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대학과제

마찰 시편 실험

by JARK 2018. 12. 21.


 
    실험 목적& 이론적 배경 

 
 
1) 시편을 실험장치에 설치하고, 시편이 회전할때, 시간에 따른 회전각을 측정한다. 
 
2) 측정한 회전각θ(t) 데이터를 Matlab으로 분석하여, 각속도(ω(t)), 각가속도(α(t)) 데이터를 얻는다. 
 
3) M=Iα식으로 부터회전 관성모멘트 I를 계산한다. 
 
4) 실험은 정확성을 위해5번씩하고, 계산한데이터로부터 평균값과표준편차를 계산하여 실험의 정확성을 분석한다. 
 
5) 실험데이터를 바탕으로 보고서를 작성하며, 실험보고서는 다음의 내용을 포함해야한다. 
-실험목적, 실험의 이론적배경, 실험방법, 실험데이터의 분석방법 
-실험데이터, 시편의 회전관성 모멘트 계산과정, 실험과해석의비교 
-실험/해석데이터의오차분석, 오차를 줄이기위한 방법등을 포함한 토의 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

실험 방법 

 

 
 
 

        

 
 
 
 
- ELVIS의 버니어센서등을 이용해 장치를 연결한다. 
- ELVIS의 전원을 켜고 NI LabView 와 연결한다. 
- 회전운동센서를 인터페이스에 연결하고 실험을 진행한다. 
- 그리고 다음 5가지의 경우의 실험을 총 5회 반복한다 
1.원판 2.블락(중심) 3.블락(가장자리) 4.미끄럼시편(중실) 5.미끄럼 시편(중공) 
- 그후 매트랩을 이용해여 수치를 구한다. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

실험 데이터 분석 방법 

 

 
 


 
 
1. LABVEIW에서 센서를 통한 수치를                  2. 매트랩을 이용해 반출된 데이터 
엑셀로 변환 시킨다.                                        의 속도,시간 그래프를 그리며 
                                                                  해당 코드는 다음과 같다 
 
data = load('AlDisk.txt') 
        figure(1) 
        plot(data(1,:),data(2,:)) 
        hold on 
        plot(data(3,:),data(4,:)) 
        hold on 
        plot(data(5,:),data(6,:)) 
        hold on 
        plot(data(7,:),data(8,:)) 
        hold on 
        plot(data(9,:),data(10,:)) 
        xlabel('time(t)') 
        ylabel('angle(degree)')  
 
 
단위를 라디안으로 바꿔준다. 코딩은 다음과 같다. 
        for k = 1 : (length(data)) 
        data(2,k) = data(2,k) * pi/180; 
        end 
        for k = 1 : (length(data)) 
        data(4,k) = data(4,k) * pi/180; 
        end 
        for k = 1 : (length(data)) 
        data(6,k) = data(6,k) * pi/180; 
        end 
        for k = 1 : (length(data)) 
        data(8,k) = data(8,k) * pi/180; 
        end 
        for k = 1 : (length(data)) 
        data(10,k) = data(10,k) * pi/180; 
        end 
diff 함수를 이용해서 미분한다. 각속도를 구한다. 
        for i=1:(length(data)-1) 
       diff_data(2,i) = (data(2,i+1)-data(2,i))/(data(1,i+1)-data(1,i)); 
        end 
       diff_data(1,:) = data(1,1:499); 
        for i=1:(length(data)-1) 
       diff_data(4,i) = (data(4,i+1)-data(4,i))/(data(3,i+1)-data(3,i)); 
        end 
       diff_data(3,:) = data(3,1:499); 
        for i=1:(length(data)-1) 
       diff_data(6,i) = (data(6,i+1)-data(6,i))/(data(5,i+1)-data(5,i)); 
        end 
       diff_data(5,:) = data(5,1:499);  
        for i=1:(length(data)-1) 
       diff_data(8,i) = (data(8,i+1)-data(8,i))/(data(7,i+1)-data(7,i)); 
        end 
       diff_data(7,:) = data(7,1:499); 
        for i=1:(length(data)-1) 
     diff_data(10,i)=(data(10,i+1)-data(10,i))/(data(9,i+1)-data(9,i)); 
        end 
       diff_data(9,:) = data(9,1:499); 
 
 
다시 미분하여 각가속도를 구한다. 
        for i=1:(length(data)-2) 
        tdiff_data(2,i) = (diff_data(2,i+1)-diff_data(2,i))/
        (diff_data(1,i+1)-diff_data(1,i)); 
        end 
       tdiff_data(1,:) = diff_data(1,1:498); 
        for i=1:(length(data)-2) 
        tdiff_data(4,i) =
        (diff_data(4,i+1)-diff_data(4,i))/(diff_data(3,i+1)
        -diff_data(3,i)); 
        end 
        tdiff_data(3,:) = diff_data(3,1:498); 
        for i=1:(length(data)-2) 
        tdiff_data(6,i) = (diff_data(6,i+1)-diff_data(6,i))/
        (diff_data(5,i+1)-diff_data(5,i)); 
        end 
        tdiff_data(5,:) = diff_data(5,1:498);  
        for i=1:(length(data)-2) 
        tdiff_data(8,i) =(diff_data(8,i+1)-diff_data(8,i))/
        (diff_data(7,i+1)-diff_data(7,i)); 
        end 
        tdiff_data(7,:) = diff_data(7,1:498) 
        for i=1:(length(data)-2) 
        tdiff_data(10,i) =(diff_data(10,i+1)-diff_data(10,i))/
        (diff_data(9,i+1)-diff_data(9,i)); 
        end 
        tdiff_data(9,:) = diff_data(9,1:498);   
- 라디안으로 변환한 값을 그래프로 나타낸다. 
        figure(2) 
        plot(data(1,:),data(2,:)) 
        hold on 
        plot(data(3,:),data(4,:)) 
        hold on 
        plot(data(5,:),data(6,:)) 
        hold on 
        plot(data(7,:),data(8,:)) 
        hold on 
        plot(data(9,:),data(10,:)) 
        xlabel('time(t)') 
         
 
        ylabel('angle(radian)')

 
-

각속도로 미분한 값을 그래프로 나타낸다. 
        figure(3) 
        plot(diff_data(1,:),diff_data(2,:)) 
        hold on 
        plot(diff_data(3,:),diff_data(4,:)) 
        hold on 
        plot(diff_data(5,:),diff_data(6,:)) 
        hold on 
        plot(diff_data(7,:),diff_data(8,:)) 
        hold on 
        plot(diff_data(9,:),diff_data(10,:)) 
         
 
        xlabel('time(t)') 
        ylabel('angle velocity(w)') 

        legend('d-1','d-2','d-3','d-4','d-5') 
각가속도로 다시 미분한 값을 그래프로 나타낸다. 
        figure(4) 
        plot(tdiff_data(1,:),tdiff_data(2,:)) 
        hold on 
        plot(tdiff_data(3,:),tdiff_data(4,:)) 
        hold on 
        plot(tdiff_data(5,:),tdiff_data(6,:)) 
        hold on 
        plot(tdiff_data(7,:),tdiff_data(8,:)) 

        hold on 
        plot(tdiff_data(9,:),tdiff_data(10,:)) 
        xlabel('time(t)') 
        ylabel('angle acceleration(a)') 
        legend('d-1','d-2','d-3','d-4','d-5') 
 
 
 
 
 
 
3.분출한 데이터 값과 그 값을 미분한 값을 그래프로 표시한다. 
 
 
 
4. 임의 두점을 찾아 기울기를 구해 각 가속도등의 필요한 수치를 구한다. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 

데이터 분석 및 계산 

 

 
각각의 이론값은 강의 자료의 부록을 찾아 구한다 
 

 
ex) 알류미늄 디스크 이론값 

이므로 회전관성 모멘트 이론값은 

이다. 이런식으로 각각의 일혼 관성 모멘트 값을 구한다. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Pulley 

 

 

각 가속도

추의 무게

kg

토크

관성 모멘트 I

관성모멘트 평균

1

261.8

0.014

1.185005

4.5264

4.62258

2

261.5085

0.014

1.187355

4.54

3

265.29

0.014

1.15686

4.3607

4

252.5157

0.014

1.25987

4.9893

5

258.3087

0.014

1.21316

4.6965

 

 

 각가속도 :

 
토크 :

 
관성 모멘트 :

 

Aluminum Disk 

 

 

각 가속도

추의 무게

kg

토크

관성 모멘트 I

오차율

%

1

27.616

0.014

3.07346

1.066703

1.15

2

27.355

0.014

3.07557

1.078092

2.23

3

28.75

0.014

3.06432

1.019624

3.31

4

29.928

0.014

3.05482

9.744975

7.59

5

27.535

0.014

3.07412

1.070214

1.48

 

 
각가속도 :

 
 
 
토크 :

 
관성모멘트 :

`I _{} -I _{pully=} 1.066703 TIMES 10 ^{-4} kgm ^{2}"> 
오차율:

 

 
Aluminum Block 

 

 

각 가속도

추의 무게

kg

토크

관성 모멘트 I

오차율

%

1

44.715

0.014

2.93558

6.10283

5.57

2

45.935

0.014

2.92574

5.90705

2.18

3

46.244

0.014

2.92325

5.86183

1.39

4

45.819

0.014

2.92668

5.92521

2.49

5

46.675

0.014

2.91977

5.79328

0.21

 

 

 
각가속도 :

 
토크 :

 
관성모멘트 :

I _{} -I _{pully} =6.10283 TIMES 10 ^{-5} kgm ^{2}"> 
 
오차율:

 
 

 
Aluminum Block 편심 

 

각 가속도

추의 무게

kg

토크

관성 모멘트 I

오차율

%

1

32.479

0.014

3.03425

9.68633

21.99

2

34.234

0.014

3.0201

9.16606

15.44

3

34.272

0.014

3.0198

9.15539

15.30

4

40.866

0.014

2.96662

7.60352

4.24

5

36.444

0.014

3.00228

8.58219

8.08

 

 
각가속도 :

 
토크 :

 
관성모멘트 :  

 
오차율:

 

 
 
 
 
 
 
 
 
미끄럼 시편1 

 

 

각 가속도

추의 무게

kg

토크

관성 모멘트 I

오차율

%

1

199.029

0.014

1.69119

3.87463

2.95

2

204.171

0.014

1.64972

3.45753

13.40

3

200.196

0.014

1.6818

3.77509

5.44

4

202.945

0.014

1.6596

3.55506

10.96

5

199.69

0.014

1.68586

3.81981

4.33

 

 
 
 
각가속도 :

 
토크 :

 
 

 
 
오차율:

 

 
 
 
 
 
 
 
미끄럼 시편2 

 

 

각 가속도

추의 무게

kg

토크

관성 모멘트 I

오차율

%

1

226.761

0.014

1.46756

1.84925

1.47

2

233.19

0.014

1.41572

1.44850

20.52

3

225.36

0.014

1.47886

1.93962

6.41

4

225.60

0.014

1.47692

1.92406

5.57

5

223.97

0.014

1.490066

2.03039

11.40

 

 

 
각가속도 :

 
토크 :

 

 
 
오차율:

 

 

 
 
 
 
 

오차분석 및 결론 

 

오차 분석 
1}이번 실험중 유독 오차가 많이 나온 알류미늄 블락편심, 중공 중실 시편을 보고 오차율이 큰 이유를 고민했습니다. 그러던중 타 대학 물리학실험에서 추의 낙하가 너무빠르거나 너무 느리면 오차가 많이 발생할수 있다는 가이드라인을 보았습니다. 

 
 
 
블락측면 같은 경우는 회전을 할 때 쏠림 현상이 있어 낙하 속도가 상대적으로 느린데 이 때문에 오차가 컷으며 시편 같은경우는 상대적으로 무게가 알류미늄보다 가벼워 낙하속도가 매우 빨랐습니다. 따라서 오차를 줄일려면 회전체에 따른 추의 무게와 도르레의 반경을 잘 선택해야 합니다. 
 
 
그밖의 오차 개선 사항 
 
 
1) 매트랩에서 기울기를 구할 때 최 저점에서 최대점의 기울기를 구하는 것이 오차예방에 도움이 될거 같다 
 
 
2) 상대적으로 무게가 가벼운 시편은 추가 다 내려갈 때 손으로 잡아주는 것이 좋다. 
 
3) 상대적으로 무게가 가벼운 시편은 추가 다 내려갈 때 손으로 잡아주는 것이 좋다. 
 
4) 이론값과 차이가 많이 나는 블록 편심, 중공 시편, 중실 시편등은 실험을 할 때 외부적 요인(책상 진동 도르레 관성 등)에 더욱 신경을 써야한다. 
 
5) 이번 실험을 통해 다양한 형상의 구조물의 관성 모멘트와 토크의 관계를 알수 있었고 이를 실무에 적용할수 있는 인사이트를 얻었다. 



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