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高級中等學校組

船有吸引力?用疏水性材料破解船吸現象

本研究主要探討親水性與疏水性船體在船吸現象的影響。在原理方面,藉由作圖研究船吸現象、親水性與疏水性對彼此的影響,並藉此推導在理想情況下的加速度;在實驗方面,我們以試管去做驗證,發現親水性會互相吸引,而疏水性與親水性間會互相排斥。接著探討在不同變因下,親水性的船吸現象是否符合公式推導,而結果與推導出的公式相似:船寬及初始流速都與其成正相關,並且與質量不太有影響。進一步分析疏水性船體的影響,探討不同流速下疏水性是否都能對抗此現象,而在實驗過程中發覺中間水流似乎會衝向另一艘船,進而研究康達效應在本實驗的影響,並用其解釋實驗結果,最終,模擬真實情況的親水性障礙物,測試疏水性的船體是否能避免與它相撞。

飛向宇宙,浩瀚無垠-自主分項研發火箭技術,推進系統及姿態控制和測量之研究

本研究將火箭分成三大部分:推進、姿態控制、降落,各別研發製作,用 低成本材料結合Arduino實現動態控制,以及自製出研發測量及實驗所需的器材,最後將所有技術整合完成一整支火箭。我們自行設計了引擎噴嘴,結合實驗將噴嘴推力提升,並比較不同噴嘴的推力。為了完成姿態測量,我們利用Arduino自製姿態測量系統,經過測試將其放置於火箭中用其自動量測數據並存取。回收火箭的動態姿態控制系統之部分,我們自製柵格翼,以及利用生活中所見有趣事物,創新製作圓筒姿態控制,實現火箭在空中動態控制。最後將技術整合,完成火箭。

多邊共舞,四方連心

本研究探討在正n邊形及圓內接多邊形構形中,若已知外圍三角形面積,是否可反推原構形的邊長與面積。研究建立一套幾何與代數互相轉換的流程,透過面積比例推導遞迴數列,進而構建高次方程,並提出新符號 𝑇𝑃𝑄 及 𝑈𝑛𝑞𝑝 表示不相鄰乘積和,以簡化代數結構。進一步運用數學歸納 法 與極值邏輯,成功證明:當高次方程 式 具有正實根時,其最大正實根必定對應唯一的 多邊形 限定構形;反之,若多邊形限定構形存在,也可唯一對應於高次方程式之最大正實根。此研究不僅提供幾何反推的系統化解法,也為代數方程的幾何詮釋建立明確模型,具備理論價值與推廣潛力。

新型微生物燃料電池於能源再生及有機物降解之研發

本研究探討新型微生物燃料電池(MFC)於能源再生及水資源處理中的應用。MFC利用微生物將廢水中的有機物轉化為電能,不僅達到能源再生、低碳排放的的勢,, 可降解有機物、低產生電力等。本研究使用不含氟化物的煤灰陶瓷隔離膜,並對石墨氈改質, 以探討電極的材料(石墨紙低石墨氈低改質石墨氈低排布) 及表面積(3x3、低4x4、低5x5 cm²)對MFC產電效率及淨化廢水效率的影響。結果顯示,電極材質則以較貴的石墨紙表現最勢,但較便宜改質石墨氈在發電效果及去除污水的效率上皆接近石墨紙;在電極表面積為4x4 cm²時產電效率及淨化廢水效率最佳,顯示較小的表面積差異對MFC影響效果不大。本研究可為MFC在污水處理和能源再生中的應用提供了重要的數據參考。

臺灣東部群震週期與大地震機率的分析

本研究使用1973-2023年地震數據,以DBSCAN進行臺灣東部、東北部及選定區域的群震分群,自相關分析及傅立葉變換探討其週期性,核密度估計推測群震後發生大地震的機率,並以群震及大地震數據擬和方程式。結果顯示選定區域群震空白期為9.28年,群震週期為6.18年;東北部群震空白期為13.35年,週期無法確定;東部群震週期為7.27年,空白期無法確定。選定區域、東北部及東部群震後200天內發生大地震的機率分別為9.86%、12.06%及6.41%。方程式顯示選定區域及東部內群震總能量與群震和大地震時間差呈負相關,東北部為正相關。將三區域2024年的群震及地震數據代入方程式,最佳標準化殘差值分別為0.15、-0.01及-0.93,方程式具預測價值,但仍需更多數據支持。

棋盤中放入最多骨牌數及方法數探討

本研究改編自2015 EGMO P2,探討在𝑛×𝑚的棋盤中放入最多的1×𝑡或𝑡×1的骨牌,並使得每一個𝑡×𝑡還有空間再放入一個骨牌的方法數。原本題目是𝑡=2,𝑛=𝑚為偶數的情況。於是我先從𝑡=2開始研究,推導出(1)𝑛,𝑚皆為偶數、(2)𝑛,𝑚一奇一偶、(3) 𝑛,𝑚皆為奇數的答案。接著再推廣到(4)任意的𝑡且𝑡∣𝑛=𝑚的結果。最後再討論(5)𝑛,𝑚分別為𝑡的倍數、模𝑡餘1的數,或其他 數等不同可能性得出的不同答案。

領域展開-Dual graph 解 Hamilton cycle在平面圖上的存在性問題

本研究以對偶圖的性質,取代以往著重點或邊數量的方法,探討平面圖中漢米爾頓迴圈的存在性。我們設計一套定理,判斷對偶圖對應之原圖是否存在漢米爾頓迴圈,並提出「T 搜索」,有效降低電腦計算的時間複雜度。此外,我們建立多項化簡定理,能在不影響迴圈存在與否的前提下,透過邊、點的替換與收縮,或圖的結構分解來簡化圖形。研究中也討論 Herschel Graph 與 Tutte’s Graph,並提出當圖中出現特定結構時,原圖不具漢米爾頓迴圈的判別條件。最後,成果可用於構造具漢米爾頓迴圈平面圖之對偶圖,並期望數學方法推導出無漢米爾頓迴圈的平面圖,或用電腦窮舉所有無漢米爾頓迴圈平面圖之對偶圖,以便延伸討論。

以線蟲模式探討代糖調控宿主與腸道菌相交互作用機制

代糖是一種低熱量的甜味替代品,雖在過去被認為對人體無害,近年研究卻發現代糖會引起腸道菌相失衡,有害宿主健康,但其機制仍不明。秀麗隱桿線蟲的腸道上皮細胞與人類相似,且腸道共生菌易觀察,適合探討宿主與腸道菌相間的交互作用。本研究以代糖乙醯磺胺酸鉀(acesulfame potassium, AceK)餵食線蟲,發現AceK在腸道共生菌滅活狀況下,能夠藉由減少腸道粒線體自噬作用、上調抗氧化基因sod-3並增加線蟲體內的H2O2濃度,使線蟲壽命延長;但在腸道共生菌的交互作用下,上述效果皆減弱,AceK反倒促使線蟲腸道菌量增加,因此干擾宿主利用H2O2控制腸道菌量的能力,導致線蟲提早死亡。本研究發現AceK會使腸道菌量失衡,並進一步探討過量的腸道共生菌與宿主競爭AceK並影響宿主生理功能之機制。

見光聞聲:以雷射都卜勒震動儀結合深度學習辨認聲音的方向

本研究在探討如何將「雷射都卜勒震動儀」(Laser Doppler Vibrometer, 以下簡稱 LDV)所測量出的一維訊號,進一步轉換出二維資訊,意即聲源的來向。本研究包含兩個部分:以物理推導出系統模型,與利用音檔進行深度學習以訓練AI模組,並根據不同聲源來向進行分類。經過推導,我們發現LDV所輸出訊號與待測物表面之關係。同時,也利用程式模擬待測物受聲波影響後之振動模式。藉此,我們以模擬還原出了LDV所收到的音檔,並與實際錄製音檔比較。最終,我們成功建立了分類準確率將近100%的AI模型,並改善了過去的聲源定位方法。

AI無人機檢測系統在建築磁磚剝落風險評估中的應用

本研究開發了一套結合無人機、紅外線熱顯像技術與YOLO模型的建築物外牆磁磚剝落檢測系統。該系統利用無人機搭載樹莓派與紅外線雙光雲台相機,對建築外牆進行檢測,以精確辨識空鼓與水泥裸露區域。我們透過紅外線熱顯像技術識別牆面溫度異常區域,並運用YOLO模型標示裸露水泥區域,最終將標示後的圖像進行分析與疊合比較,以評估磁磚剝落風險,並生成評估報告。 此外,本系統整合了3D建模技術,以重建大樓外觀,並結合風險評估報告,直觀標記出具有磁磚剝落風險的區域,提升使用者對建築維護的理解與掌握。該系統 除了 能提高檢測的準確性與效率,還有效降低時間與人力成本,為建築維護提供可靠的數據支持。