Было проведено однократное измерение термо эдс

Сборник задач и вопросов по ТТИиП Кузнецов Н.Д. Чистяков В.С., страница 3

Описание файла

PDF-файл из архива «Сборник задач и вопросов по ТТИиП Кузнецов Н.Д. Чистяков В.С.», который расположен в категории «книги и методические указания». Всё это находится в предмете «термодинамика» из четвёртого семестра, которые можно найти в файловом архиве МАИ. Не смотря на прямую связь этого архива с МАИ, его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе «книги и методические указания», в предмете «термодинамика» в общих файлах.

Просмотр PDF-файла онлайн

Текст 3 страницы из PDF

Было проведено однократное измерение термо-ЭДС автомати­ческим потенциометром класса 0,5 градуировки ХК со шкалой 200—600 °С. Указатель стоит на отметке 550 °С.Оцените, максимальную относительную погрешность измерения тер­мо-ЭДС потенциометром на отметке 550 °С. Зависит ли относительнаяпогрешность от показаний прибора? Условия работы нормальные.l.dO : При градуировке расходомера в конечной точке шкалы объ­емным методом были получены следующие значения времени . наполне­ния бака т:iтг,с.

. .197,5294,8394,7495,2594,9695,3791,1895,2995,3Предполагается, что эти значения времени распределены по законуСтьюдента. Объем бака 1^=507+0,1 л.Каким образом оценить значение расхода в конечной точке шкалырасходомера и как определить погрешность этой оценки, если система­тическая погрешность измерения времени отсутствует?[ 1.11, Сопротивление термометра градуировки 10 П измеряется потенциометрическим методом. Оцените погрешность измерения темпера­туры термопреобразователя сопротивления, если известно, что допус­тимое отклонение от градуировочных значений не должно превышать0,3 °С. Термопреобразователь II класса, измеряемая температура t—= 100°С.Сопротивление образцовой катушки составляет /? к =10±0,01 Ом.Измерение падения напряжения осуществляется лабораторным потен­циометром типа ПП-63 класса 0,05.

3 К» 1 .1.13. При измерении расхода калориметрическим расходомером из­мерение мощности нагревателя производилось по показаниям ампер­метра и вольтметра.

Оба эти прибора имели класс точности 0,5, рабо­тали в нормальных условиях и имели соответственно шкалы 0—5 Аи 0—3Q В. Номинальные значения силы тока 3,5 А и напряжения 24 В.Оцените погрешность, с которой производится измерение мощ­ности,,’1.14 .Сопротивление медного термометра связано с температуройзависимостьюRt.= R0(l + at).Оцените возможные погрешности измерения температуры термопреоб­разователем сопротивления III класса градуировки 50 М за счет от­клонения ARo и Аа при 100 и 150 °С.1.15. При исследовании теплоотдачи от трубы к воздуху коэффи­циент теплоотдачи подсчитывался из выраженияQак =.F(tc-tB)Количество теплоты Q, передаваемой трубкой путем конвекции,определялось по мощности, потребляемой электронагревателем, какпроизведение сопротивления трубки R на квадрат силы тока /. Силатока измерялась амперметром со шкалой 0—50 А класса 0,1, номиналь­ное значение тока 42 А.

Зависимость сопротивления трубки от темпе­ратуры была найдена в специальных опытах и описывается выражениеем Rt = Ro(l + at). При t=0 значение сопротивления R0=0,5 Ом, а== 4 — Ю — 3 К»»1. Погрешность измерения • сопротивления не превышает±0,2 %.

Поверхность трубки F определялась по длине I рабочего уча­стка и его диаметру d. Значение Длины /=100±0,5 мм, диаметра d== 10±0,01 мм. Температура стенки t0 измерялась стандартным термо­электрическим термометром градуировки ХК. Термометр через сосуд •свободных концов подсоединяется к лабораторному потенциометруПП-63 класса 0,05. Номинальное значение температуры стенки 200 °С.Предел допускаемой погрешности, мВ, потенциометра ПП-63 опреде­ляется по формуле [8]Дг п = ± (5- Ю-* и + 0,5f/ p ) sгде U — показания потенциометра, мВ; Up — цена деления шкалы, мВ(с7р = 0,05 мВ).Температура воздуха / в измерялась вдали от трубки ртутным тер­мометром повышенной точности со шкалой 100—150 СС и ценой деления0,2 °С.

Номинальное значение температуры воздуха составляет 120 °С.Оцените погрешность измерения коэффициента теплоотдачи на ла­бораторной установке и наметьте возможные пути ее уменьшения. По­грешностями, связанными с методами измерения, пренебрегаем.1.16. В результате проведенных измерений оказалось, что наибо­лее вероятное содержание кислорода в газовой смеси составляет11,75%. Доверительный интервал погрешности измерения определялсядля доверительной вероятности 0,683, и составил ±0,5 % 02.Определите границы доверительного интервала при доверительнойвероятности 0,95, если известно, что закон распределения погрешностейнормальный.1.17. Погрешность измерения давления пара распределена по нор­мальному закону и состоит из систематической и случайной составля­ющих.

Систематическая погрешность вызвана давлением столба жид­кости в импульсной линии и завышает показания на 0,12 МПа. Сред­нее квадратическое отклонение случайной составляющей равно±0,08 МПа.Найдите вероятность того, что отклонение измеренного значения отдействительного не превышает по абсолютному значению 0,15 МПа.1.18. Определите для задачи 1.17 вероятность того, что погрешностьне превышает по абсолютному значению 0,15 МПа, полагая, что си­стематическая составляющая погрешности отсутствует.1.19. Допустимое отклонение температуры стали на выпуске из пе­чи не должно превышать ±10°С от заданного значения. Среднее ква­дратическое отклонение случайной составляющей погрешности а = 8 ° С .Кроме того, имеет место систематическая погрешность —6°С, вызван­ная сдвигом стрелки прибора в сторону занижения.Определите вероятность, с которой результат измерения темпера­туры уложится в заданный интервал ±10°С.

Случайная погрешностьраспределена по нормальному закону. 1.20. Шили произведены многократные измерения термо-ЭДС сцелью’определения закона распределения погрешности. Все результатыбыли разбиты на 10 интервалов, границы которых и число приходя­щихся на каждый из них значений измеряемой величины приведеныв табл. 1.1.Т а б л и ц а 1.11iе.,е., мВмВгп.»*iIе..мВе.. мВп.п.11223344″559,69—9,859,69—9,859,85—9,939,85—9,939,93—9,979,93—9,979,97—9,999,97—9,999,99—109,99—1020:20:2218202222667891010—10,0110—10,0110,01—10,0310,03—10,0710,03—10,0710,07—10,1510,07—10,1510,15—10,31182119171723iПостройте гистограмму статистического ряда и определите, соот­ветствует ли она закону равномерной плотности.1.21.

Проверьте с помощью критерия согласия Колмогорова соот­ветствие теоретического распределения опытному в задаче 1.21.1.23. С целью исследования закона распределения ошибки измере­ния концентрации кислорода газоанализатором было выполнено 315 из­мерений. Совокупность погрешностей представлена в виде статистиче-«ского ряда (табл.

Источник

Метрология — Контрольная — Метрология — готовые работы

Исполнители
Безопасность заказов и сделок
Время на проверку работ
Войти
    Пользователи
      Пользователи

    Заказы

      Заказы

    Работы

      Работы

    Разное

      Разное

по разделам

Рейтинг : 33523
Отзывы: (-16/14/+1061)
все разделы математики, инженерная механика-быстро

Рейтинг : 2502
Отзывы: (-0/0/+21)

Рейтинг : 6525
Отзывы: (-1/7/+302)

Рейтинг : 2414
Отзывы: (-0/0/+37)
Только Word.

Рейтинг : 2922
Отзывы: (-0/2/+62)
Надежный исполнитель по юридическим дисциплинам

Рейтинг : 726
Отзывы: (-0/0/+14)
Экономика, педагогика, психология, право и др.

Рейтинг : 2611
Отзывы: (-7/0/+19)

Студентам в помощь
VIP Исполнители
ВЫПОЛНИМ
Лента заказов
  • Заказать Работу
  • Готовые работы
    Заметки
    Библиотека
    Файлообменник
    Как сделать заказ
    Исполнители
    Магазин
    Новости
    Видео, ТВ и Радио
    Дисциплины
    Статьи, Опросы
    Форум
    Контакты
    Исполнители
  • Математические
  • Физика-Химия
  • Технические
  • Программирование
  • Гуманитарные
  • Экономические
  • Юридические
  • Иностранные языки
  • Другое, Разное
  • Статьи, Копирайтинг
  • Создание сайтов
  • Раскрутка сайтов
  • Дизайн, Графика
  • Аудио/Видео
  • Сообщения форума
    Посмотрим, посмеёмся! 😉

    PrRAE
    Забавное замечание от преподавателя (красным цветом)[img]data:image/png;base64,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[/img]Наверное, уже совсем гнилые заходы студентов надоели

    lesi555
    С наступающим Новым Годом. Желаю в Новом году благополучия в доме, умиротворения в душе, ясности мыслей, здоровья близким, успеха на карьерном поприще, достижения намеченных целей и бесконечное множество счастливых дней.

    vadlas
    Ноль эмоций — много раз пробовал

    Елена Вахрушева
    Радостный осенний день, наполненный улыбками и цветами, праздник для всех учащихся и педагогов, для детей и родителей, а также нас, фрилансеров! )) Поздравляю с днем знаний, с новым учебным годом! Пускай этот год, принесет множество новых открытий. Пускай каждый день будет ярким, запоминающимся, плодотворным и наполнится только положительными результатами, новым опытом и отличным настроением.

    linguist
    У яндекса своя карта есть. Можно покупать продукты и другие товары без комиссии

    Pyma
    МОЛОДЕЦ! Достойный ответ, полностью поддерживаю. Удачи тебе на сайте veradip.

    Источник

    Поделиться с друзьями
    Моя стройка
    Adblock
    detector