Oscillator. Af: Alexander Rosenkilde Alexander Bork Christian Jensen

Relaterede dokumenter
Den frie og dæmpede oscillator

Fysik 2 - Den Harmoniske Oscillator

Fysik 2 - Oscillator. Amalie Christensen 7. januar 2009

Harmonisk oscillator. Thorbjørn Serritslev Nieslen Erik Warren Tindall

Harmonisk oscillator. Dan Elmkvist Albrechtsen, Edin Ikanović, Joachim Mortensen Hold 4, gruppe n + 1, n {3}, uge 46-47

Dæmpet harmonisk oscillator

Resonans 'modes' på en streng

Faldmaskine. , får vi da sammenhængen mellem registreringen af hullerne : t = 2 r 6 v

Arbejdet på kuglens massemidtpunkt, langs x-aksen, er lig med den resulterende kraft gange strækningen:

Nb: der kan komme mindre justeringer af denne plan.

Kræfter og Energi. Nedenstående sammenhæng mellem potentiel energi og kraft er fundamental og anvendes indenfor mange af fysikkens felter.

Studieretningsopgave

Elektron- og lysdiffraktion

FY01 Obligatorisk laboratorieøvelse. Matematisk Pendul. Jacob Christiansen Afleveringsdato: 10. april 2003 Morten Olesen Andreas Lyder

Transienter og RC-kredsløb

Fononiske Båndgab. Køreplan Matematik 1 - FORÅR 2004

Fononiske Båndgab. Køreplan Matematik 1 - FORÅR 2005

Skråplan. Esben Bork Hansen Amanda Larssen Martin Sven Qvistgaard Christensen. 2. december 2008

Theory Danish (Denmark)

Måling af turbulent strømning

Projektopgave Observationer af stjerneskælv

Elektrodynamik Lab 1 Rapport

Svingninger og bølger

Bevægelse op ad skråplan med ultralydssonde.

David Kallestrup, Aarhus School of Engineering, SRP-forløb ved Maskinteknisk retning 1

Løsninger til udvalgte opgaver i opgavehæftet

Rapport uge 48: Skråplan

Den harmoniske svingning

Svingninger & analogier

Lineær regression. Simpel regression. Model. ofte bruges følgende notation:

Tallene angivet i rapporten som kronologiske punkter refererer til de i opgaven stillede spørgsmål.

Øvelse 1.5: Spændingsdeler med belastning Udført af: Kari Bjerke Sørensen, Hjalte Sylvest Jacobsen og Toke Lynæs Larsen.

Institut for Matematiske Fag Matematisk Modellering 1 UGESEDDEL 6

Impuls og kinetisk energi

Personlig stemmeafgivning

Lineære sammenhænge, residualplot og regression

PETERTROELSENTEKNISKGYMNASI UMHADERSLEVHTXPETERTROELSE NTEKNISKGYMNASIUMHADERSLEV HTXPETERTROELSENTEKNISKGYMN ASIUMHADERSLEVHTXPETERTROEL

Epidemiologi og Biostatistik

Faldmaskine. Esben Bork Hansen Amanda Larssen Martin Sven Qvistgaard Christensen. 23. november 2008

Kapitel , altså 360. Hvad er matematik? 1 ISBN

Analysestrategi. Lektion 7 slides kompileret 27. oktober :24 p.1/17

Coulombs lov. Esben Pape Selsing, Martin Sparre og Kristoffer Stensbo-Smidt Niels Bohr Institutet F = 1 4πε 0

Hastighedsprofiler og forskydningsspænding

Fysikrapport Joules lov. Gruppe Nr. 232 Udarbejdet af Nicolai og Martin

b. Sammenhængen passer med forskriften for en potensfunktion når a = 1 og b= k.

Eksempel Multipel regressions model Den generelle model Estimation Multipel R-i-anden F-test for effekt af prædiktorer Test for vekselvirkning

Numeriske metoder 2011: Adams-Bashforth-Moulton Predictor-Corrector method

Besvarelse af vitcap -opgaven

Newtons love - bevægelsesligninger - øvelser. John V Petersen

Den Naturvidenskabelige Bacheloreksamen Københavns Universitet. Fysik september 2006

Forsøg med udkraget bjælke og ramme. - Analyse af dynamisk påvirkede konstruktioner

Formelsamling til Fysik B

Lineær regression i SAS. Lineær regression i SAS p.1/20

Lektion 12. højere ordens lineære differentiallininger. homogene. inhomogene. eksempler

Lavet af Ellen, Sophie, Laura Anna, Mads, Kristian og Mathias Fysikrapport blide forsøg Rapport 6, skråt kast med blide Formål Formålet med f

Kursus i varians- og regressionsanalyse Data med detektionsgrænse. Birthe Lykke Thomsen H. Lundbeck A/S

Undervisningsbeskrivelse

RKS Yanis E. Bouras 21. december 2010

Danmarks Tekniske Universitet

Øvelses journal til ELA Lab øvelse 4: Superposition

Analyse af måledata I

Pendulbevægelse. Måling af svingningstid: Jacob Nielsen 1

3.600 kg og den gennemsnitlige fødselsvægt kg i stikprøven.

Undervisningsbeskrivelse

Løsningsforslag til fysik A eksamenssæt, 23. maj 2008

Klassisk kaos. Kaotiske systemer. Visse regulariteter universalitet

Tegning af grafer. Grafen for en ligning (almindelig) Skriv ligningen ind. Højreklik og vælg Plots -> 2-D Plot of Right Side.

Teoretiske Øvelser Mandag den 30. august 2010

Matematisk modellering og numeriske metoder. Lektion 6

Danmarks Tekniske Universitet

Journalark. Varmekapacitet

Mindste kvadraters tilpasning Prædiktion og residualer Estimation af betinget standardafvigelse Test for uafhængighed Konfidensinterval for hældning

Aalborg Universitet. Skriftlig eksamen i Grundlæggende Mekanik og Termodynamik. Torsdag d. 7. august 2014 kl

Antal timer Køn k m k m m k m k m k k k m k k k

6. Regression. Hayati Balo,AAMS. 1. Nils Victor-Jensen, Matematik for adgangskursus, B-niveau 1

Matematik A STX december 2016 vejl. løsning Gratis anvendelse - læs betingelser!

Undervisningsbeskrivelse

Klassisk kaos. Kaotiske systemer. Visse regulariteter universalitet

MODUL 1-2: ELEKTROMAGNETISK STRÅLING

KØBENHAVNS UNIVERSITET NATURVIDENSKABELIG BACHELORUDDANNELSE

Kapitel 3: Modeller i Derive

Svingninger & analogier

6 Plasmadiagnostik 6.1 Tætheds- og temperaturmålinger ved Thomsonspredning

Rapport. Undersøgelse af Dantale DVD i forhold til CD. Udført for Erik Kjærbøl, Bispebjerg hospital og Jens Jørgen Rasmussen, Slagelse sygehus

Anvendt Statistik Lektion 7. Simpel Lineær Regression

2. lektion. Indtastning af matematiske udtryk i matematikmode Når man indtaster et udtryk i matematikmode skal man altid skrive alle gangetegn.

En f- dag om matematik i toner og instrumenter

DIFFERENTIALREGNING Hvorfor er himlen blå?

MM501 forelæsningsslides

Vores logaritmiske sanser

Matematiske modeller Forsøg 1

Transkript:

Oscillator Af: Alexander Rosenkilde Alexander Bork Christian Jensen

Oscillator øvelse Formål Øvelse med oscillator, hvor frekvensen bestemmes, for den frie og dæmpede svingning. Vi vil tilnærme data fra målinger og bestemme usikkerhed og bestemme hvilken funktion, der bedst muligt tilpassser oscillatorens bevægelse. Statiske målinger: Loddets vægt: Fjederens vægt: Fjederforlængelse x: Loddetsvægt med papskive 0.046 kg 0.005 kg 0.115 m 0.053 kg Fjederkonstanten bestemmes ad Newtons anden lov i ligevægtsstillingen. Tyngdekraften Fg er lig fjederkraften f. f =Fg k = mg/x Fjederkonstanten: k= 3.928 [N/m] Teori For den fri udæmpede harmoniske oscillator er bevægelsesligningen givet ved Som har den generelle løsning hvor vinkelfrekvensen er Og svingningstiden for en periode Teoretisk svingningstid: og frekvens: Svingningstid med papskive frekvens Generelt er frekvensen givet ved f 0.6799 s 1.47 s^-1 0.7298 s 1.37 s^-1 =1/T =w_0/(2*pi) =sqrt(k/m)/(2*pi)

Dynamiske målinger: Vi laver tre forsøg med tre målinger i hver, dog kun to i den sidste. I første forsøg og sidste forsøg ser vi kun på loddet og indsamler data for dets svingninger. I sidste er der gnidning mod en metalplade. I andet forsøg indsamles data for svingninger, med et lod med luftmodstand. Vha. programmet LabView optages kurver over den frie harmoniske oscillators bevægelse og bestemmer dens frekvens og dæmpning fra svingning til svingning. Disse data bliver lagt ned på en USB stick og forsigtigt bragt til en Linux computer og analyseret i programmet GNUPLOT. Vi har prøvet at tage så mange af de kommandoer med som vi har brugt undervejs. Forsøg 1. Lod Dynamisk måling af svingningstid for lod i fjeder. 1. Måling gnuplot> p '/media/usbdisk/sving1.txt'

Herover ses data fra et helt run i Labview. Benævnelse på akserne, x, tid 50 ms mellem hver måling. Ved 700 målinger, har runnet varet i 35 sekunder. y, amplitude Instrumentet måler en spændingsforskel, ved loddets udsving og omregner dette til en amplitude. Fra ca. 0-60, kan man se at loddet ikke bevæger sig. Det skyldes, at vi først forlængede fjederen efter runnet startedes i Labview. Da vi ikke kan resonere om et lods svingningstid, når det står stille, ser vi bort fra dette.

Vi går i stedet helt tæt på, og ser på et mindre interval, for at kunne sige mere om, hvilken bevægelse, der er tale om. gnuplot> set xrange [100:120]

Vi vil nu prøve at tilnærme en funktion til dette plot. Vi prøver at tilpasse en sinusfunktion til data. gnuplot> a=1.4;b=0.5;c=1;d=2.75 gnuplot> f(x)=a*sin(b*x+c)+d gnuplot> fit f(x) '/media/usbdisk/sving1.txt' via a,b,c,d Først gætter vi på de konstanter, der indgår i sinusfunktionen Funktionen defineres Her fittes den definerede funktion til data Det giver følgende resultater: (Man kan se, at GNUplot brugte 8 iterationer på et tilpasse sinusfunktion, med et chi-kvadrat på 0.0114687.) After 8 iterations the fit converged. final sum of squares of residuals : 0.00223601 rel. change during last iteration : -8.71643e-09 degrees of freedom (ndf) : 17 rms of residuals (stdfit) = sqrt(wssr/ndf) : 0.0114687 variance of residuals (reduced chisquare) = WSSR/ndf : 0.00013153 Final set of parameters Asymptotic Standard Error ======================= ========================== a = 1.36507 +/- 0.004051 (0.2967%) b = 0.455952 +/- 0.0004219 (0.09253%) c = 7.47598 +/- 0.04612 (0.617%) d = 2.61566 +/- 0.002632 (0.1006%) correlation matrix of the fit parameters: a b c d a 1.000 b 0.412 1.000 c -0.408-0.998 1.000 d 0.209-0.084 0.092 1.000

Plot for første måling med tilpasset funktion Man kan ikke umiddelbart se med det blotte øje at den fittede funktion skulle afvige fra de målte værdier. Funktionen synes altså at være en god tilpasning. Dette angvier Gnuplot også ud fra sqrt(wssr/ndf) : 0.0114687. 2. Måling Samme fremgangsmåde, som ved første måling. En sinusfunktion tilpasses data fra anden måling. Final set of parameters Asymptotic Standard Error ======================= ========================== a = 2.27088 +/- 0.08346 (3.675%) b = 0.455692 +/- 0.0002309 (0.05066%) c = 5.38694 +/- 0.04042 (0.7504%) d = 2.61622 +/- 0.004794 (0.1832%) h = -0.000459211 +/- 0.0002105 (45.84%)

3. Måling degrees of freedom (ndf) : 46 rms of residuals (stdfit) = sqrt(wssr/ndf) : 0.0123865 variance of residuals (reduced chisquare) = WSSR/ndf : 0.000153426 Final set of parameters Asymptotic Standard Error ======================= ========================== a = 1.02779 +/- 0.04214 (4.1%) b = 0.456236 +/- 0.0001893 (0.0415%) c = 4.76681 +/- 0.04254 (0.8924%) d = 1.27439 +/- 0.001759 (0.138%) h = -0.000516064 +/- 0.0001837 (35.59%) Forsøg 2. Lod papskive: 1. Måling. Plot med samtlige data.

Man kan se at loddets svingning, bliver dæmpet meget kraftigt efter loddet er sat i gang. Dataene tilpasses med en eksponentialfunktion. gnuplot> a=2.2;b=0.45;c=1;d=2;h=-0.01 gnuplot> f(x)=exp(h*x)*a*sin(b*x+c)+d gnuplot> fit f(x) '/media/usb_disk/oscillator/sving1luft.txt' via a,b,c,d,h Final set of parameters Asymptotic Standard Error ======================= ========================== a = 2.29396 +/- 0.0324 (1.412%) b = 0.420724 +/- 0.0001247 (0.02963%) c = 6.00138 +/- 0.01368 (0.228%) d = 2.15662 +/- 0.001541 (0.07145%) h = -0.00868133 +/- 0.0001291 (1.487%) correlation matrix of the fit parameters:

a b c d h a 1.000 b -0.119 1.000 c 0.122-0.984 1.000 d -0.042-0.102 0.110 1.000 h -0.984 0.136-0.137 0.049 1.000 Funktionen er endnu engang en god tilpasning. Denne gang har vi tilført en dæmpningsfaktor, da den øgede luftmodstand gør, og lodets svingninger dæmpes. Der blev denne gang fittet efter funktionen: f(x)=exp(h*x)*a*sin(b*x+c)+d. Vi foretog ydeligere to målinger til sammenligning. 2. Måling Final set of parameters Asymptotic Standard Error

======================= ========================== a = 2.15872 +/- 0.05263 (2.438%) b = 0.421586 +/- 0.0001715 (0.04068%) c = 3.72807 +/- 0.02388 (0.6407%) d = 2.15742 +/- 0.002195 (0.1017%) h = -0.00829728 +/- 0.0001758 (2.118%) 3. Måling Final set of parameters Asymptotic Standard Error ======================= ========================== a = 9.02663 +/- 0.3846 (4.261%) b = 0.421364 +/- 0.0002512 (0.05962%) c = 13.2565 +/- 0.03949 (0.2979%) d = 3.25642 +/- 0.003711 (0.114%) h = -0.0104436 +/- 0.0002694 (2.58%)

Forsøg 3 Lod med gnidning mod metal. Denne gang gned lodet op imod en metalskinne. Dette gav en øget dæmpning. gnuplot> a=4.5;b=0.45;c=1;d=2;h=-0.01 gnuplot> f(x)=exp(h*x)*a*sin(b*x+c)+d Vi fittede efter samme ligning som i forsøg 2. Fittet bliver endnu engang en god tilnærmelse. degrees of freedom (ndf) : 46 rms of residuals (stdfit) = sqrt(wssr/ndf) : 0.0127156 variance of residuals (reduced chisquare) = WSSR/ndf : 0.000161687

Final set of parameters Asymptotic Standard Error ======================= ========================== a = 4.60966 +/- 0.09317 (2.021%) b = 0.455124 +/- 0.0001889 (0.0415%) c = -0.22802 +/- 0.02283 (10.01%) d = 2.77708 +/- 0.001805 (0.06501%) h = -0.0124085 +/- 0.0001685 (1.358%) correlation matrix of the fit parameters: a b c d h a 1.000 b -0.062 1.000 c 0.064-0.994 1.000 d -0.123-0.028 0.039 1.000 h -0.992 0.090-0.091 0.121 1.000 2. Måling degrees of freedom (ndf) : 46 rms of residuals (stdfit) = sqrt(wssr/ndf) : 0.0139161 variance of residuals (reduced chisquare) = WSSR/ndf : 0.000193658 Final set of parameters Asymptotic Standard Error ======================= ========================== a = 6.14744 +/- 0.159 (2.587%) b = 0.454948 +/- 0.000194 (0.04264%) c = 7.25939 +/- 0.02309 (0.318%) d = 2.82993 +/- 0.001976 (0.06984%) h = -0.0150594 +/- 0.000216 (1.435%)

Dyna m is k Må lin g b % a fv b T F Spre d nin g Fre k v+ a fv. Fre k ve n s -a fv. sqrt(chi) Fo rs ø g 1 0,4 5 6 0 0,2 9 6 7 0,6 8 8 9 1,4 5 1 5 0,0 0 4 3 1,4 5 5 8 1,4 4 7 2 0,0 1 1 5 Fo rs ø g 2 0,4 5 5 7 0,0 5 0 7 0,6 8 9 4 1,4 5 0 5 0,0 0 0 7 1,4 5 1 3 1,4 4 9 8 Fo rs ø g 3 0,4 5 6 2 0,0 4 1 5 0,6 8 8 6 1,4 5 2 2 0,0 0 0 6 1,4 5 2 8 1,4 5 1 6 0,0 1 2 4 Dyna m is k Må lin g m e d luftm o d s ta n d b % a fv b T F Spre d nin g Fre k v+ a fv. Fre k ve n s -a fv. s q rt(c h i) Fo rs ø g 1 0,4 2 0 7 0,0 2 9 6 0,7 4 6 7 1,3 3 9 2 0,0 0 0 4 1,3 3 9 6 1,3 3 8 8 Fo rs ø g 2 0,4 2 1 6 0,0 4 0 7 0,7 4 5 2 1,3 4 1 9 0,0 0 0 5 1,3 4 2 5 1,3 4 1 4 Fo rs ø g 3 0,4 2 1 4 0,0 5 9 6 0,7 4 5 6 1,3 4 1 2 0,0 0 0 8 1,3 4 2 0 1,3 4 0 4 Dyna m is k Må lin g m e d g n id n in g s m o d s ta nd b % a fv b T F Spre d nin g Fre k v+ a fv. Fre k ve n s -a fv. s q rt(c h i) Fo rs ø g 1 0,4 5 5 1 0,0 4 1 5 0,6 9 0 3 1,4 4 8 7 0,0 0 0 6 1,4 4 9 3 1,4 4 8 1 0,0 1 2 7 Fo rs ø g 2 0,4 5 4 9 0,0 4 2 6 0,6 9 0 5 1,4 4 8 1 0,0 0 0 6 1,4 4 8 8 1,4 4 7 5 0,0 1 3 9 Forklaring af regneark Approksimeret funktion til 1. forsøg. a*sin(b*x+c)+d Approksimeret funktion til 2. og 3. forsøg f(x)=exp(h*x)*a*sin(b*x+c)+d b : GNUplot-værdi, for b i den approksimerede funktion. % afv. b : GNUplots værdi for % afvigelse af b T [s] : Svingningstiden: ((2*Pi)/b)/20 F [s^-1] : Frekvens: 1/T Spredning [s^-1] : ((% afv b)/100)*f Frekv+afv. [s^-1] : F+Spredning [s^-1] Frekvens-afv.[s^-1] : F-Spredning sqrt(chi): : Den totale afvigelse taget fra Gnuplot.

Lineær tilpasning. Forsøg 2. Måling 1 Med luftmodstand degrees of freedom (ndf) : 116 rms of residuals (stdfit) = sqrt(wssr/ndf) : 0.0310429 variance of residuals (reduced chisquare) = WSSR/ndf : 0.000963663 Final set of parameters Asymptotic Standard Error ======================= ========================== a = 0.693785 +/- 0.007632 (1.1%) b = 0.42163 +/- 0.0001706 (0.04046%) c = 5.90468 +/- 0.02153 (0.3646%) d = 2.15922 +/- 0.002835 (0.1313%) g = 0.992062 +/- 8.312e-05 (0.008379%)

Med gnidning degrees of freedom (ndf) : 46 rms of residuals (stdfit) = sqrt(wssr/ndf) : 0.00877161 variance of residuals (reduced chisquare) = WSSR/ndf : 7.69411e-05 Final set of parameters Asymptotic Standard Error ======================= ========================== a = 0.977619 +/- 0.005606 (0.5734%) b = 0.454955 +/- 0.0001252 (0.02751%) c = 0.974184 +/- 0.0149 (1.529%) d = 2.82715 +/- 0.001246 (0.04406%) g = 0.98521 +/- 4.566e-05 (0.004635%)

Sammenligning af resultater Vi har bestemt frekvensen for de forskellige svingninger og angivet dem med usikkerhed. Det viser sig at vi får en meget lille afvigelse i alle tilfælde. Vi har dermed vist at teorien stemmer overens med den praktiske udførsel af forsøget. Afvigelsen kan skyldes, at der går energi tabt i fjederen. I teorien beregnede vi en teoretisk værdi for oscillatoren. Denne værdi var Teoretiske værdi for frekvensen: 1.47 [s^-1]. I praksis lå vores målinger i intervallet 1.4472-1.4558 [s^-1]. Og man kan se at frekvensen er mindre, dæmpet. Det hænger sammen med at der er luftmodstand og vi har heller ikke tager højde for at fjederen har en masse. Ved en større masse fås en mindre frekvens, jf. Teori. Ved forsøg med papskiven, dæmpes svingningen meget kraftigere og det skyldes den øgede luftmodstand. Hvad dæmpningen angår blev vi overbevist om at dæmpningen beskrives bedst med lineær dæmpning for en lille dæmpning og ved større dæmpninger som den med luftmodstand, skal sinusfunktionen ganges med en eksponentialfunktion. Desuden ved vi også at luftmodstanden afhænger af lodets hastighed, imens gnidningen op af en skinne er den samme uanset hastighed. Konklusion Vi konkluderer at det er muligt at eftervise teorien for orscilator. Vi fik nogle gode målinger der stemte godt overens med teorien og vi fik endda undersøgt dæmpningen både linært og eksponentielt.