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回复:【高中&竞赛】运动学-sun的关联运动小讲堂

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相比速度关联,加速度关联要复杂得多。对于绳、杆,沿其方向速度分量一定相等,但加速度分量却不一定。如果杆绕着一个点作转动,那么不同点处的线速度不同,向心加速度也不同。向心加速度导致转动绳和杆上个点产生了加速度差异。
此外,做加速度关联的题目,常常要先算出各处速度关系,所以前面速度关联没学好的同学自己懂得


IP属地:广东58楼2019-04-30 20:51
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    我们可以来分析一下绳船模型的加速度问题。如果设绳子自由端的速度为v,物体的速度为v',绳与地面夹角θ,此时物体是否有加速度?


    IP属地:广东来自Android客户端61楼2019-04-30 23:02
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      依据前面的速度分析,我们可以知道
      v'=v/cosθ
      由图中的几何关系,随着绳子不断收缩,θ在逐渐增大(θ∈(0,π/2]),cosθ就在逐渐减小,1/cosθ逐渐增大,v'逐渐增大。通过这样定性的分析,我们可以知道绳船模型的物块在加速,有与速度方向相同的加速度。但是,这种定性的分析无法求出加速度的具体大小


      IP属地:广东来自Android客户端62楼2019-04-30 23:09
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        如何精确求出具体的加速度值呢?如果你的导数学的可以,你当然可以想到用求导的方法来解这道题。前面已经得到:

        其中s上打两点表示s对t求导后再求一次导,可以称为“二阶导数”,二阶导数也用d²s/dt²表示。s对t求导是-v’(负号表示方向),再求一次导就是-a’了。
        绳子是匀速收缩的,因此有d²l/dt²=a=0,前面又求得了v=-dl/dt,v’=-ds/dt=vl/s代入上面的式子,有

        这样我们就可以求出加速度a了。


        IP属地:广东63楼2019-05-01 12:55
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          合成与分解法也是可以做的,但是加速度的求法相比速度合成与分解复杂一些。首先我们知道,绳子在匀速收缩。但是根据前面定性分析,我们又知道船具有一个与速度方向相同的加速度方向,它沿绳方向当然有个分量。这个分量代表了什么?

          首先我们发现,绳子虽然匀速收缩,但是其夹角θ却在变化,也就是说,物体绕着定滑轮在做圆周运动,在这一瞬间以绳子l为半径。知道了这一点,我们可以将速度分解到沿绳方向和垂直于绳方向的vτ,这个vτ就对应圆周运动的旋转线速度。那么圆周运动的向心加速度为

          这个向心加速度对应图中加速度沿绳的分量。然后就可以得出,圆周运动的实际加速度为a=an/cosθ,将数据代入,就可以算出a,其值和上面的一样。


          IP属地:广东66楼2019-05-12 10:34
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            微元法的计算可能稍显复杂,但是也是可以做出来的。

            如图,我们还是取一段微小时间过程Δt进行分析,这段时间内物体从A运动到D,并且转过了Δθ的夹角。由前面的知识,有

            化简到这里,我们就需要一些数学近似了。一阶近似下,这里的Δθ很小,于是有sinΔθ≈Δθ,cosΔθ≈1(学过泰勒级数的同学很好理解,没学过可以用微分来推导),同时含Δθ的式子很小,与正常大小的量相加可以忽略,代入得

            这里我们将Δv与Δθ建立了联系,但是我们的目标是求Δv/Δt,因此我们还需要找一下Δθ与Δt的关系。实际上,在△CDE中,可以发现

            联立上述两个式子,有

            这里以l和θ作为已知量,计算结果与求导法一样。
            微元法这里由于要算加速度,就要算出Δv,于是这时v不能当常量。但随后计算Δθ,实际上计算的是ω,所以计算Δθ可以当做常量。


            IP属地:广东67楼2019-05-12 11:33
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              上面的两个近似公式用微分推导如下:
              (学过泰勒级数的就别吐槽推导的不严谨了
              当Δθ很小时,由导数公式有

              cosΔθ=1同理可以推得,注意1-Δθ≈1.
              反正微元法都是套路,不断的套公式就行了


              IP属地:广东68楼2019-05-12 11:43
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                有人好像问到一点光学问题,所以我原来那个透镜几何光学帖子打算更新(shui)一下
                这两个星期备战小高考,没有太多时间更新


                IP属地:广东来自Android客户端69楼2019-06-01 23:15
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                  上面绳船模型加速度介绍了合成分解法和微元法、求导法。一般来说,合成分解法解加速度靠矢量关系,计算量最小,但也需要清晰的思路,而且不是所有题都能用(下面我会举一道不能纯粹用合成分解法算的题目,不过这个方法的思想还是有用的)


                  IP属地:广东来自Android客户端70楼2019-06-01 23:23
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                    在给出下面的题目之前,我们先讲讲一个数学知识:微分(导数)与近似计算。
                    数学上我们知道,函数的导数可以用于求某一点处的瞬时变化率,而瞬时变化率dy/dx与平均变化率Δy/Δx在Δx较小时是近似相等的,利用这个我们就可以近似计算。

                    利用这两个式子我们可以进行近似计算。这种计算常见于微元法,上面的sin和cos的近似式,就是从这里推导出来的。
                    从这个关系式,我们也可以看出微元法和微积分的关系,不过做题时,我们经常把常见的微元公式记下来,直接使用,然后利用简单的微元公式导出其他微元。


                    IP属地:广东71楼2019-06-01 23:45
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                      还要注意,微元法最终结果含有a+bx(a,b是普通量,x是小量)时,可以a+bx≈a,但最终结果是ax时不能≈0


                      IP属地:广东来自Android客户端74楼2019-06-02 11:26
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                        我们再来看看这题,不过,这次我们求的是物体的加速度。

                        前面35-42楼已经给出了速度关系:v=(v0)/(1+cosα)。这个关系将在求加速度时用到。
                        仿照67楼,可以用微元法求出物体的加速度。

                        我们依然画一个这样的图,不过这里的速度关系变了。
                        注意还是有上面的问题,计算Δv时,v不可以当做常量;计算Δθ时,v可以当做常量。
                        物体由A到D时,角度从θ到θ+Δθ,由此可以计算Δv:

                        这里用的是微元近似公式求出Δv,当然,这里Δv很明显是关于θ的函数,我们可以用求导来计算近似值:

                        和上面的结果是一致的。但是我见过的多数竞赛书都用前者,三角展开再小量近似的方法,而不是直接求导。相比之下,求导公式熟练时后者可以更快得出答案。
                        Δθ的求法和前面的题类似:

                        代入前面的式子就得到

                        做多了你就会发现,微元法基本都是套路


                        IP属地:广东75楼2019-06-02 11:47
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                          @limbo137 写了这么多,我还是申个精吧(厚颜无耻)


                          IP属地:广东来自Android客户端76楼2019-06-02 11:56
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                            为了介绍接下来的求导法,我们先介绍一下二阶导符号d²y/dx²的意义,这将能推导出二阶导数换元法。
                            一阶导数的符号dy/dx表示两个微小量(微分)dy和dx的商,因此也叫微商。
                            而二阶导就是对一阶导求导,也就是说

                            上面的表达式比较繁琐,含有2个括号。数学家(应该是莱布尼兹首创?)把d(dy)记做d²y,叫做对y的二阶微分,同时把(dx)²简写为dx²,这样上式写为

                            从上式可以看出,y’’具有和[y/x²]相同的量纲。而若我们要换元,比如令u=g(x),那么

                            这就是二阶导数的换元公式。


                            IP属地:广东78楼2019-06-02 12:25
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                              鸽得有点久,我还是继续更贴吧
                              看了上面的东西,我们也知道求导法肯定和二阶导数的换元(复合函数的二阶导数)有关系了


                              IP属地:广东来自Android客户端81楼2019-07-18 13:08
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