32760

Термодинамический метод исследования. Термодинамические параметры. Равновесные состояния и процессы, их изображение на термодинамических диаграммах

Доклад

Физика

Равновесные состояния и процессы их изображение на термодинамических диаграммах. Состояние системы задается термодинамическими параметрами параметрами состояния. Обычно в качестве параметров состояния выбирают: объем V м3; давление Р Па Р=dFn dS где dFn модуль нормальной силы действующей на малый участок поверхности тела площадью dS 1 Па=1 Н м2; термодинамическую температуру Т К Т=273. Под равновесным состоянием понимают состояние системы у которой все параметры состояния имеют определенные значения не изменяющиеся с...

Русский

2013-09-05

40 KB

59 чел.

35.Термодинамический метод исследования. Термодинамические параметры. Равновесные состояния и процессы, их изображение на термодинамических диаграммах.

Термодинамический метод исследования - метод, использующий законы (начала) ТД и следствия из них (ТД построена дедуктивно: следствия, частные выводы получены из двух законов). Существует другой подход - статистический, в основе которого лежит молекулярно-кинетическая теория, квантовая механика и т.д.

При термодинамическом методе исследования не рассматривается внутреннее строение изучаемых тел, а анализируются условия и количественные соотношения при различных превращениях энергии, происходящих в системе.

Раздел физики, в котором физические свойства макроскопических систем изучаются с помощью термодинамического метода, называется термодинамикой.

Заметим, что статистическая физика и термодинамика при малом числе частиц теряют смысл.

Термодинамика имеет дело с термодинамической системой - совокупностью макроскопических тел, которые взаимодействуют и обмениваются энергией, как между собой, так и с другими телами (внешней средой).

Состояние системы задается термодинамическими параметрами (параметрами состояния). Обычно в качестве параметров состояния выбирают: - объем V, м3; давление Р, Па, (Р=dFn /dS, где dFn - модуль нормальной силы, действующей на малый участок поверхности тела площадью dS, 1 Па=1 Н/м2); термодинамическую температуру Т, К (Т=273.15 +t). Отметим, что термодинамическая температура прежде именовалась абсолютной температурой.

Понятие температуры, строго говоря, имеет смысл только для равновесных состояний.

Под равновесным состоянием понимают состояние системы, у которой все параметры состояния имеют определенные значения, не изменяющиеся с течением времени.

Параметры состояния, термодинамические параметры — физические величины, характеризующие состояние термодинамической системы: температура, давление, удельный объём, намагниченность, электрическая поляризация и др. Различают экстенсивные параметры состояния, пропорциональные массе системы:

объём, внутренняя энергия, энтропия, энтальпия, энергия Гиббса, энергия Гельмгольца (свободная энергия),

и интенсивные параметры состояния, не зависящие от массы системы: давление, температура, концентрация, магнитная индукция и др.

Не все параметры состояния независимы, так что равновесное состояние системы можно однозначно определить, установив значения ограниченного числа параметров состояния.

Равновесный тепловой процесс — тепловой процесс, в котором система проходит непрерывный ряд бесконечно близких равновесных термодинамических состояний.

Равновесный тепловой процесс называется обратимым, если его можно провести обратно и в телах, окружающих систему, не останется никаких изменений.

Реальные процессы изменения состояния системы всегда происходят с конечной скоростью, поэтому не могут быть равновесными. Реальный процесс изменения состояния системы будет тем ближе к равновесному, чем медленнее он совершается, поэтому равновесные процессы называют квазистатическими.

Примеры равновесных процессов

Изотермический процесс, при котором температура системы не изменяется (T=const)

Изохорный процесс, происходящий при постоянном объёме системы (V=const)

Изобарный процесс, происходящий при постоянном давлении в системе(P=const)

     T-const-изотермический               P=const-изобарный                  V=const-изохорный


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

36241. Структура моделей знаний: фреймовые модели. Примеры 43 KB
  Структура моделей знаний: фреймовые модели. Термин фрейм был предложен Марвином Минским в 70е годы. В теории фреймов этот образ называют фреймом комнаты. В нем есть дырки незаполненные значения некоторых атрибутов например количество окон эти дырки называют слотами Таким образом можно дать определение фрейму как минимально возможному описанию сущности какого то явления события ситуации процесса или объекта.
36242. Формальная система в представлении знаний 36 KB
  Из множества формул выделяют подмножеств правильно построенных формул ППФ. определяется эффективная процедура позволяющая по данному выражению выяснять является ли оно ППФ в данной ФС. Выделено некоторое множество ППФ называемых аксиомами ФС. При этом должна иметься эффективная процедура позволяющая для произвольной ППФ решить является ли она аксиомой.
36243. Система нечетких рассуждений в представлении знаний 248 KB
  Они в свою очередь определены через некоторую базовую шкалу В и функцию принадлежности. Понятие принадлежности. Тогда х принадлежит А если существует функция: Основным отличием нечеткой логики от классической как явствует из названия является наличие не только двух классических состояний значений но и промежуточных: Функция принадлежности определяет субъективную степень уверенности эксперта в том что данное конкретное значение базовой шкалы соответствует определяемому нечеткому множеству. Методы получения функции принадлежности...
36244. Системы искусственного интеллекта. Понятия и определения. Архитектура, классификация моделей 38 KB
  В этой информационной модели окружающей среды реальные объекты их свойства и отношения между ними не только отображаются и запоминаются но и как это отмечено в данном определении интеллекта могут мысленно целенаправленно преобразовываться . При этом существенно то что формирование модели внешней среды происходит в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам . Под структурным подходом мы подразумеваем попытки построения ИИ путем моделирования структуры человеческого мозга. Основной моделируемой структурной...
36245. Распознавание образов: подходы 36 KB
  Ассоциативность памяти и задача распознавания образов Динамический процесс последовательной смены состояний нейронной сети Хопфилда завершается в некотором стационарном состоянии являющемся локальным минимумом энергетической функции ES. Невозрастание энергии в процессе динамики приводит к выбору такого локального минимума S в бассейн притяжения которого попадает начальное состояние исходный пред'являемый сети образ S0. Поскольку для двух двоичных векторов минимальное число изменений компонент переводящее один вектор в другой является...
36246. Персептрон Розенблатта: структура, алгоритм обучения 52 KB
  Персептрон Розенблатта: структура алгоритм обучения. С сегодняшних позиций однослойный персептрон представляет скорее исторический интерес однако на его примере могут быть изучены основные понятия и простые алгоритмы обучения нейронных сетей.Розенблаттом метод обучения состоит в итерационной подстройке матрицы весов последовательно уменьшающей ошибку в выходных векторах. Здесь темп обучения.
36247. Генети́ческий алгори́тм 57.5 KB
  Некоторым обычно случайным образом создаётся множество генотипов начальной популяции. Таким образом можно выделить следующие этапы генетического алгоритма: Задать целевую функцию приспособленности для особей популяции Создать начальную популяцию Начало цикла Размножение скрещивание Мутирование Вычислить значение целевой функции для всех особей Формирование нового поколения селекция Если выполняются условия останова то конец цикла иначе начало цикла. Создание начальной популяции Перед первым шагом нужно...
36248. Программные агенты: классификация, структура. Многоагентные системы 43.5 KB
  Классификация агентов. Классификация агентов типы агентов Простые Смышленые Интеллектуальные характеристики Автономное выполнение Взаимодействие с другими агентами и пользователями Слежение за окружением Способность использования абстракций Способность использования предметных знаний Возможность адаптивного поведения для достижения цели Обучение из окружения Терпимость к ошибкам Rel time исполнение ER взаимодействие С позиции изучаемой дисциплины нас прежде всего...
36249. Экспертные системы: виды, структура, этапы построения 119 KB
  При разработке ЭС определяются основные ресурсы к которым относятся: источники знаний время разработки вычислительные средства объем финансирования. Этап завершается созданием модели предметной области и определением следующих задач: типов доступных данных; исходные и выходные данные; используемые стратегии и гипотезы; типы используемых отношений; состав знаний используемых для решения задачи; состав знаний используемых для обоснованного решения. В ходе данного этапа производится оценка выбранного способа представление...