14392

Изучить работу ионизационного манометра, зависимость ионного тока от изменения различных параметров

Лабораторная работа

Физика

Лабораторная работа № 10 Цель работы: Изучить работу ионизационного манометра зависимость ионного тока от изменения различных параметров ток накала напряжение на сетке между катодом и анодом. Приборы и материалы: Ионизационный манометр миллиамперметры – 2 амперме...

Русский

2013-06-04

267.5 KB

2 чел.

Лабораторная работа № 10

Цель работы: Изучить работу ионизационного манометра, зависимость ионного тока от изменения различных параметров (ток накала, напряжение на сетке, между катодом и анодом).

Приборы и материалы: Ионизационный манометр, миллиамперметры – 2, амперметр –1,

вольтметры – 2, реостат, генератор напряжений.

 Iнак- ток накала – в 100 дел. 2А.

Iэм- ток между катодом и анодом (ионный ток) – в 200 дел. 10мА.

 Uсет- напряжение между катодом и анодом – в 75 дел. 300В.

 Uкол- напряжение на сетке – в 3 дел 50В.

Таблица зависимости ионного тока от тока накала.

,мА

(300В, 50В)

(260В, 50В)

(300В, 33В)

29

66,5

65,0

65,1

28

65,5

64,2

64,9

20

63,1

63,5

63,2

18

62,8

63,0

62,8

14

62,0

62,2

62,2

9

60,9

61,5

60,9

5

59,0

59,6

58,9

0

54,0

54,0

52,2

Таблица зависимости ионного тока от напряжения между катодом и анодом .

(1,3A, 33В)

(1,2A, 50В)

(1,3A, 50В)

75

30

5

-

70

30

-

-

65

29

4,5

28

60

28

-

-

55

27

3,5

25

45

22

3,0

21

35

18

2,5

18

25

12

2,0

12

15

6

1,5

5

Таблица зависимости ионного тока от напряжения на сетке .

(240В, 1,3А)

(240В, 1,2А)

(280В, 1,3А)

75

30

5

-

70

30

-

-

65

29

4,5

28

60

28

-

-

55

27

3,5

25

45

22

3,0

21

35

18

2,5

18

25

12

2,0

12

15

6

1,5

5

Из графиков следует, что при увеличении тока накала ионный ток растет экспоненциально до некоторой точки (т.е. увеличивается количество электронов испускаемых вследствие термоэлектронной эмиссии). Далее количество электронов достигает своего предела обусловленного разностью потенциалов между катодом и анодом и значение ионного тока начинает стабилизироваться (Зависит от тока накала в меньшей степени, что видно в верхней части графика: для 300В;33,3В график выше, чем для 260В;33,3В). От напряжения на сетка зависит положение точки начала графика, так как оно определяет минимальную энергию необходимую для появления ионного тока (Начало графика для 300В;33,3В находится левее, чем график для 300В;50,0В).

При увеличении напряжения между катодом и анодом ионный ток начинает расти линейно до некоторого предела, который определяется током насыщения (количество ионов максимально). Согласно теории при дальнейшем увеличении разности потенциалов между катодом и анодом ионный ток будет расти и произойдет пробой газа. Чем больше напряжение на сетка, тем меньше ионный ток для заданной разности потенциалов (см. графики для 50В и 33,3В на сетке). Ток накала характеризует скорость возрастания ионного тока при увеличении напряжения между катодом и анодом (см. графики для 1,3А и 1,2А). В данном случае график для 1,2А расположен намного ниже остальных, так как напряжение на сетке для данного тока накала близко к запирающему. (При этом количество вылетающих электронов мало из-за низкого тока накала).

Зависимость ионного тока от напряжения на сетке в принципе можно считать линейной с достаточной точностью (нелинейности графиков лежат в области погрешностей измерительных приборов и генератора напряжений). При увеличении напряжения на сетке ионный ток уменьшается, при этом большей разности потенциалов между катодом и анодом и большему тока накала соответствует больший ионный ток.

0

10

202

30

50

5

60

65

Графики зависимости ионного тока от тока накала.

- для = 260В,  = 50,0В

- для = 260В,  = 33,3В

- для = 300В,  = 50,0В

30

10

20

25

75

50

- для = 1,3А,  = 50,0В

- для = 1,2А,  = 50,0В

- для = 1,3А,  = 33,3В

Графики зависимости ионного тока от напряжения между катодом и анодом.

Графики зависимости ионного тока от напряжения на сетке.

20

1

- для = 1,3А,  = 220В

- для = 1,2А,  = 220В

- для = 1,3А,  = 280В

2

3

10

30

38


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

49911. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ТИПА МЫШЛЕНИЯ ЧЕЛОВЕКА 2.08 MB
  Можно сделать вывод что задача успешно решена то есть с помощью нейронной сети мы можем однозначно определить доминирующий тип мышления испытуемого а так же понять на сколько развиты другие типы мышления данного человека. Целью данной работы является попытка использования нейронных сетей в психологии а точнее для определения типа мышления человека. На основе полученных результатов можно будет сказать какие профессии предпочтительнее для данного человека с тем или иным типом мышления.
49912. Определение вероятности получить работу с помощью нейросетевых технологий 372 KB
  Методы искусственного интеллекта позволили создать эффективные компьютерные программы в самых разнообразных, ранее считавшихся недоступными для формализации и алгоритмизации, сферах человеческой деятельности, таких как медицина, биология, социология, культурология, политология, экономика, бизнес, криминалистика и т.п. идеи обучения...
49913. Создание нейронной сети в среде Нейросимулятор v 1.0 789 KB
  Нейронные сети на финансовом рынке Обзор основных нейропакетов. Архитектура сети. Обучение сети Тестирование. Но по сей день нейросети воспринимаются как перспективный но экзотический слабо изученный на российском рынке инструмент.
49914. Методы фокус-групп для сбора социологической информации 177 KB
  Место фокус-групп в системе социологических и маркетинговых методов Понятие метода фокус-групп Соотношение фокус-групп с групповыми методами и интервью Соотношение фокус-групп и наблюдения
49915. Овариоэктомия кошки 425 KB
  Оба длинных тонких рога матки cornu uteri имеют одинаковую толщину и трубчатую форму но не всегда одинаковую длину. Диаметр рога матки у небеременной кошки составляет 34 мм длина рогов матки колеблется между 90 и 100 мм. Каждый рог матки описывает выгнутую вентрально дугу; в каудальной части оба рога матки соединяются. Затем они сливаются полностью образуя тело матки corpus uteri.
49916. Разработка элементов систем искусственного интеллекта с использованием логической модели представления знаний 283.52 KB
  Используя предикаты parent(symbol,symbol), man(symbol), woman(symbol), married(symbol,symbol), записать факты, описывающие Вашу семью. Записать 8 правил вывода для любых родственных отношений в Вашей (или вымышленной)семье (например: мать, отец, сестра, брат, племянница, племянник, тетя, дядя, внучка, внук, бабушка, дедушка, двоюродная сестра, двоюродный брат и т.д.).
49917. Разработка элементов систем искусственного интеллекта с использованием логической модели представления знаний 320.9 KB
  По заданию было построено дерево родственных отношений, составлено 19 фактов и 13 правил, которые описывают родственные связи в моей семье. Используя язык логического программирования Prolog, написана программа, в которой отображаются все родственные отношения с помощью заданных правил и фактов. Использовались такие предикаты, как parent(string, string), man(string), woman(string), married(string ,string).
49918. Правоведение. Курс лекций 810 KB
  В конспекте лекций по курсу Правоведение в 1 части рассмотрены основы теории права без знания которых невозможна полноценная правовая подготовка современных специалистов и изучение конкретных отраслей права системы права России. Во 2 части рассмотрены основы важнейших отраслей системы права России – конституционного государственного права гражданского права семейного права трудового права экологического права административного права.ОСНОВЫ ТЕОРИИ ПРАВА Лекция...
49919. Разработка инструментальной среды для проектирования и выполнения нейропроектов 509 KB
  В течение последних 10 лет искусственные нейронные сети получили широкое распространение в качестве инструмента для решения различных задач анализа данных и распознавания образов. Разработать универсальный инструментарий при помощи которого можно создавать различные нейропроекты приложения использующие нейронные сети как универсальные так и специализированные. Модули для работы сетями включают в себя модуль для работы со структурой сети модули реализующие различные алгоритмы обучения а также модули содержащие...