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3D VR虛實結合園藝治療對社區老人健康介入成效探討

為了解決honda fit 2020評價的問題，作者范晶智 這樣論述：

隨著科技進步，利用科技引導老人學習及健康照護是重要的，園藝治療已被證實為具有改善生心理健康之健康策略，本研究以3D VR虛實結合園藝治療探討對社區老人健康介入成效。招募參與新北市社區整體照顧服務計畫C單位之社區老人為研究對象，共62人。實驗組32人介入8周3D VR虛實結合園藝治療。以自尊、憂鬱、孤寂、自我掌控、成就動機量表搜集介入前後對心理層面之成效；另以目標效果量表，評值參與後對技能、學習態度與行為意圖之影響，透過心率變異檢測儀，瞭解對生理層面之影響。對照組30人，參與一般健康促進活動。分別以描述性統計、卡方、t檢定及廣義估計方程式(GEE)檢定分析介入成效。本研究結合科技，有別於傳統實

作園藝治療，實驗組藉由3D VR虛實結合園藝治療提升自尊、自我掌控及成就動機，降低憂鬱與孤寂；對照組唯有自尊、憂鬱達顯著改善成效。經廣義估計方程式分析，結果顯示介入後於自尊、孤寂、自我掌控及成就動機等變項均較對照組顯著進步。另透過目標效果量表反應可引發參與之社區老人會參考虛實結合園藝課程內容，有意願嘗試及持續園藝相關活動，生理量測心率變異度結果顯示，可提升副交感神經調節。結論：3D VR 虛實結合園藝藝治療介入成效，透過主觀與客觀資料結果顯示，適合應用於社區老人，可作爲未來設計長期照護健康促進方案之參考。

變比例機車連動煞車系統之設計與分析

為了解決honda fit 2020評價的問題，作者林苑婷 這樣論述：

兩輪機車傳統上以配備前後獨立的煞車系統為主，左煞車把手產生後輪煞車，右煞車煞車把手控制前輪煞車。緊急煞車時，若正確地先煞後輪再加入前輪煞車，可以獲得足夠的煞車力並使車身穩定煞停。然而，在緊急狀態下，駕駛可反應時間不到2秒，常見的動作是單獨使用後輪煞車而未及時在碰撞前使用前煞車，使得煞車力不足而發生事故，或者單獨使用前輪煞車而摔倒。連動煞車系統(Combined brake system, CBS)是一種整合前後煞車系統的機構，讓駕駛者使用單一煞車把手即可同時產生適當配比的前後輪煞車力，因此在大多數行駛條件下，駕駛者僅操作單一煞車把手即可產生足夠高的煞車力以應付緊急狀況。CBS模組本身是一個系

統，在成本與機車狹窄的配置空間之限制下，必須滿足煞車性能、安全性、操作舒適性、操控性、模組的耐候性與對邊界條件變異的強健性等需求，因此CBS的設計開發與生產是一項艱鉅的工程。文中首先研究機車煞車動力學以及CBS的設計原理，然後從探討機車消費者的安全與舒適性需求開始，探討CBS的設計與分析方法，並建立CBS模組品質監測技術，研究工作包括下列三大部分：首先解析市場上通用的簡式CBS產品之特性、性能極限、設計準則，然後建立性能預測方法，以及系統性的參數設計方法，然後實車驗證優化設計之效果。實測結果顯示，利用分析方法預測的煞車性能與實車測試結果非常吻合，預測誤差< 1%。在整車前、後輪煞車系統均正常條

件下，實測整車減速度性能：對應把手平均入力173.86 N之最大減速度5.24 m/s2 (0.53g)。受限於簡式CBS的可調整參數不足，雖然經過參數優化後，可讓該款車輛煞車性能高於法規認證要求：當前後輪煞車系統均正常時，左煞車把手(意即連動側煞車把手)的操作力≤ 200 N時，整車減速度須達5.1 m/s2以上。但前輪煞車力的分配比例難以提高(對應後輪鎖死點之前煞車力:後煞車力= 35%:65%)，緊急煞車性能與低速煞車的舒適性都無法令人滿意。為了解決現有CBS產品之機構性能瓶頸，文中針對一種高效能的變比例CBS產品(Variable ratio combined brake system

, VRCBS)探討設計方法。VRCBS是一種適用於機車的機械式CBS系統，目的為突破傳統式CBS(又稱為簡式CBS)的性能極限，能夠同時滿足安全性、高煞車性能和駕駛舒適性的要求。文中推導了VRCBS機制的數學模型，提出一種基於自適應控制理論的參數匹配設計方法來完成其核心元件之設計。利用本文所提出的設計方法所開發的VRCBS原型，於實車道路動態煞車測試結果為：把手平均入力154.29 N時之最大減速度6.37 m/s2 (0.65 g)與後輪鎖死點之前、後煞車力分配比例(50%:50%)的表現均明顯高於簡式CBS，且VRCBS的煞車性能與體感舒適度均優於簡式CBS設計，此一結果驗證了所提出設計

方法的可行性。論文中最後提出VRCBS之自動化量產檢測技術，並且探討應用機器學習於生產線上檢測VRCBS性能的關鍵技術。研究中首先發展快速檢測系統與軟體，於取得足夠的數據後，分析快速檢測系統與實車測試數據的相關性，然後選擇與實車性能要求規範相關的特徵參數作為檢測分析的依據。將此參數經過主成分分析使其降維成為二個主成分後，再利用核函數支持向量機(Kernel support vector machine, KSVM)進行分類。驗證結果顯示，KSVM分類器對NG產品的召回率可達100%、正確率為90%、F1分數則為72.72%。