Introductie¶
In de experimentele natuurkunde was het lang geleden gelukt om de krachten tussen ladingen te bestuderen zonder dat bekend was hoe groot die ladingen nu precies waren. Men laadde een metalen bol op en hield deze tegen een andere metalen bol van hetzelfde materiaal. Men redeneerde dat de ladingen op de bollen gelijk waren, omdat ze van hetzelfde materiaal waren. Vervolgens plaatste men de bollen in een vacuüm en mat men de krachten tussen de bollen met een zeer gevoelige balans. Op deze manier kon men de krachten tussen de ladingen bestuderen zonder de absolute waarde van de ladingen te kennen. Dit trucje kon herhaald worden met andere bollen waarna een kwantiatieve beschrijving van de krachten tussen ladingen mogelijk werd.
Een soortgelijke meettechniek gaan we gebruiken om een druksensor te ijken. Van de sensor zijn wel wat dingen bekend, maar omdat de spanning van de Arduino niet overeenkomstig is met de gewenste spanning, zouden we deze moeten ijken. We weten dat de sensor lineair is, dus als we twee punten weten, kunnen we de rest van de curve bepalen. Nog beter zou het zijn om drie punten te nemen en zo ook het lineaire karakter van de sensor te bevestigen.
Theorie¶
Een injectiespuit met een maximaal volume van 50 mL is gevuld met lucht. De spuit kan aan een kant afgesloten worden met een tube die verbonden is met een druksensor die de gasdruk meet. Door de zuiger van de spuit in te drukken, wordt het volume verkleind en de druk verhoogd. Wanneer we de druk langzaam in drukken verwachten we dat de druk in de spuit volgens de wet van Boyle toeneemt:
Omdat de gemeten spanning van de druksensor lineair afhankelijk is van de druk, kan de druk uitgedrukt worden als:
Methode en materialen¶
Je maakt gebruik van een Arduino. Daarvoor heb je de juiste IDE nodig. Het programma staat al op de Arduino’s in het lokaal. Zodra je de Arduino aansluit op je computer zal de Arduino gaan meten, maar zijn de metingen nog niet zichtbaar. Je moet de Arduino op Arduino MKR Zero zetten. Dan wordt nog wel een driver geinstalleerd.
Controleer of de Arduino herkend wordt door op tools -> port te klikken, daar staat de com poort van de Arduino. Open vervolgens de seriële monitor (het vergrootglas rechtsboven in de IDE) om de gemeten spanning te zien.
int drukpin = A1;
void setup() {
pinMode(A1,INPUT);
Serial.begin(9600);
}
void loop() {
Serial.println(analogRead(drukpin));
delay(100);
}Deel 1¶
Stel de injectiespuit in op 40 mL en sluit de spuit aan op de druksensor door middel van een zo klein mogelijke tube. Meet de spanning van de druksensor met de Arduino en noteer deze waarde als . Druk vervolgens de zuiger langzaam in tot 20 mL en meet opnieuw de spanning van de druksensor, noteer deze waarde als . Herhaal dit voor volumes van 10 mL.
Leg uit waarom een zo klein mogelijke tube gebruikt moet worden.
Welke waarde hoort bij de gasdruk bij 40 mL? Zoek deze waarde op.
Welke waarden horen bij de gasdruk bij 20 en 10 mL?
Gebruik de drie punten om de waarden van en in vergelijking 2 te bepalen en controleer of de sensor inderdaad lineair is door de waarden te plotten.
Deel 2¶
Vervang daarbij de kleine tube voor een langere en bepaal het onbekende volume van de tube met een volgende meetserie waarbij je de druk en het volume bepaald. Zorg ervoor dat ook drukken onder de 1 atm gemeten worden.
Resultaten¶
## Jouw data en code
U1= 179
U2 = 308
U3= 374 #16ML
#1 Zodat de volume van de tube verwaarloosbaar is.
#2 1013,25 hectopascal (hPa)
#3 bij 20ml : 2026.5 hPa
#4 bij 16ml : 2533.125 hPa
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
U= np.array([U1, U2, U3]) # in mV
V = np.array([40, 20, 16]) # in ml
P = np.array([1013.25, 2026.5, 2533.125]) # in hPa
def model(U, a, b):
return a *U + b
popt, cov = curve_fit(model, U, P)
a, b = popt
print(f"Optimale parameters: a = {popt[0]}, b = {popt[1]}")
x_test = np.linspace(0, 400, 100)
y_test = model(x_test, a, b)
plt.figure()
plt.plot(U, P, 'o', label='Data punten')
plt.plot(x_test, y_test, label='Fit')
plt.xlabel('U')
plt.ylabel('P (hPa)')
plt.legend()
plt.show()
O1= 179 #34ml
O2= 159 #40mL
O3= 136 #50mL
O4 = 195 #30mL
O5 = 225 #24mL
O6 = 255 #20mL
O7 = 294 #16mL
V2 = np.array([34, 40, 50, 30, 24, 20, 16]) # in ml van buis
O = np.array([O1, O2, O3, O4, O5, O6, O7]) #
def model(O, a, b):
return a *O + b
P = model(O,a,b)
print('P is',P)
Optimale parameters: a = 7.802550320219585, b = -381.7069419030217

P is [1014.94956542 858.89855901 679.43990165 1139.79037054 1373.86688015
1607.94338975 1912.24285224]
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
# Data
V_ml = np.array([34, 40, 50, 30, 24, 20, 16]) # gemeten volumes in ml
O = np.array([179, 159, 136, 195, 225, 255, 294]) # sensoroutput (geen eenheid)
# Ijkpunt: O = 179 komt overeen met P = 1013.25 hPa
factor = 1013.25 / 179 # hPa per O-eenheid
P_hPa = O * factor # absolute druk in hPa
# Model: P * (V_meas + V_extra) = C -> V_meas = C/P - V_extra
def model(P, C, V_extra):
return C / P - V_extra
# Fit
popt, pcov = curve_fit(model, P_hPa, V_ml, p0=(35000, 10))
C_fit, V_extra_fit = popt
print(f"Gefitte constante C = {C_fit:.2f} hPa·ml")
print(f"Extra volume (tube + leidingen) V_extra = {V_extra_fit:.2f} ml")
# Berekening van echte volumes en gefitte lijn
V_real = V_ml + V_extra_fit # geschat werkelijk volume
P_fit_curve = np.linspace(min(P_hPa), max(P_hPa), 200)
V_meas_fit = model(P_fit_curve, C_fit, V_extra_fit)
# Plot 1: P vs V_meas en hyperbool fit
plt.figure(figsize=(12, 5))
# Subplot 1: P vs V_meas
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(V_ml, P_hPa, 'bo', label='Meetpunten')
plt.plot(V_meas_fit, P_fit_curve, 'r-', label=f'Fit: P*(V+{V_extra_fit:.1f}) = {C_fit:.0f}')
plt.xlabel('Gemeten volume V_meas (ml)')
plt.ylabel('Druk P (hPa)')
plt.title('Druk vs gemeten volume')
plt.legend()
plt.grid(True, alpha=0.3)
# Subplot 2: P*V_meas vs P (lineaire relatie check)
plt.subplot(1, 2, 2)
PV_product = P_hPa * V_ml
plt.plot(P_hPa, PV_product, 's', color='green', label='P * V_meas')
plt.plot(P_hPa, C_fit - V_extra_fit * P_hPa, 'g--',
label=f'Fit: y = {C_fit:.0f} - {V_extra_fit:.2f}*P')
plt.xlabel('Druk P (hPa)')
plt.ylabel('P * V_meas (hPa·ml)')
plt.title('Lineariteit: P*V_meas = C - V_extra * P')
plt.legend()
plt.grid(True, alpha=0.3)
plt.tight_layout()
plt.show()
# Tabel met resultaten
print("\n--- Resultaten tabel ---")
print("V_meas (ml) O P (hPa) V_echt (ml) P*V_echt (hPa·ml)")
for i in range(len(V_ml)):
V_echt = V_ml[i] + V_extra_fit
print(f"{V_ml[i]:>10} {O[i]:>3} {P_hPa[i]:>8.2f} {V_echt:>10.2f} {P_hPa[i]*V_echt:>15.2f}")Gefitte constante C = 48713.02 hPa·ml
Extra volume (tube + leidingen) V_extra = 13.84 ml

--- Resultaten tabel ---
V_meas (ml) O P (hPa) V_echt (ml) P*V_echt (hPa·ml)
34 179 1013.25 47.84 48472.80
40 159 900.04 53.84 48457.07
50 136 769.84 63.84 49145.99
30 195 1103.82 43.84 48390.28
24 225 1273.64 37.84 48193.11
20 255 1443.46 33.84 48845.03
16 294 1664.22 29.84 49658.56