臺灣大學應用力學研究所學位論文
國立臺灣大學,正常發行
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肝臟是沈默的器官，身體發出警訊的時候往往已事態嚴重，且目前的黃金標準-病理切片存在著侵入式診斷的一些缺點，在早期的肝硬化的測量上不是會優先採取的方式，而超音波檢測有即時成像及非侵入式的優點成為臨床醫學上重要的檢測工具。定量式超音波信號診斷方法相比於傳統的灰階影像更能反映不同組織散射子的物理特性，以導入參數成像的方法並分析輸出參數與肝實質病變程度的關係，達到評斷病變程度的目的。 本研究使用雙重Nakagami統計模型分別分析超音波逆散射訊號的隨機干涉，針對病變組織與健康肝細胞的散射訊號振幅分佈差異做出區分，再以不同的參數輸出做成參數影像。Double Nakagami有別於單Nakagami將所有訊號視為一體，將脂滴及正常肝細胞分開計算，再以EM及FM算法找出各分佈的參數做疊合，最後尋找合適的參數輸出與病理切片的分群結果做比較。 本實驗最終在評估脂肪肝中以EM_c算法配合輸出參數μ_F在辨別輕度、中度及重度脂肪肝中分別達到AUC值0.77、0.84、0.84。在高纖維化病人評估脂肪肝的方面以EM算法配合輸出參數μ_F在辨別輕度、中度及重度脂肪肝中分別達到AUC值0.77、0.85、0.84。在評估肝纖維化方面以LC model結合四種參數配合EM_c算法在辨別F1、F2、F3、F4達到AUC值0.71、0.63、0.59、0.64。最後在高脂肪肝病人評估肝纖維化以LC model結合四種參數配合FM_c算法在辨別F1、F2、F3、F4達到AUC值0.93、0.77、0.73、0.81。
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近年來，薄型均溫板(Vapor Chamber)被廣泛使用於手機以及各種電子產品當中進行散熱，雖然薄型均溫板傳熱能力可達金屬材料的數十倍到數百倍之多，但目前薄型均溫板還是會因為工作流體乾涸(dry-out)造成熱傳限制，為了讓薄型均溫板具有更好的熱傳效能，各大廠商也不斷研究改變均溫板的毛細結構與改變工作流體提升熱傳效能。 現今的均溫板大多都還是選用純水做為工作流體，因為純水具有較高優值(Figure of Merit,M)，但優值考慮到的流體參數只包含汽化潛熱、密度、黏滯係數與表面張力，並未考慮表面張力隨溫度變化之梯度，因此本研究將把表面張力隨溫度變化之梯度納入考量，藉以找到散熱效率較高之工作流體。 本實驗將量測各高碳醇水溶液之表面張力隨溫度變化之關係，以自再潤濕流體(Self-Rewetting Fluid)做為工作流體，利用馬蘭哥尼效應增加均溫板中工作流體由冷凝端回流至蒸發端之流量，避免乾涸(Dry-out)現象發生，提升最大熱傳量，並透過可視化熱測試系統觀察不同的工作流體在均溫板內運作情形，再藉由熱阻分析，找出不同瓦數下熱傳效益最高之工作流體及最佳毛細結構。且由實驗結果我們可得6%的叔丁醇水溶液與其它溶液相比在各輸入瓦數下都具有較好的熱傳表現，同時在30%開口率之毛細結構具有最好的熱阻表現。
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有機金屬框架（Metal-organic frameworks，MOFs）為金屬原子或原子簇與有機化合物配位組成之結構，是目前新形態混合有機與無機材料中研究最熱門的領域。自從90年代，科學家們成功的合成出孔洞有固定排序且穩定結構的MOFs材料之後，不同種類、孔隙率、孔尺寸大小的MOFs材料不斷出現。至今，由於MOFs材料具有孔徑尺寸可調、功能性強和比表面積大、具有多樣性金屬與官能團等特性，MOFs材料已經被廣泛運用在各個領域，例如：氣體儲存、氣體分離、催化劑、傳感器及螢光應用等。 本研究將探討兩種不同的Pb-MOFs材料之儲鋰性能，分別是以硝酸鉛與均苯三甲酸合成的(1-羧基-3,5-羧酸根苯)二水合鉛(II)以及由乙酸鉛與均苯三甲酸合成的二(1,3,5-羧酸根苯)一水化合鉛(II)兩種材料，由於兩者擁有高表面積與孔隙率大等性質，因此皆具有當作鋰離子電池負極材料的潛力。 本文首先運用第一原理密度泛函理論(DFT)探討是否去除結構中之結晶水分子，接著計算的不同數量的鋰離子在MOFs中的吸附機制與穩定吸附位置，並與實驗上的結果做對照。以現今分子模擬來說，第一原理計算雖然能夠精確地描述原子間的相互作用力與能量，但需要花費非常高的運算資源及時間，系統模擬的尺度也有所受限。在先前的研究中，已成功證實了機器學習訓練搭配適當的descriptor能夠得到精確描述原子間受力與能量的人工神經網路勢能，其計算花費遠小於DFT方法，又能夠推廣到較大的模擬系統。因此本研究以前述小尺度MOFs吸附鋰離子的DFT計算結果當作訓練集，訓練出能夠描述該材料的勢能模型。隨後，利用此勢能利用分子動力學與巨正則系綜蒙地卡羅方法，可以在較大的尺度下，探討鋰離子在該材料中偏好吸附的位置並與DFT的計算結果比較。透過多尺度的模擬方法，觀察Pb-MOFs吸附鋰離子時儲存機制並計算其理論電容量，因此利用分子模擬方法可以提供有用的資訊使實驗團隊在研發新穎鋰離子電池材料更加有效率。
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本研究主要探討厚邊界層中，有限長旋轉圓柱之 Magnus 效應。藉由分析圓柱流場中的無因次參數，如：雷諾數 (Reynolds number, Re)、斯特勞哈爾數 (Strouhal number, St)、長寬比 (Aspect ratio, AR)、轉速比 (Rotation ratio, α) 以及高度比 (Gap ratio, SG)。研究不同條件下，Magnus 效應對流場造成的影響。 實驗中，所使用之水洞為一開放式的渠道，並以甘油作為工作液體。並以長 188 (mm)，直徑 30 (mm)，AR=6.3，且與渠道壁間距 12 (mm) 之旋轉圓柱，在 Re=70-150、α=0-2、SG=3.6 之參數範圍中，使用三種不同方法，對流場進行分析： 第一，透過雷射光頁將流場顯影，再利用 PIV 影像分析法，繪製出流場概況。 第二，利用 LDA 雷射系統，對流場中特定位置之示蹤粒子，進行速度量測。 第三，藉由 Load Cell 量測不同參數下，圓柱所受之升、阻力。 同時，以商業軟體 Ansys/Fluent 進行數值模擬，將所得之計算結果，與實驗結果進行比較，完成最後的驗證。 本研究的結果顯示，3D 流場有許多現象與 2D 流場出現不同的區別： I α=0 因AR值較低，渦漩剝離現象延後至 Re=70 時，才發生。 II α≠0 一旦圓柱開始旋轉，渦漩及停滯點皆會向上發生偏轉。隨著轉速比的增加，平均升力係數呈線性趨勢增加；平均阻力係數則先下降後增加。當轉速達臨界轉速比時，圓柱出現渦漩抑制，尾流不再發生震盪。
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近年來，隨著油價上漲和環保意識抬頭，電動車的市場在台灣蓬勃發展。相較於傳統油車，電動車具備更高的能源效率並且對於環境的污染相對較少。然而國人對於電動車的購買以及使用依然有些許的隱憂，其中包含充電樁設立數量不足、對於電池電量消耗的不熟悉、過長的充電時間以及行駛里程上的限制，而上述的問題都會造成電動車駕駛者對於剩餘里程的焦慮，不確定剩餘電量是否能到達目的地。本研究之目標在於發展深度學習的模型來預測電動車剩餘里程，以得到更精準的剩餘里程預估來緩解駕駛者的焦慮。 本研究所採用的預測模型包括支持向量回歸 (Support vector regression, SVR)、人工神經網路 (Artificial neural network, ANN)、遞迴神經網路 (Recurrent neural network, RNN) 以及其延伸長短期記憶網路 (Long short-term memory, LSTM)。預測模型的輸入資料主要參考車輛物理模型以及輔助系統耗電，包括剩餘電量、車速、坡度、加速度、風速、天氣、空調系統的設定、車燈開啟狀態等，預測模型之輸出則為單位時間耗電量，再結合車速可得到單位耗電量可行駛的里程，以剩餘電量除以單位電量里程 (unit energy mileage)，即可預估剩餘里程。 前述模型以華創車電提供之5台LUXGEN S3 EV電動車在夏季的行駛資料進行訓練，結果顯示，各模型對單位電耗里程之預測以2-time-step LSTM 模型預測結果最佳，其餘依次為1-time-step LSTM、2-time-step RNN、1-time-step RNN、ANN，SVR模型殿後，平均絕對百分比誤差分別為12.3%、15.7%、27.9%、31.3%、35.7%以及41.4%，顯見以2-time-step LSTM 模型預測單位耗電里程最具可行性。 本研究亦對2-time-step LSTM 進行參數分析，發現：1. 當車速在20至100 km/h之間，可行駛里程隨車速遞增; 2. 當剩餘電量遞減，單位電量里程隨之遞增; 3. 當車輛加速度變化越劇烈，可行駛里程遞減。 最後，本研究提出兩種向駕駛者提供電池用電情況的情境。第一種情境是將預估之剩餘里程即時通知駕駛者，但為了避免預估之剩餘里程隨駕駛情況變化而上下振盪，可對預估里程取移動平均。第二種情境適用於駕駛者已有既定行程，依據旅程路徑及當時情況，可利用前述模型預測整趟旅程所需的耗電量。這兩種資訊應有助於駕駛者了解電動車狀況，並有助於緩解其焦慮。
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本論文以多孔聚丙烯駐極體的製程開發與特性分析為研究主軸，聚丙烯駐極體的可撓性使其在軟性電子元件上備受重視。本研究以商業用的聚丙烯合成膜為材料，透過設計高壓腔體與氣體擴散膨脹法，加熱聚丙烯薄膜，使其內部孔洞產生膨脹，並利用電暈極化，使其擁有駐電、熱電及壓電效應，以實現多孔駐極體之製程開發。本研究並利用雷射強度調變法產生不同頻率下的熱脈衝施加在聚丙烯駐極體表面上，使駐極體產生熱電效應之電流並加以觀察，其電流峰對峰值最高可達5.5pA。再透過鎖相放大器比較出電流的實部及虛部。本研究亦將所得之電流的實部及虛部分布曲線代入Fredholm integral equation of the first kind的駐極體電流基本方程式，討論在各情況下計算複數電流與假設傅立葉級數對空間電荷與極化量分布之影響，以探討駐極體之應用範圍。此外本研究還開發測量壓電係數d33之動態法，利用震盪器所產生之加速度對駐極體施以應力，量測其產生之電荷密度並透過壓電本構方程式計算出d33為124.98pC/N，為一般聚偏二氟乙烯壓電薄膜之6.21倍大，再透過準靜態法藉此了解自製之多孔駐極體PQ60在準靜態或低頻率上的優勢，可以達到266.14 pC/N。這些特性都一再顯現了駐極體在可撓性感測器與致動器上的發展空間。
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靜電集塵器是控制流體中懸浮微粒排放的一項主要設備，其藉由電暈放電使微粒帶電後，再利用靜電吸引將帶電微粒自氣流中抽離並收集於集塵板上。集塵效率就是“收集到的微粒”與“進入到集塵器的微粒”的比率，其與微粒的運動軌跡有直接關連；因此了解微粒的運動有助設計優化的集塵器。但微粒的運動受集塵器內紊流場及電場影響、並不易進行實驗，故本文以數值方法進行分析。因為粒子屬稀薄懸浮狀態、且帶電粒子所產生的電場遠小於放電極電壓所產生者，所以在流場、電場及微粒運動三項物理現象中，我們假設微粒運動不影響電場和流場、及流場不影響電場。在此等單向耦合的前提下，我們以COMSOL Multiphysics軟體建立靜電集塵器內二維數值模型，去分析集塵器內平均紊流流場、電場、電暈放電及微粒充電、和微粒運動軌跡，並進而計算集塵效率。電位分佈及集塵效率的模擬結果經與文獻中的實驗數據驗證無誤後，我們進行了工作電壓、出口煙氣流速、微粒粒徑、放電極直徑等參數分析，並研究了交錯電棒佈放效應、及進口側風效應。就所模擬的集塵器單元(一公尺長度)而言，在固定幾何參數下，隨著工作電壓的增高、煙氣流速的下降、及放電極直徑的減少，各粒徑微粒的集塵效率均會上升；但在正常工作電壓(35 – 55 kV)、出口煙氣流速(0.5 – 2 m/s)、及放電極直徑(1 – 3 mm)下，介於0.01µm至1µm的微粒，其集塵效率均未達100%，而以約0.1µm微粒的集塵效率最差。然而計算結果也顯示，採用“交錯放電極佈放方式、及加入進口側風”(稱之為改良設計)均有助提升0.01µm至1µm微粒的集塵效果。以電廠為例，如要將排氣中的所有微粒在集塵器出口處降至低於其在進口處的0.01%，需要串連37個原設計的“集塵器單元”才可達成；但如採用改良設計，則只需17個集塵器單元。
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本篇文章架構為以實驗及計算的方式探討低雷諾數流場流體流經有限長度圓柱。 實驗在一個開放式水洞中進行，實驗液體為甘油，而計算模擬的部分使用的軟體為一般商用軟體Ansys Fluent。 Ar(aspect ratio number)的範圍為1.5到6，而雷諾數變化的範圍為Re=10-100我們固定Re探討不同的Ar所造成的影響，固定Ar討論不同Re的變化，在研究了不同Re的變化後，我們發現流況是穩定的且在尾流區域具有雙重對稱性的。 尤其要注意3維流況及橫向於圓柱軸方向之截面，在圓柱尾流區域會有兩種不同形式的流線交織再一起：一種為流體流經圓柱表面向下分離的橫向分流（transverse separation，TS）和從圓柱自由端面分離下來的縱向下沖流（longitudinal separation，LS）。 Ar=4圓柱在Re>50時流況與一般2D圓柱截然不同，在圓柱尾流區域會產生一個奇異點源，與橫向分離流動一起形成一個扭曲的星形圖案，奇異源位於縱向分離所形成的recirculation的中末端，而圓柱與奇異點的距離以d_s表示。 而此奇異點源的強度以SS=-∂v/∂y來表示當Re固定時，d_s隨直徑增加而增加，在Re=10時每根圓柱流況基本一致，隨著Re增加後方尾流區域不斷拉長，而SS在Re=100時當Ar<3後會有明顯的下降，Ar固定時 d_s隨著雷諾數增加而成長，而ss在Re>40後成長為非線性。
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本研究的目標在於開發將表面電漿共振晶片與預濃縮器結合之新型免標定免疫分析生醫晶片，藉由熱轉印技術製作奈米狹縫(Nanoslit)表面電漿共振晶片(Surface Plasmon Resonance,SPR)，再利用聚二甲基矽氧烷(PDSM)製作預濃縮微米流道，配合Nafion奈米孔隙流道做為離子選擇性通道，結合成一個新型的生醫檢測平台。將活性較高的分子修飾在共振檢測金屬薄膜上，藉由電壓調整控制濃縮區塊於檢測共振金屬上方，結由活性分子與待測生物檢體結合，產生光譜訊號紅移進行免疫分析。 本實驗利用射出成型技術製作表面電漿共振晶片，取代熱壓印技術，提升鏡片製作的效率並降低製作成本，再利用矽晶圓塗佈SU-8光阻，將流道藉由微影技術(Lithography)成型矽晶圓上製作出可重複利用之母模，再利用熱蒸鍍機將鋁金屬薄膜鍍上共振奈米狹縫，接著使其金屬表面氧化，並利用3-氨基丙基三乙氧基矽烷(3-Aminopropyltriethoxysilane, APTES)，使檢測區表面官能化，以利與待測樣本結合。流道設計上配合施加電壓，設定出最佳的空乏區長度(Ion Depletion Zone)與濃縮倍率，將低於檢測極限之樣本透過預濃縮技術聚集於檢測區域中，提升檢測最低極限。 本實驗使用之樣本為人類免疫球蛋白G之抗原 (Immunoglobulin G)、抗體(Anti-Human IgG)，將表面修飾帶有胺基之共振晶片通入高濃度100 ug/mL人類免疫球蛋白G(IgG)，光譜儀檢測極限為1ug/mL Anti-IgG，依序通入低於極限之樣本最後成功將量測極限提高至1 ng/mL Anti-IgG，並且濃縮倍率介於1000~10000倍之間。
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本研究透過掃描噴射式大氣電漿(atmospheric pressure plasma jet, APPJ)對氧化鎳(NiO)薄膜進行後處理，應用於倒置結構(Inverted structure) p-i-n鈣鈦礦太陽能電池(PSC)之製程中，而此氧化鎳薄膜為其中之電洞傳輸層。氧化鎳以醋酸鎳作為前驅物，並使用溶膠凝膠法完成製備；而掃描噴射式大氣電漿處理之峰值溫度為500℃，噴射氣體為氮氣。在掃描噴射式大氣電漿處理後增加了摻雜氟之氧化錫透明導電玻璃(FTO)上氧化鎳的霧度，進而導致鈣鈦礦太陽能電池中的光散射增強，提高光電轉換效率(PCE)。在氧化鎳上進行掃描噴射式大氣電漿處理還提高了表面潤濕性，以利於後續鈣鈦礦薄膜(CH3NH3PbI3)的沉積。這也導致更好的鈣鈦礦太陽能電池性能。此外，X射線光電子能譜(XPS)中顯示掃描噴射式大氣電漿的處理能減少C-N鍵和的NiAc2的比例，這項結果顯示出液體前驅物更完整的轉化成為氧化鎳。通過三遍APPJ掃描，平均的光電轉換效率可以從11.91％提高到13.47％，而性能最佳的鈣鈦礦太陽能電池達到了15.67％的效率。