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國立臺灣科技大學 機械工程系 鄭正元所指導 阿米爾 那錫爾的 晶格結構之設計、最佳化和分析用於高速積層製造 （2019），提出X sense 125 4V關鍵因素是什麼，來自於積層製造、3D列印、晶格結構、設計與最佳化、單位晶格、可變密度、臨界屈曲負載、蜂巢結構、直接數位製造、高速積層製造。

而第二篇論文國立中興大學 機械工程學系所 陳政雄所指導 簡煌瑋的 超音波微鑽孔刀具狀態監測基於遞迴式類神經網路之研究 （2018），提出因為有 超音波微鑽孔、主軸功率訊號、加速規、遞迴式類神經網路、刀具磨耗的重點而找出了 X sense 125 4V的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了X sense 125 4V，大家也想知道這些：

晶格結構之設計、最佳化和分析用於高速積層製造

為了解決X sense 125 4V的問題，作者阿米爾 那錫爾 這樣論述：

細胞狀結構有許多獨特優點，係由交互相連的網版組成，包含支撐結構及小的晶胞結構，具有高強度重量比、優異的能量吸收及最小物料需求。與傳統複雜的加工技術相比，積層製造技術(AM)可以直接從數位資訊中逐層建構出結構，幾乎可以製作所有類型的幾何形貌。然而，因打印速度過慢，較低的準確性和重複性，以及受限於特定應用的材料選擇上，實際存在許多限制。細胞狀結構由於其高強度重量比，普遍使用於航太及汽車產業，為增加飛機與汽車的使用效益，提出提升性能及重量比的研究。在某些情況下，航太工程已利用晶格結構來製作堅固、高及超輕的立柱。這些立柱用於航空起重機臂，航空桅杆，可展開的立柱和太陽帆上。生物醫學/醫療保健領域利用高

強度重量比和最大的表面積特性，允許人體組織向內生長，並改善了生物醫學植入物的固定性，這對患者的生活方式產生了積極影響。文獻回顧表示，大多數現有研究僅集中於研究細胞結構的少數特性（壓縮/拉伸），這會限制這些結構的應用。 蜂窩結構的彎曲、屈曲、扭轉和非線性特性尚未得到足夠的研究。這項研究中，作者主要研究晶格晶胞尺寸、晶格形態柱高對臨界屈曲負載的影響，以及積層製造出胞柱的屈曲後行為，並使用晶胞設計方法設計了不同尺寸和形態的晶格晶胞。本研究採用高速3D列印技術（多噴射熔融）製造壓縮樣品，進行基礎實驗和模擬分析，研究各種晶格形態的臨界屈曲負載和屈曲後行為。最後，為了更進一步的分析跟優化，通過重新設計具有

可變密度的結構，選擇性能最佳的垂直傾斜結構，來獲得臨界屈曲負載的最佳值。結論是，晶胞尺寸，晶格形態，細胞柱高，垂直樑的直徑和位置，水平或傾斜樑的數量，支撐垂直樑的位置和角度會嚴重影響臨界屈曲負載和屈曲後行為，此種行為下的柱的總質量、容積比和尺寸保持不變。此外，本研究發現晶胞尺寸明顯的影響屈曲後行為， 較大的晶胞樣品以脆裂的方式產生缺陷，且隨著晶胞尺寸的減小，這種趨勢從脆性變為韌性。結果顯示，水平或傾斜梁在屈曲情況上沒有垂直梁來的重要。然而，材料在傾斜或水平方向上的分佈也很關鍵，因為它們為垂直梁提供了支撐，使其像一個整體一樣承受屈曲負載。結果亦顯示，可以通過設計可變密度細胞柱來增加臨界屈曲負載，

其中柱的外邊緣的梁比內樑的厚。

超音波微鑽孔刀具狀態監測基於遞迴式類神經網路之研究

為了解決X sense 125 4V的問題，作者簡煌瑋 這樣論述：

本研究目的在於探討超音波微鑽孔加工SUS 304過程所擷取之物理訊號與刀具磨耗間的關係。首先利用兩個架設於主軸動力線之霍爾式感測器來感測主軸功率訊號，並透過數據分析與擷取模組GEMTMUTP 計算主軸三相總功率，透過模組功能將類比訊號轉為數位訊號傳遞到PC端做後續的處理與分析此感測器對於微加工訊號的感測能力。後續同樣再透過架設加速規來測試對於此微弱訊號的感測能力。為了避免因拆卸刀把甚至是拆卸刀具對於超音波的振幅有所影響，因此採用高倍率手持式數位顯微鏡做拍攝，優點在於方便架設於工作區內，以達到機上拍攝的目的。缺點在於顯微鏡景深短淺使的影像需透過影像處理軟體Photoshop做刀具影像的景深合成

，以做後續的分析。工件在切削過程中，牽扯到許多不同的外部因素，而根據不同感測器的使用，也都會受到一定程度的干擾。例如機台的震動、切屑的賭塞、切削液的使用與否等等。皆會使磨耗的生成有不同的變化，間接影響擷取的物理訊號產生波動。而本研究採用霍爾式的感測器擷取主軸的功率訊號作為分析刀具磨耗變化的訊號。因鑽孔過程中，刀具磨耗將隨著鑽孔數的增加而提升。摩擦力提高的情況下，主軸負載也隨之提高，應最能直接反映出刀具的磨耗改變。但主要還是因為微加工的領域有效切削訊號較小，所以後續還有測試加速規的部分。而根據文獻的參考，超音波振動輔助加工與傳統加工來相比，有許多改善的地方。包含連續的加工方式變為間歇性切削方式，

有助於減少切削時的摩擦力或是使得加工切屑呈現片狀的功能，因此文末也有透過刃長較長的刀具去進行超音波深孔鑽的實驗，主要是為了透過提高加工深度，來顯現超音波振動輔助的技術相對於傳統加工形式是否真的有所改善。分析了切屑形成、以及加工後的孔壁光滑度。而最後根據文獻參考，目前對於分析所擷取之物理訊號與刀具狀態關係的方法有很多種。而遞迴式類神經網路的架構一般常用於手寫辨識、文字的序列等等具有順序性的數據分析，透過數據間不斷的遞迴關係來提高模型的精準度。而本文後續於分析感測器的物理訊號與刀具磨耗間的關係後，也提出對於遞迴式類神經網路的架構應用於刀具磨耗預測的構想，希望藉由遞迴式架構分析模式的特點，使得類神經

網路在分析每一筆數據的同時，都會將上一時間點的預測結果一併考慮在內，藉此來增加對於刀具磨耗的預測精準度。

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