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國立勤益科技大學 電機工程系 陳鴻誠所指導 管健志的 植基於模糊分析之氣壓缸故障預測維修系統建置 （2021），提出cpu比較網站2021關鍵因素是什麼，來自於實驗室虛擬儀器工程平台、模糊分析、預測性維修、可程式邏輯控制器。

而第二篇論文國立臺灣科技大學 營建工程系 謝佑明所指導 洪銘輝的 離散元素分析模擬之雲端運算與視覺化展示 （2020），提出因為有 離散元素、資料視覺化、雲端運算的重點而找出了 cpu比較網站2021的解答。

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植基於模糊分析之氣壓缸故障預測維修系統建置

為了解決cpu比較網站2021的問題，作者管健志 這樣論述：

隨著現代工業生產設備發展日益精進，生產設備皆朝向精密化、自動化及複雜化趨近，而設備維修管理也成為重要的一環，如何做好設備故障預測，可即時預測設備故障時間點，利用並制定有效的設備預測性維修（Predictive Maintenance,PDM）計畫，又稱預測性維護或預知性維護，以提升設備有效利用率、稼動率、降低維修成本、有效備件管理靈活度及安排適當之維護維修排程時間。以無線胎壓監測系統(Tire-Pressure Monitoring System,TPMS)自動化組裝線為例，氣壓缸數量佔取動作元件之80%以上，本研究將氣壓缸故障為預測對象，建立一氣壓缸動作機構及控制系統，擷取氣壓缸在動作和靜

止時之相關數據，利用空氣流量計、壓力計、微壓計及洩漏測試等輔助儀器，以及偵測氣壓缸動作時間和氣室活塞洩漏值，先透過通訊、信號輸入及類比訊號方式將各項量測數據傳送至三菱Q系列之可程式邏輯控制器(PLC)，再藉由乙太網路之MC協定與實驗室虛擬儀器工程平台(LABVIEW)開發之人機介面進行資料交渥，將所收集資訊進行LABVIEW人機介面資料庫建立，接著以經驗法則建立模糊規則庫，最後經由LABVIEW內建之FUZZY解模糊化推論及模糊分析後，可判斷氣壓缸之劣化情況，而得知氣壓缸之故障預測，即可進行該氣壓缸之預測維修計畫。

離散元素分析模擬之雲端運算與視覺化展示

為了解決cpu比較網站2021的問題，作者洪銘輝 這樣論述：

近年來，網際網路的迅速發展，雲端運算(Cloud Computing)已經逐漸普及， 人們僅需要將自己的檔案上傳至雲端，伺服器便會開始將資料處理，並使用在不 同的應用上面。資料視覺化(Data Visualization)是將人們無法直接處理的資料，以 圖像化的方式呈現出來，讓人們能夠以更直觀的方式了解資料內容。離散元素法(Discrete Element Method, DEM)是一種應用大地工程領域之分析 方法，可用於岩石與砂土材料之微觀力學性質探討，以及用於模擬地形上土石崩 塌等問題，並依照精細的時間步驟計算其物理現象。本研究開發一套基於離散元素法之視覺化系統，幫助使用者建立離散元素模

型。其為一個網頁型應用程式，透過網頁程式編輯器之方式編輯模型、匯入模型 及新增模型，在完成模型之建立後，使用者可以利用預覽模型達到視覺化模型之 效果，進而將建立好的模型上傳至雲端上面將模型之結果計算完成。待結果計算 完成之後，使用者可以將其結果展示於瀏覽器之中，在視覺化的展示過程中，使 用者可以利用上色之功能觀察每個離散元素其物理性質。最後，本研究利用不同瀏覽器上比較不同瀏覽器上的執行效率，並且比較不 同數目的離散元素下記憶體、CPU、GPU 及網速之表現，記憶體可以決定離散元 素可彩現的數目，CPU 在本研究使用量極小，更好的 GPU 可以讓螢幕更新率更 為流暢，更快的網速讓讀取檔案速度更

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