2025 Regeneron ISEF大奖-PHY物理学和天文学获奖作品汇总-5

最新官方消息！全球科创天花板赛事——国际科学与工程大奖赛（Regeneron ISEF），现已正式公布了2026年总决赛的举办时间和地点。这场汇聚全球青年创新力量的科技盛宴，将于2026年5月9日至15日，在美国亚利桑那州凤凰城会议中心（Phoenix Convention Center, Arizona）璀璨启幕。

2026ISEF赛事安排

参赛资格

年龄与年级：9-12年级学生（或同等学历），参赛时年龄不超过20岁。

地区选拔：必须通过附属赛（Affiliated Fair）晋级，无法直接报名。中国学生需先参加国内选拔赛（如青创赛、明天小小科学家等）。

团队项目：最多3人，所有成员需满足资格且共同参赛。

项目要求

原创性：项目必须由学生独立完成，允许在专家指导下进行，但不得代劳。

学科范围：涵盖21个学科类别，包括工程、生物、化学、计算机、环境科学等。

伦理限制：涉及人类、脊椎动物、病原体等研究需提前提交额外审查表（如ISEF Forms）。

关键文件与截止时间

ISEF表格：根据研究类型提交相应表格（如1C、2、3等），需在地区赛前完成审核。

摘要与研究论文：英文撰写，清晰描述研究目的、方法、结论。

地区赛截止：2026年3-4月

其他注意事项

展示材料：展板需符合ISEF尺寸要求（通常宽48英寸、深30英寸、高108英寸），禁止活体样本或危险品。

知识产权：部分研究可能需申请专利后再参赛，避免披露风险。

为了方便同学们更好的备赛，特别整理了ISEF-PHY物理学和天文学获奖作品方便学习

PHYS065T - iSUM：药丸千足虫的自直立动力学

千足虫在湿润森林生态系统中发挥着至关重要的作用，它们既是分解者，又是环境健康的指标，从而支持着生物多样性。它们最有趣的行为之一是在受到威胁时蜷缩成一个紧密的球体，并在危险过去后自行直立。然而，最近在我们位于王禅森林附近的学校进行的观察发现，由于附近的建筑活动，千足虫的数量显著下降。过去的研究表明，地表条件会影响它们的运动，但由于控制活体样本的难度，它们自直立机制的许多方面仍然知之甚少。为了解决这个问题，我们提出了一种结合生物观察、基于物理的建模和工程设计的跨学科方法。通过详细的视频分析，我们确定了一种三阶段翻转机制：阶段1（腿与地面接触）、阶段2A（通过地面反作用力成功翻转）和阶段2B（由于过度放松导致振荡失败）。我们使用计算机模拟和物理实验复制了这种行为。我们开发了一个 3D 打印模型，该模型由刚性细丝外壳、硅胶组织和嵌入式磁铁构成，用于模拟其生物力学特性并测试翻转动力学。结果表明，309.35° 的张角和 20.10° 的地面坡度可最大限度地减少所需冲量，从而优化其自动扶正能力。使用卡方检验的统计分析证实了实验数据与模拟数据之间存在很强的相关性。这些发现增进了我们对千足虫生物力学的理解，提供了宝贵的见解，并可能为环保的建筑设计和仿生机器人技术做出贡献。

PHYS068 - 用于医用放射性同位素生产的核聚变

心脏病和癌症是美国的主要死因，需要使用医用放射性同位素进行诊断和治疗，但由于生产基地有限，医用放射性同位素一直处于短缺状态。本项目旨在利用法恩斯沃思-赫希聚变器作为中子源，解决医用放射性同位素供应有限且不稳定的问题。该项目使用法恩斯沃思-赫希式聚变室，工作电压为 9kv，电流约为 3mA，氘压为 40 微米。该项目利用核聚变产生的中子来激活元素。各种测试结果表明，虽然聚变室的电压在 d2 - d2 聚变的理论范围内，但电压太低，无法激活银。该项目的部件受到限制，但将采用50千伏的馈通装置和60千伏的电源，这将使聚变器能够远超激活所需的聚变事件数量，同时仍保持在ISEF 25千伏的极限范围内。未来，将测试更多同位素，以确定聚变器的截面极限。

PHYS069T - 空间碎片监测的机器学习框架

低地球轨道 (LEO) 空间碎片的增长威胁着当前卫星和航天器的运行。凯斯勒综合征（Kessler Syndrome）预示着碎片数量将因持续碰撞而呈指数级增长，这提高了人们对这一问题的认识和紧迫性。目前的地面和机器学习方法容易受到大气畸变的影响，无法追踪体积更小、速度更快、破坏力更大的碎片。我们的研究利用三种不同的集成机器学习模型来解决这个问题，从太空视角进行碎片探测、轨迹预测和碰撞风险评估。第一个模型是一个卷积神经网络，该网络基于超过五千张图像的数据集进行训练，能够以 98% 的准确率识别和分类碎片和报废卫星。第二个模型利用基于物理信息的神经网络，结合长短期记忆模型，以 97% 的准确率预测空间碎片的轨迹，同时考虑偏心率和周期等各种轨道参数。第三个模型是随机森林回归器，用于评估碎片与现有卫星碰撞的风险，准确率高达 98%。该框架的应用旨在用于太空激光系统，该系统使用一种名为“烧蚀”的技术来缩短小型碎片在轨的寿命。这种新颖的方法使太空激光器能够提供精确且自适应的预测，这与目前的地面解决方案不同。通过将机器学习与空间工程相结合，这项研究解决了一个关键的全球性问题，提供了一种经济高效的方式来缓解日益增长的太空碎片威胁，并确保低地球轨道运行的安全。

PHYS073 - 绘制光时黑洞吸积盘尺寸图

超大质量黑洞吸积盘预计将从跨越光时的区域发射光学连续谱，通过传统的混响映射 (RM) 技术来解析它们仍然具有挑战性，因为这些技术受限于：1) 观测节奏长，每天到每月；2) 阻尼随机游走 (DRW) 时间序列模型过度平滑。我介绍了一项为期 6 个月、节奏快（每晚 3-5 小时）、经济高效的光度 RM 活动，使用阿勒格尼天文台的 24 英寸基勒望远镜监测类星体 PG0804+761 的 g′ 和 r′ 波段。预处理结合了差分光度法和 10 分钟分箱样条插值，可获得 <0.01 星等的精度。通过开发自适应贝叶斯时间序列 RM 模型，我通过截断的 DRW 核、混合密度网络和 GPU 加速的马尔可夫链蒙特卡罗采样实现了小时尺度的滞后灵敏度。在15,000条已知短时间滞后的模拟光学光变曲线上，该模型正确预测了0.2天内92.17%的滞后，其性能比最先进的RM模型高出35.89%，同时计算速度提高了13.27倍。对于PG0804+761，互相关分析显示波段间时间滞后为0.61±0.24天，与薄盘理论中的盘半径缩放比例相对应。在20条公开的每日节奏类星体光变曲线上，该模型得出的滞后为0.18-2.10天，与文献结果一致，但不确定性有所降低。我的研究结果是首次解析光时吸积盘半径，结果支持具有垂直再处理区域或非均匀盘温度的模型。这项工作可与使用亚米级望远镜进行的大规模太空吸积盘研究相媲美，并能够实现对跨宇宙时间的下一代活动星系核研究至关重要的强大的小时级 RM。

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