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3-UPU並聯式機器人之撓性分析

為了解決family link無法設定的問題，作者蔡竣宇 這樣論述：

在工廠自動化夾取越來越熱門下，機械手臂或機器人成為自動化趨勢下的必要工廠配置，其中具備高移動速度與高精度的並聯式機構是目前各家廠商研究對象，有鑑於市售並聯式機器人多採用球接頭導致機構撓性較高，容易因負載變形進而影響位置精度，因此本文發展3-UPU平移並聯式機器人，將應用於夾取高質量物品，並在以低撓性為主要設計目標下，針對機器人的接頭撓性設計及軸承的選用，制定相關標準化流程。另外本文也針對3-UPU並聯式機器人開發撓性評估方法，此撓性評估法不僅使設計者能快速得到機構撓性，有利於機構達到設定之撓性目標，亦可計算機構不同撓體組件之撓性貢獻度，提供設計者強化之對象與設計方向。由於並聯式機構之端接器由

多個運動鏈所控制，造成影響端接器的負載位移因素眾多且極其複雜，其中桿件與接頭撓性為兩個主要因子，不像串聯式手臂可使用大尺寸的接頭降低機構撓性，並聯式機構有接頭干涉問題，無法有效強化接頭撓性，表示接頭撓性影響甚巨，所以本文將3-UPU機器人之撓性模型，簡化等效為四種接頭串聯的撓性系統，並且以商業軟體驗證該撓性模型正確性。除了探討並聯式機器人的撓性外，本文也針對並聯式工具機進行研究，希望設計一台低撓性之3-UPU並聯式工具機，以應用於車銑複合五軸加工，並研究工具機之靜態撓性 ，以撓性模型預測工具機於工作空間內各方向撓性，進行接頭的設計改善與加強，同時評估目前選用的接頭軸承，配合商用軟體模擬端接器的

撓性，進而制定工具機的目標撓性，再依據撓性目標選用適合之軸承，最後歸納降低工具機撓性之方式。

以機器學習技術建構住院患者之壓力性損傷預測模型

為了解決family link無法設定的問題，作者王淑芬 這樣論述：

壓傷為臨床照護單位重視問題，也是照護品質重要監測指標之一。如何預防壓傷為國內外護理專家努力的方向，但發生住院壓傷人數仍居高不下，主要因為壓傷危險因子繁雜交錯。壓傷的發生導致傷口疼痛、傷口手術治療、延長住院天數、感染風險嚴重甚至死亡，而且增加醫療耗用成本的支出。因此，精準快速掌握壓傷危險因子，並事先提早預防壓傷的發生是很重要的。過去國內外壓傷研究採用許多高危險評估量表，但這些量表均為落後性指標，無法及早掌握可能壓傷患者，及無法及早介入照護措施。本研究從某醫院之68,368住院病歷中收集582筆之住院患者壓傷資料，再以隨機抽樣出10組之無壓傷資料共1,084為本研究之實驗資料集，並結合機器學習方

法來建構住院患者之壓傷預測模式，其次，除以特徵選取決定模型特徵的重要性外，再以Apriori來建構預測模型特徵因子之關聯規則。研究結果顯示以隨機林所建構的預測模型之精準性為最佳。其次，本研究之重要的特徵因子分別為體溫、入院第一筆高危總分評估、收縮壓、年齡、透析、入院時檢驗數值Alb、Hb、使用藥物數、疾病數及身體質量指數。本研究的結果可提供護理人員在病人入院時，及早掌握壓傷之可能患者，進而提供以病人為中心的臨床照護，提升整體醫療照護品質。關鍵字:壓力性損傷、壓傷危險評估、住院患者、分類、關聯規則