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應用深度學習於Inconel-718切屑特徵與刀具壽命影響之研究

為了解決co2錠屑的問題，作者張茗袺 這樣論述：

近年來隨著航太產業的發展，加上智慧製造技術的進步，對於難切削材鎳基合金Inconel718的需求也日益提高，造成製造業的競爭越加激烈，對產品的要求相對提高，不僅只限於品質的提升，對於生產速度也有極高的要求，其中刀具壽命一直是主要問題之一，因為在量產加工中，刀具要能切得更快、切得更久，所減少的成本是相當可觀的，一般來說刀具磨耗預測的研究主要為間接量測為主，以使用感測器居多，通過收集大量資料得出更為精確的判斷結果。但此法必須通過後續數據整理與轉換，並不是直接的反應特徵，屬於較為間接的處理方式，雖然能夠對刀具壽命進行預測，但較難反映出時時的情況。因此本研究想通過對切削時所排出之切屑進行探討，解決此

問題。本研究擬建立一套識別切削類型同時預測刀具磨耗之方法。研究主要分為四個部分，其一是透過不同之切削參數所形成之3種切削類型與刀具磨耗之間的關係；其二是藉由切削實驗中收集之切屑，應用CCD工業攝影機進行拍攝獲取切屑特徵(切屑色度、切屑厚度、切屑寬度)，並進行分析處理，以利後續模型使用；其三利用其所收集之切屑特徵，使用CNN進行切削類型之識別，並應用遷移學習提高建模效率，同時應用不同之網路模型GoogleNet與ResNet50，比較兩種模型對本研究的合適性進一步提高辨識精準度；最終通過CNN辨識之結果，使用BP分別建立3種類型之刀具壽命模型，建模過程採單獨特徵與融合多特徵之比較，為近一步提高模

型可靠度。結果顯示在CNN辨識的部份使用切屑圖片特徵應用GoogleNet；ResNet50網路模型，以多分類之混淆矩陣進行驗證，其辨識精準度分別為66.7%與88.9%，表示ResNet50網路模型具有足夠的辨識準確度，並利用此結果結合BP神經網路進行建模，以切屑色度、切屑厚度、切屑寬度作為輸入特徵，並通過融合多特徵提高精準度，最終其平均絕對百分比誤差MAPE值之分別為Heavy cutting 17.11%、Medium cutting 5.45%、Small cutting 9.02%，此結果表示本研究模型具有足夠的準確度。

利用木製加工產出木屑結合廢棄油泥製成RDF-5研究

為了解決co2錠屑的問題，作者劉皓 這樣論述：

在台灣的工業發展中，眾多類型工業用油的需求下，廢棄油泥的處理便成為必要的課題，而研究顯示油泥含有高熱值可回收其中的熱能源。國內仍有大部分未被回收的油泥常直接進入掩埋場，如在處裡過程中稍有不當，將會衍生出嚴重污染土壤及地下水之問題。目前掩埋場屬於低成本且簡易的方法，但其容量逐漸達飽和，也會存在著污染物溶出的風險。如今環保意識日益高漲，為降低燃料燃燒後之污染與使用之成本，預達成廢棄物資源化再利用之目標。本研究選用原木製加工產出廢木屑作為基材，與合法油泥回收處理場所提供之油泥均勻混合後進行壓錠，製成固態廢棄物衍生燃料-RDF-5。其優點有熱值均勻、體積減量、容易保存運送等，與現行多類燃料混燒亦可降

低二次污染物之排放量，可使企業產生經濟效益，也能達到廢棄物減量、降低污染之目的。本研究結果顯示添加木屑至廢黃油或工業廢潤滑油泥中之最佳比例RDF-5，熱值分別廢黃油RDF-5 為7,113 kcal/kg 及工業廢潤滑油泥RDF-5 為6,008 kcal/kg，其熱值高於煙煤具有輔助燃料之潛力。在油泥製備RDF-5 的技術上，應用於廢棄物焚燒廠、發電廠等產業上，不僅可降低環境污染、亦增加企業在產業間競爭力。