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應用機器學習於金屬銲接參數最佳化

為了解決6061鋁合金板價格的問題，作者蕭博仁 這樣論述：

金屬銲接廣泛的應用於機械製造、汽車、航太領域等。一般都是依靠銲接師傅的經驗，造成銲接品質參差不齊與不易傳承，且未考慮多重品質特性。因此，本研究運用機器學習做預測，來解決金屬銲接多重品質特性的問題，提高整體銲接強度。本研究探討應用機器學習於金屬銲接最佳化，收集金屬銲接實驗數據後選擇銲接參數為銲接電流、銲接移行速度、氬氣流量、鎢棒工作間隙與鎢棒凸出量，透過S/N比、TOPSIS、機器學習中的類神經網路、支援向量迴歸、隨機森林、線性迴歸建立模型，藉由均方根誤差（RMSE）比較找出最佳模型，再利用完全排列組合，找出金屬銲接最佳化參數水準組合。研究結果顯示最佳模型為隨機森林，金屬最佳參數水準組合為銲接

電流 150A、銲接移行速度 、銲接移行速度 、銲接移行速度 10 cm/min、氬氣流量 氬氣流量 15 l/min、鎢棒 工作間隙 5 mm、鎢棒凸出量 、鎢棒凸出量 、鎢棒凸出量 3 mm。

高性能與長效性之質子交換膜燃料電池研究

為了解決6061鋁合金板價格的問題，作者王翔正 這樣論述：

質子交換膜燃料電池(Proton Exchange Membrane Fuel Cell, PEMFC)基於使用壽命不長、價格偏高及體積較大等關鍵問題，導致目前仍處於普及不易之窘境。為解決現行使用石墨板加工成本高、不易加工、體積大且質脆等困難，金屬雙極板近年頗受產、學青睞，惟其表面易腐蝕、氧化膜生成會導致界面接觸阻抗(Interfical Contact Resistance, ICR)升高等現象，對於滿足美國能源局(Department of Energy, DOE)設定之規範及需求，仍有待解決且改善之空間。爰此，本研究著眼於延長壽命、減輕重量及降低成本等三大需求議題，創新運用低成本且易維

護之濕式電鍍技術，將具備耐蝕性之碳化鉻(CrC)及導電性之鎳基(NiB, NiW, NiMo)等鍍膜，分別披覆於價格低廉之不銹鋼(Stainless Steel 304, SS304)、導電性佳之紅銅(Copper Alloy)及重量較輕之鋁板5052，期望透過田口實驗設計(Taguchi Method)分析耐蝕性最適化之碳化鉻鍍膜電鍍參數，並輔以鎳基鍍膜進行其表面物理、電化學及單電池測試等實驗驗證，獲得最適化之基材與鍍膜匹配，以提供產學參考使用。透過實驗設計結果發現，影響鍍膜耐蝕性良窳之品質因子，其貢獻度由高至低依序為電流密度(49.47 ％)、電鍍時間(26.23 ％)、材質(14.47

％)及磁石轉速(9.46 ％)，並且殘差僅約0.37 ％。另由實驗結果顯示，當以愈小之電流密度(10 A/dm2)或電鍍時間（10分鐘）之條件製備CrC時，確可獲得較佳耐蝕性，其中以CrC/SS304較優(1.49×10-7 A/cm2)，而以CrC/紅銅最差；另當單、多層CrC披覆紅銅時，表面均出現嚴重腐蝕，透過改變前處理流程或多層膜披覆方式，其耐蝕性均不見改善成效且仍未符合DOE要求標準；反而，當多層CrC披覆鋁板5052後，雖仍有腐蝕及氧化膜生成，惟在降低電流密度及減緩鍍膜腐蝕等層面具非常顯著之成效，足見鋁板5052較紅銅更適用於金屬雙極板。此外，當電池、加濕溫度及陰、陽極進氣流量為70

℃及300 sccm時，搭配耐蝕性最適化之CrC/SS304雙極板單電池於0.6 V時，電流密度可輸出341 mA/cm2，並且發揮最佳功率密度(204 mW/cm2)，較未披覆前之SS304雙極板單電池性能(185 mA/cm2, 111 mW/cm2)明顯提升約84 ％。