系統化實戰經驗，讓我們在開發客戶、維繫客戶、延伸客戶上從此都有經驗與方法可循。」錠嵂保經業務經理／Arthur   　　「MEDDIC是一個可以協助企業更有效傳承銷售知識及促進團隊溝通的系統性作法，令人耳目一新。」玉山商業銀行企業審查部經理／江岳龍   　　「銷售是不是一門可以系統架構化的技能？我在范大的MEDDIC課程中找到了解答。它不僅是讓銷售生手快速上手的工具，也是幫銷售熟手打通任督二脈的一道真氣。」IOT AR SaaS／曾阿金名   　　「M

EDDIC是一套協助公司業務成功銷售的關鍵方法，運用這套系統化的邏輯結構和執行技巧，業務能更高效地進行銷售。范大傳授的MEDDIC銷售法，除了協助業務更全面、具體地分析工作專案的狀態，更讓我們學習掌握重要的關鍵因素，達成工作任務！」惟傑科技顧問／謝雅玉   　　「感謝范大帶給我們如此完整的銷售系統方法──MEDDIC，搭配TPD分析，判斷銷售對象的思路，幫助自己切換最適合的應對模式。拿大單、穩訂單、搶好單，讓過去只能靠『師唬步』錯中學，件件是特例的點對點銷售，轉換成具有全局觀的菁英銷售！」傳產打工仔／坦克豪爾   　　「過去讀了非常多關於銷售的書籍，但是都沒有范大的課程來得完整且扎實，釐清了我

過去許多觀念盲點，也清楚地讓我們知道原來銷售是有系統化的學習方法。」LnData產品經理／陳炳章   　　「MEDDIC提供了一個有組織系統性的業務檢查方式，幫助銷售了解當下到了哪個階段，還有哪些資訊沒有評估到，才能有效管理自己的案子。」力新國際文件自動化處／Phyllis   　　「過去我們說的師徒制，一切都須手把手教學，只能意會無法言傳，有了MEDDIC後一切都解決了。它可以幫企業建立一套可傳承及依循的方法論，透過這套篩選機制可在最短的時間內結案，只能說真可惜沒早點學到這個系統。」法商科法斯產險台灣分公司總經理／張育立   　　「范大的課程是B2B的救星。MEDDIC的運用和案例，甚至是眉

角都完全無私地教導。」學員／Ady Chang   　　「在還沒有遇見范大之前，銷售可謂是一團漩渦；遇見范大後，才真正見識到何謂銷售的救世主。」學員／彥彤

支持向量回歸對攻牙機加工參數最佳化之研究

為了解決渦流管應用的問題，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