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木雕萌物研究室：從設計到實作，手工雕刻技法完全拆解

為了解決夾具的問題，作者 這樣論述：

本書全面講解了純手工立體木雕的製作技法，不用大型工具，只用一把小刀就能完成。從設計圖稿繪製，到黏土參考物的製作，再到木雕造型的合理順序，層層拆解，讓零基礎的讀者也能從0到1製作出木雕作品。包含詳細的鋸、切、敲、銼、槌等基礎刀法，浮雕、圓雕、拼接等造型方法，從立體木雕原理出發，從飾品小物到牽線木偶等大型木作，全面講解各種類型的作品製作方法。全書包含近20個治癒系萌物的詳細製作過程，還收錄作者多年積累的木雕私家秘訣，包括木材的選擇、刀具自製等相關知識。

夾具進入發燒排行的影片

拇指般強壯的梯形介電彈性手指

為了解決夾具的問題，作者陳法邑 這樣論述：

本次研究使用軟性電容來製作仿生手指，本文皆利用介電彈性體製動器(Dielectric Elastomer Actuator以下簡稱：DEA)做為驅動器。迄今為止，即使以拱形橋狀的最小能量結構進行了加固，介電彈性體致動器負載能力還是相當脆弱，為了解決介電彈性體致動器被動結構強度太差的問題，本文將人類拇指的梯形外型與作動原理應用到致動器被動層背板的設計，這樣會使橋狀結構的高度改變來提升張力中心，並採用多層介電彈性體使致動器本身的預張力提升，但是由於彎曲剛度與慣性矩增加，會減小彎曲行程，最後從負重能力與致動行程間找到撓性背板寬度比w1/w0=0.7的最佳設計。這種堅固的絕緣彈性體夾具總重量為17.

97克，而能承受重量足以支撐一顆蘋果重達181克的物品，相當於能承受自身10倍的重量，並且致動彎曲角度為在5kV時致動59度比原設計僅僅少了16%。

易經說：養生先養心

為了解決夾具的問題，作者趙世晃 這樣論述：

　　如何讓養生的心快速長智慧？ 　　周公的爻辭就是最好的方法論   　　只要把心裝進八卦的能量，六十四卦的智慧，運用三百八十四個爻辭的養生心法，你就能看見： 　　◆養生的細節機關 　　◆易卦的獨特氣韻 　　◆多元的養生道理   　　本書先從《易經》的六十四個卦象，以及與前、後卦的相綜與相錯做說明，再講到如何從養心實踐養生。卦理與易理沒有一定的閱讀順序，只要「慢讀」與「深思」，學「易」之用，就能把養生變容「易」。   　　【養生需要】 　　抗逆之心——像一隻飛龍，有克服萬難的能量，抵抗邪惡的質量。 　　親盟之心——像詩人用詩的隱喻、對比，感動千古人心的原力。 　　休眠之心——像在逆境中形成的

孢子，休眠千年再生，是延續生命的最佳設計。 　　不足之心——像老和尚的守戒生活，在不滿足的世界中修備滿足的心意。 　　祝福之心——像投手用盡全力幫球加速、投出，用割捨換來前進。 　　 .......... 　　用易理勾對養生智慧，透過六十四種養生需要的心，搭配六十四個實體的主角，帶領讀者穿越三千年的時空，跟周公學養生。   　　 「心」養對了，養生智慧就能裝進腦袋了    本書特色   　　◎從卦象說養生，透過對六十四卦六個爻辭的逐步剖析，看見多元、多變的養生智慧。 　　◎具體實例做轉換，新手也能輕敲《易經》大門，成為自己的養生專家，掌握養生大道理。 　　◎書後附錄「易經養生智慧摘要表」，隨手

讀、隨時領略。   名人推薦   　　「把《易經》博大精深的智慧融入養心、養生的日常，從龍族、馬族、將帥、詩人、毛毛蟲到老和尚等六十四種類比，趙博士神來之筆又一創新之作，不可不讀。」——陳怡蓁  趨勢科技共同創辦人暨文化長    　　「在養生的路上，多了六十四卦的智慧相伴；在學易的路上，多了養生的溫度。讓易理變成養生的日常，充滿童趣又精采的哲理，是讓人愛不釋手的好書。」——楊正大 TutorABC 共同創辦人

基於工件運動配置與環境限制之機器人冗餘度設計與路徑優化抽樣演算法

為了解決夾具的問題，作者賴振豪 這樣論述：

由於機械手臂在運動上的多功能性與成本效益，越來越多的加工任務利用它們來執行。為了滿足工件或工具的運動軌跡需求，並且保證加工品質，機器人運動軌跡的複雜性可能太高而無法產生可行的路徑規劃。主要的原因通常是機器人的自由度不足，無法避免奇異點或環境約束。直觀地向機器人添加更多關節並非一個好的解法，因此如何增加機器人冗餘自由度成為一個實際問題。換句話說，添加機器人的冗餘自由度必須考慮任務的運動配置、工具和環境約束。在本文中，提出了一種同時解決機器人的冗餘自由度設計和路徑規劃優化的新方法。機器人冗餘自由度分為兩種類型：設計自由度（design DOF）和運動自由度（motion DOF）。前者代表加工系

統的配置，例如夾具設計和工具/工件放置。後者代表整體運動規劃的參數，包括機器人和周邊設備。針對機器人冗餘自由度的設計和優化路徑規劃的問題，本文以設計自由度與運動自由度開發了不同約束條件下的遞迴優化架構。這個架構在幾何空間下使用取樣的方法在有限時間內搜索優化的解決方案。它的效果透過兩種的案例驗證，機器人研磨和機器人摺邊加工。這兩種案例的模擬結果分別降低了21.73% 和 58.81% 的成本。而且，後者在實驗中降低了55.434%的成本。這個實驗的結果透過視覺感測以平均3.26毫米的精度誤差加以驗證。