工程學

本研究利用合成不同形狀TiO2/MnO2/ZnO，藉由改變接觸面積進而提升染料去除率。在初實驗中將9 種金屬氧化物與甲基橙/亞甲藍/甲基紫反應，發現TiO2-甲基橙與MnO2-亞甲藍之組合有較好的去除能力。在改變反應溫度的實驗中，TiO2-甲基橙之去除率隨著溫度上升而降低，當中以25℃ 海膽形表現最佳，而在MnO2-亞甲藍的反應中，則以海膽形在25℃時表現最佳。最後改變染料溶液的pH 值，發現TiO2 海膽形在pH5.7 時表現較佳，MnO2 則是在低pH 時有較高的去除率，推測該結果與顆粒零電荷點及染料pKa 值相關。透過BET 與PL分析，TiO2 海膽形及MnO2 海膽形有較佳的比表面積與氧化能力，故整體去除效果最佳。此外本實驗亦利用LC-MS 驗證反應的確成功分解染料，且利用模式生物試驗證實處理後之溶液對生物毒性明顯降低。

The aim of this project is to enhance the mobility of individuals with disabilities, particularly aiding them in navigating stairs and challenging terrains. Across the world, powered wheelchair employ various methods, primarily categorized into two: 1) tracked mechanisms and 2) robotic wheelchair utilizing intricate robotic systems. The design presented by our team belongs to the latter category, which is recognized for its lighter build when contrasted with the former. However, despite its lightweight structure, this wheelchair design incorporates equipment that renders it more cost-effective and practical than conventional designs within the same category. Our design integrates three distinct mechanisms to adjust the height and center of mass of the passenger during stair climbing and maintain balance and surface contact. Utilizing an array of sensors, it continuously monitors the position of the person on the wheelchair and the wheelchair on the surface. This data guides adjustments in the mechanisms, ensuring stability. This innovation harbors the potential for enhancing various functionalities, including: GPS integration for user navigation. Real-time monitoring of vital signs (e.g., heart rate, blood pressure, body temperature). In an emergency, this data can be transmitted to ambulance centers to pinpoint the individual's location and immediate assistance. A simplified ambulance request system, accessible via a single button press. Overall, this innovative wheelchair prototypes aims to revolutionize accessibility, granting enhanced mobility and independence to individuals with disabilities.

本研究目標在建構可以識譜及吹奏中國笛的吹笛機器人。中國笛演奏必須協調吹法及指法；藉由控制吹氣流速、吹嘴角度及六指按壓音孔的變化來控制音高以完美地吹奏樂曲，是一項複雜的演奏技術。機器人以模擬吹笛口型的吹嘴，搭配兩個風箱往復送氣到一個壓力調節風箱送氣，以微控制板控制六個機械手指來蓋放完成演奏，為在音尾可確實止氣，設計一個風門，利用風門開闔也可模仿吐音技巧讓笛聲明確發音。辨識樂譜方面收集樂譜樣本，樣本分成譜線、音符、節奏三套，透過多任務學習MTL的深度學習架構進行訓練，建構可以辨識五線四間上下三線及全音符到16分音符及休止符的樂譜辨識模型。經測試若樂譜在符合音域範圍內，可以完整的辨識，轉換成音符資料傳送給吹笛機器人吹奏。

本研究主要目的為改變風力渦輪機的結構，將原始的單層葉片設計改為雙層葉片，當風流過第一層葉片時將產生尾流效應，使葉片後氣流產生偏轉，若將第二層葉片更具此氣流偏轉區域調整，將能有效的提升發電效率。根據實驗結果顯示，葉片後的尾流造成氣流偏轉的角度約為 15 度，因此當渦輪機的兩層葉片位於理論最高的相位夾角時，應再減去 15 度的尾流偏轉角，該夾角才為最大的發電效率配置，基於此結果所設計的渦輪機，儘管與單層葉片渦輪機具有相同的葉片數量，卻能提升發電效率約 40%，同時相關文獻指出，葉片的成本約佔整體發電機總成本之 14%，因此透過使用本研究之作法，預估可降低約 18%的成本，整體而言，本研究之設計不僅能提高風能發電效率，同時將有效的減少成本，未來具高度前瞻性。

Wind energy is one of the most promising and rapidly growing sources of renewable energy, although maximizing its efficiency while minimizing noise remains a challenge and limits its widespread adoption. The emergence of toroidal propellers, which have gained popularity for producing comparable thrust levels to traditional drone propellers while producing less noise, could mitigate this. This study aimed to develop a small-scale toroidal HAWT and compare its power and noise output to a conventional rotor design under similar wind velocity conditions. 15-centimeter diameter models of the toroidal and conventional rotors were created in Fusion 360 and simulated using Ansys Fluent to identify the significant aerodynamic characteristics that positively affect the blades’ power coefficient. The toroidal design with the greatest simulated power output at low tip speed ratios (TSRs) was then 3D printed and physically tested in a wind tunnel against the control rotor. The experimental results confirmed that the toroidal design had greater power coefficients at lower TSRs compared to the control rotor. The toroidal rotor started operating at a wind velocity of 3 m/s compared to the control rotor’s 6 m/s, which indicates superior start-up characteristics. While the toroidal rotor produced half the power output of the control at the highest tested wind speed of 7 m/s, it emitted 18 decibels less noise and showed a reduction in discernible noise between frequencies of two to five kilohertz. The results from this study show its potential in low-noise wind turbines within low-wind velocity environments.

本研究開發基於RNN和LSTM的獨居者居家行為監控系統，利用樹莓派、多種無侵入式感測器及鏡頭實現獨居者日常活動的實時監控與情緒評估。系統收集各感應器數據，透過 LSTM 進行學習與預測，並使用隨機森林演算法分析行為狀態，提供客製化數據處理與預測性能優化。 長期數據收集可觀察獨居者的活動力及情緒變化，早期發現健康風險，針對現有求救設備頻繁異常通知的問題，我們開發了能夠識別長期身心狀況變化的監測系統，並整合人體紅外線感應器、都卜勒雷達感應器、日夜感測器等技術，透過Python程式及MQTT進行數據收集與處理。模型訓練使用SQLite資料庫數據，經過多次測試選擇最佳參數以提高預測準確度，隨機 森林演算法也強化決策準確性。 通過長期的數據收集和分析，本系統能夠觀察並預測獨居者的活動力和情緒的變化，早期發現獨居者的身心健康是否有風險。

本研究目標在建構可以識譜及吹奏中國笛的吹笛機器人。中國笛演奏必須協調吹法及指法；藉由控制吹氣流速、吹嘴角度及六指按壓音孔的變化來控制音高以完美地吹奏樂曲，是一項複雜的演奏技術。機器人以模擬吹笛口型的吹嘴，搭配兩個風箱往復送氣到一個壓力調節風箱送氣，以微控制板控制六個機械手指來蓋放完成演奏，為在音尾可確實止氣，設計一個風門，利用風門開闔也可模仿吐音技巧讓笛聲明確發音。辨識樂譜方面收集樂譜樣本，樣本分成譜線、音符、節奏三套，透過多任務學習MTL的深度學習架構進行訓練，建構可以辨識五線四間上下三線及全音符到16分音符及休止符的樂譜辨識模型。經測試若樂譜在符合音域範圍內，可以完整的辨識，轉換成音符資料傳送給吹笛機器人吹奏。

本研究探討聲源的追蹤方法，開發出一輛能自動轉向聲源方向的智慧車。首先，我們先理論推導出聲源方向的演算法，主要是透過兩個麥克風接收聲源訊號的時間延遲差，來求出聲源方向。然而音源訊號有大小聲的問題，我們採用單範互相關函數，能準確估算出兩個麥克風接收聲源訊號的時間延遲差。然後，我們在 ESP32的平台上開發演算法程式，結合麥克風和車體，利用單頻 1kHz 單頻訊號進行參數最佳化調整。從量測結果發現，智慧車能準確的估算出音源方向，並在動態展示影片連接中，智慧車展現快速追蹤音源，並讓輪胎準確的轉向音源方向。

本研究探討臺灣常見的鋼筋華廈、鋼筋及鋼骨大樓，透過於地下室外牆與連續壁間填入非牛頓流體、牛頓流體及輕黏土，比較建物受震時加速度，發現地下結構中設置非牛頓流體減震裝置較牛頓流體、輕黏土更減震。而模擬器搖晃20-50秒時，非牛頓流體能顯著的減震，超過50秒後，非牛頓流體可能因沉澱而減震效果下降；在100秒後，無減震裝置的建築加速度上升，非牛頓流體再次出現明顯的減震效果；不同重心的建築質量分布導致不同的擴溶現象，使減震效果發生變化；較高的建物因力臂較長，重心高時產生較大的加速度。接著觀察光穿透吉利丁凍的偏折情形，發現受力面與地震方向垂直時，牆面受力明顯；若受力面和搖晃方向不垂直，柱的部分受力大，且觀察到力量有轉移的現象。最後，為建築設計超聲波測距模組，即時監測建築下陷或傾斜情形，以利即時修繕及重建。

光柵作為常見的分光元件，應用於許多光學儀器中。然而，傳統光柵彈性較差且硬度較高，限制了其應用範圍。本研究利用具有高彈性和易形變特性的 PDMS 作為柔性光柵的材料，對不同厚度和彎曲程度的光柵進行一系列測試。為了探討厚度和彎曲曲率對繞射效果的影響，進行了不同厚度柔性光柵的繞射點分析實驗。實驗結果顯示，增加柔性光柵的厚度會提升其彎曲時第一亮紋的變化率；相反，減少厚度則會降低該變化率。隨後的研究進一步探討不同施力方式是否會影響柔性光柵的分光效果。通過拉伸和壓縮光柵，發現拉伸會使光柵的軌距變大，而壓縮則會使軌距變小。此外，研究還探討了利用 PDMS 複製類似光柵的結構是否具有分光效果。實驗結果顯示，複製的指紋確實展現了類似特性，期望未來能夠將這些特性實際應用於相關領域。