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射出成型機規格的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦李滄東寫的 燒紙 和楊衛民的 聚合物3D列印與3D影印技術都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自亮光(香港) 和崧燁文化所出版 。
中原大學 機械工程學系 陳夏宗所指導 黃珮絜的 探討熔膠黏彈性對射出成型充填階段影響與並應用於射出重量校正方法研究 （2021），提出射出成型機規格關鍵因素是什麼，來自於射出成型、模擬分析、黏彈性效應。
而第二篇論文國立中央大學 機械工程學系 鍾禎元所指導 蔡宜璋的 應用類神經網路與實驗設計法預測與優化射出成型試片之收縮率 （2021），提出因為有 收縮率、田口方法、反應曲面法、倒傳遞網路、遺傳演算法基底網路、徑向基函數網路的重點而找出了 射出成型機規格的解答。
燒紙
為了解決射出成型機規格 的問題，作者李滄東 這樣論述：
2021.05《Korean Screen》邀請全球28國超過158位專業影評人，票選「韓國影史最佳電影 Top 100」，《寄生上流》排第二名，李滄東執導的《燃燒烈愛》、《生命之詩》及《薄荷糖》分別占了前10名中的一、八、九名！ 在導演身分之前，他是小說家。這本《燒紙》編集的11個短篇小說，寫於1983至1987年，期間韓國歴盡磨難，發生了光州事件，一場又一場的學運與民主抗爭，李滄東把大歴史與小人物寫進小說裡，選擇用文學的方式記下「時代」。 小說描繪在洶湧洪流下最容易被掩藏，被遗忘的一切，往往是小市民最真實的生活。李滄東追求小說的現實主義，帶著文學的悲憫視點，不止於提
出問題而是不斷探索出路，就如他的電影。11個感人短篇小說，像是11部刻入人心的微電影！ 文學創作不同於歴史記錄，歴史記錄要「顯」出來，文學卻是「隱」下去，把要說的如根藏在泥土深處，終有一天，長出連作者也沒想過，你與我亦意料不到的花朵。 得獎紀錄 李滄東獲獎紀錄 2002《綠洲》得第59屆威尼斯影展最佳導演獎 2007《密陽》獲得第2屆亞洲電影大獎最佳導演 2010 《生命之詩》榮第63屆坎城影展最佳編劇 第5屆亞洲電影大獎最佳導演 第4屆亞太電影大獎最佳導演 2018 《燃燒烈愛》獲得坎城影展國際影評人費比西獎 感動推薦 林夕 填詞人
崔末順 國立政治大學台灣文學研究所教授 陳建榮 《用電影和孩子談生命中重要的事》作者 曾麗芬 高先電影有限公司創辦人 楊智麟⼁黑導 導演、編劇 膝關節 台灣影評人協會理事長 瞿友寧 監製、導演 藍祖蔚 資深影評人、國家電影及視聽文化中心董事長 （以上按姓名首字筆畫排列） 人在失樂動物園中如何活得像一個人？ 這也是李滄東給我們的一丸密陽。——林夕 李滄東的文字，就像一個有無比強大吸力的漩渦， 把你的思緒往裡面帶。 ——楊智麟⼁黑導
探討熔膠黏彈性對射出成型充填階段影響與並應用於射出重量校正方法研究
為了解決射出成型機規格 的問題，作者黃珮絜 這樣論述：
現今射出產業中從過去以來皆透過具備相關經驗的師傅為為主，近年來電腦輔助工程分析技術出現，可以事先進行模擬使現場實際的材料損失減少因而降低成本等，但模擬分析與實際射出仍存有差異，一般利用模擬分析進行機台校正流程並探索機台校正的影響，發現模擬結果與實機生產的結果完全一致是非常具有挑戰性，目前主要面臨的是因為模擬分析無法考量許多的實際狀況，像是慣性效應、噴泉效應、壓縮效應… 等。 在CAE模擬分析過去已有許多理論方法用以修正熔膠黏彈性效應行為且大多數黏彈性效應模型會需要進階材料相關參數，但仍有存有奇異點、不準確等問題出現，使分析與實際存有差異。因此須依靠統計模型校正彌補CAE不足之處，才可以
使模擬分析更為趨近於實際實驗。 本論文研究目的是為了提高黏彈性效應在分析之中準確度並靈活的預測重量且成本較低，結合數值方法使分析與實際實驗一致，然後預測不同模具在充填階段之重量，並以融熔塑膠為黏彈體去了解對重量影響，為此利用充填階段常使用因子製作不同的預測模型，因子分別為射出速度、澆口厚度、模具溫度、材料溫度以及緩衝量，先製作預測機台實際射出速度的預測模型，比較校正後機台實際射出速度之分析、未校正射出速度之分析與實際射出產品重量進行，再製作預測產品重量來了解各因子間與重量之影響，利用五因子實驗製作預測產品重量、校正後射速之分析產品重量與實際射出產品重量進行比較，最後利用驗證模具進行驗證。
研究結果顯示，將分析之中考慮黏彈性能減少分析與實際的誤差，利用校正分析準確度從97.25%提升至98.65%。預測產品重量方面，使用驗證模具時準確度在99.73%，能準確預測不同模具時之產品重量。
聚合物3D列印與3D影印技術
為了解決射出成型機規格 的問題，作者楊衛民 這樣論述：
3D列印，一開始叫「快速成型技術」，誕生於一九八〇年代後期，是基於材料堆積法的一種高科技製造技術，多學科、跨領域知識的普及，使得快速成型技術飛速發展。 借鑒這樣一個成功的範例，本書在模塑成型的基礎上提出了「3D影印」的概念：基於目標產品的虛擬設計或三維掃描建模、模具結構智慧規劃三維列印、智慧化射出模塑成型集成創新，「3D影印」可望成為現代製造業智慧化發展的新趨勢。 本書類比介紹了聚合物3D列印與3D影印兩種技術，並詳細闡述了聚合物3D影印技術的核心原理及工藝，聚合物3D影印機的組成、基本參數、結構設計聚合物3D影印製品的精確度控制方法、缺陷的產生機制及解決辦
法，以及產業發展趨勢，可供從事聚合物加工的工程技術人員、研發人員和相關系所師生參考。 本書特色 1.【原創與國際化】：以網路化、智慧化技術為核心，反映了全球最新的一些技術成果，為研究提供新方向、拓展新思路。 2.【聚焦前景趨勢】：在介紹相應專業領域的新技術、新理論和新方法的同時，優先介紹有應用前景的新技術及其推廣應用的範例。 3.【多位專家執筆】：以國際控制工程專家孫優賢院士為首，吳澄、王天然、鄭南寧等多位業內專家參與策劃，具有高學術水準與編寫品質。 4.【兼顧傳統創新】：本書在篇章結構上兼顧學術參考和工業應用兩方面的需要，系統地反映了聚合物3D列印及3D影印技術的內
容和應用。
應用類神經網路與實驗設計法預測與優化射出成型試片之收縮率
為了解決射出成型機規格 的問題，作者蔡宜璋 這樣論述：
射出成型過程中的收縮是造成產品缺陷的原因之一，緣於高分子熔膠的流動特性使整個充填過程變得難以掌控，而溫度與壓力等參數的設定就是改善此問題的重點對策。傳統作法為透過經驗豐富的操作人員手動調整參數的方式，經過多次的試誤法(Trial and error)來找出適合的製程參數，除了仰賴操作員的經驗，也較缺乏嚴謹性與科學根據支撐。本研究利用模具型腔內的溫度與壓力感測器來監控成型時的熔膠狀態，將數據轉換成比容的形式來呈現成品品質，再透過實驗設計法結合類神經網路來預測並改善試片的成品品質，成品品質為體積收縮率與比容非均勻性的組合。實驗設計法使用田口方法與反應曲面法，類神經網路採用倒傳遞網路、遺傳演算法基
底網路與徑向基函數網路，並比較各模型間的預測能力。首先經由田口方法之訊噪比篩選出顯著因子，再利用顯著因子進行反應曲面法之全因子實驗，得到一組最佳化製程參數與比容預測值，最後利用類神經網路的模型來驗證結果。本研究透過實驗數據來建立製程參數與成品品質之模型，結果顯示，反應曲面法預測四組驗證範例之預測值與實驗值之平均驗證誤差為1.64%，且最佳化製程參數與中心點實驗相比改善了31.2%；倒傳遞網路預測值與實驗值之平均驗證誤差為5.49%；遺傳演算法基底網路預測值與實驗值之平均驗證誤差為8.42%；徑向基函數網路預測值與實驗值之平均驗證誤差為3.25%，顯示結合實驗設計法與類神經網路能有效的預測與改善
射出成型之非線性問題。