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研究生: 張子暉
研究生(外文): Tzu-Hui Chang
論文名稱: 實驗計劃法在研發階段之應用─以氧化鈦光觸媒之開發為例
論文名稱(外文): The application of design of experiment at the research and development stage -development of photocalyst TiO2 thin film as an example.
指導教授: 陳永璋
指導教授(外文): Yung-Chung Chen
學位類別: 碩士
校院名稱: 樹德科技大學
系所名稱: 經營管理研究所
論文出版年: 2006
畢業學年度: 94
語文別: 中文
論文頁數: 58
中文關鍵詞: 田口式實驗計劃法參數設計二氧化鈦光觸媒親水性
外文關鍵詞: Design of experimentTaguchi methodResponse Surface MethodsGenetic AlgorithmBack-Propagation Network
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  • 評分:*****
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本研究以氧化鈦光觸媒濺射鍍膜為例,探討實驗計劃法在研發階段之應用。研究藉由田口實驗設計法,反應曲面分析、倒傳遞類神經網路、基因演算法等進行氧化鈦光觸媒濺射鍍膜之親水性最佳化的研究,並以潤濕角作為親水性指標。
研究所使用之實驗參數有基材偏壓,濺射氣氛,靶材電流,以及表面之離子轟擊。藉由田口方法分析得知基材偏壓是最重要的影響參數。研究並藉由反應曲面分析、倒傳遞類神經網路、基因演算法分析等方法以驗證田口方法所獲得之最佳製程參數組合。
研究結果顯示,氧化鈦光觸媒濺射鍍膜能得到最佳化品質特性,此即實驗計劃法確實能夠得到之最佳製程參數組合。
In this thesis, the application of design of experiment at the research and development stage is investigated. The process parameters and the hydrophilic properties of sputter deposited TiO2 thin films have been studied as an example by design of experiment approach.
The TiO2 thin films were deposited on glass substrates using a UBM (Unbalanced Magnetron Sputtering) system. Wetting angle of the TiO2 thin films under ultraviolet ray was chosen as the indicator for the hydrophilic property. The coating parameters evaluated are sputtering atmosphere, target current, bias voltage, and ion bombard condition on specimen surfaces.
The Taguchi optimization methodology, Response Surface Methods (RSM), Genetic Algorithm (GA), and Back-Propagation Network (BPN) method are employed to analyze the effect of these coating parameters.
Analysis of the result shows that the bias of substrate is key parameter for the hydrophilic performance of TiO2 thin films。
The study shows satisfied results could be expected by the approach of design of experiments.
圖目錄    III
表目錄    IV
中文摘要    i
英文摘要    ii
誌謝    iii
第一章  緒論    1
1.1研究背景    1
1.2研究動機    2
1.3研究目的    4
1.4研究步驟    4
第二章  理論回顧    6
2.1實驗設計    6
2.2田口實驗設計法    7
    2.2.1田口實驗設計的規劃與分析步驟    8
2.2.2田口直交表    10
2.2.3田口實驗分析的相關公式    11
2.3反應曲面法    13
2.4類神經網路分析    13
    2.4.1類神經網路的組成    13
    2.4.2類神經網路的基本架構    15
    2.4.3類神經網路學習演算法    15
    2.4.4倒傳遞網路    16
2.5基因演算法    20
    2.5.1基因演算法的相關名詞    21
    2.5.2基因演算法的基本設定    22
    2.5.3基因演算法的基本運算子    23
第三章  個案說明─氧化光觸媒    25
3.1物理蒸鍍處理    26
第四章  研究設計    30
4.1機器與器材    30
4.2實驗規劃    32
    4.2.1特性因子的選擇    32
    4.2.2決定參數水準    33
    4.2.3建立直交表    34
4.3實驗步驟    34
4.4實驗與量測記錄    35
第五章  資料分析    41
5.1量測資料整理與S/N比轉換    41
5.2反應表、圖及變異數分析    41
    5.2.1反應表分析    42
    5.2.2反應圖分析    43
    5.2.3變異數分析    44
    5.2.4田口方法最佳化預測    45
5.3反應曲面分析    45
    5.3.1反應曲面方程式最佳化預測    45
5.4倒傳遞類神經網路的應用    47
5.5基因演算法    49
5.6小結    49
第六章  結論    51
參考文獻    52
自傳簡歷    58
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