(共29张PPT)
第九节
测定匀变速直线运动的加速度
第九节
课堂互动讲练
知能优化训练
课前自主学案
课前自主学案
三、实验器材
打点计时器、纸带、交流电源、小车、细绳、一端固定有滑轮的长木板、刻度尺、钩码(若干).
四、实验步骤
1.如图1-9-1所示,把一端装有定滑轮的长木板平放在实验桌上,并使滑轮伸出桌面,把打点计时器固定在长木板上没有滑轮的一端,连接好电路.
图1-9-1
2.把细绳拴在小车上,并在另一端挂上适当的钩码,使之跨过定滑轮,调整装置,使小车能在长木板上平稳地加速滑行.
3.把纸带穿过打点计时器,并将其一端固定在小车的后面.
4.把小车停在靠近打点计时器处,接通电源,放开小车,让小车拖着纸带运动.于是,打点计时器就在纸带上打下一系列的点.换上新纸带,重复实验三次.
五、数据处理
1.从几条纸带中,选择一条比较理想的纸带.为了便于测量,舍去开始比较密集的点,在后面便于测量的地方确定一个合适的点作为计数起始点,为计算方便和减小误差,通常每5个点选取一个计数点,则两个相邻的计数点间的时间间隔为0.1 s,计算出各计数点的瞬时速度,并把结果填入下表中.
小车在各计数点的瞬时速度
图1-9-2
六、注意事项
1.开始释放小车时,应使小车靠近打点计时器.
2.先接通电源,计时器工作稳定后,再放开小车,当小车停止运动时要及时断开电源.
3.要防止钩码落地和小车跟滑轮相撞,在小车到达滑轮处之前及时用手按住它.
4.牵引小车的钩码个数要适当,以免加速度过大而使纸带上的点太少,或者加速度太小,而使各段位移无多大差别,从而使误差增大;加速度的大小以能在50 cm长的纸带上清楚地取得六、七个计数点为宜.
5.要区别计时器打出的计时点与人为选取的计数点,一般在纸带上每隔四个点取一个计数点,即时间间隔为T=0.02×5 s=0.1 s.
6.描点时最好用坐标纸,在纵、横坐标轴上选取适合的单位,用细铅笔认真描点.
七、误差分析
1.电压频率不稳定引起打点误差.
2.测量各个x时产生的误差.
3.木板粗糙程度不同,导致摩擦不均匀产生的误差.
4.作v-t图像时单位选择不合适或描点不准确产生误差.
八、误差和有效数字
1.误差
(1)定义:在测量中,测出的数值(测量值)与真实值之间的差异叫做误差.
(2)分类:系统误差和偶然误差.
(3)系统误差
①产生:仪器本身不精确、实验方法粗略或实验原理不完善产生的.
②系统误差的特点:多次重复测量时,测量值总是大于(或小于)真实值.
③减小系统误差的方法:校准测量仪器(或使用更精密测量仪器),改进实验方法,完善实验原理等.
(4)偶然误差
①产生:由于各种偶然因素对实验者、测量仪器、被测物理量的影响而产生的.
②特点:测量值与真实值相比有时偏大,有时偏小,并且偏大和偏小的概率相同.
③减小方法:多次重复测量求平均值.
(5)误差与错误的区别:
误差不是错误,一般情况下误差不可以避免,只能想办法减小.而错误是由于操作不当引起的,在实验过程中可以避免.
2.有效数字
(1)可靠数字:通过直接读数获得的准确数字.
(2)存疑数字:通过估读得到的那部分数字.
(3)有效数字:测量结果中能够反映被测量大小的带有一位存疑数字的全部数字.
课堂互动讲练
对实验原理的理解
“研究匀变速直线运动”的实验中,使用电磁打点计时器(所用交流电的频率为50 Hz),得到如图1-9-3所示的纸带.图中的点为计数点,相邻两计数点间还有四个点未画出来,下列表述正确的是( )
例1
图1-9-3
A.实验时应先放开纸带再接通电源
B.(x6-x1)等于(x2-x1)的6倍
C.从纸带可求出计数点B对应的速率
D.相邻两个计数点间的时间间隔为0.02 s
【答案】 C
实验数据的处理
某同学在“测定匀变速直线运动的加速度”的实验中,用打点计时器记录了被小车拖动的纸带的运动情况,在纸带上确定出A、B、C、D、E、F、G共七个计数点,其相邻点间的距离如图1-9-4所示,每两个相邻的计数点之间的时间间隔为0.10 s.
例2
图1-9-4
(1)试根据纸带上各个计数点间的距离,计算出打下B、C、D、E、F五个点时小车的瞬时速度,并将各个速度值填入下式(要求保留三位有效数字).
vB=________m/s,
vC=________m/s,
vD=________m/s,
vE=________m/s,
vF=________m/s.
(2)将B、C、D、E、F各个时刻的瞬时速度标在图1-9-5所示的坐标纸上,并画出小车的瞬时速度随时间变化的关系图线.
图1-9-5
(3)根据第(2)问中画出的v-t图线,求出小车运动的加速度为________m/s2.(保留两位有效数字)
(2)利用描点法,先描出不同时刻各点的速度,再画出速度—时间图线,并让尽可能多的点位于这条直线上,如图1-9-6所示.
图1-9-6
【答案】
(1)0.400 0.479 0.560 0.640 0.721
(2)见精讲精析 (3)0.80(±0.02)
知能优化训练
本部分内容讲解结束
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