Browsing by Author "Wu, Meng-Chien"

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    客運轉運站之環境識別設計規劃與運用-以礁溪轉運站為例
    (2019) 吳孟蒨; Wu, Meng-Chien
    政府2010年開始陸續推動許多公車轉運站政策，各縣市政府近年積極的建置許多公路客運轉運站，但卻忽略了轉運站的環境識別系統整體規劃的重要性；環境識別系統能清楚呈現整體環境的結構與地域性的識別外，也方便大眾在此空間環境順利有效的運行，並象徵了地方政府的施政品質與用心程度，也可藉著環境識別設計發揚地方特色，讓來訪的旅客能夠感受到有規劃性及系統性的地方意象。 本研究以觀光著名的宜蘭縣礁溪鄉的礁溪轉運站為其創作對象，以資料蒐集為出發點，將國內、外文獻對於指標識別、標識以及資訊設計相關原則及概念加以整理。分析目前轉運站標識現況，利用城市意象元素的概念將轉運站分區，按照分區方式進行環境識別系統的重新設計及規劃，藉此改善目前礁溪轉運站環境識別系統；並與地方特色為設計基礎，以色彩、圖像符號轉換為礁溪轉運站標誌，讓轉運站能與地方特色連結；並藉著轉運站的運輸聯結，形塑礁溪轉運站為北宜蘭和礁溪主要門戶的重要形象，而本研究歷程則可為未來標識設計人員之設計參考，並應用於其他類似公共運輸空間場所。 本研究建立一套完整的礁溪轉運站環境識別系統，不但能提升公共交通運輸場站的專業形象，並打造易理解的環境識別系統，提高國際遊客來此觀光的意願。後續更提供站內完整的環境識別系統檢核表，方便轉運站管理者對於環境識別系統之後管理與維護。讓遊客、民眾進入此公共運輸場站時，能與當地特色文化產生美好的連結，並提供易理解、專業又具美感的公共運輸空間，藉此提升國內交通環境整體形象。
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    應用自適應性類神經網路控制器於六軸機械手臂
    (2022) 吳孟謙; Wu, Meng-Chien
    本論文提出了一種基於神經網絡框架學習機制的六軸機械臂控制器設計。首先，我們從六軸機械臂的實際構造中得到訓練數據集。其次，神經網絡的訓練方法是基於自適應調整輸入層和隱藏層之間的權重值和誤差。第三，將訓練數據集作為神經網絡的輸入來訓練模型。最後，我們利用李雅普諾夫理論保證了六軸機械臂控制器設計的穩定性，並與PI控制器設計進行了比較。實現了六軸機械手臂動力學模型推導，以解決運動不穩定性問題。機械臂運動過程中時變不確定擾動引起的現象。詳細動力學模型是藉由Lagrange方程式所推導出來的，計算出六軸機械手臂動力學模型。透過動力學模型，進一步進行模擬驗證。控制器是以PD為基礎進行設計的，結合自適應徑向基函數神經網絡 (RBFNN)，經由隱藏層與輸出層之間的自適應調整，最終取得所需的輸出結果，再藉由Lyapunov 函數進行穩定性分析，證明整個系統的穩定性，最後實驗分析此控制器對六軸機械手臂的控制穩定性。