臺灣博碩士論文加值系統

由於硬碟的容量越做越大，硬碟也越趨精密，故容易受到振動影響傳輸效率，尤其是在硬碟傳輸中的狀態下，甚至會產生損壞，而本研究是將硬碟安裝在振動試驗機上模擬外在環境下，磁碟系統受到不同角度、不同振動頻率及不同振動加速度之外力振動，並透過將硬碟連接電腦以IOmeter軟體測試硬碟振動狀態下之傳輸效率，以傳輸效率高低來判斷振動對硬碟影響的嚴重程度。並結合田口法(Taguchi methods)、類神經網路系統(Neural network system)與遺傳演算法(Genetic algorithm, GA)之最佳化方法，搭配實驗針對減振墊片硬度作最佳化設計。
本文分成二部分：一、墊片減振性能測試：針對不同減振墊片硬度、厚度與不同載具角度測試讀取效率，再列出圖表分別對(a)只改變墊片硬度，(b)只改變載具角度，(c)只改變墊片厚度三種條件做比較；二、以實驗搭配田口法、類神經網路系統與GA演算法針對由實驗得到讀取效率較低之頻率為目標頻率，做單一振動頻率的硬碟最佳讀取效率演算，其輸入組與輸出組數據利用類神經網路建立數學模式，再結合遺傳演算法搜尋減振墊片最佳化硬度與傳輸效率，並將此方法所得結果以實驗與最佳演算前結果做比對。
結果顯示使用類神經網路建立網路模式並結合遺傳演算法所得的最佳化墊片硬度以實驗測試後，皆較原始讀取效率提升15 IOps以上，由此結果可證明類神經網路搭配遺傳演算法在防振設計實務上的可行性。

As hard disks continue to grow in capacity, they are becoming more and more delicate. Thus, data transfer rates are easily affected by vibration; hard disks are especially vulnerable when they are transferring data. This study places a hard disk on a vibration tester to simulate the external environment; the hard disk is put through different vibration frequencies, acceleration and angles. The hard disk is linked to a computer and how much it is affected by vibration is determined based on the data transfer rate by use IOmeter software. Taguchi methods, neural network system and genetic algorithm (GA) optimization methods are applied along with an experiment to find the optimum design for anti-shock pad hardness.
This study is divided into two parts: 1. Anti-shock pad performance test: Data transfer rate is tested for anti-shock pads of different hardness, thickness and at different angles; data transfer rates are charted for when (a) only the hardness is changed, (b) only the angle is changed and (c) only the thickness is changed. 2. The frequency for when the lowest data transfer rate was measured is used as the target frequency, and then Taguchi methods, neural network system and GA is applied to find the optimum data transfer rate for a single vibration frequency. A mathematical model is constructed using neural network system based on input and output figures, and then GA is applied to find the optimum hardness of anti-shock pads, as well as the optimum data transfer rate. The resulting optimal hardness is compared with the optimal hardness calculated before conducting the experiment.
According to results, for the optimum anti-shock pad hardness found using the network model created from neural network system and GA, reading speed was at least 15 IOps higher than the original reading speed. This result proves the feasibility of applying neural network system and GA in the practice of anti-shock design.

中文摘要i
英文摘要iii
目錄v
圖目錄viii
表目錄xii
第一章 緒論1
1.1 研究動機1
1.2 文獻回顧3
1.3 研究目的5
1.4 研究方法6
第二章 基礎理論7
2.1 振動基本理論7
2.1.1 受迫振動8
2.1.2 阻尼振動8
2.1.3 無阻尼振動9
2.1.4 共振9
2.2 硬碟機工程應用簡介10
2.2.1 硬碟機結構介紹10
2.2.2 硬碟機的儲存及讀取作動方式12
2.2.3 硬碟機毀損的因素13
2.3 田口式品質方法15
2.4 類神經網路系統16
2.4.1 多項式類神經網路的概念17
2.4.2 多項式類神經網路之架構18
2.4.3 多項式類神經網路之建構20
2.5 遺傳演算法23
2.5.1 遺傳演算法參數23
2.5.2 遺傳演算法流程27
第三章 實驗設備與方法29
3.1 實驗設備29
3.2 實驗方法33
3.2.1 實驗設備架設33
3.2.2 硬碟機振動量測35
第四章 實驗結果與分析39
4.1 墊片減振性能測試39
4.1.1 固定角度與厚度，不同硬度讀取效率比較39
4.1.2 固定硬度與厚度，不同角度讀取效率比較42
4.1.3 固定硬度與角度，不同厚度讀取效率比較45
4.2 以硬度為變數最佳化48
4.2.1 傾斜角0度48
4.2.2 傾斜角5度54
4.2.3 傾斜角10度59
第五章 結論與建議64
參考文獻67

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