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遺傳演算法應用於尋找貨櫃重心最佳貨物堆疊穩定性研究

為了解決scania規格表的問題，作者吳廣松 這樣論述：

由於天涯落比鄰的世界村趨勢，國際間貨物的往來，貨櫃運輸扮演貨物傳遞重要的角色，但貨櫃車在道路上行駛常常有聽聞貨櫃車翻覆事件的發生，經探討翻覆的原因，為貨櫃車車高較高如乘載的貨物堆疊不佳，加上過彎很容易因車載重心不穩定的情況下肇生憾事，輕則造成貨櫃車翻覆、貨櫃損壞、貨櫃中的貨物毀損，重則貨櫃車翻覆壓到旁車或人導致人員傷亡等事件，故車載重心問題是運輸業需共同重視之顯學。有鑒於此本論文特別針對貨櫃車乘載的貨櫃內的貨物堆疊演算法，藉由這樣的方式降低貨櫃車翻覆發生的機率。如何在貨櫃車行駛時增加駕駛中之貨櫃車穩定度，那貨櫃重心與車載重心關聯性；本文也特別研究在每個貨物堆疊的方式都有可能造成重心偏移之因子

，怎樣才能使每個貨物堆疊而不會造成貨物重心偏移的議題。本研究使用遺傳演算法來演算貨櫃堆疊過程中對貨物堆疊之評分並以車載重心為基礎取最佳重心點位，得到較小偏差角度與短距離接近最佳位置點，從堆疊中找到最佳的堆疊方式，經參數調整使得到更優化的表現，使堆疊完的貨櫃車重心偏移情形降低，並與交替角類型順序堆疊的研究方法進行對比，可以顯示本研究之遺傳演算法得到之最佳解非常靠近評分最佳解，與其他堆疊方式堆疊出來的貨櫃重心偏移量最低，對於貨櫃車最佳車載重心有助益，亦降低了行駛中的貨櫃車翻覆的情事肇生。

大型輪車駕駛模擬系統開發

為了解決scania規格表的問題，作者余尚軒 這樣論述：

本論文針對大型輪型車輛構建其駕駛模擬系統。此系統使用原大型輪車駕駛艙之部件，結合位移感測器與角位移感測器，取得駕駛人於模擬系統內進行駕駛行為時各項操作數據，使用軟體讀取數據檢視駕駛人於各種狀況下之行車習慣，用以對駕駛人不良的駕駛習慣進行矯正，以達到降低大型輪車駕駛人肇事機率之目的。由於電位計可得到較大輸出的電壓值，精度、解析度亦高，故選擇以電位計作為訊號擷取之感測器。本系統離合器感測器重複性誤差為±0.0011V，剎車感測器重複性誤差為±0.0015V，油門感測器重複性誤差為±0.0013V，方向盤感測器重複性誤差為±0.0608V。