EXPERIMENTÁLNÍ METODY I. 2. Zpracování měření

Podobné dokumenty
TERMOMECHANIKA 15. Základy přenosu tepla

TERMOMECHANIKA 1. Základní pojmy

Úloha 1. Napište matici pro případ lineárního regresního spline vyjádřeného přes useknuté

U218 Ústav procesní a zpracovatelské techniky FS ČVUT v Praze. Seminář z PHTH. 3. ročník. Fakulta strojní ČVUT v Praze

EXPERIMENTÁLNÍ METODY I. 1. Základy měření

maticeteorie 1. Matice A je typu 2 4, matice B je typu 4 3. Jakých rozměrů musí být matice X, aby se dala provést

UNIVERZITA PARDUBICE. 4.4 Aproximace křivek a vyhlazování křivek

Termomechanika 9. přednáška Doc. Dr. RNDr. Miroslav Holeček

Metoda nejmenších čtverců Michal Čihák 26. listopadu 2012

VI. Nestacionární vedení tepla

Numerická integrace a derivace

Termomechanika 10. přednáška Doc. Dr. RNDr. Miroslav Holeček

Příloha-výpočet motoru

Program SMP pro kombinované studium

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2011/2012. x + y + 3z = 1 (2a 1)x + (a + 1)y + z = 1 a

ÚSTAV MATEMATIKY A DESKRIPTIVNÍ GEOMETRIE. Matematika 0A1. Cvičení, zimní semestr. Samostatné výstupy. Jan Šafařík

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2014/2015

4. Aplikace matematiky v ekonomii

Univerzita obrany. Měření na výměníku tepla K-216. Laboratorní cvičení z předmětu TERMOMECHANIKA. Protokol obsahuje 13 listů. Vypracoval: Vít Havránek

EXPERIMENTÁLNÍ METODY I 10. Měření hluku

Kapitola 8: Dvojný integrál 1/26

Numerická matematika Písemky

1. Náhodný vektor (X, Y ) má diskrétní rozdělení s pravděpodobnostní funkcí p, kde. p(x, y) = a(x + y + 1), x, y {0, 1, 2}.

OBECNÉ METODY VYROVNÁNÍ

ALGEBRA. Téma 5: Vektorové prostory

Vlastní čísla a vlastní vektory

VYBRANÉ STATĚ Z PROCESNÍHO INŢENÝRSTVÍ cvičení 8

Měření měrné tepelné kapacity látek kalorimetrem

Ukázka závěrečného testu

Matematika vzorce. Ing. Petr Šídlo. verze

Interpolace pomocí splajnu

Detailní porozumění podstatě měření

4. Stanovení teplotního součinitele odporu kovů

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice

METODA PŮLENÍ INTERVALU (METODA BISEKCE) METODA PROSTÉ ITERACE NEWTONOVA METODA

1 Rozdělení mechaniky a její náplň

EUKLIDOVSKÉ PROSTORY

KATEDRA MATERIÁLOVÉHO INŽENÝRSTVÍ A CHEMIE. GUM: Vyjádření nejistot měření

VYSOKONAPĚŤOVÉ ZKUŠEBNICTVÍ. #2 Nejistoty měření

Aplikovaná matematika I

Termomechanika 8. přednáška Doc. Dr. RNDr. Miroslav Holeček

MĚŘENÍ EMISÍ A VÝPOČET TEPELNÉHO VÝMĚNÍKU

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium Management systému jakosti

Lineární zobrazení. 1. A(x y) = A(x) A(y) (vlastnost aditivity) 2. A(α x) = α A(x) (vlastnost homogenity)

Charakterizace rozdělení

PROSTORY SE SKALÁRNÍM SOUČINEM. Definice Nechť L je lineární vektorový prostor nad R. Zobrazení L L R splňující vlastnosti

Požadavky k písemné přijímací zkoušce z matematiky do navazujícího magisterského studia pro neučitelské obory

PŘEDNÁŠKA 9 KŘIVKOVÝ A PLOŠNÝ INTEGRÁL 1. DRUHU

Matematika II, úroveň A ukázkový test č. 1 (2017) 1. a) Napište postačující podmínku pro diferencovatelnost funkce n-proměnných v otevřené

správně - A, jeden celý příklad správně - B, jinak - C. Pro postup k ústní části zkoušky je potřeba dosáhnout stupně A nebo B.

10. cvičení z PST. 5. prosince T = (n 1) S2 X. (n 1) s2 x σ 2 q χ 2 (n 1) (1 α 2 ). q χ 2 (n 1) 2. 2 x. (n 1) s. x = 1 6. x i = 457.

Nejdřív spočítáme jeden příklad na variaci konstant pro lineární diferenciální rovnici 2. řádu s kostantními koeficienty. y + y = 4 sin t.

EXPERIMENTÁLNÍ METODY I 6. Měření rychlostí proudění

Kalibrace a limity její přesnosti

Učební plán 4. letého studia předmětu matematiky. Učební plán 6. letého studia předmětu matematiky

Tento dokument obsahuje zadání pro semestrální programy z PAA. Vypracování. vypracovanou úlohu podle níže uvedených zadání. To mimo jiné znamená, že

Fakt. Každou soustavu n lineárních ODR řádů n i lze eliminací převést ekvivalentně na jednu lineární ODR

Matematika II, úroveň A ukázkový test č. 1 (2016) 1. a) Napište postačující podmínku pro diferencovatelnost funkce n-proměnných v otevřené

102FYZB-Termomechanika

MATEMATICKÁ STATISTIKA - XP01MST

Soustavy lineárních rovnic

Regresní analýza 1. Regresní analýza

9. T r a n s f o r m a c e n á h o d n é v e l i č i n y

Matematická analýza ve Vesmíru. Jiří Bouchala

Matematika III 10. týden Číselné charakteristiky střední hodnota, rozptyl, kovariance, korelace

4EK213 LINEÁRNÍ MODELY

2. Stanovte hodnoty aperiodizačních odporů pro dané kapacity (0,5; 1,0; 2,0; 5,0 µf). I v tomto případě stanovte velikost indukčnosti L.

Kapitola 7: Neurčitý integrál. 1/14

Matematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic

Tematický plán Obor: Informační technologie. Vyučující: Ing. Joanna Paździorová

Pro jakou hodnotu parametru α jsou zadané vektory kolmé? (Návod: Vektory jsou kolmé, je-li jejich skalární součin roven nule.)

ZÁKLADY STAVEBNÍ FYZIKY

Regresní a korelační analýza

MODELOVÁNÍ. Základní pojmy. Obecný postup vytváření induktivních modelů. Měřicí a řídicí technika magisterské studium FTOP - přednášky ZS 2009/10

12. Křivkové integrály

Regrese. používáme tehdy, jestliže je vysvětlující proměnná kontinuální pokud je kategoriální, jde o ANOVA

Cvičné texty ke státní maturitě z matematiky

Fyzikální praktikum II

Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava luk76/la1

8 Střední hodnota a rozptyl

A0B01LAA Lineární algebra a aplikace (příklady na cvičení- řešení)

NUMERICKÉ METODY. Problematika num. řešení úloh, chyby, podmíněnost, stabilita algoritmů. Aproximace funkcí.

Polynomy a interpolace text neobsahuje přesné matematické definice, pouze jejich vysvětlení

Wolfram Alpha. v podobě html stránky, samotný výsledek je často doplněn o další informace (např. graf, jiné možné zobrazení výsledku a

Kapitola 7: Integrál. 1/17

Vyjadřování přesnosti v metrologii

TERMOMECHANIKA PRO STUDENTY STROJNÍCH FAKULT prof. Ing. Milan Pavelek, CSc. Brno 2013

vyjádřete ve tvaru lineární kombinace čtverců (lineární kombinace druhých mocnin). Rozhodněte o definitnosti kvadratické formy κ(x).

II. Zakresli množinu bodů, ze kterých vidíme úsečku délky 3 cm v zorném úhlu větším než 30 0 a menším než 60 0.

f(x) = arccotg x 2 x lim f(x). Určete všechny asymptoty grafu x 2 2 =

PROCESY V TECHNICE BUDOV 11

Aplikovaná numerická matematika

Maturitní otázky z předmětu MATEMATIKA

STANOVENÍ PROPUSTNOSTI OBALOVÝCH MATERIÁLŮ PRO VODNÍ PÁRU

Řešíme tedy soustavu dvou rovnic o dvou neznámých. 2a + b = 3, 6a + b = 27,

Řešení úloh celostátního kola 59. ročníku fyzikální olympiády. Úlohy navrhl J. Thomas

Příklady pro předmět Aplikovaná matematika (AMA) část 1

Co je obsahem numerických metod?

Technický experiment, příprava, provedení, hodnocení výsledků

Stanovení akustického výkonu Nejistoty měření. Ing. Miroslav Kučera, Ph.D.

Transkript:

FSI VUT v Brně, Energetický ústav Odbor termomechanik a technik prostředí prof. Ing. Milan Pavelek, CSc. EXPERIMENTÁLNÍ METODY I OSNOVA. KAPITOLY. Zpracování měření Zpracování výsledků měření (nezávislých a závislých veličin) Chb a nejistot měření (nejistot absolutní a relativní, přímých a nepřímých měření)

MĚŘENÍ - Zpracování měření NEZÁVISLÝCH VELIČIN U přímých měření je snadnější než u nepřímých měření, jelikož měřené hodnot jsou přímo žádané výstupní hodnot U nepřímých měření je třeba z naměřených hodnot vpočíst požadované hodnot výstupních veličin Nejistot měření lze zmenšit opakováním měření. Zpracování měření ZÁVISLÝCH VELIČIN U přímých měření je rovněž snadnější než u nepřímých měření U nepřímých měření je třeba nejdříve vpočíst hodnot výstupních veličin a pak lze teprve zpracovat závislosti = f (x), = f (x, x, ) Výsledné hodnot bývají ve formě tabulek, grafů, rovnic, charakteristických veličin apod. Vhodnocení parametrů vzduchového proudu

MĚŘENÍ - Zpracování závislých veličin do tabulek Je nejjednodušší Interferometrická měření, r t = Obraz Ra.b/h [-] Nu [-] S6-0A 354,9,788 S6-0A 69,3 3,8 S6-03A 09,6,33 S6-04A 568,0 3,06 S6-05A 877,4 3,90 S6-06A 966,9 3,35 S6-07A 47,4 3,46 S6-08A 4,9 3,49 S6-09A 98,3 3,53 S6-030A 368,0 3,537 Dává číselné údaje, nedává rovnice Zásad pro zpracování tabulek Tabulk mají být přehledné, s názvem a dalšími text, v záhlaví sloupců či řádků je označení veličin, jednotk (názv) Tabelární zpracování výsledků měření závislých veličin je nepostačující. Zpracování závislých veličin do grafů 00 Je nejpřehlednější 0 Lze = f (x), = f (x i ), = f (x, x ) Nedává číselné údaje a rovnice Zásad pro zpracování grafů Graf - Název, velikost, je vertikálně Os - Stupnice lin., kvadr., log. (dělení ; ; 4; 5;,;,5), označení, jednotk Hodnot - Značk, proložení, pozn. Nu 0, 0,0 Elenbaas, rt = Aung, rt =, Ra.b/h < Aung, rt = 0, Ra.b/h < Aung, rt = 0 až, Ra.b/h > 5000 Interferometrická měření [8] Interferometrická měření [36] Proložení měření [36] 0, 0 00 000 0000 00000 000000 Ra.b/h 3

MĚŘENÍ - 3 Zpracování závislostí do rovnic Je pro další vužití nejvhodnější Není názorné, hodnot nutno počítat Měřenými hodnotami prokládáme: Rovnice empirické - tvar funkce volíme (přímk, polnom, exp., splin atd.), jelikož není znám. Snadno lze např. z grafu určit rovnici přímk = a 0 + a x, kde a = D/Dx Rovnice poloempirické - tvar funkce lze teoretick zdůvodnit. Např. odezva termočlánku DT na jednotkový skok teplot DT 0 je exponenciála, u které hledáme pouze časovou konstantu 0 τ ΔT ΔT 0 exp τ0 Určení rovnice přímk Odezva termočlánku 4

MĚŘENÍ - 4 OCHLAZOVÁNÍ termočlánku o teplotě T w z počáteční teplot T 0 v prostředí o teplotě T (viz též přenos tepla s malými Biottovými čísl) Tepelný tok z termočlánku je dán změnou vnitřní energie Q du [J] za čas d [s] q du S dτ m c dt S dτ w du dτ ρ V c dt S dτ S [m ] plocha termočlánku m [kg] hmotnost termočlánku c [J.kg -.K - ] měrná tepelná kapacita [kg.m -3 ] hustota termočlánku V [m 3 ] objem termočlánku Po dosazení za hustotu tepelného toku konvekcí bude q α Po integraci a odlogaritmování T w T w α T w T 0 d T w T T T 0 T w = T stř T / >> d / ρ V c dt T S dτ α S τ exp ρ V c w 5

MĚŘENÍ - 5 V rovnici pro změnu teplot termočlánku zavedeme časovou konstantu 0 OHŘEV termočlánku je možné popsat vztahem T w T 0 T T exp τ τ Časovou konstantu lze ovlivnit: Součinitelem přestupu tepla konvekcí na termočlánku Tepelnou kapacitou termočlánku Hmotností termočlánku m =.V Velikostí povrchu termočlánku 0 T w Pro = 3 0 se teplota termočlánku liší od skutečné teplot o 5 %. T T T α S τ exp exp ρ V c ρ V c τ 0 α S 0 τ 0 T w - T T 0 - T 0 0 0 0,63 Význam časové konstant τ 6

Měrná tepelná kapacita [J.kg -.K - ] ZPRACOVÁNÍ VÝSLEDKŮ MĚŘENÍ - 6 Metod prokládání naměřených hodnot Grafická metoda Komerční program (Excel ) Proložení pomocí splinů Proložení funkcí metodou nejmenších čtverců in i F, i F a j 4300 400 400 = 0,06x -,5668x + 43,3 4000 0 0 40 60 80 00 Teplota [ C] Naměřená hodnota Proložená funkce Prokládání n bodů polnomem m- st. metodou nejmenších čtverců DIM x( TO n), ( TO n) 'Souřadnice prokládaných bodů DIM C( TO m, TO m + ) 'Matice pro metodu nejmenších čtverců DIM a( TO m) 'Vektor výsledných koeficientů Načtení hodnot x( ), ( ), 'Polnom a ax a3x... a m x REM Metoda nejmenších čtverců - naplnění matice C FOR i = TO m: FOR j = TO m: C(j, m + ) = 0: C(i, j) = 0 FOR k = TO n: C(i, j) = C(i, j) + x(k) ^ (j - ) * x(k) ^ (i - ) C(j, m + ) = C(j, m + ) + x(k) ^ (j - ) * (k) NEXT k, j, i REM Řešení soustav rovnic daných maticí C výpočet vektoru a 0 H O m- 7

MĚŘENÍ - 7 REM Gaussova eliminacni metoda na reseni soustav rovnic b = 0 G: b = b + FOR k = b TO m IF c(k, b) <> 0 THEN GOTO G NEXT k PRINT "Uloha nema reseni" GOTO KONEC G: IF k = b THEN GOTO G3 j = m + FOR z = b TO j SWAP c(b, z), c(k, z): NEXT z G3: FOR j = m + TO b STEP - c(b, j) = c(b, j) / c(b, b) NEXT j z = m + FOR i = k + TO m FOR j = b + TO z c(i, j) = c(i, j) - c(i, b) * c(b, j) NEXT j, i IF b <> m THEN GOTO G FOR i = m TO STEP -: a(i) = c(i, z) FOR k = i - TO STEP - c(k, z) = c(k, z) - c(k, i) * a(i) NEXT k, i: a(m + ) = 0 REM Tisk koeficientu polnomu CLS PRINT "KOEFICIENTY PROLOZENEHO POLYNOMU" PRINT FOR i = TO m PRINT "a ("; i - ; ") = "; a(i) NEXT i KONEC: 8

MĚŘENÍ - 8 Zpracování měření ve formě charakteristických veličin Vjádření extrémních hodnot Vjádření derivací, integrálů a transformací Vjádření středních hodnot - proložením, průměrováním, použitím filtrů, ale též pomocí vět o střední integrální hodnotě pro = f (x) pro = f (r) pro = f (x, x ) b a Průměrování v rotačně smetrickém objektu R b a R f x R R f dx r rdr f x,x dx dx S S r i R i n 9

CHYBY A NEJISTOTY MĚŘENÍ - CHYBY dělíme na: Hrubé (lze je odhalit a hodnot vloučit nebo upravit) Sstematické (lze je odhalit a hodnot upravit) Nahodilé - NEJISTOTY měření (nelze je vloučit a hodnot upravit) Chb a nejistot měření mohou být ε * Absolutní, Relativní je naměřená a * je správná hodnota η ε * ZÁKONY MATEMATICKÉ STATISTIKY Pravděpodobnost výsktu hodnot v intervalu až b β P p d Pro hustotu pravděpodobnosti platí p α exp π * p = f() pro různé výběrové směrodatné odchlk 0

CHYBY A NEJISTOTY MĚŘENÍ - VYJÁDŘENÍ NEJISTOT MĚŘENÍ Výběrovou směrodatnou odchlkou V tolerančním poli se nachází 68,3 % všech hodnot Zápis výsledku * = ( ) jednotka Krajní odchlkou k = 3 V tolerančním poli k se nachází 99,7 % všech hodnot Zápis výsledku * = ( k) jednotka Pravděpodobnou odchlkou J = /3 V tolerančním poli J se nachází 50 % všech hodnot Zápis výsledku * = ( J) jednotka Závislost krajní odchlk k a tříd přesnosti přístroje T p T P κ Y 00, kde Y je rozsah přístroje.

CHYBY A NEJISTOTY MĚŘENÍ - 3 NEJISTOTY PŘÍMÝCH MĚŘENÍ n i i A Pro jedno, každé z opakovaných měření i * n n i i A Pro střední hodnotu opakovaných měření Nejistota opakovaných měření A - TYPU A (pro nestabilní veličin) Nejistota jednoho měření B - TYPU B (z manuálu přístroje nebo z T p ) NEJISTOTY NEPŘÍMÝCH MĚŘENÍ jsou funkcí nejistot jednotlivých veličin a, b, c..., ze kterých se výsledná veličina = f(a, b, c ) počítá... c f b f a f c b a Podobně platí i pro odchlk k,j, J κ, Kombinovaná nejistota C - TYPU C B A C B A C