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化〝澱〞成晶~謎團,米糰-探討漿糊變硬『筷』形成的因素
急速降溫冷藏是糊化前澱粉漿的最佳環境。單一澱粉糊化前加少量『酸、油』可加速糊化。雙澱粉混合直鏈含量越多加少鹼越無效果,顯示直鏈澱粉不易被溶出。直鏈澱粉堅硬易撞碎耐不同水溫、不同溶液,支鏈澱粉質軟不易撞碎。老化澱粉對含水量少的溶液和低溫冷藏可較長時間保持硬度。澱粉混合種類以糊化溫度相當,直鏈含量約25%~30%為佳;多種澱粉混合(三澱粉以上)、易糊化、高直鏈含量澱粉效果不佳。雙澱粉混合1:1飽和液加糖-直、支鏈澱粉溶出有限,加鹽-糊化不足,加5g食用小蘇打溶出直、支鏈澱粉最多,自然乾老化環境體積完整無裂痕,有利氫鍵形成晶體結構為最堅硬的天然無毒環保筷子,使用完可當飼料或作為調整土壤酸化的肥料。
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高職機械群科在學習的過程中常常接觸到射出成形相關領域,我們想自主設計開發微形射出成形機,並和工業界生產的機台以液壓為射出機構不同。所以本專題以3D列印機的運動控制及材料加熱系統為基礎,利用變導程螺桿的加壓射出機構及螺桿導軌鎖閉模機構來完成射出成形所需的各個機械動作。變導程螺桿做出材料的輸送及射出動作,加壓後可將空氣排出,進而取代了原本注塞式和一般螺桿式的加壓射出;再利用公模、母模、頂射板和母模固定板所形成的射出模系統,進行自動化。由於機台微小化,操作方式和現行3D列印機操作方式類似,所以可作為教學之教具使用,亦可由同學自行設計模具進行射出成形操作。也能針對不同的材料做為射出的成品。
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「泥」給我「電電」!-製作及改善二次水泥電池
「水泥電池」為一個以水泥為底的電池,想法是將水泥轉化為巨大的儲能裝置,而在2021年,首次有研究團隊將此概念擴展到了二次電池,此研究正是水泥電池的開路先鋒。而我們在這次的研究中,針對水泥基的電阻進行最佳化,發現水泥中電解液配方為在38公克的蒸餾水中加入0.5公克的CMC,3公克的矽酸鈉以及13.1公克的氫氧化鉀為最佳,能使水泥從原先16000歐姆的電阻降至514歐姆,降低96.8%。而我們也以自製的導電碳板代替碳纖維,製成了鐵及鎳電極,二次水泥電池首次充放電在8小時間功率有544微瓦特,第二次充放電有373微瓦特,只損失了31.4%。未來我們希望能繼續測試及解決電池的效能以及增加電池的能量密度。
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從參考資料[1]可知,將凸n+2邊形利用n-1條不相交的對角線剖分成n個三角形的圖形數量即為卡特蘭數Cn。而我利用不相交的對角線把n+2邊形剖分成數個多邊形和三角形的組合,並從此類的剖分圖形與三角剖分圖形之關聯,進而由卡特蘭數的一般式推導出此類剖分圖形數量的一般式。在本研究中可得,若到把n+2邊形剖分成一個k+2邊形和多個三角形的圖形數量是(2n-k+1 n+1) ;把n+2邊形剖分成一個k+2邊形、一個m+2邊形和多個三角形的圖形數量,當m≠k,數量為n+2/2(2n-k-m+2 n+2) ,當m=k時,數量為n+2/2(2n-2k+2 n+2) ;把n+2邊形剖分成一個k1+2邊形、一個k2+2邊形、一個k3+2邊形、和n-k1-k2-k3 個三角形的剖分圖形,當k1,k2,k3兩兩相異時,數量為(n+2)(n+3)(2n-k1-k2-k3+3 n+3) ;把n+2邊形剖分成一個K1+2邊形、一個K2+2邊形、一個K3+2邊形、一個K4+2邊形和n-K1-k2-k3-k4個三角形的剖分圖形當k1,k2,k3,k4兩兩相異,數量為(n+2)(n+3)(n+4)(2n-k1-k2-k3-k4+4 n=4)。並猜測若k1,k2,...,ki兩兩相異時,把n+2邊形剖分成一個k1+2邊形、一個k2+2邊形、…、一個ki+2邊形、和n-Σkj 個三角形的剖分圖形數量為(n+i)!/(n+1)!(2n-Σkj+i n+i) 。
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「圓」生「圓」聚,「圓源」不息 一 圓外切n邊形與其旁切圓的性質探討
1.根據數學傳播期刊第43卷第2期中胡穎老師發表「圓外切四邊形涉及旁切圓的一個性質」[1]的關係式,把它從原先應用在圓外切四邊形,推廣至圓外切n邊形中,發現涉及圓外切n邊形的旁切圓不只在其周圍的第一層,而是到了第二層的旁切圓,也依然產生規律的關係一般式。 2.承1,所有第一、二層旁切圓半徑、面積和周長間,存在特定的規律性。 3.承1,所有第一、二層旁切圓的切點三角形,最外側邊上的高之間,有特定規律的等量關係式。 4.承1,與第一、二層旁切圓有關的「心頂點三角形」和旁切圓內切點三角形面積的比值有漂亮的乘積關係一般式。 5.延伸原本只討論第一、二層旁切圓,並推廣到第k層旁切圓,同時提出k、n的數學關係一般式。
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角柱與角錐側面都是由長方形或三角形組合而成,這些形狀的邊都是直的,我們想把直線摺痕改成曲線摺痕,探討能摺的條件與摺出的樣貌。我們依序在平面紙上研究無摺痕、一條曲線摺痕、兩條曲線摺痕、多條直線與曲線摺痕能摺的條件,發現曲面在彎摺處若找不到直線,則此曲面無法摺出來,封閉曲線不能摺成曲面,混合直線與曲線摺痕,摺痕間形成的曲面,只能是凸曲面或凹曲面,不能凹、凸曲面並存。我們把在平面紙上能摺的基本圖形連續組合繪製在圓柱與圓錐上,找出在什麼情況下能摺,其中能摺的作品若滿足3條件,則能「定型」摺出正n邊形的圖樣。我們可依此設計製作,創作出更多不同的形體應用在生活中。
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「風」來「聲」去— 風扇表面結構之降噪研究
風力發電是我們在澎湖常看見的再生能源,但風扇旋轉時帶來的噪音,卻限制了它的應用;要減少風扇的噪音,其中之一個要素是減少阻力,在本篇實驗中,我們從改變風扇表面結構,來從事減少噪音的研究。我們把高爾夫球表面的小凹,和鯊魚皮表面密密麻麻、交互排列的縱向凹槽,應用在風扇的空氣阻力上,發現絲襪和透氣衣在顯微鏡下的結構,類似高爾夫球表面的小凹;而白膠和皺紋紙,它們結構的共同特色,是在風扇表面形成規律排列的平行橫條紋,類似鯊魚皮的縱向凹槽,都可以達成降低阻力,從而減少風扇噪音,又不減少風扇功率的目的,另外,或許今後在設計風力發電或一般風扇時,可以考慮在表面蝕刻規律凹槽或刻紋,以減少噪音。
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錐心覓跡-圓錐曲線及其內接四邊形的作圖與幾何性質之探討
在平面上,我們都知道相異五點可決定一圓錐曲線。若給定任意四邊形,是由四邊形的四個頂點及異於此四頂點的第五點來決定圓錐曲線,則稱此四邊形為圓錐曲線内接四邊形。 本研究將四邊形分成平行四邊形、梯形及兩雙對邊皆不平行的四邊形等三種來討論,並同時考慮其為圓内接與非圓内接之兩種情形的四邊形,探討圓錐曲線内接四邊形的作圖及其幾何性質。研究中藉由六個輔助定理(包含圓錐曲線的直徑與定值性質及推廣圓内兩交弦定理)論證出二種拋物線及其内接四邊形的作圖及其判定條件,再進一步推導出圓錐曲線内接四邊形的作圖及其判定條件。也發現圓錐曲線內接四邊形的兩對角線斜率性質,並證明有趣的錐線中心軌跡圖形。
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為了解黑白間隔圓旋轉時為何出現彩色圖案?我們在不同種類的光源、不同的光源閃爍頻率、不同圓盤轉速及使用高速攝影來觀察間隔圓旋轉後的影像,尋找黑白間隔圓與出現彩色圖案之間的關連性。我們發現黑白間隔圓旋轉時出現彩色現象時,光源必須閃爍、光源必為線光譜,光源含有螢光物質,並且發現燈管內的螢光物質吸收紫外光後所釋出的白光,可使黑白間隔圓旋轉時出現彩色圖案,而LED燈泡是藉由藍光激發黃色螢光物質後發出的白光,則無法出現彩色現象。實驗進一步發現,若燈管螢光物質的某一光源在發光後至熄滅之間產生發光時間延長的遲滯現象,將會是黑白間隔圓旋轉後所出現的顏色。
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養灘親「離」----不同離岸堤對養灘面積大小的影響
近年來台灣的海灘面臨被嚴重侵蝕之難題,護岸措施不斷推陳出新。而目前台灣除了突堤之外,也有近幾年來發展興盛的「離岸堤」。一般而言,在離岸堤背後形成的砂舌或繫陸砂洲具有防治海岸侵蝕的功效。於是我們想藉由實驗來大略推敲出最適合養灘的離岸堤,來解決現在台灣沙灘資源 不斷減少的問題。本實驗以離岸堤的厚度、長度、高度、角度、離岸堤相對水深的高度、離岸堤離岸的距離、消波塊作為實驗操作變因,並以樂高機器人作為造浪機維持海浪的頻率、強度。結果發現,影響養灘效果前三名依序是:角度、離岸距離、高度,且波速會使離岸堤擺設的最佳角度有所不同。
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微結構下的魔術師 ──萊頓佛斯特的溫度效應The study of Leidenfrost effect on micro structure surface by using frequent water droplet.
leidenfrost effect”是水滴能在熱表面產生蒸氣層並隨機跳動。我們便設想利用此特殊蒸氣層達到讓水滴往固定方向前進,甚至優化其加速結構。 我們設計 (角度θ=30°、45°、60°)×(高度h=1.0 mm、1.5 mm、2.0 mm)共9種具數學意義的微結構。測量微結構在(160°C -350°C)溫度下水滴的速度、生命週期,並獨創「珠光粉慢動作攝影」研究形變、熱流。 我們提出未有文獻紀錄的空腔體積、有效接觸面、水滴外部形變機制、內部熱流循環等機制。利用上述資訊建構運動模型,發現θ=60°、h=1.0 mm水滴有最快的速度。且發現高溫段(表面溫度≥300℃),任何微結構,生命週期差距都極小。我們獨創性提出水滴在微結構下“leidenfrost effect”數學模型,理論值與數據吻合,成功解釋水滴的運動機制。
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Consensus-based Machine Learning Model in the Scoring for Hepatic Steatosis Severity
研究目的:脂肪肝的盛行率在全世界的現代化國家都在增加。病理醫師在評估脂肪肝的嚴重等級時,常缺乏參考意見以減少差異。許多地區也缺乏病理醫師。本研究旨在建立一個有效評估脂肪肝嚴重程度的病理組織學人工智慧模型。研究過程:本研究經由臺中榮民總醫院人體研究倫理審查委員會審核通過,篩選後取得病理資料庫中適合的肝臟組織切片,由兩位病理醫師獨立為肝組織中脂肪堆積的程度評分。再以病理醫師討論後的共識答案為分級標準,來訓練人工智慧模型。研究結果:在100個樣本的獨立測試中,人工智慧模型和病理專科醫師的評分,有71%完全相同、27%差異只有一個等級、2%差異2個等級、而沒有2個等級以上的差異。結論及應用:我們已初步建立一個可以評估脂肪肝嚴重程度的人工智慧模型。這模型可為將來人工智慧的臨床應用,建立一個良好的基礎。
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