Esquema

Jessica Vargas

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Circuitos RCResumenSe estudió el comportamiento de un circuito eléctrico compuesto por una resistencia y un capacitor. Se midió la diferencia de potencial utilizando el SensorDAQ, graficándola en función del tiempo, tanto para la carga como la descarga del capacitor. A partir de los ajustes hechos con Python se encontraron los valores de \(\tau\) para ambos procesos. IntroducciónLa ley de Ohm establece una relación lineal entre la diferencia de potencial y corriente:\(V=I\cdot R\)donde V es la diferencia de potencial, I es la intensidad de la corriente y R es la resistencia.La diferencia de potencial, V, que existe entre dos placas conductoras es proporcional a la carga, Q, que hay en cada placa:\(Q=C\cdot V\)donde C es la constante de proporcionalidad llamada capacitancia y depende de las características del capacitor.Un parámetro importante a estudiar es el tiempo característico \(\tau\) de la carga y la descarga del capacitor. En dicho tiempo el capacitor se carga a partir de una corriente eléctrica circulante desde una fuente y se descarga cuando la misma se desconecta. Este tiempo es proporcional a la magnitud de la resistencia eléctrica y la capacidad:\(\tau=R\cdot C\)El objetivo de la práctica fue estudiar el comportamiento no estacionario (transitorio)  de un circuito compuesto por un capacitor y una resistencia; y determinar la constante \(\tau\) del circuito.Materiales y métodosSe construyó el circuito que se observa en la figura 2 según el esquema de la figura 1., con este dispositivo experimental se midió el tiempo de carga y de descarga de un capacitor. Luego mediante un ajuste a las ecuaciones 10 y 11 de la guía de Circuitos RC \cite{rc} realizado en python se obtuvieron los valores de \(\tau\) para la carga y la descarga.
20180305 194543

Jessica Vargas

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ResumenSe determinó el coeficiente de viscosidad de un líquido a traves del método de Stokes.La caida de la esfera fué registrada con una  camara de video, la velocidad determinada fue ajustada a la corrección de Ladenburg y el coeficiente de viscosidad obtenido fue de 11,02 \(\frac{gr}{s\ cm}\)IntroducciónEl movimiento de un cuerpo en un líquido viscoso está caracterizado por su peso, la fuerza de empuje, cuya dirección es opuesta al movimiento y una fuerza viscosa.Según la segunda ley de Newton la sumatoria de las fuerzas está dada por:\(\vec{F}\)m = P - E - RSegún la ley de Stokes, la viscosidad está dada por el coeficiente de viscosidad del liquido \(\eta\) y la velocidad de la partícula en el mismo.Si consideramos una esfera R =6πr\(\eta\) \(\vec{v}\)Su peso también puede expresarse en función de su forma P=mg = \(\frac{4}{3}\)πr3\(\delta_{esfera}\)gComo la densidad de la esfera está relacionada con el volumen desplazado de líquido, se puede escribir la ecuación E= P/d(densidad de la esfera) x (densidad del liquido). (Ya que el principio de Arquímedes plantea que el peso  la esfera es igual al empuje más la fuerza viscosa).Se buscó determinar el coeficiente de viscosidad de un líquido midiendo la velocidad de caída de una esfera en dicho líquido.Materiales y métodosPara determinar la velocidad de la esfera se utilizó el programa computacional Tracker software gratuito  creado p or Open Source Physics (OSP) con soporte para varios sistemas operativos.Una vez colectados los datos se graficó (Fig. 1), la pendiente del gráfico es la velocidad medida.Este valor se lo reemplazó en la ecuación 2 (Véase Anexo, Datos y Ecuaciones) y se determinó la Velocidad Limite.En función del valor obtenido de la Velocidad Limite y con la densidad del líquido (determinada con un densimetro) y la densidad de la esfera a traves de su masa y su volumen (Ecuación 5).Se reemplazaron los datos en la Ecuacióm 4 para determinar el coeficiente de viscosidad.

Jessica Vargas

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Se determinó el volumen de una esfera de metal a través de dos métodos diferentes, ambos indirectos ya que no se pudo medir directamente dicha magnitud.1) Volumen desplazado Se calculó el volumen de la esfera a partir del volumen de agua desplazado en una probeta.Vfinal = (71\(\pm\)1) cm3 Vinicial = (66\(\pm\)1) cm3 V = Vfinal - Vinicial = (5 \(\pm\) \(\sqrt{2}\)) cm3Se determinó el error de la medida en base a la ecuacion de propagación de errores: \(\Delta\)probeta = minimo valor arrojado por la probeta = 1 ml \(\Delta\)Volumen = ([ \(\Delta\)probeta]2 + [\(\Delta\)probeta]2  )**1/2= \(\sqrt{2}\) ml2) DiámetroSe calculó una media de diámetro, utilizando con instrumento de medición un calibre,a partir de cinco valores medidos: \(\overline{d}\ \) = (2,063 \(\pm\) 0,002) cmSe calculó el volumen medio:  \(\overline{V}\) =  \(\frac{4}{3}\)*\(\pi\)*(\(\frac{d}{2}\))3 = (4,599 \(\pm\) 0,014 )  cm3 Error volumen = \(\frac{\pi\cdot d^2}{2}\)*\(\Delta\)d = 0,014 cm3Error instrumento = 0,002 cmDesvío estándar = 0,004 cm Número de mediciones para que el error estadístico sea del orden del error sistemático: N = 2,64 mediciones Intervalo del volumen con el primer método: [3,6-6,4] cm3 Intervalo del volumen con el segundo método: [4,585-4,613] cm3Se pudo observar que el método en el que se utilizó la probeta resultó menos preciso que el segundo método. Se obtuvo en el primer método un error de \(\sqrt{2}\) cm3, el cual fue varios órdenes de magnitud que el error del segundo método. También se observó que el intervalo obtenido con el segundo método está contenido en el intervalo obtenido con el primer método.Al momento de tener que elegir algún método para determinar alguna magnitud hay que tener en cuenta parámetros como el tiempo, la rigurosidad necesaria, la disponibilidad de recursos. Se tomó \(\Delta\pi\)/\(\pi^2\) como constante al momento de calcular el error en el método 2 ya que su valor (3.141592653589793) tiene 15 cifras y su error relativo es de 1*10-15, muy por debajo de \(\Delta\)V / V2, que da 0.0135218402968.Apéndiceimport numpy as npdiametro= np.array([2.066,2.060,2.068,2.060,2.062])print(np.mean(diametro)) --> 2.0632 cmV=(4/3)*np.pi*(np.mean(diametro)/2)**3 errest=np.std(diametro)errinst=0.002N=(errest/errinst)**2print(N) -->  2.64 print(V) --> 4.5985679664 cm3errv=((np.pi*(np.mean(diametro)**2))/2)*errinstprint(errv) --> 0.0133731135122 cm3print(errest) --> 0.00324961536185 cm3errortotal=(np.sqrt((errv**2)+(errinst**2)))print(errortotal) --> 0.0135218402968 cm3
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Vanesa Mercau

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Resumen En este trabajo se busca analizar la relación que se puede establecer entre dos magnitudes medidas. Para ello se busca determinar la forma funcional que mejor aproxima a dicha relación.  Apartir de 5 tipos de hojas diferentes, se obtuvieron cuatro variables: peso, largo, ancho y área. Se confeccionaron gráficos que combinan las tres variables indirectas con el peso Al graficarlo, en primera instancia se vio que la relación no era lineal, sino más bien logarítmica. Con lo cual se aplicó logaritmo a cada lista de valores, entoncés así sí pudo realizarse un ajuste lineal.   A partir de ello pudieron extraerse los parámetros a y b, el resultado obtenido fue el esperado. Introducción Existen relaciones entre las variables que no siempre son lineales. En este trabajo se busca analizar la relación que se puede establecer entre dos magnitudes medidas. Para ello se busca determinar la forma funcional que mejor aproxima a dicha relación. Materiales y métodos  Apartir de 5 tipos de hojas diferentes, se obtuvieron cuatro variables: peso, largo, ancho y área. El peso se obtuvo de manera directa mediante una balanza de precisión. Las otras tres, mediante el análisis de fotografías de cada una de las hojas. Éste análisis se llevo acabo en el software Spyder \cite{usado} mediante el cual se confeccionaron gráficos que combinan las tres variables indirectas con el peso. Al graficarlo, en primera instancia se vio que la relación no era lineal, sino más bien logarítmica. Con lo cual se aplicó logaritmo a cada lista de valores, entoncés así sí pudo realizarse un ajuste lineal.   Resultados Los graficos obtenidos fueron los siguientes, con los parámos obtenidos en cada caso, debajo de cada gráfico.