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維氏硬度試驗問題與討論的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦方治國,江可達,林本源,林啟瑞,林進誠,謝忠祐,陳道星,林明宏寫的 機械材料實驗(三版) 和雷添壽、林本源、溫東成的 機械材料實驗(第二版)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站洛氏硬度试验结果的影响因素 - 材料与测试网也說明：氏硬度测试时应注意硬度计的检验、试验力的保持时间，试样表面粗糙度以压痕位置等问题。 关键词：洛氏硬度；试验结果；影响因素. 中图分类号：TG115．5＋1 文献 ...
這兩本書分別來自高立圖書 和全華圖書所出版 。
國立聯合大學 環境與安全衛生工程學系碩士班 張坤森所指導 黃孝綸的 開發淨水污泥轉化為高值化微晶玻璃之研究 （2021），提出維氏硬度試驗問題與討論關鍵因素是什麼，來自於淨水污泥、玻璃、助熔劑、微晶玻璃。
而第二篇論文國立高雄科技大學 電機工程系 戴鴻傑所指導 陳冠穎的 以遷移式及多任務學習改善卷積神經網路在維氏硬度檢測上的效能 （2021），提出因為有 類神經網路、卷積神經網路、全卷積神經網路、多任務學習、遷移學習、維氏硬度的重點而找出了 維氏硬度試驗問題與討論的解答。
最後網站關於硬度試驗的優缺點@ weg351338971 - 健康跟著走則補充：洛氏硬度試驗,蕭氏硬度試驗,勃氏硬度試驗,維氏硬度試驗,硬度試驗目的,硬度試驗心得,微小硬度試驗,硬度試驗原理,維克氏硬度試驗,硬度試驗報告硬度試驗,蕭氏 ... 平均. 硬度.
機械材料實驗(三版)
為了解決維氏硬度試驗問題與討論 的問題，作者方治國,江可達,林本源,林啟瑞,林進誠,謝忠祐,陳道星,林明宏 這樣論述：
本書共有十五個單元，可供各校一學期之教學使用，本實驗至少需做八個單元，教學時可視其各校實驗設備及教學需求自行適當的安排。 附有標準顯微金相組織圖，做為實驗十四金相組織之觀察互相對照之用，為本書之特點。使學生了解金相試片之製作過程及各種金屬材料之顯微組織，並熟悉金相拍攝及暗房作業的各項操作過程。 本書說明簡潔扼要，以實驗時間內可完成實驗為編輯原則，故而減少較深的理論、無用之圖表以及繁雜的說明。 本書每項實驗單元，均附有實驗數據記錄及報告，包括圖表、問題討論等，可作為學生實驗報告的觀察記錄和數據結果整理，有助於促進學生的解釋能力與學習效果，並且對於批閱報告上方便許多
。
開發淨水污泥轉化為高值化微晶玻璃之研究
為了解決維氏硬度試驗問題與討論 的問題，作者黃孝綸 這樣論述：
我國淨水污泥屬公告再利用之事業廢棄物(R–0909)，除作水泥原料添加外，其餘均作紅磚原料再利用。因淨水污泥主成分富含製成玻璃之SiO2，故有待開發淨水污泥之高值化再利用；本研究以淨水污泥摻配廢玻璃、助熔劑、還原劑及成核劑等探討燒製透亮玻璃及微晶玻璃之高值化研究。本研究考量再利用可行性，儘可能提高淨水污泥之使用量，實驗結果顯示在淨水污泥：廢玻璃粉：助熔劑= 10–40%：30–70%：20%配比下，均可燒成玻璃，但隨淨水污泥添加量之增加，熔融玻璃黏度增高且顏色趨暗。其後，針對黏度及透明度問題，進一步探討優選配比，最後40%淨水污泥+ 30%廢玻璃+ 15% Na2CO3 + 15% K2CO
3不僅黏度低且可製成更亮透之黃綠色玻璃，檢測其波長< 400 nm時，透光率< 10%，可阻隔絕大多數紫外光，且折射率(nD)為1.517，已達到一般玻璃基準(1.50)。本研究進一步探討淨水污泥燒製成微晶玻璃，經多次試驗優選配比為淨水污泥：廢玻璃：CaCO3：PACl (多元氯化鋁) ：Na2CO3 = 25%：35–40%：15–20%：5%：15%，並額外添加TiO2約2% (成核劑)與活性碳粉0.2% (還原劑)，以升溫速率5 °C/min升至1,300 °C持溫2小時後澆注退火形成母玻璃；其後根據TGA/DSC熱分析判斷成核溫度(650 °C)與結晶溫度(935 °C)作為兩階段結晶
熱處理條件，另外再加入燒製環境操作條件探討氣氛對於結晶之影響。玻璃經兩階段熱處理後利用XRD分析可知有矽輝石、透輝石及鈣鐵輝石之生成。透過各項特性分析可知母玻璃成分調整將會影響晶相種類；熱處理時間增加將析出大顆粒且大量之結晶；還原氣氛下會抑制鈣系晶相與鐵於表面成核。本實驗最佳微晶玻璃其密度(2.56 g/cm3)、維氏硬度(997 Hv)與折射率(1.550)皆優於一般玻璃標準，唯熱膨脹係數(100.036 × 10-7/°C)較一般玻璃差，故依其材料特性適用於耐磨建材上之應用。本研究成功驗證淨水污泥轉化為微晶玻璃，開創循環經濟高值化目的。關鍵字：淨水污泥、玻璃、助熔劑、微晶玻璃
機械材料實驗(第二版)
為了解決維氏硬度試驗問題與討論 的問題，作者雷添壽、林本源、溫東成 這樣論述：
全書共十九章，第一至第九章的緒論和八個實驗單元可作為一學期課程的基礎實驗項目，使學生熟悉材料性質測試的原理架構和儀器設備的操作技能，內容計有拉伸、勃氏硬度、洛氏硬度、衝擊、疲勞、火花、熱處理與金相顯微鏡等試驗。 其餘章節則可個別選用作為進階實驗項目，包括有結合壓縮、彎曲與剪斷三測試項目的靜態機械試驗、維氏硬度、蕭氏硬度、磨耗、硬化能、破裂韌性、非破壞、掃描式電子顯微鏡、恆溫處理及表面硬化處理等試驗，除可供大學校院的教學外，也可作為相關從業人員的參考。
以遷移式及多任務學習改善卷積神經網路在維氏硬度檢測上的效能
為了解決維氏硬度試驗問題與討論 的問題，作者陳冠穎 這樣論述：
硬度檢測在金屬製造工業中是一個不可或缺的檢測手法，也是評定金屬材料力學性能最常用的指標之一，在硬度檢測上會根據不同的需求，選擇不同的檢測方式，而維氏硬度是目前最廣泛的硬度檢測之一，其主要優點為不需要因不同金屬材料變換測試壓頭，以及壓痕狹小，能大大減少材料的損壞。然而維氏硬度都是由人工檢測，因人工檢測繁瑣，為了減少人力的損失，以及還會因不同人，不同經驗，導致檢測出來的數值有所差異，因此本文聚焦於人工智慧技術改善以維氏硬度方法檢測材料硬度的檢測方式。本文提出一種使用卷積神經網路（Convolutional Neural Networks，CNN）的技術來辨識維氏硬度值，並結合多任務學習（Mult
itask Learning）以及遷移學習（Transfer Learning）進一步提升維氏硬度值檢測的準確性。然而因本文所使用的資料集相當不足，因此透過影像擴增的方式來改善資料集不足的問題，並提出本文以角度旋轉進行預訓練的遷移學習方法。本文所使用的金屬材料為中碳鉻鉬合金鋼（SCM440），他的優點為成分相對穩定、鋼質雜質低等。本文測試的實驗結果共有兩種圖像，第一種圖像是組合圖像的測試集，第二種圖像是原始圖像的測試集，結果顯示在組合圖像的測試集中，使用多任務學習優化模型後檢測出來的維氏硬度值和人工測量結果僅相差7.9HV，若再使用遷移式學習進一步優化模型，誤差更能降低到4.7HV，而使用原始
圖像的測試集進行多任務學習的預測，誤差值與手動測量為25.3HV，若再使用遷移式學習的方式進行預測，更能將誤差值降低到18.7HV，因此可以證明使用遷移是學習能夠進一步降低誤差值，而透過和專業人員的討論，人工誤差容忍範圍為50HV，因此本方式具有高可用性。