物理实验报告与思考答案解析东北石油大学

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1、[实验一]  用三线摆测物体的转动惯量 1. 是否可以测摆动一次的时间作周期值?为什么?      答:不可以。因为一次测量随机误差较大,多次测量可减少随机误差。2. 将一半径小于下圆盘半径的圆盘,放在下圆盘上,并使中心一致,讨论此时三线摆的周期和空载时的周期相比是增大、减小还是不一定?说明理由。   答:当两个圆盘的质量为均匀分布时,与空载时比较,摆动周期将会减小。因为此时若把两盘看成为一个半径等于原下盘的圆盘时,其转动惯量I0小于质量与此相等的同直径的圆盘,根据公式(3-1-5),摆动周期T0将会减小。 3. 三线摆在摆动中受空气阻尼,振幅越来越小,它的周期是否会变化?对测量结

2、果影响大吗?为什么?答:周期减小,对测量结果影响不大,因为本实验测量的时间比较短。[实验二]  金属丝弹性模量的测量  1. 光杠杆有什么优点,怎样提高光杠杆测量的灵敏度?    答:优点是:可以测量微小长度变化量。提高放大倍数即适当地增大标尺距离D或适当地减小光杠杆前后脚的垂直距离b,可以提高灵敏度,因为光杠杆的放大倍数为2D/b。  2. 何谓视差,怎样判断与消除视差?    答:眼睛对着目镜上、下移动,若望远镜十字叉丝的水平线与标尺的刻度有相对位移,这种现象叫视差,细调调焦手轮可消除视差。   3. 为什么要用逐差法处理实验数据?      答:逐差法是实验数据处理的一种

3、基本方法,实质就是充分利用实验所得的数据,减少随机误差,具有对数据取平均的效果。因为对有些实验数据,若简单的取各次测量的平均值,中间各测量值将全部消掉,只剩始末两个读数,实际等于单次测量。为了保持多次测量的优越性,一般对这种自变量等间隔变化的情况,常把数据分成两组,两组逐次求差再算这个差的平均值。[实验三]  随机误差的统计规律  [实验三]  随机误差的统计规律     1. 什么是统计直方图? 什么是正态分布曲线?两者有何关系与区别?    答:对某一物理量在相同条件下做n次重复测量,得到一系列测量值,找出它的最大值和最小值,然后确定一个区间,使其包含全部测量数据,将区间分成若

4、干小区间,统计测量结果出现在各小区间的频数M,以测量数据为横坐标,以频数M为纵坐标,划出各小区间及其对应的频数高度,则可得到一个矩形图,即统计直方图。如果测量次数愈多,区间愈分愈小,则统计直方图将逐渐接近一条光滑的曲线,当n趋向于无穷大时的分布称为正态分布,分布曲线为正态分布曲线。    2. 如果所测得的一组数据,其离散程度比表中数据大,也就是即S(x)比较大,则所得到的周期平均值是否也会差异很大?    答:(不会有很大差距,根据随机误差的统计规律的特点规律,我们知道当测量次数比较大时,对测量数据取和求平均,正负误差几乎相互抵消,各误差的代数和趋于零。[实验四]  电热法测热

5、功当量  [实验四]  电热法测热功当量     1. 该实验所必须的实验条件与采用的实验基本方法各是什么?系统误差的来源可能有哪些?    答:实验条件是系统与外界没有较大的热交换,并且系统(即水)应尽可能处于准静态变化过程。实验方法是电热法。系统误差的最主要来源是系统的热量散失,而终温修正往往不能完全弥补热量散失对测量的影响。其他来源可能有①水的温度不均匀,用局部温度代替整体温度。②水的温度与环境温度差异较大,从而给终温的修正带来误差。③温度,质量及电功率等物理量的测量误差。      2. 试定性说明实验中发生以下情况时,实验结果是偏大还是偏小?     (1) 搅拌时水被

6、溅出;    答:实验结果将会偏小。 水被溅出,即水的质量减少,在计算热功当量时,还以称横水的质量计算,即认为水的质量不变,但是由于水的质量减少,对水加热时,以同样的电功加热,系统上升的温度要比水没有上升时的温度要高,即水没溅出在同样电功加热时,应上升T度,而水溅出后上升的温度应是T+ΔT度。用,有Q =(cimiT),,分母变大J变小。     (2) 搅拌不均匀 ;    答:J 偏大、偏小由温度计插入的位置与电阻丝之间的距离而定。离电阻丝较远时,系统温度示数比,匀均系统温度低,设T为均匀系统温度,温度计示值应为T-ΔT,用J=A/θ计算,分母变小,则J变大;离电阻丝较近时,

7、温度计示值应为T+ΔT,分母变大,因而J变小。     (3) 室温测得偏高或偏低。    答:设θ0为室温,若测得值偏高Δθ时,测量得到的温度值为θ0+Δθ;偏低Δθ时,测量温度值为θ0-Δθ,在计算温度亏损时,dTi=k(Ti-θ),k是与是室温无关的量(k与室温有关),只与降温初温和降温终温以及降温时间有关,测得室温偏高时,dTi=k[Ti-(θ0+Δθ)],每秒内的温度亏损dTi小于实际值,t秒末的温度亏损δTi=∑k[Ti-(θ0+Δθ)]。此值小于实际值

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