plik


W s t  p - W TEORIA BAEDW POMIARW 1. Wiadomo[ci z podstaw metrologii Pomiarem nazywa si czynno[ci do[wiadczalne majce na celu wyznaczenie warto[ci wiel- ko[ci badanej. Istot ka|dego pomiaru jest porwnanie warto[ci mierzonej z wzorcem miary tej wielko[ci. Metoda pomiarowa to zastosowany podczas pomiaru sposb porwnania. Istnieje wiele me- tod pomiarowych r|nicych si sposobem postpowania i zastosowanymi [rodkami. Zawsze jednak do wykonania pomiaru, tj. okre[lenia stosunku warto[ci mierzonej do warto[ci przyj- tej za jednostk miary niezbdne jest: - okre[lenie jednostki miary oraz - posiadanie odpowiedniego narzdzia pomiarowego. Podstawowy podziaB metod pomiarowych to podziaB na: - metody bezpo[rednie, w ktrych zastosowany miernik: reaguje wprost na warto[ wielko[ci mierzonej i wynik pomiaru otrzymuje si bezpo[rednio z odczytu jego wskazaD, bez wykonywania jakichkolwiek obliczeD. PrzykBadami pomiarw bezpo- [rednich s pomiary: dBugo[ci za pomoc linijki, czasu za pomoc stopera, napicia za pomoc woltomierza, temperatury za pomoc termometru itp. - metody po[rednie, w ktrych wystpuje konieczno[ wyliczenia warto[ci wielko[ci mierzonej X na podstawie bezpo[rednich pomiarw innych wielko[ci A,D,C,D zwizanych z ni znan zale|no[ci funkcyjn f, tzn. gdy: X = f ( A , B , C , D ). PrzykBadami pomiarw po[rednich s: wyznaczenie przy[pieszenia ziemskiego za pomoc wahadBa matematycznego, wyznaczenie rezystancji za pomoc woltomierza i amperomierza, wyznaczenie lepko[ci cieczy metod Stokesa. Inny podziaB metod pomiarowych uwzgldnia sposb postpowania podczas pomiaru i rodzaj zastosowanych narzdzi pomiarowych, z czym wi|e si zwykle osigalna dokBadno[ wyni- ku. Rozr|niamy tutaj: 1) Metod odchyleniow zwan te| bezpo[redniego odczytu. Warto[ wielko[ci mierzonej okre[la si w niej na podstawie odchylenia wskazwki lub in- nego wskazania (np. cyfrowego) narzdzia pomiarowego. Podczas pomiaru wzorzec wielko- [ci mierzonej nie wystpuje bezpo[rednio, natomiast przy produkcji narzdzia pomiarowego caBy szereg warto[ci wzorcowych zostaB wykorzystany do odpowiedniego wykonania po- dziaBki (wzorcowanie podziaBki). Metoda ta jest najprostsza, najBatwiejsza w zastosowaniu, daje natychmiastowe wyniki, ale przy wykorzystaniu analogowych narzdzi pomiarowych jest stosunkowo maBo dokBadna. DokBadno[ metody znacznie zwikszyBa si z chwil zasto- sowania bardzo dokBadnych przyrzdw cyfrowych. NiedokBadno[ pomiaru wykonywanego t metod wynika gBwnie z istnienia dopuszczalne- go bBdu systematycznego narzdzia pomiarowego okre[lonego jego klas dokBadno[ci. Na przykBad dla elektrycznych miernikw wskazwkowych dopuszczaln warto[ bBdu bez- wzgldnego okre[la zale|no[: k "X = Xn , (W-1.1) 100 gdzie: k - klasa dokBadno[ci miernika w procentach zakresu pomiarowego, Xn - zakres po- miarowy. P r z y k B a d: Za pomoc woltomierza klasy 0,5 o zakresie U = 150 V zmierzono napicie otrzymujc war- to[ U=98,25 V. Dopuszczalny bBd bezwzgldny woltomierza wynosi wg wzoru (8.1.1  patrz w. 8) 0,5 "U = 150 V = 0,75 V 100 zatem wynik pomiaru nale|y zapisa nastpujco: U=98,25 + 0,75 V, za[ bBd wzgldny procentowy pomiaru 0,75 V  = 100% = 7,6 % . 98,25 V 2) Metoda r|nicowa Metoda r|nicowa jest metod porwnawcz, przy ktrej w ukBadzie pomiarowym wystpuje wzorzec wielko[ci o warto[ci zbli|onej do warto[ci mierzonej (np. jednowarto[ciowy wzo- rzec nienastawialny). W tym przypadku bezpo[rednio mierzy si r|nic obu warto[ci, a wy- nik pomiaru okre[la si nastpujco: X = XW + "X , gdzie: XW - warto[ wzorcowa, "X - zmierzona bezpo[rednio r|nica, z uwzgldnieniem jej znaku. Poniewa| warto[ wzorcowa jest zwykle okre[lona z bBdem pomijalnie maBym, bBd pomia- ru warto[ci X wynika z niedokBadno[ci bezpo[redniego pomiaru r|nicy "X. 3) Metoda przez podstawienie Metoda pomiarowa przez podstawienie jest metod porwnania bezpo[redniego. W ukBadzie pomiarowym musi znajdowa si wzorzec wielko[ci mierzonej o warto[ciach nastawianych w szerokich granicach. Podczas pomiaru warto[ mierzon X zastpuje si warto[ci wzor- cow XW , dobran w taki sposb, aby skutki (np. odchylenia wskazwki miernika ) wywo- Bywane przez obie warto[ci byBy takie same, z czego wynika zale|no[: X = XW. Metoda przez podstawienie jest metod bardzo dokBadn, poniewa| praktycznie eliminuje bBdy wprowadzane przez ukBad porwnania. Po wielokrotnym powtrzeniu pomiaru i obli- czeniu warto[ci [redniej (zminimalizowaniu bBdw przypadkowych) bBd wyniku pomiaru jest praktycznie rwny bBdowi dopuszczalnemu dla wzorca. 4) Metody zerowe Metody pomiarowe zerowe s najdokBadniejszymi metodami porwnania bezpo[redniego. Porwnanie warto[ci mierzonej z warto[ci wzorcow (lub z zespoBem warto[ci wzorco- wych) odbywa si w nich za pomoc ukBadu pomiarowego, w ktrym przez zmian parame- trw elementw skBadowych doprowadza si do zaniku (do zera) napicia lub prdu w kon- trolowanej gaBzi ukBadu. Czynno[ doprowadzania do zaniku tego napicia lub prdu nazy- wa si rwnowa|eniem ukBadu, a wskaznik sBu|cy do zaobserwowania tego stanu (np. gal- wanometr) nazywa si wskaznikiem rwnowagi. DokBadno[ zerowych metod pomiaru jest bardzo du|a, zale|y od dokBadno[ci wykonania zastosowanych w ukBadzie wzorcw oraz od czuBo[ci wskaznika rwnowagi. Zastosowanie bardzo dokBadnych wzorcw oraz zastosowa- nie wskaznika rwnowagi o wysokiej czuBo[ci ogranicza bBdy systematyczne metody do warto[ci pomijalnych wobec bBdw przypadkowych. Podczas pomiarw dokBadnych wyko- nuje si zwykle seri pomiarw i statystyczn obrbk wyniku pomiaru. Rozr|nia si zerowe metody mostkowe oraz zerowe metody kompensacyjne Metody mostkowe stosuje si najcz[ciej do dokBadnych pomiarw takich parametrw jak rezystancja, pojemno[ i indukcyjno[. W zrwnowa|onym ukBadzie przez obiekt badany pBynie prd staBy lub przemienny. Metody kompensacyjne sBu| zwykle do pomiaru napicia lub do po[redniego pomiaru in- nych wielko[ci przetworzonych uprzednio na napicie. W metodzie kompensacyjnej niezna- n warto[ napicia mierzonego U porwnuje si z nastawian dokBadnie znan warto[ci wzorcow UW, wytworzon za pomoc kompensatora. UkBad pomiarowy doprowadza si do rwnowagi przez zmian warto[ci UW , a w chwili rwnowagi zachodzi rwno[: U = UW. Szczeglnie wa|n zalet metod kompensacyjnych jest to, |e w chwili zrwnowa|enia ukBa- du przez obiekt badany nie pBynie prd, nie ma zatem bBdu systematycznego metody, wyni- kajcego ze spadku napicia na rezystancji wewntrznej obiektu badanego. Zauwa|my, |e trzy ostatnie metody s metodami porwnawczymi, ktre same reprezentuj grup metod stojc w opozycji do metod bezpo[rednich. Wykonujc zadane wiczenie labo- ratoryjne prosz zastanowi si do ktrej z omwionych kategorii nale|y zastosowana tam metoda pomiarowa. 2. Elementy teorii bBdw pomiarw 2.1. Rodzaje bBdw Ka|de do[wiadczenie fizyczne wymaga przeprowadzenia oszacowania bBdu, ktrym jest obarczony wynik tzn. podania z jak dokBadno[ci dana wielko[ zostaBa wyznaczona. B- dzie to obowizywaBo nas w laboratorium. W postpowaniu tym mo|na wyr|ni trzy etapy: 1) wyznaczenie szukanej wielko[ci fizycznej, 2) okre[lenie bBdu pomiaru, 3) podanie przypuszczalnych przyczyn bBdw. Oglnie rozr|niamy: - bBdy grube wynikBe z nieuwagi i z pomyBek eksperymentatora ( np. przy odczycie lub w zapisie wyniku). Czsto s jednorazowe i bardzo du|e. - bBdy systematyczne wynikBe ze zBego (maBo dokBadnego) ustawienia samego ekspery- mentu (nie uwzgldnienie pewnych poprawek np. siBy wyporu powietrza przy dokBad- nym wa|eniu), wad urzdzeD pomiarowych (przykBadem mo|e by waga dzwigniowa z przesunitym punktem zawieszenia, czasomierz wskazwkowy ze [rodkiem skali nie pokrywajcym si z osi wskazwek czy zle wyskalowane przyrzdy), ze stanu ze- wntrznych warunkw pomiaru (np. zbyt wysoka temperatura w pomieszczeniu) jak i z bBdu eksperymentatora (np. znany bBd paralaksy). BBd systematyczny charakteryzuje si staB lub zmieniajc si wedBug okre[lonego prawa odchyBk warto[ci wyznaczanej w do[wiadczeniu w porwnaniu z wielko[ci rzeczywist. Przyczyny bBdw systematycznych mog by poznane i usunite. - bBdy przypadkowe wynikBe z niedokBadno[ci odczytu, fluktuacji warunkw pomiaru, z nieokre[lenia samej mierzonej wielko[ci fizycznej itp. BBdy te odznaczaj si tym, |e w serii pomiarw jednego i tego samego stanu danej wielko[ci fizycznej wykonywanej w okre[lonych warunkach, wyniki zmieniaj si w sposb losowy (przypadkowy). Nie mo|na ich unikn (usun), gdy| nie znamy ich przyczyn. Wniosek: Nie mo|na wykona bezbBdnego wyznaczenia wielko[ci fizycznej tzw. pomiaru absolutnie dokBadnego. Rozr|niamy nastpujce rodzaje bBdw pomiarowych ze wzgldu na zrdBa ich powstania: a) bBdy powodowane przez przyrzdy pomiarowe, np. skoDczona rezystancja we- wntrzna woltomierzy, nieliniowo[ wskazaD przyrzdw pomiarowych lub niedo- skonaBo[ ich wzorcowania, b) bBdy powodowane przez metody pomiarowe, c) bBdy powodowane przez mierzcego, np. brak do[wiadczenia, zmczenie, skBonno- [ci, nawyki, d) bBdy powodowane przez obliczenia to bBdy przy niewBa[ciwym zaokrgleniu, nie- wBa[ciwe metody wyrwnywania bBdw, e) bBdy powodowane przez wpByw otoczenia na mierzcego, na przyrzdy i na mie- rzon wielko[. Czynnikami wywoBujcymi te bBdy to temperatura ci[nienie, wil- gotno[ powietrza, zakBcenia elektromagnetyczne. W laboratorium zakBadamy, |e nie wystpuj bBdy systematyczne. Rachunek bBdw b- dzie si sprowadzaB do okre[lenia bBdw przypadkowych. Znane s pojcia : a) bBdu bezwzgldnego definiowanego jako r|nica wyniku X i warto[ci rzeczywistej XR . "X = X - XR b) bBdu wzgldnego definiowanego jako stosunku bBdu bezwzgldnego do warto[ci rze- czywistej . "X X X = = - 1. (W-2.1) XR XR Niemniej pojcie warto[ci rzeczywistej jest tu czysto teoretyczne, gdy| praktycznie nie zna- my jej. Powy|sze pojcia s wic dla nas bezu|yteczne. W oparciu o statystyczn teori bBdw przypadkowych mo|na jednak oszacowa przybli|o- ne warto[ci tych bBdw, a tym samym dokBadno[ otrzymanych wynikw pomiarowych. Te przybli|one warto[ci bBdw nosz nazw wskaznikw dokBadno[ci pomiarw. 2.2. BBdy przypadkowe w pomiarach bezpo[rednich 2.2.1 Probabilistyczna teoria bBdw Gaussa Z jednego pomiaru nie mo|emy wnioskowa o jego dokBadno[ci. Do tego konieczna jest ich seria. Otrzymujemy j przez kilkukrotne, niezale|ne powtrzenie rozpatrywanego pomiaru. Wyniki w serii bd r|ni si losowo. Oznaczmy je X1,X2,X3, ....... XN gdzie N jest ilo[ci powtrzeD pomiaru w serii i powinna wynosi przynajmniej 10. Warto[ci rzeczywistej nie znamy. Ale z serii pomiarw warto[ci najbardziej zbli|on do warto[ci rzeczywistej jest [rednia arytmetyczna : N 1 X = (W-2.2) "Xi N i=1 Jest to podstawowe twierdzenie teorii bBdw tzw. pierwszy postulat Gaussa. Wynika ono z faktu rwno[ci prawdopodobieDstw tak zawy|enia wielko[ci mierzonej jak i jej zani|enia. Tym samym bBdy powinny kompensowa si. Jednak przy skoDczonej ilo[ci pomiarw, mo- |e si zdarzy, |e wyniki nie rozBo| si rwnomiernie wokB warto[ci rzeczywistej. Tym samym warto[ [rednia X jest jedynie blisko poBo|ona wielko[ci rzeczywistej XR , ale nie rwna jej. Zbli|enie to jest tym lepsze im dBu|sza jest seria pomiarowa. Rwno[ X = XR mogliby[my napisa tylko dla serii nieskoDczenie dBugiej pomiarw, ale przecie| wykonanie takiej serii jest praktycznie niemo|liwe. Wyniki pomiarw w serii rozkBadaj si wokB warto[ci [redniej w tzw. krzyw Gaussa - mwi si o rozkBadzie Gaussa (patrz wiczenie nr 1). Aby si o tym przekona nale|y zakres pomiarowy podzieli na przedziaBy o rwnej szeroko[ci "X i obliczy ile pomiarw z serii zmie[ciBo si w ka|dym z nich (rys. 1). Oczywi[cie zwikszajc N mo|emy pozwoli sobie na zmniejszenie szeroko[ci poszczeglnych schodkw rozkBadu, ale nadal zachowa on cha- rakter dyskretny. Obwiednia dzwonowa poprowadzona po [rodkach schodkw jak na rys. 1 jest pewnym wyidealizowaniem - pokazuje jak rozkBad normalny wygldaBby gdyby byB funkcj cigB (dla N = " ). Taka posta Batwiej poddaje si analizie matematycznej i dlatego czsto jest stosowana, ale nigdy nie nale|y zapomina, |e realny rozkBad normalny ma struk- tur ziarnist. CigBy rozkBad Gaussa jest nastpujc funkcj matematyczn : (X - X )2 - 1 2 2 P(X) = e (W-2.3)  2 przy czym parametr  zwany odchyleniem standardowym okre[la rozmycie rozkBadu wokB warto[ci [redniej. KsztaBt krzywej Gaussa, zwanej rwnie| krzyw dzwonow, bardzo silnie zale|y od odchylenia standardowego  . Na rys. 2 pokazano przebiegi krzywej Gaussa dla kilku r|- nych warto[ci odchylenia standardowego. Im wiksze jest odchylenie standardowe, tym bar- dziej pBaska jest krzywa; dla bardzo maBych odchyleD standardowych krzywa jest bardzo stroma i odchylenia od warto[ci oczekiwanej s bardzo maBe. Zauwa|my, |e na krzywej Gaussa mo|na wyr|ni obszary o przeciwnie skierowanej krzywiznie. W okolicy maksi- mum krzywa jest wypukBa, a daleko poza maksimum staje si krzyw wklsB. Oczywi[cie obszary takie s oddzielone punktami przegicia. Odpowiadaj one punktom X -  i X +  na osi odcitych. n i 1 2 3 5 6 7 8 9 11 12 13 X "X X- X X+ Rys. 1. RozkBad pomiarw w serii wokB warto[ci [redniej X jest rozkBadem Gaussa. f(X)  = 0,3  = 0,6  = 1,4 -2 -1 0 1 2 X Rys. 2. Przebieg krzywej cigBego rozkBadu normalnego w zale|no[ci od odchylenia standardowego . Im wiksze jest odchylenie standardowe, tym szersza jest krzywa i bardziej spBaszczona. Poniewa| rozkBad Gaussa opisuje zjawisko probabilistyczne, a wic mo|na okre[li jedynie prawdopodobieDstwo, |e dowolny wynik pomiaru Xi (i=1,2,3....N) znajdzie si w aktualnie interesujcym nas przedziale warto[ci < Xa , Xb >. I tak np. : W przedziale X -  , X +  mie[ci si 68,26% wynikw z serii. W przedziale X - 2  , X + 2  mie[ci si 95,45% wynikw z serii. W przedziale X - 3  , X + 3  mie[ci si 99,73% wynikw z serii. Czsto operuje si prawdopodobieDstwem, z jakim w zadanym przedziale znajdzie si do- wolny pomiar z serii. PrawdopodobieDstwo to nazywa si poziomem ufno[ci, a przedziaB przedziaBem ufno[ci. Odchylenie standardowe w teorii bBdw nazywa si [rednim bBdem kwadratowym i oblicza si go z wyra|enia: N -X)2 "(Xi i=1  = . (W-2.4) (N-1) Wystpujcy w tym wyra|eniu czynnik N  1 mo|na uzasadni w ten sposb, |e poniewa| cz[ informacji zawartej w serii je X1,X2,X3, ....... XN zostaBa wykorzystana do okre[lenia warto[ci [redniej X , u[rednianie zwizane z odchyleniem standardowym nastpuje z mniejsz liczb punktw swobody i std podzielenie przez N  1 zamiast przez N. Najcz[ciej wyznaczany jest jednak jako optymalny [redni bBd kwadratowy  (wzr W-2.4), a z niego [redni bBd kwadratowy warto[ci [redniej:   = (W-2.5) X N Aczc wzory (W.2.4) i (W.2.5) otrzymujemy u|yteczne wyra|enie: N (Xi - X)2 " i = 1  = (W-2.6) X N (N - 1) BBd [redni kwadratowy jest najwa|niejszym i najcz[ciej stosowanym wskaznikiem dokBadno[ci pomiaru. Dzieje si tak dlatego, |e jest to bBd policzony optymalnie - najlepiej z danej serii pomiarowej. PrawdopodobieDstwo, |e dany pomiar z serii pomiarowej znajdzie si w przedziale X -  , X + wynosi 0,683. W interpretacji graficznej prawdopodobieDstwu temu odpowiada pole pod krzyw Gaussa odcite tym przedziaBem przy zaBo|eniu, |e pole pod caB krzyw rwna si jeden (rys. 3ab). W eksperymencie oczywi[cie chcieliby[my, |eby bBd wyniku (przedziaB ufno[ci) byB jak najmniejszy przy mo|liwie du|ym wy|ej opisanym prawdopodobieDstwie (poziomie ufno[ci). Analizujc ksztaBt krzywej dzwonowej dochodzimy do wniosku, |e optymalno[ przedziaBu X -  , X + wynika z faktu, |e jest on wyznaczony przez punkty przegicia krzywej. Gdyby[my chcieli sztucznie zmniejszy ten przedziaB ufno[ci do X - d , X + d (rys. 3c), to znacznie stracimy na poziomie ufno[ci (o pole pod krzyw Gaussa odcite przedziaBami X - , X -d , X +d , X + , ktre jest du|e, bo na tych odcinkach krzywa dzwonowa jest wypukBa). Gdyby[my z kolei chcieli sztucznie podnie[ poziom ufno[ci (rys. 3d), to jest to mo|liwe tylko przez znaczne poszerzenie tego przedziaBu ufno[ci do X - c , X + c , gdy| pola pod krzyw w przedziaBach oddalonych od [redniej X dalej ni| o  wnosz ju| maBy wkBad do poziomu ufno[ci (krzywa jest tu wklsBa). caBy zakres X a) p = 1 X b) (X -  , X + ) p = 0,683 X- X X+  c) (X - 0,674  , X + 0,674 ) p = 0,5 X-d X X+d d) (X - 1,65  , X + 1,65 ) p = 0,9 X-c X X+c Rys. 3. Interpretacja graficzna przedziaBw ufno[ci i poziomw ufno[ci p. oraz wspBzale|no[ midzy nimi. 2.2.2. BBdy przypadkowe w pomiarach po[rednich ZaB|my, |e chcemy wyznaczy pewn wielko[ fizyczn A, ale nie mo|emy jej zmierzy bezpo[rednio. Wiemy natomiast, |e jest ona zwizana z K innymi wielko[ciami fizycznymi X1 , X2 ,...XK , ktre mo|na ju| zmierzy bezpo[rednio, nastpujc zale|no[ci: A = f(X1 , X2 , .... , XK ) (W-2.7) Po wykonaniu pomiarw wyniki i bBdy pomiarowe wielko[ci X1 , X2 ,...XK s znane i wynosz odpowiednio: X1 "X1 X2 "X2 ................. ................. (W-2.8) XK "XK Wynikow warto[ wielko[ci A Batwo jest znalez z zale|no[ci (W-2.7) : A = f(X1,X2 ,....,XK ) . (W-2.9) Podstawowe pytanie brzmi jakim bBdem "A obarczony jest w ten sposb otrzymany wynik. Mo|na zaproponowa nastpujce metody postpowania: 1. Je|eli "Xi ( i = 1,2,...,K ) s [rednimi bBdami kwadratowymi  warto[ci Xi [rednich Xi , to otrzymujemy optymalnie znaleziony [redni bBd kwadratowy z wyra|enia: 2 2 2 "A "A "A  = (W-2.10) X1 Ai  + "X +.... + "X . 2 K "X1 2  X K  X PrawdopodobieDstwo znalezienia si rzeczywistej warto[ci wielko[ci fizycznej AR w przedziale A -  , A +  wynosi 0,683. AA 2. Je|eli bBdy "Xi s bBdami granicznymi (maksymalnymi) "X , to w najmniej i max korzystnym przypadku otrzymujemy bBd maksymalny pomiaru: "A "A "A "A = "X1 max + "X2 max + ...+ "XK max . (W-2.11) gr "X1 "X2 "XK PrawdopodobieDstwo znalezienia warto[ci rzeczywistej AR w przedziale A - "Agr , A + "A wynosi 0,999. gr 3. Je|eli bBdy "Xi s bBdami granicznymi (maksymalnymi) "X to w i max najbardziej prawdopodobnym przypadku (optymistyczniejszym w porwnaniu z przypadkiem poprzednim) otrzymamy nieco mniejsze prawdopodobieDstwo (w przybli|eniu 0,95) znalezienia warto[ci rzeczywistej AR , ale i w mniejszym przedziale ufno[ci: 2 22 "A "A "A SA = "X1 max + "X2 max + ....+ "XK max (W-2.12) "X1 "X2 "XK Jest to tzw. metoda r|niczki zupeBnej stosowana czsto, gdy bBdy "X s bBdami i max szacowanymi przy pomiarach jednorazowych, np. na podstawie dokBadno[ci skali przyrzdu pomiarowego, a zale|y nam na zminimalizowaniu bBdu na wyniku koDcowym. PrawidBowo przeprowadzony rachunek bBdw, automatycznie odpowiada na pytania: - ktre wielko[ci fizyczne (po[rd Xi ) nale|y zmierzy z wiksz dokBadno[ci, je[li chce si uzyska mniejszy bBd na wielko[ci wynikowej A; - ktry z bBdw "Xi wnosi najwikszy wkBad do bBdu "A . Otrzymane wnioski s wic wa|ne i pouczajce, pozwalajce na efektywniejsze ewentualne powtrzenie do[wiadczenia. P r z y k B a d: WahadBo matematyczne o dBugo[ci l = 100 1 cm posiada okres wahaD T = 2,00 0,02 s. Wyznaczone bBdy s [rednimi bBdami kwadratowymi. Nale|y obliczy przyspieszenie ziemskie. Poniewa| l T = 2 g to 2 2 4  l 4  1m g == = 987 m/ s2 . , T2 (2s)2 Zgodnie z wzorem (W-2.10) [redni bBd kwadratowy przyspieszenia ziemskiego wynosi: 2 2 2 2 4  4  l  =  + -  , g l T T2 T3 2 2 2 2 4  4  1m  = 001m + 002s , , , - g 2 (2s)3 (2s) 2 2  = 0,1 m/ s2 + 02 m/ s2 = 001 + 004 m/ s2 , , , , g [] [ ]  = 0,224 m/ s2 . g Widzimy, |e bBd wynikajcy z dokBadno[ci pomiaru czasu jest decydujcy o dokBadno[ci wyznaczenia przyspieszenia. Po zaokrgleniu bBdu do dwch cyfr znaczcych koDcowy wynik ma posta g = 9,87 0,23 m/s2 lub po zaokrgleniu do jednego miejsca znaczcego g = 9,9 0,3 m/s2. Uwaga: warto[ bBdu zaokrglamy zawsze w gr. W wielu wypadkach mamy doczynienia z zale|no[ci typu a b X1 X2 A = . (W-2.13) Xc Xd 3 4 Je[li chcemy teraz policzy bBd graniczny "Agr , wwczas zamiast korzysta z procedury (W-2.11) Batwiej jest najpierw obliczy bBd graniczny wzgldny wzorem: "X1 "X2 "X3 "X4 "A = a + b + c + d (W-2.14) A gr X1 X2 X3 X4 a potem dopiero bBd graniczny bezwzgldny: "A "Agr = A . A gr 3. Metoda najmniejszych kwadratw Szeroko stosowan w fizyce metod analizy wynikw pomiarw jest metoda najmniejszych kwadratw. Omwimy tutaj tzw. regresj liniow, tzn. metod rozwizania problemu , ktry jest postawiony nastpujco. ZaB|my, |e z do[wiadczenia uzyskali[my n par wynikw xi, yi. Z teorii wiemy |e wielko[ci x i y s liniowo ze sob zwizane. D|ymy do tego, aby wykorzystujc te punkty pomiarowe poprowadzi prost najlepiej oddajc charakter zale|no[ci. Gdy dwie wielko[ci x i y s zale|ne od siebie liniowo, wwczas speBniaj zale|no[: y = a x + b . Je|eli t zale|no[ przedstawimy graficznie, to otrzymamy lini prost o nachyleniu a, przecinajc o[ rzdnych y w punkcie b. ZaB|my, |e na skutek jakiego[ procesu ulega zmianie x oraz y. Wykonujemy n pomiarw uzyskujc n par wynikw (xi, yi). Je|eli midzy punktami pomiarowymi poprowadzimy lini prost opisan zale|no[ci: yi/ = a xi + b (W-3.1) gdzie a oraz b to parametry uzyskanej prostej. Obliczona w ten sposb warto[ yi/ nie jest rwna warto[ci yi . Ta rozbie|no[ wynika z bBdw pomiarowych i mo|na okre[li zale|no[ci: yi/ - yi = a xi + b - yi . (W-3.2) Metoda najmniejszych kwadratw polega na dobraniu takich warto[ci a i b , |eby suma kwadratw odchyleD : yi/ - yi po wszystkich pomiarach posiadaBa warto[ minimaln. Std nazwa metody. Zatem: n / . (W-3.3) "(y - yi )2 = minimum i i=1 Podstawienie (W-3.2) do (W-3.3) daje: n . "(a xi + b - yi )2 = minimum i=1 Poszukujemy takich warto[ci a, b , ktre speBniByby powy|szy warunek., a bdzie speBniony wtedy, gdy pochodne czstkowe rwnania: n f = "(a xi + b - yi)2 i=1 wzgldem a i bi bd rwnocze[nie rwne zeru. Zatem uzyskuje si ukBad rwnaD: n , "2 xi (a xi + b - yi) = 0 i=1 n , "2 (a xi + b - yi) = 0 i=1 czyli n n n 2 2 a + 2 b - 2 yi = 0 , "xi "xi "xi i=1 i=1 i=1 n n 2 a + 2 n b - 2 = 0 "x "y . i i i=1 i=1 Z pomiarw znamy warto[ci xi, yi , zatem ich sumy s Batwe do obliczenia. Jest to ukBad dwch rwnaD z ktrych wyznaczamy a oraz b : n n n yi - n yi ) "xi " "(xi i =1 i =1 i=1 a = 2 n n , (W-3.4) 2 - n "x "x i i i =1 i =1 n n n n yi i2 "x "x yi -" "x i i i=1 i=1 i=1 i=1 b = 2 . (W-3.5) n n 2 - n "x "x i i i=1 i=1 Mo|na wykaza, |e odchylenie standardowe warto[ci [rednich a oraz b wyra|aj si wzorami: n 1 n 2 a = " i 2 , (W-3.6) n n n - 2 i =1 2 n - "xi "xi i=1 i =1 n 2 "x i n 1 2 i =1 b = "i 2 , (W-3.7) n n n - 2 i=1 2 n - "x "x i i i=1 i=1 gdzie: n n n n 2 yi2 - a yi . " = " "x yi - b " i i (W-3.8) i=1 i=1 i=1 i=1 Opisan tu metod obliczania nachylenia a i rzdnej b przecicia prostej z osi y oraz b a odchyleD standardowych oraz nazywamy metod regresji liniowej. Prost o nachyleniu a przecinajc o[ y w punkcie b opisana jest rwnaniem: y = a x + b (W-3.9) i nazywa bdziemy j lini teoretyczn, ktra jest rezultatem najlepszego u[rednienia wynikw. Jest wic najlepiej poprowadzon prost po punktach eksperymentalnych tzn. jest najbardziej prawdopodobn prost w[rd mo|liwych do wyznaczenia z danych do[wiadczalnych. Istotne jest, |e parametrw a i b nie musimy wyznacza z wykresu z czym zwykle s zwizane du|e bBdy, lecz obliczamy je wprost z rezultatw pomiarw. Wykonujc wykres mo|emy najpierw nanie[ lini teoretyczn, a dopiero pzniej same punkty pomiarowe (rys. 4). Aatwo zauwa|y, |e otrzymany wynik ma t wBa[ciwo[, |e suma odchyBek "yi = yi/ - yi punktw eksperymentalnych od prostej jest rwna zeru tzn. n (yi/ - yi)= 0 . " i=1 Mo|na powiedzie, |e prosta przechodzi dokBadnie pomidzy punktami eksperymentalnymi. Przy stosowaniu tej metody nale|y upewni si (np. na podstawie teorii badanego zjawiska), czy warto[ci x, y s zale|ne liniowo. Je|eli tak nie jest, to opisana metoda nie mo|e by stosowana. Metod regresji liniowej mo|emy stosowa tak|e do zale|no[ci dajcych si sprowadzi za pomoc odpowiednich przeksztaBceD matematycznych do zale|no[ci liniowych. Na przykBad w ruchu jednostajnie przyspieszonym droga i czas speBniaj zwizek: s=0.5 at2, w ktrym liniowo s zale|ne wielko[ci: s oraz t2. Zatem mo|na zastosowa przedstawion metod przez podstawienie: y=s za[ x=t2. Rys. 4. Wynik regresji liniowej przeprowadzonej na wynikach podanych w przykBadzie P r z y k B a d: Dokonano pomiaru zale|no[ci wydBu|enia x spr|yny od obci|ajcej j masy m. Te dwie wielko[ci wi|e zale|no[: m g = k x , zakBadajc y = m otrzymujemy: k y = x . g k Jest to rwnanie prostej o nachyleniu a = , dla ktrej b = 0 . g ( xi , yi ) Otrzymane punkty eksperymentalne badanej zale|no[ci oraz obliczenia pomocnicze s zestawione w Tabeli W3.1 Tabela W3.1 Nr punktu xi yi xi yi xi2 yi2 1 0 0 0 0 0 2 2,9 0,2 0,58 8,41 0,04 3 6,0 0,4 2,40 36,00 0,16 4 9,0 0,6 5,40 81,00 0,36 5 11,80 0,8 9,44 139,24 0,64 6 14,80 1,0 14,80 219,040 1,00 7 17,80 1,2 21,36 316,840 1,44 8 20,70 1,4 28,98 428,50 1,96 9 24,00 1,6 38,40 576,00 2,56 10 26,00 1,8 46,80 676 3,24 10 "= 133 9,0 168,16 2481 11,40 i=1 Zastosowanie tabelki uBatwia przeprowadzenie obliczeD. Wykonano 10 pomiarw (n = 10). W ostatnim wierszu wypisane s obliczone potrzebne sumy tzn.: n n n n n 2 yi2 = 11,4 xi = 133 yi = 9 = 2481 xi yi = 168,16 " " " " "xi i=1 i=1 i=1 i=1 i=1 Wstawiajc je do wzorw (W-3.4) i (W-3.5) otrzymujemy: a = 0,0680 kg / cm b = - 0,005 kg Nastpnie ze wzoru (W-3.8): 10 2 2 = 0,011 kg "i i=1 aby mc zastosowa wzory (W-3.6), (W-3.7): Co daje w konkluzji:  = 0,0014 kg / cm  = 0,022 kg a b KoDcowy efekt obliczeD mo|na przedstawi w postaci wykresu zaznaczajc na nim punkty eksperymentalne oraz prost (W-3.9) (patrz rys.4).

Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
dod teoria błędów
Teoria błędów w analizie numerycznej
Pochodna i różniczka funkcji oraz jej zastosowanie do rachunku błędów pomiarowych K Rębilas
Kompendium teoria bledow
Obliczanie błędów pomiarowych metoda różniczki zupelnej
polak,miernictwo,ELEMENTY TEORII BŁEDÓW POMIARÓW
311[10] Z1 07 Wykorzystywanie teorii błędów do opracowywania pomiarów geodezyjnych
pomiary stopy błędów urządzeń cyfrowych
teoria pomiarów
Teoria Pomiarów Petla Zwarcia
pawlikowski, fizyka, szczególna teoria względności
Teoria i metodologia nauki o informacji
teoria produkcji
ANALIZA KOMPUTEROWA SYSTEMÓW POMIAROWYCH — MSE
Instrukcja do cwiczenia 4 Pomiary oscyloskopowe

więcej podobnych podstron