近日，第十一届全国大学生物理实验竞赛（创新）全国总决赛举行。经过校级选拔、市级推荐和全国决赛的层层选拔，同济大学物理科学与工程学院学生团队凭借扎实的专业基础、创新的实验设计和出色的现场表现，荣获5项一等奖和1项三等奖。同济大学荣获“优秀组织奖”。
全国大学生物理实验竞赛由教育部高等学校大学物理课程教学指导委员会、国家级实验教学示范中心联席会物理学科组、全国高等学校实验物理教学研究会及中国物理学会物理教学委员会共同主办，是检验高校物理实验教学水平和学生实践创新能力的重要平台。本届竞赛共吸引全国722所高校的3260支队伍参加初赛，最终331所高校的750支队伍进入全国总决赛，参赛师生共计2000余人。
自竞赛启动以来，学校高度重视，物理科学与工程学院组建了专业指导教师团队，全程指导学生备战。从实验方案设计、理论建模、数据分析到答辩演练，团队不断优化完善。参赛学生扎根实验室，反复推敲实验难点，多次调试设备，在理论与实践的深度融合中不断探索创新，展现出良好的团队协作精神和科研素养。全国大学生物理实验竞赛每年举办一届，已成为推动高校物理学科建设和人才培养的重要平台。同济学子在本届竞赛中的优异表现，充分体现了学校在物理实验教学和学生创新能力培养方面的扎实成效，将进一步激励广大学生勇于探索、积极创新，在各类学科竞赛中再创佳绩，为学校高质量发展贡献力量。
自选类一等奖
项目名称：基于二维材料的积木式相位匹配
参赛学生：张恩鸣、丁邵佳、杨滨瑞、李翔龙
指导教师：程鑫彬、江涛
项目简介：研究聚焦于二维材料的积木式相位匹配技术，旨在突破传统相位匹配方法的局限，探索一种新型、灵活且高效的二次谐波（SHG）产生方案。通过精确调控二维材料层间的扭转角度，引入非线性几何相位以补偿波矢失配，实现了高效的SHG。实验结果表明，该技术具备360°连续可调的旋转角度、5°的旋转精度及15μm的空间光分辨率等高性能指标。此外，该技术还具有高灵活性、集成化设计及可控成本等优势，为非线性光学领域的发展提供了新思路。
项目名称：二维非厄密系统双杂质超光谱敏感性验证实验
参赛学生：洪子扬、张晓萌、张轶轩、陈明威
指导教师：姜天舒、赫丽
项目简介：非厄密物理作为近年来新兴的热门领域，其打破了传统理论的桎梏，拓展了物理的边界，但其预言的现象如何用实验来实现一直是一大难点。其原因在于非厄密系统的本征值出现虚数，说明系统本身不稳定，实验上难以实现。本项目通过设计拓扑电路，基于电路拉普拉斯方程创新性地设计了可以模拟二维非厄密系统的电路模型，将声学测量中的格林函数矩阵法用于电路，并通过自主搭建自动化测量装置来使得大量数据的测量变为可能。在进行严格详尽的误差分析后，成功验证了二维非厄密系统中的双杂质超光谱敏感性现象。
命题类一等奖
项目名称：双路零差利特罗结构光栅干涉仪的微小位移测量
参赛学生：仇韵清、韩佳敏、徐娆、侯骅轩、冯文喆
指导教师：魏振博、薛栋柏
项目简介：项目利用光栅利特罗结构、光栅多普勒效应与拍频干涉原理，将位移台的位移信息转换为双路激光信号的相位差；通过将双路合束后的信号再次分成两路并引入π/2相位差，采集到两路光强信号，借助海德曼校准法修正周期非线性误差，在计算机中将光强信息解算成实际位移，实现微米级量程、纳米级精度的位移测量。此外，该系统具有良好的可扩展性，通过进一步设计解算程序能用于加速度的测量。实验结果表明，对微米级、间隔仅为10nm的位移的测量，实验值与参考值百分差控制在1%以内、平均值仅为0.24%，最大合成不确定度只有17nm，符合国际认可的精密纳米测量标准，适用于高校实验课程的实验改进与多种应用场景。
项目名称：基于晶体双折射产生涡旋光束的光学微分探究与应用
参赛学生：阮瀚生、张霆逸、何荣凯、孙圣博、严昊
指导教师：马艳、蒋涵文
项目简介：项目采用方解石与铌酸锂晶体，验证了晶体双折射效应，评估了其分光性能与偏振特性，并在此基础上实现了光学涡旋制备和拓扑荷数调控。同时，通过对比空间光调制器（SLM）方法，阐明晶体双折射法在转换效率、成像纯度和系统稳定性方面具备一定优势。本项目基于晶体双折射生成的光学涡旋，实现了光学一阶空间微分的生成以及边缘检测的应用，构建了“晶体双折射—光学涡旋—光学微分—边缘检测”的光路系统体系。
项目名称：基于高阶宇称-时间对称的无线传能实验
参赛学生：陈鹏之、李梓瑄、成嘉一、周宣熹、冯轶辰
指导教师：孙勇、郭志伟
项目简介：项目深入探究电磁感应现象中的能量转换及其影响因素。通过理论分析、实验设计与实际测试，验证了高阶宇称—时间对称线圈相较于传统二阶系统在无线传能效率和稳定性方面的显著优势。
命题类三等奖
项目名称：基于YOLOv8算法的光阱力动态测量研究
参赛学生：曲明德、林俊杰、汪嘉晨、黄浩宇、唐恺嵘
指导教师：倪晨、张增海
项目简介：项目基于AC100-II型激光光镊，结合机器学习与自动化控制装置，开发智能光阱系统，并进行光阱力学参数测量。该系统采用YOLOv8算法进行训练，建立AI识别数据库，实现自动识别粒子。利用AI通过闭环反馈机制操控步进电机，控制微粒移动路径，实现光阱捕获的全自动化流程，并进行光阱域和光阱力的动态测量。AI光镊系统显著降低光阱域的测量误差，极大提高了光镊系统的微粒捕捉效率和光阱力的计算精度。进一步考虑激光光镊驱动电压的影响因素，构建新的光阱力计算模型，实现了不同电压下的光阱力预测。
