TaeguTec的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

TaeguTec進入發燒排行的影片

基於工具機主軸電流智能化預測刀具壽命

為了解決TaeguTec的問題，作者方彥文 這樣論述：

近年來隨著航太及汽車工業的蓬勃發展，因此製造業競爭愈加激烈，然而目前對於產品的要求不只限於加工精度正確與表面粗糙度良好，對於生產的速度要求更加重視。當製造過程以高速及多樣且不間斷的進行銑削加工時，刀具的磨耗更會直接的影響產品的良率，因此刀具壽命的預測更顯得重要，然而目前國內製造業大多採用加工一定數量的工件後便直接更換刀具，亦或者架設昂貴的影像檢測設備來達到即時監控之目的，但是這樣的方式也增加了生產成本。有鑑於此，本研究開發一套簡易且快速智能化刀具壽命預測系統，能夠提供使用者當前切削刀具之情形。研究主要分為刀具壽命預測與雲端物聯網兩個系統，首先刀具壽命預測系統是利用多分量測力計與擷取Fanuc

馬達驅動器電流，再以回歸分析與倒傳遞類神經網路進行主軸切削電流與切削力建模與分析，並比較切削力預測判斷能力何者較為符合系統之需求，經由實驗後預測結果得知多項式回歸分析準確度高達90.99%，倒傳遞類神經準確度高達90.5%，因此能夠透過擷取切削過程中的電流變化，以達到預測實際平均切削合力，後續透過鑑別刀具幾何及鋁合金7075-T6之間切削力係數，找出刀具與材料的切削力關係，由實驗結果得知切削力係數準確度高達93.65%，因此當鑑別出切削力係數後不論任何加工參數便能獲取理論平均切削力，並藉由電流預測出的平均切削合力比較後，透過本研究自行開發的智能化刀具壽命預測系統，利用存取Fanuc控制器Mac

ro的共用變數，讓機台自行對本研究預測系統下達擷取與計算的能力，從中達到判斷當前刀具壽命情況。在雲端物聯網系統中，經由Fanuc Focas二次開發程式對機台進行資料擷取，並透過MQTT上傳至PostgreSQL資料庫進行資料管理及儲存，讓使用者能夠擴增不同刀具與材料之切削關係，最後以Node-red雲端網頁平台呈現，最後希望透過本研究以達到提升國內工具機產業的附加價值。

工具機銑削力與主軸熱變形補償分析

為了解決TaeguTec的問題，作者沈耘生 這樣論述：

加工技術的進步帶動產業的發展，對於工具機的加工精度要求也越來越高重要。通常工具機存在三大誤差，幾何、熱和切削力誤差，其中熱變形與切削力穩定性是影響加工精度的關鍵因素。為了改善工具機的誤差，特別針對機台精度優化的方向來做為研究主題，對熱誤差的部分建立智能化的補償方式，切削力的部分則針對顫振穩定性進行分析。本研究主要分為三個部分，包含主軸熱變形補償系統、切削力係數鑑別及顫振穩定曲線分析。首先是主軸熱變形量測系統的建置，參考ASME B5.54的檢測規範，量測工具機主軸系統相對於床台的熱變形量，以倒傳遞類神經網路分析出主軸熱變形與溫度之間的關係，以建立主軸熱變形模型，並於機台上進行實際之智能化補償

；第二部分，則是切削力係數鑑別與分析，針對7075鋁合金進行銑削力量測實驗，基於Altintas的平均銑削力模型，得到應用於顫振穩定曲線分析之切削力係數，用於預測不同切削參數下的切削力。第三部分則是對刀具進行動剛性實驗，將實驗數據與切削力係數帶入顫振穩定曲線計算，驗證曲線對於切削狀態預測的準確性。主軸熱變形實際量測結果發現， Z方向伸長量的增加與溫度的上升成正比，則針對軸承端與鑄件端溫度進行倒傳遞類神經建模，應用在三軸加工機上進行實際運轉8小時的進行長時間的智能化補償，由補償結果顯示改善了73.43%的Z方向熱位移。對鋁合金7075-T6的銑削力鑑別切削力係數，用於預測不同切深與每刃進刀的切削

力具有相同的趨勢，結合量測的刀具動剛性，將其應用於顫振穩定性預測，初步判定使用對應的切削力係數有助於顫振穩定性預測，預測準確性約78.57%。