TP n°10 bis Énergie et latis pro

Approche énergétique avec un pointage vidéo puis exploitation des données en python.

pointage vidéo

Reprendre le pointage comme dans le Tp précédent

Utiliser la feuille de calcul pour calculer :

  • les vitesses
  • les énergies cinétiques
  • les énergies potentielles
  • les énergies mécaniques

Tracer sur un graphiques les trois courbes représentants les énergies en fonction du temps.

Commentez les résultats obtenus.

correction

Approche énergétique avec un pointage vidéo puis exploitation des données en python.

pointage vidéo

Reprendre le pointage comme dans le Tp précédent :Le lancer franc

résultats du pointage

à partir des données (x,y et t) du pointage

Utiliser un script python  pour calculer :

  • les vitesses
  • les énergies cinétiques
  • les énergies potentielles
  • les énergies mécaniques

Tracer sur un graphiques les trois courbes représentants les énergies en fonction du temps.

Commentez les résultats obtenus.

correction

le fichier cloche.csv doit se trouver dans le même dossier que le script python.

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas
import math

m=0.624
g=9.81
v=[]
Ep=[]
Ec=[]
Em=[]

df=pandas.read_csv('cloche.csv',encoding="cp1252", sep=';',header=0)
t=df['Temps'].values.tolist()
x=df['x'].values.tolist()
y=df['y'].values.tolist()

for i in range(len(t)-1):
    vx=(x[i+1]-x[i])/(t[i+1]-t[i])
    vy=(y[i+1]-y[i])/(t[i+1]-t[i])
    
    v.append(math.sqrt(vx**2+vy**2))
    Ep.append(m*g*y[i])
    Ec.append(1/2*m*v[i]**2)
    Em.append(Ec[i]+Ep[i])

t.pop()

plt.scatter(t,Ec,label="Ec")
plt.scatter(t,Ep,label="Ep")
plt.scatter(t,Em,label="Em")

plt.legend()
plt.xlabel("temps en s")
plt.ylabel("énergie en J")
plt.grid()
plt.show()

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