一臺“小破車”，一個編碼器，一卷膠帶，說干就干!還有人開發了四足蜘蛛機器人

　　一臺“小破車”，一把尺子，一個編碼器，一臺計算機，一卷膠帶，深夜的橄欖樹工程院走廊，說干就干!你會不會羨慕橄欖樹高中生這樣的日常，羨慕他們仍然擁有那股“拆解它、改造它”的工程師式的沖動?

　　還記得小時候拆解鐘表嗎?當零件散落桌上，齒輪咬合的奧秘暴露眼前。——那時的你眼里沒有“搞砸”，只有純粹的“我非要弄懂它”的那股沖動。

　　這就是我們想要保護的工程思維的原始火種。

　　不久前，杭州橄欖樹學校熱愛人文的孩子們結束了自己在人文領域的學術暢游(點擊查看：心理學實驗、經濟學模型、歷史口述深挖……高中生的66次探索);現在理工科孩子們的年度STEM Fair開啟。他們讓我們看到了：對世界提問、親手拆解、構建答案，是一件如此酷且值得投入的事情。

　　“小破車”搞定了，研究智能駕駛還遠嗎?

　　在之前的FTC機器人比賽中，19730在自動化階段并不出彩。哪怕是讓機器走直線都很困難，如果不慎撞到東西偏離路線，就更加“回不來了”。

　　19730的隊長Diego從去年開始就一直思考：“如何讓高中知識為機器人所用呢?”于是，一臺“小破車”，一把尺子，一個編碼器，一臺計算機，一卷膠帶，深夜的走廊，說干就干!

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　　第一次實驗，同學們記錄了三組實驗數據，發現還是存在偏航角度，基本都有-23.688。第二次，他們嘗試了Bang-Bang控制，雖然誤差降了，但明顯能看到數據波動很大——機器呈S型走路了

　　第三次，同學們找到了PID控制系統進行角度調整，通過比例、積分、微分三重作用減少穩態誤差，并且閉環設計能自適應外部干擾，比如環境擾動。

　　從定義問題(動態角矯正)→分解變量(P、I、D系數各自如何影響?)→建模與仿真(先軟件虛擬環境測試)→構建原型(編寫算法，聯調硬件)→反復測試與優化(賽場模擬各種撞擊場景)→實戰驗證(正式比賽)。最后，筆直穩健前行的，是機器人，更是工程思維在實際挑戰中的淬煉與培養。

　　“原來興趣并非一時興起，而是需要面對問題和挫折，會消磨熱情，會遇到團隊的人來人往。但只要打好基礎，將問題拆解，優化流程、建立建模意識，然后就動手吧!不要回避問題，深入分析根本原因，然后繼續提升思維能力。”

　　而我們期待這是起點，而非終點。而這不正是邁出了研究智能駕駛系統的第一步嗎?

　　誰說高中生不能設計機器人?

　　Edward和他的組員想要設計和開發一臺四足機器人，從3D打印、電子元件再到單片機，都被這群高中生逐一攻破。

　　他們在SolidWorks中完成核心建模，設計出了帶伺服固定支架的長方體底盤，并依據135°伺服旋轉極限重構支腿的幾何曲率;隨后將模型導出為STL格式，通過Ultimaker Cura添加支撐結構后，用PLA材料3D打印實體部件。

　　然而，怎么樣才能穩定穿越復雜地形，成了他們的核心難題。

　　這群高中生把目光聚焦在了動物步態研究上，他們發現了蜘蛛步態。他們發現，傳統90°舵機旋轉角度易導致機器人腿部碰撞，經過反復測試，他們將關節驅動范圍鎖定在135°，發現對角交替步態，即左后-右前→右后-左前可以更加穩定。

　　終于，機械蜘蛛踏出仿生學的第一步。

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　　引力模型來了，創客紀元還會遠嗎?

　　在學習了開普勒行星運動三定律后，Grace和伙伴們并未止步于書本公式——驅動他們的是“親手驗證”的強烈沖動和“眼見為實”的探索精神。 水星那獨特的橢圓軌道成了他們實踐工程思維的第一個戰場。

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　　🪐從理論到模型他們精準定位核心問題：抽象的萬有引力定律如何在可觀測模型中實現?借助 Matlab 進行嚴謹的數值模擬，他們將物理定律轉化為可計算的變量和邏輯，經歷了完整的“建模-求解-驗證”迭代循環。每一次模擬運算都是對開普勒定律核心原理(如近日點加速、軌道對稱性)的深度剖析與工程化再現。

　　🪐從虛擬到實體的“主動建造”模擬數據的可視化并不能滿足他們對物理世界的觸感需求。 他們自然而然地想到：“不如我們自己做一個看得見、摸得著的軌道模型!” —— 這正是根植于創客思維的本能反應：想法涌現，立刻動手實現。我們一直培養的創客精神也在此顯現成果，他們充分利用3D打印技術的自由定制、快速迭代驗證、直觀呈現等特色，模擬了橢圓軌道。

　　通過這套“數學建模-數值模擬-物理實體驗證” 的自創流程，Grace和伙伴們不僅確鑿無疑地“直觀證實”了開普勒定律對真實天體運動的準確描述，更實踐性地掌握了一套“將抽象原理轉化為可驗證系統”的工程方法。

　　他們親自“體驗”了引力對運動軌跡的塑造力量，將書本知識內化為對軌道力學的結構性理解，并深刻意識到物理定律與工程實現之間的緊密聯系。

　　立頓紅茶vsEDTA滴定

　　Brady同學認為水是生命之源，但其質量越來越受到各種來源污染的威脅，尤其是金屬離子，他希望通過自己所學的溶解度知識來幫助檢測和消除水污染。他準備了硝酸鉛溶液用于模擬污染水體、碘鉀溶液、稀硝酸、標準鉛溶液，以及立頓紅茶。

　　是的，你沒有看錯，紅茶是他選擇的低成本初篩方案——通過紅茶多酚與Pb²⁺結合產生棕褐色沉淀，接著他再使用EDTA滴定法精測。對比發現，紅茶顯色法證明有重金屬(如鉛)，但EDTA滴定法測的總硬度136mg/L顯示是軟水(低鈣鎂)——這兩個結果看似矛盾，其實檢測目標不同。EDTA只能測鈣鎂離子，對有毒重金屬不敏感。

　　此外，軟水的腐蝕性風險被很多人忽視。大眾普通認知是“硬度達標就安全”，但實際軟水會溶解管道中的鉛鎘等有毒金屬，造成二次污染。這解釋了為什么生物檢測(紅茶變色)和吸附數據能發現隱患。Brandy還提出建議通過如ICP-MS技術，因為它能檢測ppt級(萬億分之一)的重金屬，比如鉛、鎘、鋁等離子。

　　精準的滴定操作技術、將生活材料(立頓紅茶)創新轉化為檢測工具的能力、對矛盾數據的深度解析等科研素養之外，他還有了新的認知——隨時保持洞察與質疑，用科研規范來衡量。

　　低成本做出高精度實驗

　　Kathryn和Henry探究的則是過飽和度對晶體習性的影響，他們猜測晶體尺寸將隨著過飽和度的增加而減小。他們通過熱溶解法制備過飽和溶液，將硫酸鋁鉀(KAl(SO₄)₂)與硫酸鉻鉀(KCr(SO₄)₂)在70℃加熱攪拌至完全溶解于蒸餾水，配制出六組梯度濃度溶液(過飽和度Sa=1.0~2.0)。

　　隨后在恒溫環境中進行晶種培育，在12個錐形瓶中預生成標準八面體紫色晶種，經精確稱量后置于pH=7.5的培養皿中固化。接著他們用懸掛生長法，即用尼龍線固定晶種，半浸于編號溶液中，以橫跨燒杯的木棍懸吊系統實現固液界面定向沉積;整個生長周期持續14天，期間嚴格規避機械振動與溫度波動。

　　通過14天的分析，他們揭示了晶體生長相變規律：低Sa區(Sa<1.3)：G/B>1 → 大尺寸晶體(最大3.2mm)高Sa區(Sa>1.7)：B/G>1 → 微晶簇主導(平均0.5mm)Sa=1.5：生長模式切換閾值(離子擴散速率 < 表面吸附速率)

　　實驗過程中，木棍不夠，用筆來湊。在如此樸素的條件下，他們完成了連續14天記錄觀測的高精度實驗，最終不僅驗證了尺寸與過飽和度的負相關猜想，更捕捉到教科書未載的臨界相變閾值。

　　45°是投籃最優角?他們用ipad重構力學

　　Joey和他的同學們想要尋找既能提高得分率，又能節省球員精力的投籃角度。他們使用運動學、微分方程式、泰勒展開以及近似方法等物理工具進行研究。他們提出了假設：在標準NBA球場(籃筐高度3.05m)，45°為最優投射角度。ps：該假設基于經典拋體運動理論(無空氣阻力模型)。

　　一把卷尺、一個ipad，他們卻實現了專業級運動捕捉：將垂直卷尺固定在剛性支架上(消除振動誤差)稱量籃球的質量 m=0.625kg(符合ISO標準)從預設高度h0釋放籃球，重復10次使用iPad 240fps高速攝像通過Tracker軟件提取時間-位移序列 (t,h(t))

　　想不到吧，iPad自帶攝像頭就可以實現如此專業數據收集，接著他們再通過這些收集到的數據進行理論建模。

　　他們發現：投射距離增大時，最優角度顯著降低。5m距離時，投籃最優角是40.7°;7.24m距離時，最優角則是34.7°。這個實驗最驚艷的就是推翻了45°最優角的常識，還得出了37°節能理論對訓練有價值。

　　就像《生活大爆炸》里謝爾頓坐小孩火車研究物理一樣，不完美的工具+完美的思維總會帶來驚喜。

　　在這次STEM Fair中，高一、高二的年輕研究者們有33組成果，他們都各自點亮了自己獨特的科研領域。從AI算法到音樂領域的影響，思考用磁懸浮技術改寫城市交通，如何實現運動功能障礙患者的功能性運動恢復，宇航員如何在空間站獲得氧氣，溶解度原理如何幫助我們檢測和消除供水中的化學污染物……

　　▲有同學利用AI開發的游戲

　　在信息爆炸卻挑戰迭起的當下，重新點燃這束火光，意味著你將突破“紙上談兵”，直達“親手重塑”的境界——無論對象是一個故障產品，還是一段需要優化的生活。

　　是的，在橄欖樹，這種思維模式從未熄滅，而是將成為“改變未來”的生生之林。

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