Física Comprimida

Usted está aquí: Inicio / Archivos paraMiguel Ángel Rodríguez Valverde

Efecto Coriolis como un cambio temporal y convectivo

por Dejar un comentario

El término de Coriolis (con un 2) que aparece en la aceleración relativa a un sistema de referencia en rotación se puede explicar por 2 efectos añadidos:

  1. Una velocidad constante “medida” por un observador no inercial que gira, cambia con el tiempo y en consecuencia “mide” una aceleración (local), que será negativa (con respecto al sentido del giro) y proporcional al producto de velocidad de giro y módulo de velocidad del móvil (cuanto más rápido se mueva el objeto y/o más rápido gire el observador no inercial, mayor aceleración)
  2. Si seguimos el móvil describiendo un MRU, su velocidad “medida” desde el observador no inercial cambia punto a punto. Tratándose ahora de una aceleración convectiva (gradiente modificado* de la velocidad). *: proyección del vector gradiente sobre el propio vector de velocidad (dimensiones de 1/tiempo).

El término de Coriolis captura la derivada total del campo de velocidades del móvil “medido” desde el observador no inercial, y que dependerá por lo general del tiempo y del espacio.

La aceleración convectiva del campo de velocidades se puede escribir como la suma de dos términos: el producto vectorial de la vorticidad por el campo de velocidades y la mitad del gradiente del cuadrado del campo de velocidades. Para el campo de velocidades de un sólido rígido, el primer término corresponde al efecto de Coriolis y el segundo a la aceleración centrífuga. Si se calcula el rotacional del campo de velocidades (vorticidad) de un cuerpo girando a velocidad constante se obtiene el doble de la velocidad de giro.

Cuando la caída sí depende de la inercia

por Dejar un comentario

En la dinámica del punto, la aceleración de un objeto en caída sobre un plano inclinado liso (caída constreñida, y no caída libre) resulta independiente de propiedades de la materia como la inercia. Galileo usó este comportamiento para modelar su ley de los graves. Sin embargo no es así para la caída de un sólido rígido rodante, donde la distribución de masa (inercia rotacional) sí afecta a la aceleración y con ella al tiempo de caída. Si Galileo en sus experiencias pensadas o reales hubiera usado una esfera o un cilindro (de igual masa y radio) como graves… Lo mismo ocurre con el período de un péndulo físico: no depende de la masa en sí, sino de su distribución.

Caída libre alrededor de un cilindro

por Dejar un comentario

La caída libre se caracteriza por una trayectoria rectilínea (en la dirección de la fuerza gravitatoria) y una aceleración tangencial constante (y normal nula). En un espacio cartesiano, la recta es la curva de mínima longitud entre dos puntos cualesquiera. Si el móvil estuviera confinado en la superficie de un cilindro vertical, la curva que une dos puntos cualesquiera del cilindro y con mínima longitud es la hélice. La caída libre a través de la hélice se caracteriza por una aceleración angular constante y con ella, la proyección del móvil sobre el plano horizontal describe un movimiento circular de aceleración tangencial constante. La circunferencia degenera en una recta cuando el cilindro se abre. Encaja.

Intervalo de confianza para medidas indirectas

por Dejar un comentario

Siguiendo la propagación de errores (cuadrática), se obtiene una “desviación estándar” del valor medio de la magnitud indirecta, a partir de medidas directas de otras magnitudes experimentalmente accesibles. Pero esa desviación estándar se debe multiplicar por un prefactor que dependerá del nivel de confianza exigido y de los grados de libertad (número de medidas menos 1). Usando la aproximación de Welch-Satterthwaite, es posible calcular el número de grados de libertad efectivo resultante de varias medias de medidas directas. Si este número efectivo es menor que 30, se deberá usar la distribución t-Student con esos grados de libertad para calcular los percentiles oportunos según el nivel de confianza elegido.

Incertidumbre asociada a la media ponderada

por Dejar un comentario

Si se tiene una serie de medidas de la misma magnitud en idénticas condiciones, aunque con diferente incertidumbre cada medida (por ejemplo, valores obtenidos de ajustes a una serie de curvas que corresponden a repeticiones, o datos tomados con diferente fondo de escala…), se debe calcular la media artimética ponderada con las inversas al cuadrado de cada incertidumbre y la incertidumbre asociada a esa media será la raíz cuadrada de la normalización de la ponderación anterior.