FSI VUT v Brně, Energetický ústav Odbor termomechaniky a techniky prostředí prof. Ing. Milan Pavelek, CSc.
EXPERIMENTÁLNÍ METODY I 2. Zpracování měření OSNOVA 2. KAPITOLY ● Zpracování výsledků měření (nezávislých a závislých veličin) ● Chyby a nejistoty měření (nejistoty absolutní a relativní, přímých a nepřímých měření)
ZPRACOVÁNÍ VÝSLEDKŮ MĚŘENÍ - 1 Zpracování měření NEZÁVISLÝCH VELIČIN U přímých měření je snadnější než u nepřímých měření, jelikož měřené hodnoty jsou přímo žádané výstupní hodnoty U nepřímých měření je třeba z naměřených hodnot vypočíst požadované hodnoty výstupních veličin Nejistoty měření lze zmenšit opakováním měření. Zpracování měření ZÁVISLÝCH VELIČIN U přímých měření je rovněž snadnější než u nepřímých měření U nepřímých měření je třeba nejdříve vypočíst hodnoty výstupních veličin a pak lze teprve zpracovat závislosti y = f (x), y = f (x1 , x2 , …) Výsledné hodnoty bývají ve formě tabulek, grafů, rovnic, charakteristických veličin apod.
Vyhodnocení parametrů vzduchového proudu
2
ZPRACOVÁNÍ VÝSLEDKŮ MĚŘENÍ - 2 Interferometrická měření, r = 1 Zpracování závislých veličin do tabulek Obraz Ra.b/h [-] Nu [-] Je nejjednodušší S16-021A 354,9 2,788 S16-022A 692,3 3,228 Dává číselné údaje, nedává rovnice S16-023A 209,6 2,313 S16-024A 568,0 3,106 Zásady pro zpracování tabulek S16-025A 877,4 3,290 S16-026A 966,9 3,352 Tabulky mají být přehledné, s názvem S16-027A 1147,4 3,416 S16-028A 1242,9 3,492 a dalšími texty, v záhlaví sloupců či řádků S16-029A 1298,3 3,531 S16-030A 1368,0 3,537 je označení veličin, jednotky (názvy) Tabelární zpracování výsledků měření závislých veličin je nepostačující. 100 Zpracování závislých veličin do grafů Je nejpřehlednější 10 Lze y = f (x), y = f (xi ), y = f (x1, x2) Nu 1 Nedává číselné údaje a rovnice Elenbaas, rt = 1 Aung, rt = 1, Ra.b/h < 2 Aung, rt = 0, Ra.b/h < 2 Zásady pro zpracování grafů Aung, rt = 0 až 1, Ra.b/h > 5000 0,1 Interferometrická měření [82] Graf - Název, velikost, y je vertikálně Interferometrická měření [136] Proložení měření [136] Osy - Stupnice lin., kvadr., log. (dělení 0,01 0,1 1 10 100 1000 10000 100000 1000000 1; 2; 4; 5; 1,2; 2,5), označení, jednotky Ra.b/h Hodnoty - Značky, proložení, pozn. 3 t
ZPRACOVÁNÍ VÝSLEDKŮ MĚŘENÍ - 3 Zpracování závislostí do rovnic Je pro další využití nejvhodnější Není názorné, hodnoty nutno počítat Měřenými hodnotami prokládáme: Rovnice empirické - tvar funkce volíme (přímky, polynomy, exp., spliny atd.), jelikož není znám. Snadno lze např. z grafu určit rovnici přímky y = a0 + a1 x,
Určení rovnice přímky
kde a1 = Dy/Dx
Rovnice poloempirické - tvar funkce lze teoreticky zdůvodnit. Např. odezva termočlánku DT na jednotkový skok teploty DT0 je exponenciála, u které hledáme pouze časovou konstantu 0
τ ΔT ΔT0 1 exp τ0
Odezva termočlánku 4
ZPRACOVÁNÍ VÝSLEDKŮ MĚŘENÍ - 4 OCHLAZOVÁNÍ termočlánku o teplotě Tw z počáteční teploty T0 v prostředí o teplotě T (viz též přenos tepla s malými Biottovými čísly) Tepelný tok z termočlánku je dU dán změnou vnitřní energie Q dτ dU [J] za čas d [s]
T0 Tw = Tstř
dU m c dTw ρ V c dTw q S dτ S dτ S dτ S [m2] m [kg] c [J.kg-1.K-1] [kg.m-3] V [m3]
plocha termočlánku hmotnost termočlánku měrná tepelná kapacita hustota termočlánku objem termočlánku
Po dosazení za hustotu tepelného toku konvekcí q α Tw T bude Po integraci a odlogaritmování
T d
/ >> d / 2
ρ V c dTw S dτ α S τ Tw T exp T0 T ρ V c
α Tw T
5
ZPRACOVÁNÍ VÝSLEDKŮ MĚŘENÍ - 5 V rovnici pro změnu teploty termočlánku zavedeme časovou konstantu 0
τ α S τ Tw T exp exp T0 T ρ V c τ0
τ0
OHŘEV termočlánku je možné popsat vztahem
τ Tw T 1 exp T0 T τ0
ρ V c α S
Tw - T T0 - T 1
Časovou konstantu lze ovlivnit: Součinitelem přestupu tepla konvekcí na termočlánku Tepelnou kapacitou termočlánku Hmotností termočlánku m = .V Velikostí povrchu termočlánku
Pro = 30 se teplota termočlánku liší od skutečné teploty o 5 %.
0,632
0 0
0
Význam časové konstanty 6
ZPRACOVÁNÍ VÝSLEDKŮ MĚŘENÍ - 6
y y i F ,
i 1
aj
0
4300
y = 0,016x2 - 1,5668x + 4213,3
Měrná tepelná kapacita -1 -1 [J.kg .K ]
Metody prokládání naměřených hodnot Grafická metoda Komerční programy (Excel …) Proložení pomocí splinů Proložení funkcí metodou nejmenších i n čtverců F 2
4200
H 2O
4100
Naměřená hodnota Proložená funkce
4000 0
20
40
60
80
100
Teplota [°C]
Prokládání n bodů polynomem m-1 st. metodou nejmenších čtverců DIM x(1 TO n), y(1 TO n) 'Souřadnice prokládaných bodů DIM C(1 TO m, 1 TO m + 1) 'Matice pro metodu nejmenších čtverců DIM a(1 TO m) 'Vektor výsledných koeficientů Načtení hodnot x( ), y( ), 'Polynom y a1 a2 x a3 x 2 ... am x m-1 REM Metoda nejmenších čtverců - naplnění matice C FOR i = 1 TO m: FOR j = 1 TO m: C(j, m + 1) = 0: C(i, j) = 0 FOR k = 1 TO n: C(i, j) = C(i, j) + x(k) ^ (j - 1) * x(k) ^ (i - 1) C(j, m + 1) = C(j, m + 1) + x(k) ^ (j - 1) * y(k) NEXT k, j, i REM Řešení soustavy rovnic daných maticí C → výpočet vektoru „a“ 7
ZPRACOVÁNÍ VÝSLEDKŮ MĚŘENÍ - 7 REM Gaussova eliminacni metoda na reseni soustavy rovnic b=0 G1: b = b + 1 FOR k = b TO m IF c(k, b) <> 0 THEN GOTO G2 NEXT k PRINT "Uloha nema reseni" GOTO KONEC G2: IF k = b THEN GOTO G3 j=m+1 FOR z = b TO j SWAP c(b, z), c(k, z): NEXT z G3: FOR j = m + 1 TO b STEP -1 c(b, j) = c(b, j) / c(b, b) NEXT j z=m+1
FOR i = k + 1 TO m FOR j = b + 1 TO z c(i, j) = c(i, j) - c(i, b) * c(b, j) NEXT j, i IF b <> m THEN GOTO G1 FOR i = m TO 1 STEP -1: a(i) = c(i, z) FOR k = i - 1 TO 1 STEP -1 c(k, z) = c(k, z) - c(k, i) * a(i) NEXT k, i: a(m + 1) = 0 REM Tisk koeficientu polynomu CLS PRINT "KOEFICIENTY PROLOZENEHO POLYNOMU" PRINT FOR i = 1 TO m PRINT "a ("; i - 1; ") = "; a(i) NEXT i KONEC:
8
ZPRACOVÁNÍ VÝSLEDKŮ MĚŘENÍ - 8 Zpracování měření ve formě charakteristických veličin Vyjádření extrémních hodnot Vyjádření derivací, integrálů a transformací Vyjádření středních hodnot - proložením, průměrováním, použitím filtrů, ale též pomocí věty o střední integrální hodnotě b
pro y = f (x)
1 y f x dx b aa
pro y = f (r)
2 2 y 2 f r r dr 2 R2 R1 R1
pro y = f (x1 , x2)
y
R
Průměrování v rotačně symetrickém objektu
1 f x 1 ,x 2 dx 1dx 2 SS ri R
2 i 1 2 n
9
CHYBY A NEJISTOTY MĚŘENÍ - 1 CHYBY dělíme na: Hrubé (lze je odhalit a hodnoty vyloučit nebo upravit) Systematické (lze je odhalit a hodnoty upravit) Nahodilé - NEJISTOTY měření (nelze je vyloučit a hodnoty upravit) Chyby a nejistoty měření mohou být Absolutní ε y y * ,
Relativní
y je naměřená a y* je správná hodnota
ε η y*
ZÁKONY MATEMATICKÉ STATISTIKY Pravděpodobnost výskytu hodnoty y v intervalu až b β
P py dy α
Pro hustotu pravděpodobnosti platí
1 y y * py exp 2σ 2 σ 2π
2
p = f(y) pro různé výběrové směrodatné odchylky
10
CHYBY A NEJISTOTY MĚŘENÍ - 2 VYJÁDŘENÍ NEJISTOT MĚŘENÍ Výběrovou směrodatnou odchylkou V tolerančním poli se nachází 68,3 % všech hodnot Zápis výsledku y* = (y ) jednotka Krajní odchylkou k = 3 V tolerančním poli k se nachází 99,7 % všech hodnot Zápis výsledku y* = (y k) jednotka Pravděpodobnou odchylkou J = 2 /3 V tolerančním poli J se nachází 50 % všech hodnot Zápis výsledku y* = (y J) jednotka Závislost krajní odchylky k a třídy přesnosti přístroje Tp
TP
κ
Y
100 ,
kde Y je rozsah přístroje. 11
CHYBY A NEJISTOTY MĚŘENÍ - 3 NEJISTOTY PŘÍMÝCH MĚŘENÍ Nejistota opakovaných měření A - TYPU A (pro nestabilní veličiny) Pro jedno, každé z opakovaných měření yi*
σA
2 y y i
Pro střední hodnotu y opakovaných měření
σA
i
n 1
2 y y i i
nn 1
Nejistota jednoho měření B - TYPU B (z manuálu přístroje nebo z Tp)
σC σ A2 σ B2
Kombinovaná nejistota C - TYPU C
σC σ A2 σ B2
NEJISTOTY NEPŘÍMÝCH MĚŘENÍ jsou funkcí nejistot jednotlivých veličin a, b, c..., ze kterých se výsledná veličina y = f(a, b, c…) počítá 2
2
2
f f f σy σa σb σ c ...... a b c Podobně platí i pro odchylky k ,J, κ , J
12