41358

Измерение сопротивления гальванометра

Лабораторная работа

Физика

Цель работы: Определение внутреннего сопротивления гальванометра. Определение средней чувствительности и градуирование гальванометра. Измерение сопротивления гальванометра. =1ом ом ом 10000 500 10600 450 11200 400 11800 350 12600 300 I – сила тока в цепи гальванометра эдс источника питания 2В r сопротивление гальванометра.

Русский

2013-10-23

188 KB

0 чел.

Лабораторная работа № 138

Работу выполнил студент 1 курса: Кучерян Михаил.

Цель работы: Определение внутреннего сопротивления гальванометра. Определение средней чувствительности и градуирование  гальванометра. Изучение зависимости периода колебаний, логарифмического декремента затухания и времени успокоения от сопротивления цепи, определение критического сопротивления.

Приборы и материалы: зеркальный гальванометр – 1, магазины сопротивлений – 3, вольтметр – 1, выключатели – 2, переключатель двухполюсный – 1, источник постоянного напряжения - 1.

Измерение сопротивления гальванометра.

Для того чтобы исключить возможную нелинейность шкалы при измерении внутреннего сопротивления нужно менять одновременно и , так чтобы ток через гальванометр оставался неизменным.

Таблица сопротивлений и, при которых ток оставался неизменным. (=1ом)

, ом

,ом

10000

500

10600

450

11200

400

11800

350

12600

300

I – сила тока в цепи гальванометра

- эдс источника питания (2В)

r - сопротивление гальванометра.

Если показания гальванометра для двух измерений одинаковы, то

Погрешности рассчета r:

Погрешности ,  , не превышают десятых долей процента т.к. они зависят от точности выставления сопротивления на магазинах. (Точность велика (порядка 0,05 ом) при достаточно больших сопротивлениях).

Следовательно основной вклад в погрешность внесет погрешность разбоса по нескольким измерениям. 

Вычисление r:

Рассчет r и погрешности разброса по измереним r:

2.  Определение средней чувствительности и градуированиие гальванометра.

Параметры системы:

Измерения отклонения в зависимости от сопротивления

,ом

,мм

 

1500

203

4,03

0

2500

134

2,68

8,849

3500

109

2,01

-80,04

4500

81

1,61

-2,83

5500

68

1,34

-7,802

6500

57

1,15

5,898

7500

51

1,00

-6,268

8500

45

0,89

-2,361

9500

41

0,80

-7,213

Определение средней чувсвительности и постоянных гальванометра.

Напряжение и ток на гальванометре:

Вычисление чувствительности по току и напряжению:


Такая форма графика может быть объяснена тем, что основная ошибка при измерениях была внесена не нелинейностью отклонения гальванометра, а методом измерения отклонения, при этом невозможно построить достаточно точный график.


  1.  Изучение зависимости декремента затухания от сопротивления цепи

n-количество колебаний за которое амплитуда уменьшалась в e раз.

,ом

    n

25000

1

1

30000

1

1

40000

1.5

0,67

50000

2.0

0,5

60000

2.0

0,5

70000

2.5

0,4

80000

2.5

0,4

90000

3

0,33

График зависимости декремента затухания от сопротивления на гальванометре.

1,5

1,0

0,5

75000

50000

25000

График поправок для гальванометра

-8

-4

8

4

150

200

100

50


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

10985. ДВУХФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ В СИСТЕМЕ Statistica 6.0 216.58 KB
  Двухфакторный анализ продолжение ПримерДВУХФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ Исследуем зависимость частоты самопроизвольного дрожания мышц рук тремора от тяжести специального браслета одеваемого на запястье. Полученные результаты приведены в табл.1 причем каждое значение – ср
10986. Кластерный анализ 44.7 KB
  Кластерный анализ Если процедура факторного анализа сжимает в малое число количественных переменных данные описанные количественными переменными то кластерный анализ сжимает данные в классификацию объектов. Синонимами термина кластерный анализ являются автомати...
10987. Кластерный анализ. Анализ временных рядов 79.16 KB
  КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ ПРОДОЛЖЕНИЕ Монотонность Для графического представления процесса объединения все индивиды группы размещаются в соответствующем порядке на оси абсцисс. Последовательность объединений иерархия или дендрограмма требует чтобы каждое объединени
10988. Сглаживание временного ряда (выделение неслучайной компоненты) 98.62 KB
  Сглаживание временного ряда выделение неслучайной компоненты Одной из важнейших задач исследования временного ряда является выявление основной тенденции изучаемого процесса выраженной неслучайной составляющей тренда либо тренда с циклической или/и сезонной ком...
10989. Newton Interpolating Polynomial 76.5 KB
  Newton Interpolating Polynomial Case 1: Constant Polynomial Only one xvalue is given in the table X x1 Y y1 Let P0x be the interpolating polynomial function. Hence P0x1 = y1. It passes through the one point x1y1 given in the table. Hence choose 6.1 Case 2: Linear Polynomial Two xvalues are given in the table ...
10990. Spline Interpolation 87.5 KB
  Spline Interpolation In the previous sections n – 1th – order polynomials were used to interpolate between n date points. For example for eight points we can derive a perfect seventh – order polynomial. This curve would capture all the meanderings at least up to and including seventh derivatives suggested by the points. However there are cases where these functions can lead to erroneous results because of roundoff error and overshoot. An alternative approach is to apply low...
10991. Numerical Integration 156.5 KB
  2. Numerical Integration 2.1. Introduction Numerical integration which is also called quadrature has a history extending back to the invention of calculus and before. The fact that integrals of elementary functions could not in general be computed analytically while derivatives could be served to give the field a certain panache and to set it a cut above the arithmetic drudgery of numerical analysis during the whole of the 18th and 19th centuries. With the invention of automa...
10992. Extended Formulas (Closed) 145 KB
  Extended Formulas Closed If we use equation 2.5 N – 1 times to do the integration in the intervals x1; x2; x2; x3; xN 1; xN and then add the results we obtain an extendedr or compositer formula for the integral from x1 to xN. Extended trapezoidal rule: In this method the area under the curve is approximated by sums of trapezoids areas under the curve see Fig. 2.3.. Figure 2.3. Extended trapezoidal rule. Trapezoid formul...
10993. Solution of Linear Algebraic Equations 132.5 KB
  Lesson 6 3. Solution of Linear Algebraic Equations 3.1. Introduction A set of linear algebraic equations looks like this: 3.1 Here the n unknowns xj j = 1 2 n are related by m equations. The coefficients aij with i = 1 2 m and j = 1 2 n are known numbers as are the righthand side quantities bi i = 1 2 m. If n = m then there are as many equations as unknowns and there is a good chance of solving for a unique solution...