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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: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:梁志瑄、黃宣諭、蔡明城鋁合金溫間伺服成型運動曲線品質預測與優化

近年來，汽車輕量化技術已成為現代汽車製造的核心研究領域；高強度鋁合金因其低密度、高強度及良好韌性，被廣泛應用於汽車與航太產業。然而，高強度鋁合金在常溫下的成型性較差，易產生回彈或扭曲變形，因此本文針對其溫間伺服成型製程進行沖壓成型優化，以提升成型性能與穩定性。本文採用基礎圓杯引伸成型作為載具，並透過Holding伺服運動曲線參數進行成型，進一步運用ANFIS-MOPSO方法進行品質預測與參數優化。首先，透過測試數據建立最大變薄率與最大沖頭負荷兩項品質特性的ANFIS預測模型，再利用MOPSO方法進行最佳化，並透過實驗驗證其優化結果。為評估優化效果，本文將優化後的Holding伺服曲線與傳統Crank伺服曲線進行比較，結果顯示，最大變薄率降低4.3%，最大沖頭負荷減少6.5%。此研究結果證明，透過ANFIS-MOPSO方法進行多目標優化，可有效平衡最大變薄率與最大沖頭負荷兩項品質特性，使其同時獲得改善，進而提升高強度鋁合金的溫間成型性能，為未來高強度鋁合金在汽車沖壓成型領域的應用提供了重要參考。

作者:梁志瑄、黃宣諭、蔡明城鋁合金溫間伺服成型運動曲線品質預測與優化

近年來，汽車輕量化技術已成為現代汽車製造的核心研究領域；高強度鋁合金因其低密度、高強度及良好韌性，被廣泛應用於汽車與航太產業。然而，高強度鋁合金在常溫下的成型性較差，易產生回彈或扭曲變形，因此本文針對其溫間伺服成型製程進行沖壓成型優化，以提升成型性能與穩定性。本文採用基礎圓杯引伸成型作為載具，並透過Holding伺服運動曲線參數進行成型，進一步運用ANFIS-MOPSO方法進行品質預測與參數優化。首先，透過測試數據建立最大變薄率與最大沖頭負荷兩項品質特性的ANFIS預測模型，再利用MOPSO方法進行最佳化，並透過實驗驗證其優化結果。為評估優化效果，本文將優化後的Holding伺服曲線與傳統Crank伺服曲線進行比較，結果顯示，最大變薄率降低4.3%，最大沖頭負荷減少6.5%。此研究結果證明，透過ANFIS-MOPSO方法進行多目標優化，可有效平衡最大變薄率與最大沖頭負荷兩項品質特性，使其同時獲得改善，進而提升高強度鋁合金的溫間成型性能，為未來高強度鋁合金在汽車沖壓成型領域的應用提供了重要參考。

作者:黃宣諭、鄒博年、蔡明城智慧化加工-公差估測與誤差趨勢監測

目前台灣傳統加工產業現況，大多仍然是憑藉加工師傅長時間操作機台所累積的經驗來進行製程的規劃與各工序加工餘量與公差值的預估，再透過實作結果進行試誤及修正來達到規格要求。

本文將介紹一套結合製程公差估測與誤差趨勢監測之系統。可讓機械、製程工程師藉簡單友善的方式建立製程流程，並自動生成尺寸鏈與製程尺寸公差建議，做為加工成品的檢驗基準。並可針對成品檢驗結果進行趨勢與統計分析，做為製程參數調整的依據。期望能協助中小企業有效的節省開發時間並提升產品的品質，邁入智慧加工的時代。

作者:欉振坤、李修明、黃雅婷、黃宣諭賦能之智慧物流與3D視覺整合貨櫃裝載系統

提升貨櫃空間利用率與運輸安全是海運物流的重大挑戰。傳統人工排櫃常因空間估算失準導致卸貨重工。為此，本研究提出「智慧視覺化貨櫃裝載系統（IV-CLS）」，採用動態規劃與可行性修剪技術，縮減解空間以加速運算；並導入3D 視覺化模組實現數位雙生導引，彌平決策與現場疊櫃的資訊落差。實驗證實，IV-CLS 在嚴守物理堆疊限制下達成優異空間利用率。透過AI 與視覺化整合，本系統有效實現裝載標準化、成果可期性、成本最佳化與運輸安全。

作者:黃宣諭、吳智偉、張為杰、李峻華、蔡明城自動化細胞凍管分裝系統開發與應用

在生物醫學研究領域中，細胞的精確分裝以利後續使用是維繫細胞續存及建立安全庫存的重要關鍵。傳統細胞分裝的作業通常以人工方式進行，其步驟為將懸浮細胞液加入適量藥劑或抗凍劑，混合均勻並分裝至冷凍保存管中，並標記細胞種類、實驗日期以待後續作業。但凍管的開/關蓋與細胞液的分注為耗時費神的重複性工作，且一旦作業時程拉長，可能將使細胞數量分布不均或受到藥劑之不良影響。為有效提高作業效率與細胞存活率，本文將介紹一可自動化進行細胞凍管分裝之儀器，可達到：(1)縮短操作時程。(2)精準細胞液分注量。(3)凍管自動辨識。(4)降低細胞承受剪應力。解決目前細胞分裝作業中，人員操作造成細胞承受大量外應力、添加劑生物毒性，以及人員操作及記錄失誤、費時的問題，以大幅提高細胞存活率。

作者:欉振坤、黃一萍、黃宣諭、鄒博年、蔡明城、楊淑慧應用二分法於最大化廢品使用的虛擬組裝機制設計

本數據擷取在IoT的技術普及下，產線的狀態可被便利的擷取，而已擷取的數據該如何應用在生產作業中進而解決產線的實務問題是關鍵績效的表現方式。就組裝線而言，為提升組裝效率和產品的品質，虛擬組裝技術可以預先規劃批次產品的組裝工件，同時預測組裝的成品或是半成品的品質。為了提高品質檢測未通過的廢品之再利用，在虛擬組裝中加入廢品企圖最大化廢品的使用率時，衍生計算組裝的時間提高以及成品或半成品的品質不穩定等議題。本文利用二分法降低計算時間，並利用二分法的理論特性推導保證在合理的範圍內計算可最大化廢品使用的組裝指南所需的時間，進而依據問題案例的規模評估所需的計算時間以及成品或半成品的品質。除了縮短虛擬組裝的執行時間，同時也讓組裝產品的品質得以預期。