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歷史雜誌

依專輯名稱關鍵字搜尋或依年份搜尋，年份輸入範例202406

作者:龔宗鈞、張碩傑、古宏麒、蘇瑞堯智慧型分群演算法—模糊C-回歸模型

作者:蘇瑞堯、劉彥辰、裴育晟、古宏麒、龔宗鈞觸覺感知技術與智慧自動化應用

人類的手指不光是接觸、壓力的觸覺機能，還能感受溫度冷熱的溫覺，並具有能夠區別1～2毫米凹凸的空間解析能力。隨著自動化產業的智慧化轉型，機械設備也需要通過觸覺感知周圍的環境，因此如何將觸覺轉化成機器可以識別的信號為現今自動化關鍵模組的研究課題之一。本文概述了觸覺感知技術的發展現況，包括生理學的研究、觸覺感測器量測原理功能比較、及其智慧自動化相關應用案例，希望能作為國內精密機械產業未來發展方向的參考。

作者:劉彥辰、蘇瑞堯、古宏麒、陳昌毅、劉昌和、柯文清機器觸覺技術應用於智慧自動化之探討

機械設備需要能具備感知力量或相對接觸位置的變化才能完成自動排線插件、線材點焊與線材整列等工作。本研究將透過機器觸覺技術解決線材夾持組裝或是插銷等作業應用上同時夾取多線的訊號干涉問題，在不需視覺二次定位的情形下即可完成工件位置補償，並在實驗上針對不同線徑線材與接頭的多種擺放姿態均可順利補正。

作者:古宏麒、黃博煜、劉偉軒、黃宣諭物理導向AI驅動跨材料複材應用之零樣本參數精準導航

在淨零碳排的趨勢下，具備輕量化與高強度特性的複合材料成為航太與運具等產業的發展核心。

然而，複材製程參數開發長期受限於高昂的CAE（Computer-aided Engineering）軟體門檻與繁瑣試誤流程。

當導入新材料時，傳統仰賴大量模擬與實驗的方法，常導致開發週期過長且成本高昂。本研究提出「物理導向零樣本整體式學習」（Physics-guided Zero-Shot Ensemble Learning）AI 技術，能利用既有材料知識推論新材料參數，解決跨材料特性預測問題，成功減少超過50% 的模擬與試驗次數。同時透過遷移學習（Transfer Learning），以少量真實數據進行模型補償，使模型預測值與真實強度誤差降至 3% 以下，大幅提升複材製程優化效率與精度。

作者:張信常、黃博煜、古宏麒、鄭志平AI調整控制器補償參數提升全體積空間精度

面對全球競爭，臺灣工具機業發展高階五軸機，關鍵在於全體積空間精度提升。傳統精度調校耗時且依賴資深技師，難以解決五軸機構中43 項幾何誤差的複雜耦合。本文結合五軸運動學與AI 數據建模，提出補償參數調整技術。利用ISO-10791-6 K4 (Kinematic Test 4) 動態路徑測試和雷射量測儀，採集刀具中心點動態誤差數據與控制器機械座標。建立物理導引AI 模型，聚焦優化四項旋轉軸機構鏈誤差參數，包含XOC（X 軸對C 軸的偏心誤差，X-coordinate of Origin of C-axis）、YOC（Y 軸對C 軸的偏心誤差，Y-coordinate of Origin of C-axis）、YOA（Y軸對A軸的偏心誤差，Y-coordinate of Origin of A-axis）、ZOA（Z軸對A 軸的偏心誤差，Z-coordinate of Origin of A-axis）。結果顯示，本系統能有效預測與補償空間誤差，縮短調機時間，實現精度調校標準化與數據化，助國內工具機產業晉升A+ 級精度品級。