Laboratorio medicion REPRESENTACIÓN DE DATOS
Enviado por yiyo14971 • 18 de Marzo de 2018 • Trabajo • 1.931 Palabras (8 Páginas) • 618 Visitas
U n i v e r s i d a d A u t ó n o m a d e M a n i z a l e s
Reporte de Laboratorio – Mecánica de Materiales I
Manizales Colombia | ||
Número: | I-2018 |
[pic 1][pic 2]
Grupo: 4
REPRESENTACIÓN DE DATOS
Por
Carlos Arturo Ibarra Muñoz
Gustavo Adolfo Marín Cubides
[pic 3]
Manizales
Tabla De Contenido
Tabla De Contenido 4
Resumen 5
Introducción 5
Objetivo General 6
Objetivo Especifico 6
Notación 7
Desarrollo del Problema 8
Resultados y Discusión 9
Conclusions 27
References 28
Resumen
The Ergun pressure drop equation is valid for packed beds. The lack of consistent representation for ideally fluidized beds is due to the fact that this equation neglects the variation of both the tortuosity factor and the Kozeny factor with void fraction. Here both are assumed to be functions of the ratio of the hydraulic radius to a solid phase radius. The modified equation gives consistent representation for equally sized spherical particles fluidized in liquids.
Introducción
El propósito de este laboratorio es estudiar el ajuste lineal o regresión lineal para el tratamiento de curvas teniendo en cuenta diferentes métodos de ajustes para unos determinados datos. Es un procedimiento experimental frecuentemente utilizado en la experimentación para medir dos variables cuya relación al momento de graficar los datos recolectados, es en buena aproximación a una línea recta. Se llamará la variable independiente y la variable dependiente. También es necesario estar en la capacidad de relacionar resultados experimentales, con modelos teóricos y matemáticos que me permitan concluir sobre la validez de los datos obtenidos, además de estar en capacidad de tomar medidas experimentales que permitan estudiar un sistema físico, haciendo un respectivo tratamiento de datos y una lograr una entrega de resultados que me permitan dar una buena conclusión del estudio que se realizando durante el desarrollo de una práctica experimental[pic 4][pic 5]
Objetivo General
Determinar a partir de mediciones y datos proporcionados determinar el comportamiento de una relación teórico lineal de dos variables, y a partir de los datos realizar un modelo de regresión lineal.
Objetivo Especifico
Realizar un modelo regresión lineal a partir de dos variables. Comprender y analizar los valores determinados en los modelos obtenidos y la relación que tienen unos a otros
Notación
[pic 6] | : desviación estándar | |
[pic 7] | : suma de cuadrados de la regresión | |
[pic 8] n | : error estándar de aproximación : número de datos | |
[pic 9] [pic 10] | : coeficiente de determinación :Coeficientes constantes |
Desarrollo del Problema
- Para los datos de la tabla 1 establezca un modelo de regresión usando una línea recta. Grafique el modelo junto con los datos y concluya acerca de la bondad del modelo usando el coeficiente de determinación y la bondad de ajuste mediante comparación entre el error estándar y la desviación estándar.
- Para los datos de la tabla 1 establezca un modelo de regresión usando una función exponencial. Grafique el modelo junto con los datos y concluya acerca de la bondad del modelo usando el coeficiente de determinación y la bondad de ajuste mediante comparación entre el error estándar y la desviación estándar.
- Para los datos de la tabla 1 establezca un modelo de regresión usando una función potencia. Grafique el modelo junto con los datos y concluya acerca de la bondad del modelo usando el coeficiente de determinación y la bondad de ajuste mediante comparación entre el error estándar y la desviación estándar.
- De los tres modelos anteriores justifique el que le parezca más apropiado.
- En internet consulte la página http://digitizer.sourceforge.net/ y descargue el software “engauge digitizer”. Explique brevemente las principales utilidades del software y establezca un ejemplo de aplicación. No olvide ubicar en el reporte las referencias bibliográficas correspondientes.
- Consulte el artículo “Effect of grain size on the indentation hardness for polycrystalline materials by the modified strain gradient theory” Jung et al., 2013. (Utilice la base de datos de la Biblioteca UAM). Ubique la Fig. 3 (c) donde se relaciona la dureza en GPa vs. Profundidad de indentación en μm. Use el software “engauge” para obtener coordenadas precisas de los datos experimentales. Construya un modelo de regresión recíproco y uno cuadrático. Establezca cuál de ellos se ajusta mejor a los datos experimentales. No olvide ubicar en el reporte las referencias bibliográficas correspondientes.
Tabla 1 | ||
Velocidad angular [r/min] | Numero de ciclos N | Log N |
861 | 32800 | 4,515 |
1022 | 18210 | 4,26 |
1142 | 8299 | 3,919 |
1289 | 1190 | 3,075 |
Fig.1 Reproducida de la guía de laboratorio numero 1
Resultados y Discusión
- Modelo de regresión usando una línea recta.
[pic 11]
Fig.2 grafica obtenida con los valores de la tabla 1
Tabla de Regresión Lineal | ||||
a0 | a1xi | Sr | SR CUADRADO | Yi |
1277 | -429,68 | -5,6843E-14 | 3,23117E-27 | 847,32 |
1277 | -238,551 | 8,5265E-14 | 7,27014E-27 | 1038,449 |
1277 | -108,7169 | 1,1369E-13 | 1,29247E-26 | 1168,2831 |
1277 | -15,589 | 5,862E-14 | 3,43628E-27 | 1261,411 |
Fig.3 Regresión lineal
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