機械系的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

機器人機構設計及實例解析

為了解決機械系的問題，作者 這樣論述：

本書通過理論講解與實例解析相結合的方式，詳細介紹了機器人機構設計的過程和要點。主要內容包括:機器人機構總體設計、機器人驅動機構、機器人傳動機構、機器人機身與臂部機構、機器人腕部機構、機器人手部機構、機器人移動機構。各類機構都有典型實例解析，第一章詳細講解了機器人機構設計的綜合實例。   本書內容清晰，系統性強，可以為從事機器人設計與研發的科研人員、技術人員提供幫助，也可供高校相關專業的師生學習參考。

機械系進入發燒排行的影片

環境溫度變異下線性模組熱變位補償之探討

為了解決機械系的問題，作者吳柏諺 這樣論述：

隨著工業科技的迅速發展，工具機產業仍不斷的在追求高速高精度的加工表現，然而熱膨脹所造成的熱變形約佔整體誤差的70 %之多，使工具機的加工精度發生了熱變位，進而失去了工具機原有的高精度表現。因此，如何降低加工誤差且提高附加價值已成為近年來產業界首要努力之方向，其中熱變位補償技術的出現，即成為工具機維持高精度表現的重要技術之一。本文針對環境溫度變異下，探討線性模組熱變位補償之研究，採用伺服運動系統來模擬加工運動控制，並利用1個渦電流位移計與7個T-type熱電偶進行量測實驗，將2筆溫度數據透過線性回歸擬合出補償關係式，將此補償關係式作為標準，套用於預測不同環境溫度下的變位值，再以減少溫度點來達到

更佳的預測結果。最後，藉由3個溫度點即可完成補償之目的，利用此變位補償關係式針對4筆實驗數據進行驗證，補償後其平均誤差從8.5 μm降低至3.0 μm。

圖解熱力學

為了解決機械系的問題，作者李適 這樣論述：

　　熱力學長久以來一直是大學部理工科系之主要課程，也是工程上極為重要之基本科學，更是許多公職考試、國營事業招考以及各類證照取得之必考科目。因此，本書從清晰簡潔之角度切入講解熱力學的主要架構及其內涵，並配合圖文生動的說明，使讀者在研讀此書時，極易掌握熱力學之重要基本原理與主題，並能條理清析地進一步理解其中之物理意義。   　　本書涵蓋熱力學有關之全部基本原理及其工程上常見之應用，為讀者在研究應用熱力學至各種專業領域之過程中，提供足夠的理論基礎與準備。此外，本書也納入許多不同類型考試之試題範例，希望能幫助到更多在學學生，使其在閱讀本書後能應用熱力學之基本知識及定理將理論與實務結合，同時也能幫助

到更多在準備各類考試的考生，使其在閱讀本書後能在考試中迅速破題，解題過程得心應手，無往不利。

梯度導膜共振生物感測系統檢測極限之提升

為了解決機械系的問題，作者林佑佶 這樣論述：

檢測極限(limit of detection, LOD)是用來衡量生物感測器的重要參數，其計算方式為三倍的標準差除以感測器靈敏度，檢測極限越低，意味著可量測更細微的濃度變化。本研究基於本實驗室研發的梯度導膜共振生物感測器為基礎，並且盡可能降低標準差。達到降低檢測極限，以利日後用於更細微的感測應用。由於標準差和感測器的共振線寬、穩定度以及數據分析方式有關，本實驗將從以上三個方向進行改良。實驗結果顯示，將基層材料從Norland 68更改為玻璃後，共振暗帶線寬從496.701 μm下降至399.949 μm，同時靈敏度達到與塑膠基板導膜共振感測器相近的29894.56 μm/RIU。藉由在靈敏

度幾乎保持不變的情況下，藉由縮小線寬來降低標準差，成功地降低厚度梯度導膜共振的檢測極限。穩定度方面則是藉由增加CCD的曝光時間來進行優化。我們發現，在不過曝的前提下曝光時間越長，共振波形越平滑。而在數據分析方面，我們以擷取每張照片70筆共振暗帶縱向強度分布取平均的方式，取代原本僅擷取單筆縱向強度的方式，以獲得更精準的共振位置。藉著提升穩定度以及數據分析方式，在不改變材料與結構下，週期梯度導膜共振的標準差被有效降低，進而縮小檢測極限。藉由玻璃基材縮小共振暗帶線寬、優化架設穩定度以及數據分析方式，本研究成功將週期梯度導膜共振的檢測極限從1.818× 10−3 降低至2.097× 10−4 RIU，

並將厚度梯度導膜共振檢測極限從3.989×〖10〗^(-5 ) RIU 降低為2.592×〖10〗^(-5 )RIU。