De la misma forma que para el estudio de oscilaciones en el aire se trabajó con una media de periodos. Utilizando la ec (6) Se obtiene el valor de la frecuencia de oscilación:
\(T=0.459\pm0.004s\ \ \ \ \ \ \ \ \ W=13.68\pm0.12\ s^{-1}\)
Para obtener el coeficiente de amortiguamiento se podrian utilizar distintos métodos
Un método es mediante la ecuación (9) en el cual se obtiene que \(\gamma_1=5.88\pm\ 3.12s^{-1}\)
Mediante la eccuacion (10) se logra obtener el valor de \(b=2.23\pm1.2\ kg.s^{-1}\)
Se observa que mediante este metodo se terminan teniendo valores de error demasiado grandes, siendo estos cercanos al 50% del valor total de la medicion. Esto se debe a que se deben propagar muchos errores que van siendo cada vez mas grandes.
Otro metodo por el cual se podria calcular el coeficiente de amortiguamiento es mediante un ajuste lineal. Este se podria hacer mediante la graficacion de la ec (11). Graficando al \(Ln\left(F-F_0\right)\) en el eje Y; y al tiempo en el eje X.
Este analisis no se pudo completar debido a errores instrumentales. La fuerza medida en el momento en que el sensor esta en reposo (\(F_0\)) deberia ser menor que la fuerza medida cuando al sensor se le aplica una fuerza(\(F\)), ya que claramente, esta fuerza se agregaria a la fuerza del sensor en reposo. Sin embargo se observa que esta fuerza es menor a la \(F_0\) en todo momento, en las Fig.3 y Fig.4 se observa que el voltaje mayor sentido por el sensor es de 2.34 voltz y 2.33 voltz respectivamente, mientras en la fig.7 se observa que durante la calibracion, se observa que la fuerza es 2.35 voltz. Esto causara claramente que no se pueda resolver la ec (11), ya que no se puede calcular el logaritmo natural de un numero negativo.
Este resultado se puede ser explicado por un mal manejo del software. Lo que sucedio probablemente es que se debi hacer la calibracion multiples veces, pero solo fueron guardados los datos de la primera calibracion. Esto cambiaria el valor del \(V_0\), y por efecto, el valor de la \(F_0\).
Otro metodo para encontrar el valor de gamma es el ajuste no lineal a los datos.
En la Fig.(5) se observa El grafico que se obtiene al graficar los picos positivos.