利用人工智慧作燈具最佳化配光曲線之設計研究｜國立臺灣科技大學博碩士論文系統

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研究生：	馮彥誠 Yen-Cheng Fong
論文名稱：	利用人工智慧作燈具最佳化配光曲線之設計研究 Optimal Design of Candela Distribution by Using Artificial Intelligence Techniques
指導教授：	蕭弘清 Horng-Ching Hsiao
口試委員:	胡能忠 Neng-Chung Hu 郭政謙 Chen- Chien Kuo 辜志承 Jyh-Cherng Gu
學位類別：	碩士 Master
系所名稱：	電資學院 - 電機工程系 Department of Electrical Engineering
論文出版年：	2007
畢業學年度：	95
語文別：	中文
論文頁數：	76
中文關鍵詞：	燈具、配光曲線、傅利葉描述器、類神經網路、遮光角
外文關鍵詞：	luminaries, candela distribution, fourier descriptors, back-propagation neural networks, shielding angle
相關次數：	點閱：212 下載：12
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本論文的目的為建立一套完整的燈具設計流程，研究中收集了八種不同類型之典型燈具的資料，並使用光學模擬軟體TracePro進行燈具設計及配光曲線模擬，針對燈具之『遮光角』及『燈管位置』加以變化，而建立了典型燈具之配光曲線資料庫。

本研究應用倒傳遞類神經網路，並將資料庫數據輸入『類神經網路』進行訓練，學習輸入參數(燈具的型式、燈具種類、遮光角及燈管位置)和輸出參數(由0°~90°間每隔5°共11個角度的光度值)之間的內在規則，使系統具備預測『配光曲線』之功能，並配合『傅利葉描述器』於搜尋配光範圍近似的照明燈具。故往後於燈具設計時，可先藉由傅利葉描述器尋找比對資料庫中具有類似的配光曲線之燈具；再藉由類神經網路來預測及修正必要之燈具幾何尺寸參數以符合設計之目標，而完成照明燈具設計之流程。

The object of the thesis is to establish a full set of luminaries design process. There are eight typical direct to be selected to build a data base by luminaries optical simulation software “Trace Pro”. In order to design the model of luminaries and simulate the candela distribution for different shielding angle and tube position then establish a typical luminaries of candela distribution database.

In the study, back-propagation neural networks was applied to learn the “internal rules” input data (such as type and classification of luminaries, shielding angle and tube position) and output data (candela distribution curves at 0° to 90° for every 5° apart), which were used to predict the candela distribution curves. The Fourier descriptors was applied to search the luminaries which have much more similar candela distribution according to the designer’s requirements. Thereby, we could find the optimal geometric size of luminaries by using this design process.

中文摘要	i
英文摘要	ii
致謝	iii
目錄	iv
圖表索引	vii
第一章  緒論	1
1 研究背景	1
2 研究動機	1
3 文獻回顧	2
4 研究流程	4
5 章節概述	4
第二章  理論基礎	6
1 輻射和光	6
2 照明設計指標概要	7
2.1 光通量	7
2.2 光強度	8
2.3 照度	8
2.4 輝度	8
2.5 眩光	9
2.6 色溫度	9
3 照明燈具	11
3.1 燈具材料的反射、透射和折射特性	11
3.2 反射	11
3.2.1 鏡面反射	11
3.2.2 定向擴散反射	12
3.2.3 漫反射	12
3.2.4 複合反射	13
3.3 透射	13
3.3.1 定向透射	14
3.3.2 定向擴散透射	14
3.3.3 漫透射	14
3.4 折射	15
3.5 燈具的分類方式	16
3.6 反射器	18
3.6.1 球面反射器	18
3.6.2 拋物面反射器	19
3.6.3 橢圓反射器	20
3.6.4 複合式反射器	21
4 結語	22
第三章  可應用於照明設計之理論概述	23
1 傅利葉描述器	23
1.1 傅利葉描述器簡介	23
1.2 傅利葉描述器原理	23
1.3 傅利葉描述器性質	24
1.4 傅利葉描述器之應用	26
2 類神經網路	27
2.1 類神經網路簡介	27
2.2 神經元模型	27
2.3 類神經網路運作方式	30
2.4 倒傳遞類神經網路介紹	31
2.5 倒傳遞類神經網路架構	31
2 結語	32
第四章  選用之燈具與配光曲線資料庫	33
1 光學模擬軟體Trace Pro介紹	33
2 燈具之選用與建立配光曲線資料庫	34
3 結語	42
第五章  傅立葉描述器於燈具設計之應用	43
1 建立燈具資料庫	43
2 傅立葉描述器之比對結果	45
3結語	59
第六章  類神經網路於燈具設計之應用	60
1 類神經網路訓練過程	60
2 建立類神經網路之訓練範例	62
3 倒傳遞類神經網路學習結果之驗證	63
4 結語	73
第七章  結論與建議	74
1 結論與建議	74
2 未來研究方向	75
參考文獻	76
附錄	І
作者簡介

                                

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