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【新裝版】3小時讀通基礎機械設計

為了解決鋁材的問題，作者門田和雄 這樣論述：

機械系、機械工程系、電機系 成為工程師的第一步！ 　　機械設計＝科學的思考＋組合元件的技術！ 　　如何利用物理原理， 　　結合電子、材料的知識， 　　設計出會動的機械？ 　　工程師必備能力！ 　　從機構、結構、材料、元件，到迴路的設計！ 　　簡單將機械分為會動的機構，以及不會動的結構。利用運動原理，綜合去思考材料強度與特性、機械的結構組成，認識各種元件的功能，並學習以電子迴路控制機械動作！ 　　融合力學、材料力學、數位電路，介紹各種機械零件與設計要點，最全面的機械設計入門書！解決機械製造的疑難雜症！ 　　國立台灣大學機械系副教授　劉霆　審訂  

鋁材進入發燒排行的影片

封閉式泡沫鋁微觀結構幾何特徵對機械性質之影響

為了解決鋁材的問題，作者江振平 這樣論述：

本研究主要目的在探討封閉式泡沫鋁材料中微觀結構之幾何特徵，與對其泡沫材料機械性質的影響。內容包含微觀結構觀察、數值模型建立及數值模擬三部分。微觀結構觀察部分，使用微電腦斷層掃描與三維影像重建技術，以非破壞性方式觀察泡沫材料內部微觀結構。並對其內部各項幾何參數與特徵如細胞體積、表面積、細胞非等向性、曲面振幅與壁面厚度等進行量測與統計。數值模型之建立方面，本研究選擇與泡沫材料形態相近之三種數值模型，分別為Kelvin模型、Grenestedt模型與Laguerre鑲嵌模型。並於其中加入曲面、壁厚差異等五種於樣本中觀察到之幾何特徵，以使模型幾何更加接近真實泡沫材料，並藉以探討各項幾何特徵對數值模型

機械參數之影響。由模擬結果發現，各項幾何特徵程度之增加均使相對楊氏模數與局部最大應力下降，然而影響程度不一，其中曲面及壁面缺失特徵兩項特徵影響最大。最後，使用計算效率較佳之Grenestedt模型，加入前述之曲面及壁面缺失等特徵，進行完整受壓力學響應之數值模擬。比較結果顯示該模型之模擬受壓力學響應與實驗結果相當接近，也驗證了數值模型之正確性。

圖解 大腦單字大全

為了解決鋁材的問題，作者原島廣至 這樣論述：

～依詞源記誦解剖學名詞～ ★日本醫學排行NO.1 ★連年高居亞馬遜暢銷排行榜！ ★醫學、護理、研究人員、專科生必不可少！ ★國立成功大學基礎醫學研究所博士、長庚科技大學副教授 鄧志娟審定   　　◆◆依詞源記誦解剖學單字◆◆ 　　【解剖學單字大全】為楓書坊最新出版的醫學名詞專書， 　　以圖解指出專有名詞代表部位，並標示「中、英、日」三國語言以利對照。 　　當今的國際解剖學術語為拉丁語，英文中使用的解剖學術語，也幾乎源自希臘語和拉丁語，內文詳述名詞的拉丁、希臘等詞源，讀者可據此推測專有名詞的定名原由、詞語與詞語間的聯繫，減輕入門時需立刻記憶大量解剖學名詞的苦惱。   　　◆◆1000個左

右醫學中腦神經學相關辭彙！◆◆ 　　《大腦單字大全》網羅了主要的腦神經學專有名詞， 　　清晰、新穎的圖解讓人能快速理解。 　　書中分為【中樞神經】、【腦部周邊構造】、【末梢神經】等3大部分。 　　清楚標示各個腦區的功能，並搭配模式圖說明， 　　收錄神經傳遞物質相關資訊，以及有關腦、神經的疾病與症狀。 　　文內也盡可能對歷來文獻標示略有不同的部分加以解說， 　　使讀者便於歸納、比較、總結。   　　◆◆醫療、體育、藝術專業讀者工具書◆◆ 　　本系列可當作醫療教學教材，也推薦專科學生自習， 　　是人體科普、臨床醫療、教育等工作者的絕佳參考書， 　　研究者或護理人員等皆可透過本書，提升自己的知識與技

術。   本書特色   　　◎3種記憶解剖學名詞的方式：【看圖記憶➜中文名詞】、【英文、日文記憶➜中文名詞】、【語源記憶➜中文名詞】。 　　◎中、英、日文相互對照：3種語言，連結【大腦圖解】、【拉丁、希臘語源解說】，相互應證、對照，利於快速理解、記憶。 　　◎穿插有趣小故事專欄：詞源故事＋1000個左右醫學中腦神經學相關辭彙！有利理論實踐、臨床結合，拓展知識領域。

運用主成份分析法於工具機切削振動研究

為了解決鋁材的問題，作者黃柏豪 這樣論述：

工具機加工時有許多要克服的難點，其中之一就是機械振動，振動導致加工物件表面品質粗糙度不一，現今科技發展下，有許多感測器可以針對振動進行數據地擷取及分析。此次論文主要針對判斷振動訊號對於表面加工品質的相對應關係，透過改變轉速值進行切削實驗，搭配智慧預測診斷系統(Prediction Diagnosis Performance System)和顫振偵測系統(Chatter Pro)收集機台振動訊號，將取得訊號進行處理與分析，和量測加工後工件表面粗糙度數值。 實驗中採用同種刀具(四刃銑刀)，以及同種加工材料(6061鋁材)進行表面銑削加工，並在固定進給的情況，透過10組不同轉速進行實

驗，實驗過程中擷取振動數據進行提取分析，於數據中取得35個特徵值進行主成份分析，獲得資料分布圖，同時採用表面粗度儀將加工材料加工後表面粗糙度進行數據量測，與資料分布圖進行比對。 本次實驗將收集實際加工工件表面之振動數據進行比較，在不同轉速收集10組數據(每組重複實驗加工5次)，透過銑削實際結果得知加工中是否發生顫振，並將加工後鋁塊透過表面粗糙度儀器和顯微鏡儀器進行表面數據量測，確認有發生顫振與無發生顫振的表面數據差異，再經由主成份分析法將振動數據進行特徵萃取後分佈圖可以得知，有發生顫振的分佈圖會產生第二離散群組，以此判斷數據分析結果當工具機加工時振動訊號狀態可以透過主成份分析法初步評斷工

件表面是否出現異常，未來亦可於實際加工中，在特定的製程加工條件下，原先需由現場人員照料設備狀態，可以透過軟體訊號作為評判加工中工件表面是否有異常的依據之一，搭配機聯網結合手機進行通知，可減少人力安排照顧。