Approximation of the tables of the air molar specific heat of the dry air in the range of compression

Podobne dokumenty
PRZYBLIŻENIE WZOREM TABLIC CIEPŁA WŁAŚCIWEGO POWIETRZA SUCHEGO

Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna

INTERPOLACJA I APROKSYMACJA FUNKCJI

w analizie wyników badań eksperymentalnych, w problemach modelowania zjawisk fizycznych, w analizie obserwacji statystycznych.

Obliczanie niepewności rozszerzonej metodą analityczną opartą na splocie rozkładów wielkości wejściowych

Aproksymacja. funkcji: ,a 2. ,...,a m. - są funkcjami bazowymi m+1 wymiarowej podprzestrzeni liniowej X m+1

APROKSYMACJA. Rys. 1. Funkcja aproksymująca zbiór punktów pomiarowych (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) ... Zmienna y

ĆWICZENIE 3 REZONANS AKUSTYCZNY

Pochodna i różniczka funkcji oraz jej zastosowanie do obliczania niepewności pomiarowych

Rozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu

Mgr inż. Marta DROSIŃSKA Politechnika Gdańska, Wydział Oceanotechniki i Okrętownictwa

WYKŁAD 8 ANALIZA REGRESJI

Pochodna i różniczka funkcji oraz jej zastosowanie do rachunku błędów pomiarowych

Funkcje wymierne. Jerzy Rutkowski. Działania dodawania i mnożenia funkcji wymiernych określa się wzorami: g h + k l g h k.

KORELACJE I REGRESJA LINIOWA

parametrów strukturalnych modelu = Y zmienna objaśniana, X 1,X 2,,X k zmienne objaśniające, k zmiennych objaśniających,

WYGŁADZANIE WYKRESÓW INDYKATOROWYCH RUCHOMYMI OBIEKTAMI APROKSYMUJĄCYMI Z WIĘZAMI ŁAMANYMI

METODY NUMERYCZNE. Wykład 3. Plan. Aproksymacja Interpolacja wielomianowa Przykłady. dr hab.inż. Katarzyna Zakrzewska, prof.agh. Met.Numer.

Dopasowywanie modelu do danych

Badanie zależności temperatury wrzenia wody od ciśnienia

Próbny egzamin z matematyki dla uczniów klas II LO i III Technikum. w roku szkolnym 2012/2013

ALGORYTM I APLIKACJA W PROGRAMIE EXCEL DLA KROKOWEJ APROKSYMACJI DANYCH DROGĄ ROZWIĄZANIA UKŁADU RÓWNAŃ METODĄ GAUSSA

Interpolacja, aproksymacja całkowanie. Interpolacja Krzywa przechodzi przez punkty kontrolne

Klasa 1 technikum. Poniżej przedstawiony został podział wymagań na poszczególne oceny szkolne:

PRACA MINIMALNA ZIĘBNICZEGO OBIEGU LEWOBIEŻNEGO

MODELOWANIE CHARAKTERYSTYK MOMENTU OBROTOWEGO I POCHODNYCH CHARAKTERYSTYK UKŁADU NAPĘDOWEGO ZE ŚRUBĄ O STAŁYM SKOKU

Wymagania edukacyjne matematyka klasa 1 zakres podstawowy 1. LICZBY RZECZYWISTE

Metody numeryczne Technika obliczeniowa i symulacyjna Sem. 2, EiT, 2014/2015

Rozdział 1 PROGRAMOWANIE LINIOWE

Technikum Nr 2 im. gen. Mieczysława Smorawińskiego w Zespole Szkół Ekonomicznych w Kaliszu

Regresja wieloraka Ogólny problem obliczeniowy: dopasowanie linii prostej do zbioru punktów. Najprostszy przypadek - jedna zmienna zależna i jedna

Metody numeryczne. materiały do wykładu dla studentów. 7. Całkowanie numeryczne

MATeMAtyka 1. Przedmiotowy system oceniania wraz z określeniem wymagań edukacyjnych. Zakres podstawowy i rozszerzony Klasa pierwsza

STATYSTYKA MATEMATYCZNA ZESTAW 0 (POWT. RACH. PRAWDOPODOBIEŃSTWA) ZADANIA

Regresja nieparametryczna series estimator

MATEMATYKA WYKAZ UMIEJĘTNOŚCI WYMAGANYCH NA POSZCZEGÓLNE OCENY DLA KLASY PIERWSZEJ

Całki nieoznaczone. 1 Własności. 2 Wzory podstawowe. Adam Gregosiewicz 27 maja a) Jeżeli F (x) = f(x), to f(x)dx = F (x) + C,

DRUGA ZASADA TERMODYNAMIKI

Całkowanie numeryczne

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

Analiza współzależności zjawisk

Metody Obliczeniowe w Nauce i Technice

METODY ROZWIĄZYWANIA RÓWNAŃ NIELINIOWYCH

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI dla klasy I ba Rok szk. 2012/2013

MODELOWANIE I WYZNACZANIE CHARAKTERYSTYK MOCY UKŁADU NAPĘDOWEGO STATKU WYPORNOŚCIOWEGO ZE ŚRUBĄ O STAŁYM SKOKU

1. Sporządzić tabele z wynikami pomiarów oraz wyznaczonymi błędami pomiarów dotyczących przetwornika napięcia zgodnie z poniższym przykładem

Oznacza to, że chcemy znaleźć minimum, a właściwie wartość najmniejszą funkcji

PROGRAMOWANIE DYNAMICZNE W ROZMYTYM OTOCZENIU DO STEROWANIA STATKIEM

Pakiet edukacyjny do nauki przedmiotów ścisłych i kształtowania postaw przedsiębiorczych

Porównanie metod określania własności termodynamicznych pary wodnej

CHARAKTERYSTYKI CZĘSTOTLIWOŚCIOWE

Matematyka stosowana i metody numeryczne

Metody Numeryczne w Budowie Samolotów/Śmigłowców Wykład I

Regresja linearyzowalna

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji

KURS WSPOMAGAJĄCY PRZYGOTOWANIA DO MATURY Z MATEMATYKI ZDAJ MATMĘ NA MAKSA. przyjmuje wartości większe od funkcji dokładnie w przedziale

BŁĘDY W POMIARACH BEZPOŚREDNICH

Algorytmy i struktury danych. Wykład 4

Analiza składowych głównych. Wprowadzenie

TERMODYNAMIKA. przykłady zastosowań. I.Mańkowski I LO w Lęborku

Wymagania edukacyjne z matematyki

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI KLASA I GIMNAZJUM Małgorzata Janik

1. Sporządzić tabele z wynikami pomiarów oraz wyznaczonymi błędami pomiarów dotyczących pomiaru prędkości obrotowej zgodnie z poniższym przykładem.

Lista zadań nr 15 TERMIN ODDANIA ROZWIĄZANYCH ZADAŃ 9 marca 2015

Kształcenie w zakresie podstawowym. Klasa 1

WYMAGANIA EDUKACYJNE - matematyka - poziom rozszerzony Dariusz Drabczyk

Układy równań i nierówności liniowych

WIELOMIANY SUPER TRUDNE

DRUGA ZASADA TERMODYNAMIKI

Przegląd termodynamiki II

3. Interpolacja. Interpolacja w sensie Lagrange'a (3.1) Dana jest funkcja y= f x określona i ciągła w przedziale [a ;b], która

KLUCZ PUNKTOWANIA ODPOWIEDZI

Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 4 Regresja i dyskryminacja liniowa

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI DLA KLASY 7SP. V. Obliczenia procentowe. Uczeń: 1) przedstawia część wielkości jako procent tej wielkości;

Wymagania edukacyjne z matematyki dla klasy VII

Wykład 4. Przypomnienie z poprzedniego wykładu

BADANIA ZRÓŻNICOWANIA RYZYKA WYPADKÓW PRZY PRACY NA PRZYKŁADZIE ANALIZY STATYSTYKI WYPADKÓW DLA BRANŻY GÓRNICTWA I POLSKI

GMP determination of marine engines using the polynomial model of the compression curve exponent

7 zaokr aglamy do liczby 3,6. Bład względny tego przybliżenia jest równy A) 0,8% B) 0,008% C) 8% D) 100

WYMAGANIE EDUKACYJNE Z MATEMATYKI W KLASIE II GIMNAZJUM. dopuszczającą dostateczną dobrą bardzo dobrą celującą

Wymagania edukacyjne z matematyki dla uczniów klasy VII szkoły podstawowej

ZASTOSOWANIE SPLOTU FUNKCJI DO OPISU WŁASNOŚCI NIEZAWODNOŚCIOWYCH UKŁADÓW Z REZERWOWANIEM

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15

Zagadnienia na egzamin poprawkowy z matematyki - klasa I 1. Liczby rzeczywiste

Rozdział 1 PROGRAMOWANIE LINIOWE

Odchudzamy serię danych, czyli jak wykryć i usunąć wyniki obarczone błędami grubymi

Badanie własności diód krzemowej, germanowej, oraz diody Zenera

MATEMATYKA Z PLUSEM DLA KLASY VII W KONTEKŚCIE WYMAGAŃ PODSTAWY PROGRAMOWEJ. programowej dla klas IV-VI. programowej dla klas IV-VI.

Metody Obliczeniowe w Nauce i Technice

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 7

TRANSFORMATA FALKOWA WYBRANYCH SYGNAŁÓW SYMULACYJNYCH

Komputerowa Analiza Danych Doświadczalnych

WPŁYW ZANIECZYSZCZEŃ I DODATKÓW GAZOWYCH NA WŁASNOŚCI FIZYCZNE MIESZANIN ODDECHOWYCH

Modelowanie wybranych pojęć matematycznych. semestr letni, 2016/2017 Wykład 10 Własności funkcji cd.

( x) Równanie regresji liniowej ma postać. By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : Gdzie:

FIZYKA Z ASTRONOMIĄ POZIOM PODSTAWOWY

Symulacyjne metody wyceny opcji amerykańskich

Wykład 1 i 2. Termodynamika klasyczna, gaz doskonały

Inżynierskie metody analizy numerycznej i planowanie eksperymentu / Ireneusz Czajka, Andrzej Gołaś. Kraków, Spis treści

Transkrypt:

Article citation info: POLANOWSKI S. Approximation of the tables of the air molar specific heat of the dry air in the range of compression. Combustion Engines. 2015, 162(3), 582-586. ISSN 2300-9896. Stanisław POLANOWSKI PTNSS 2015 3412 Approximation of the tables of the air molar specific heat of the dry air in the range of compression The paper presents a methods for identifying models approximating two-dimensional Lemmon thermodynamic tables of the molar specific heat of the air in the temperature range 300 to 2000 K and pressures 0.101325 to 20 MPa. Generally for this purpose was used the method of least squares and minimization of the maximum deviations. Considered models are linear combinations of basic functions. There are considered twodimensional polynomials complete and incomplete higher degrees and combinations of any of basic functions. Also there is analyzed a model based on the approximation of the contour lines for p = idem and T = idem. This allowed to emerge basis functions corresponding to the nature of the approximated data. The elaborated formulas allow calculation of the specific heat at constant pressure and at constant volume value in the above ranges of pressures and temperatures with errors of no more than 0.083% of the table values. Key words: specific heat of dry air, table approximation by formula Aproksymacja tablic molowego ciepła właściwego powietrza suchego dla zakresu sprężania W referacie przedstawiono metody wyłonienia modeli aproksymujących dwuwymiarowe tablice termodynamiczne Lemmona ciepła właściwego powietrza w zakresie temperatur 300 2000 K i ciśnień 0,101325 20 MPa. Rozpatrzono dwuwymiarowe modele wielomianowe oraz kombinacje liniowe wielomianów i innych funkcji elementarnych, stosując metodę najmniejszych kwadratów oraz minimalizację maksymalnych odchyleń. Najskuteczniejszym okazał się model bazujący na aproksymacji warstwicowej dla p = idem i T = idem z zastosowaniem członów mających charakter poprawek wirialnych. Opracowane wzory umożliwiają obliczanie wartości molowego ciepła właściwego przy stałym ciśnieniu i stałej objętości w podanych wyżej przedziałach ciśnień i temperatur z błędami nie większymi od 0,083% wartości tablicowej. Słowa kluczowe: przybliżenie tablic wzorami, ciepło właściwe powietrza suchego 1. Wstęp Zapis tablic termodynamicznych ciepła właściwego powietrza c p i c v za pomocą wzorów znacząco ułatwia obliczenia procesu sprężania i może się przyczynić do zwiększenia ich dokładności. W szczególności w porównaniu z bezpośrednim wykorzystaniem tablic liczbowych ułatwia operacje różniczkowania i całkowania. W artykule wykorzystano publikowane tablice termodynamiczne powyższych wielkości dla powietrza suchego [1, 2]. Biorąc pod uwagę parametry procesów sprężania współczesnych okrętowych silników tłokowych ograniczono się do zakresu temperatur T = 300 2000 K i zakresu ciśnień p = 0,101325 20 MPa. Dane wyjściowe, zawarte w tablicy [1, 2] są już pewnymi aproksymacjami i mają zasadniczo charakter obliczeniowy, gdzie w modelu obliczeniowym oparto się na pewnych danych eksperymentalnych zawierających składowe losowe. W związku z tym błędy (odchylenia) wyników aproksymacji są błędami modelu i zaokrąglenia liczb. Wartości tablicowe [2] ciepła molowego zostały zaokrąglone do dwóch miejsc po przecinku więc maksymalna wartość bezwzględna błędu zaokrąglenia wynosi 0,005 J/mol K. Ponieważ najmniejsza wartość c p wynosi,15 J/mol K [2], to maksymalny bezwzględny błąd procentowy prezentacji danych można oszacować na 0,017%. Jednakże autorzy oceniają niedokładność tablic na do 1%. W pracy przyjęto, że błędy aproksymacji wartości tablicowych ciepła właściwego nie przekroczą c p 0,1% wartości tablicowych, co będzie wystarczające dla celów obliczeniowych. 2. Modele bazujące na funkcjach wielomianowych i innych funkcjach elementarnych W przypadku liniowym zagadnienia najmniejszych kwadratów funkcję aproksymującą można zapisać następującym wzorem: k c pk = i=1 a i f i, (1) gdzie: a i wyznaczane współczynniki (stałe), f i wybrane funkcje elementarne. Ogląd dynamiki zmian danych tablicowych w przyjętych przedziałach ciśnienia i temperatury 582

sugeruje, że aproksymacja wielomianami potęgowymi mogłaby wypełnić oczekiwania dokładnościowe aproksymacji przy możliwie małej liczbie członów funkcyjnych funkcji aproksymującej. Dla k = 15 uzyskuje się pełny wielomian aproksymujący czwartego stopnia. W tym przypadku największe odchylenie osiągnęło δ cp = 3,5% wartości aproksymowanych. Osiągnięty wynik jest daleki od założonej wartości 0,1%. W celu zapobieżenia dużej liczbie członów aproksymujących funkcji wielomianowej w następnym podejściu zastosowano metodę włączania do równania aproksymującego (1) kolejnych jednomianów, kierując się ich największym wkładem w zmniejszenie sumy kwadratów odchyleń. Wybierając człony spośród wszystkich członów pełnego wielomianu szóstego stopnia dla k = 15 największe odchylenie wyniosło δ cp = 1,1%. Odchylenie zmalało trzykrotnie, lecz jest to nadal wartość jedenastokrotnie większa od założonej. W kolejnym podejściu rozszerzono zbiór jednomianów o jednomiany z potęgami ujemnymi i potęgi logarytmów temperatury. Jak w poprzednim przypadku, zastosowano metodę kolejnego włączania do funkcji aproksymującej członów dających najmniejszą sumę kwadratów odchyleń w danym kroku. W tym przypadku uzyskano zakładaną dokładność dla k = 13 (tab. 1). Tabela 1 Wyniki aproksymacji modelem z wykorzystaniem różnych funkcji elementarnych i, k 1 2 3 4 f i 1 T pt 2 ln 3 T δc pk, % - 18 2,6 1,9 i, k 5 6 7 8 f i p 3 T 1 ln 4 T T 4 p 2 T 6 δc pk, % 0,91 0,88 0,77 0,72 i, k 9 10 11 12 f i pt 5 T 6 p 3 T 5 p 2 T 1 δc pk, % 0, 0,19 0,098 0,078 i, k 13 14 15 16 f i ln 2 T T 1 pt 6 p 3 T 3 δc pk, % 0,10 0,062 0,042 0,034 Przybliżenie c p13 i następne mogą być wystarczające do niektórych celów obliczeniowych. Wątpliwości może budzić struktura tych modeli. Mogą one być nieadekwatne w sensie fizycznym pomimo adekwatności statystycznej. Nieadekwatność fizyczna modelu w zagadnieniach obliczeniowych może przejawić się, np. przy próbach generowania pochodnych funkcji c p. W przypadku całkowania znacznie wzrośnie złożoność wzorów z uwagi na występujące potęgi logarytmów. 3. Aproksymacja warstwicowa tablicy c p 3.1. Warstwice tablicy c p Tablica c p [2] jest tablicą dwuwymiarową. Analizując tablicę warstwicowo można wyróżnić przebiegi c pt dla T = const i c pp dla p = const (rys. 1). c c p [J/mol K] pp 36 34 32 30 300 800 1300 1800 c p [J/mol K] p [MPa] 0,1 0,2 0,5 1 2 5 10 20 c pt 0 5 10 15 20 p [MPa] 300 360 450 550 800 1000 1300 1600 2000 Rys. 1. Warstwice c p : c pp dla p = const, c pt dla T = const Już wizualna analiza warstwic c pt (rys. 1) pozwala domniemać, że do ich aproksymacji celowe jest zastosowanie wielomianów potęgowych. Widoczne jest, że warstwica c p300 najbardziej odchyla się od prostej. Kierując się maleniem sum kwadratów odchyleń Sc p300k przyjęto wielomian 3 stopnia jako wystarczająco dobrze aproksymujący warstwice c pt. W przypadku niektórych warstwic c pt zwiększanie stopnia wielomianu powyżej 3 powoduje znaczą- 583

cy spadek sumy kwadratów w kolejnym kroku, lecz odchylenie standardowe wzrasta z uwagi na malejącą liczbę stopni swobody. Każda warstwica {c pt } liczy tylko 8 punktów i stosowanie wielomianów z k > 3 powoduje przenikanie zakłóceń. W wyniku aproksymacji przebiegów c pt otrzymano cztery zbiory wartości współczynników {a j }, {b j }, {c j }, {d j }, j = 1, będących funkcjami zmiennej t = T/100, wprowadzonej dla wygody obliczeniowej. Jeżeli aproksymować powyższe zbiory funkcjami f a (t), f b (t), f c (t), f d (t) wzór przybliżający tablicę c p przyjmie postać: c pw = f a + pf b + p 2 f c + p 3 f d. (2) 36 34 32 30 a j f a10 Analizując modele termodynamiczne dla gazów, należy zauważyć, że równanie stanu dla gazu rzeczywistego tworzy się wprowadzając do równania gazu doskonałego poprawki wirialne. Kierując się powyższym można przewidywać, że wzór przybliżający może zawierać funkcje bazowe postaci: f i = t n i; i = 1 k; n i = 1 i. (3) Funkcje aproksymujące warstwice mają postać: k f Jk = i=1 J i f i ; J{a; b; c; d}. (4) To przypuszczenie zostało potwierdzone w wyniku przeprowadzonych analiz. 3.2. Wyznaczenie funkcji f a Jak wynika z obserwowanego malenia sumy kwadratów odchyleń Sa k odpowiednią funkcją aproksymującą zbiór {a j } może być funkcja f a 9 (rys. 2) lub f a. W końcowych krokach aproksymacji uzyskano następujące sumy kwadratów od- 10 chyleń: Sa 10 = 6,6E 4; Sa 11 = 5,5E 4. Rys. 2. Porównanie przebiegów wspólczynników a j i ich aproksymacji f a10 3.3. Wyznaczenie funkcji f b W przypadku zbioru {b j } wystarczające przybliżenie daje funkcja f b3 (rys. 3). W ostatnich dwóch krokach aproksymacji uzyskano następujące sumy kwadratów: Sb 3 = 6,7E 5; Sb 4 = 6,6E 4 Na rysunku 3 za pomocą łamanych zobrazowano uzyskane wyniki aproksymacji. 0.50 0.45 0.40 0. 0.30 0.25 0.20 0.15 0.10 0.05 0.00 b j f b4 Rys. 3. Porównanie przebiegów wspólczynników b j i ich aproksymacji f b4 3.4. Wyznaczanie funkcji f c W przypadku współczynników {c j } wystarczające przybliżenie daje funkcja f c5 (rys. 4) lub f c6. W przypadku funkcji f c7 jest zauważalny wpływ nadmiernej wartości potęgi (oscylacje). 584

5.0E-04-1.0E-17-5.0E-04-1.0E-03-1.5E-03-2.0E-03 200 650 1100 1550 2000 c j f c5 f c6 f c7 2.0E-05 1.5E-05 1.0E-05 5.0E-06-7.0E-19-5.0E-06-1.0E-05-1.5E-05-2.0E-05 400 800 1200 1600 2000 d j f d5 f d6 f d7 0.004 0.003 0.002 0.001-1E-17-0.001-0.002 c j Rys. 4. Porównanie przebiegu współczynników c j i ich wybranych aproksymacji f c4, f c5, f c6 f c5 5.0E-05 1.7E-18-5.0E-05-1.0E-04-1.5E-04-2.0E-04-2.5E-04-3.0E-04-3.5E-04 d j f d6 3.5. Wyznaczenie funkcji f d W przypadku zbioru {d j } wystarczające przybliżenie daje funkcja f d6, co pokazuje porównanie przebiegów funkcji na rysunku 5. Rys. 5. Porównanie przebiegów współczynników d j i ich wybranych aproksymacji f d5 f d7 3.6. Ocena przybliżenia w oparciu o aproksymację warstwicową W wyniku dokonanych aproksymacji warstwicowych wzór (2) przyjmie postać: c pw1 = f a11 + pf b6 + p 2 f c6 + p 3 f d6. (5) Maksymalny bezwzględny błąd procentowy przybliżenia (5) wynosi δ pw1 = 0,024%, lecz wzór ten zawiera aż wyznaczanych współczynników. Kierując się dostatecznym spełnieniem założenia δ pw1 0,1%, można w pewnym stopniu zredukować liczbę współczynników do modelu (6): c pw2 = f a5 + pf b3 + p 2 f c5 + p 3 f d5 (6) 585

Maksymalny błąd przybliżenia (6) wynosi δc pw1 = 0,058%, a liczba wyznaczanych współczynników 21. 4. Modele zredukowane Jest celowe wykorzystać informację o postaci funkcji bazowych w modelach warstwicowych do aproksymacji metodą włączania lub eliminacji funkcji bazowych, kierując się kryterium największego wkładu w malenie sumy kwadratów odchyleń w kolejnych krokach aproksymacji oraz spełnieniem warunku dopuszczalnego błędu maksymalnego aproksymacji. Poniżej przytoczono uzyskane modele aproksymujące tablicę c p z błędami mniejszymi od 0,1% wartości tablicowych tych wielkości w zakresie temperatur 300 2000 K i w zakresie ciśnień 0,101325 20 MPa: c p = 39,541 56,76 t 1 8,2 t 2 + 52, t 3 10968,1 t 4 + +10865,7t 5 + p( 0848 t 1 + 3,346 t 2 + 5,6 t 4 + 14,7 t 5 ) + 0,0053 p 3 t 3 ± 0,081% [ J K]. (7) mol Wykorzystując analogiczne funkcje bazowe dla aproksymacji ciepła właściwego przy stałej Nomenclature/Skróty i oznaczenia c p ciepło właściwe molowe przy stałym ciśnieniu, J/mol K, c v ciepło właściwe molowe przy stałej objętości, J/mol K, p ciśnienie, MPa T temperatura bezwzględna, K t zmienna przekształcona: t = T/100, c pp warstwice c p ptrzy stałym ciśnieniu, c vt warstwice c p przy stałej temperaturze, Bibliography/Literatura [1] Kallmann H.K.: Thermodynamic properties of real gas for use in high pressure problems. U.S. Air Force Project Rand. Research Memorandum, 15 May 1950. [2] Lemmon E. W., Jacobsen R.T., Penocello S. G., Friend D. G.: Thermodynamic Properties objętości w przyjętych zakresach ciśnień i temperatur otrzymano wzór: c v =,2271 56,86 t 1 5,041 t 2 + 19,3 t 3 10845,8 t 4 + +10717,9 t 5 + p(0,0436 t 1 + 0,1 t 2 + 11 t 6 ) 0,013p 2 t 3 + 0,000p 4 t 6 ± 0,084% [ J K]. (8) mol Wartości wyliczane ze wzorów (7) i (8) nie różnią się o więcej niż 1% od wartości podanych w tablicach Kallmanna [1] dla tego samego zakresu ciśnień i temperatur. Tablice Lemmona [2] są nowszymi, aczkolwiek ich autorzy określają niedokładność tych tablic na 1% [2]. 5. Podsumowanie Aproksymacja warstwicowa umożliwiła ujawnienie postaci funkcji bazowych dobrze aproksymujących zbiory danych. Aproksymacja metodą włączania znanych członów funkcyjnych umożliwiła dokonanie redukcji modeli spełniając założenia co do dokładności aproksymacji przy względnie małej liczbie współczynników. Metoda analizy warstwicowej tabeli dwuwymiarowych może mieć zastosowanie także w procesie budowania modelów aproksymacji tablic innych wielkości termodynamicznych. c pw model warstwicowy tablicy c p, f a, f b, f c, f d funkcje aproksymujące współczynniki aproksymacji warstwic c vt wielomianem trzeciego stopnia, δc p, δc v maksymalne odchylenia procentowe aproksymacji tablicy, odniesione do najmniejszej wartości tablicowej, Sf suma kwadratów odchyleń dla rozpatrywanej aproksymacji. of Air Mixtures of Nitrogen, Argon and Oxygen From 60 to 2000 K AT Pressures to 2000 MPa. J. Phys. Chem. Ref. Data, Vol., No. 3, 2000. Mr Polanowski Stanisław, DSc., DEng. Professor in the Faculty of Mechanical Engineering at Gdynia Maritime University. Dr hab. inż. Stanisław Polanowski profesor na Wydziale Mechanicznym Akademii Morskiej w Gdyni. Photo Autor 1 of 586