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國立勤益科技大學 資訊管理系 董俊良所指導 黃俊傑的 植基於支援向量機模型之良品預測—以石英振盪器銲線製程為例 (2021),提出PP 切割墊關鍵因素是什麼,來自於石英振盪器、銲線、支援向量機、品質分類。

而第二篇論文東南科技大學 機械工程研究所 吳坤齡所指導 鄭惟中的 鈦合金材料機械研磨表面粗糙度之研究 (2021),提出因為有 鈦六鋁四釩、研磨、拋光、表面粗糙度、碳化矽拋光液、氧化鋁拋光液的重點而找出了 PP 切割墊的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了PP 切割墊,大家也想知道這些:

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植基於支援向量機模型之良品預測—以石英振盪器銲線製程為例

為了解決PP 切割墊的問題,作者黃俊傑 這樣論述:

銲線製程於石英振盪器的封裝流程屬於前段製程,銲線品質的優劣會直接對電子產品電子訊號的傳輸、阻抗干擾等造成影響,且銲線製程所造成的報廢無法再次重工,故該製程對石英振盪器十分重要。而在銲線製程中的金球球厚、金球球徑、金線弧高則是銲線品質判定的其中幾個重要關鍵因子,目前業界普遍使用放大倍數較高的電子顯微鏡由品管人員人工量測再進行判斷,但因人員量測手法有些微差異或是測量過多而使人員產生視覺疲勞、或注意力分散等因素而產生誤判。本研究使用支援向量機(Support Vector Machine, SVM)進行品管的分類預測,分類模型的應變數為品管分類(即良品與不良品),自變數為金球球厚、金球球徑與金線弧

高。本研究實驗的結果顯示,以支援向量機模型為基礎的石英振盪器品管分類模型,透過 70/30訓練資料與測試資料進行模型的訓練與測試後,其Recall、F1-Score、Precision評估本研究所提出之分類模型之精準度,可提供準確的石英振盪器品管分類預測。

鈦合金材料機械研磨表面粗糙度之研究

為了解決PP 切割墊的問題,作者鄭惟中 這樣論述:

本論文主要是探討精密單平面機械拋光加工參數對於此次實驗鈦六鋁四釩加工後表面粗糙度為研究課題。在實驗過程中分別使用不同的磨料與濃度作為拋光液,以及不同的磨盤轉速、時間參數之設定對於鈦六鋁四釩表面進行研磨拋光,探討該試片的原始粗糙度及使用研磨液拋光後之表面粗糙度及表面形貌觀察。 在實驗中將鈦六鋁四釩放置於研磨盤之間研磨,分別使用粒徑0.5 μm、1 μm及2 μm之碳化矽與氧化鋁粉拋光液作為表面拋光。在拋光的過程中改變濃度、轉速、粒徑及拋光時間,不同參數下對鈦六鋁四釩表面拋光的效果。 經由實驗分析結果時間證實,採用粒徑1 μm碳化矽、拋光濃度30 %、磨盤轉速90 rpm,可

在30 min將鈦六鋁四釩之原始粗糙度2.33μm下降至0.04 μm,其去除率98.32 %。而氧化鋁粉在採用上述相同參數下卻只能將鈦六鋁四釩之原始粗糙度2.33 μm下降至0.15 μm其去除率達到93.58 %。 最後經由3D表面粗度輪廓儀觀察試片表面,可觀察出經由碳化矽拋光後可將試片表面粗糙度痕跡有效去除,工件表面高低差異明顯減少許多,而氧化鋁拋光只能在相同參數下只能去除部分表面,實驗證實使用碳化矽作為磨料比氧化鋁粉作為磨料拋光效果較佳。關鍵詞:鈦六鋁四釩、研磨、拋光、表面粗糙度、碳化矽拋光液、氧化鋁拋光液。