Entwerfen und Testen eines elektromagnetischen Bremssystem

13 Schritt:Schritt 1: Verbrauchsmaterialien und Einrichtung Schritt 2: Stromversorgung Schritt 3: Optional H-Brücke Addition Schritt 4: Der Elektromagnet Schritt 5: Schaltungen, Daten zu sammeln Schritt 6: Einrichten des Arduino Schritt 7: Trials and Data Collection Schritt 8: Daten Synthesis Schritt 9: Konvertieren in Winkelgeschwindigkeit und mittlere Winkelbeschleunigung Schritt 10: ANOVA Schritt 11: Dolmetschen ANOVA Ergebnisse Schritt 12: T-Tests Schritt 13: Fazit

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Anstatt eine Schritt für Schritt vor, um eine bestimmte Aufgabe zu machen oder ein Projekt abzuschließen, dokumentiert diese instructable eine Reihe von Projekten verwendet werden, um eine geringe wissenschaftliche Untersuchung abzuschließen. Ich wollte verstehen, wie Elektromagneten könnte als Bremse für ein Fahrrad verwendet werden. Ich war auch an die Beobachtung der Beziehung zwischen den unterschiedlichen Spannungen die Stromversorgung des Elektromagneten und der erzeugten entsprechenden Verzögerungskraft. Hier sind ein paar Dinge, dass dies instructable dient zur Deckung
Wie richte ich eine elektromagnetische Bremse an einem Fahrrad Wie man ein Arduino benutzen, um die Winkelgeschwindigkeit und Beschleunigung eines sich drehenden Rad Wie man ein einfaches Spannungsmodulator, der AC-Strom aus einer Steckdose zu einem niedrigeren, gewünschte Gleichspannung Wie zu verwenden konvertiert machen messen eine H-Brücke mit einem Arduino Spannung ANOVAs modulieren und mit Hilfe von Excel zu ANOVAs Durchführung t-Tests in Excel durchführen
Einige dieser Dinge können in bestimmten gewidmet instructables gefunden werden, aber hier sind sie alle auf eine spezifische Anwendung angewendet. So wird nicht nur diese instructable Detail, wie die Aufgaben abgeschlossen sind, wird es als ein Beispiel dafür, wie sie angewendet werden können dienen. Hoffentlich wird dieser instructable den Leser inspirieren, dieses Projekt als Ausgangspunkt für einige andere coole Hobby-Projekte zu verwenden.

Theorie und Main Concept
Die Idee der Verwendung eines Elektromagneten als Brems wurde hauptsächlich bei großen Fahrzeugen und Maschinen verwendet. Es gibt verschiedene Arten , von denen die meisten über die Verwendung Magnetismus, eine mechanische Teil oder Teile bewegen verlassen. Der mechanische Teil kann dann verwendet werden, um die Reibung mit einem beweglichen Teil zu erzeugen, wodurch Geschwindigkeit. Jedoch ist dieses Verfahren ziemlich ineffizient. Elektromagnete können auch verwendet werden, um reibungs Bremsen machen das ist, was uns interessiert werden. Ferner interessiert die Verringerung der Drehung eines Fahrradrades und damit Winkelgeschwindigkeit sind wir. Somit beinhaltet das gewünschte Brems ableitenden Rotationsenergie. In der Theorie, wenn ein Magnetfeld in einer rotierenden Scheibe induziert wird, wird es von Wirbelströmen innerhalb der Bandscheibe zu erzeugen. Diese Ströme werden dann gegen die Rotation der Scheibe durch Dissipation kinetische Energie in Form von Wärme (wobei die Temperatur der Scheibe zu erhöhen).
Für mich hat dieses Konzept nicht so intuitiv, so dass ich beschloss, es zu testen. Das Magnetfeld wird in der Regel von einem Elektromagneten erzeugt wird. Daher war ich daran interessiert zu wissen, wenn ein Elektromagnet könnte wirklich Einfluss auf die Drehung des Rades. Außerdem wollte ich, um zu bestimmen, ob die Erhöhung der Spannung durch den Elektromagneten ausgeführt würde eine größere Bremskraft führen. Letzterer Test mag offensichtlich, aber ich fühlte mich war es notwendig, das Konzept experimentell zu validieren, bevor Sie irgendwelche Rückschlüsse.

Schritt 1: Verbrauchsmaterialien und Einrichtung


  1. Um die Idee der elektromagnetische Brems testen, muss es eine Vorrichtung, mit der man experimentieren kann. Wir konnten ein Fahrrad benutzen, aber das nur schwer zu kontrollieren wäre. Stattdessen sollte ein einzelnes Rad ausreichen. Ich habe einen 29-Zoll-Mountainbike-Rad, in einer einfachen, Stahlrahmen montiert. Ich habe auch einen Schraubstock, um den Rahmen zu sichern. Um Daten zu sammeln, habe ich ein Arduino Uno R3. Einige alte Lieferungen wurden verwendet, um den elektrischen Strom zu manipulieren. Weiteres Arduino R3 mit einer H-Brücke und Steckbrett wurde auch verwendet, um die Spannung zu manipulieren; war jedoch, dass ein Teil nicht unbedingt erforderlich. Für die Datensynthese und Sammlung, habe ich einen Computer mit Windows-8.1 , Arduino IDE 1.0.5 und Excel 2013 .
    Hier ist eine Liste der wichtigsten Lieferungen I verwendet (für einige, habe ich eine Verbindung zu den Einzelhändlern den Verkauf der Artikel enthalten):
    29 Zoll (Durchmesser) Mountainbike-Rad Six 20,32 cm (Durchmesser), 1 mm dicke Stahlscheiben Parker Skinner Ventilmagnet Arduino Uno R3 Klemmenleiste Lötkolben 6-Zoll-Bohrmaschine Schraubstock Abwärtstransformator Platine mit Wandler (AC-DC) Überspannungsschutz als Schalter fungieren drei 4,5-Zoll-Stahlschrauben auf Basis der drei Zapfen befestigt gleich weit voneinander entfernt AC Dimmer (Potentiometer) Digital-Multimeter Breadboard Verkabelung Quetschkabelschuhe und elektrische Leitungen
    Optional:
    Duel H-Brücke L293D Breadboard

Schritt 2: Stromversorgung

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    A 24V DC Parker Magnet wurde als Elektromagnet verwendet. Da ein 120v Steckdose war, für die Stromversorgung verwendet werden, machte ich eine Vorrichtung, um das AC zu dem gewünschten Strom DC umzuwandeln. Ein Netzteil, ein Abwärtstransformator, einer Leiterplatte und einer Klemmleiste: Es besteht aus vier Hauptteilen. Der Transformator wandelt 120V AC 24V und wird dem Eingang einer Schaltungsplatine aus einem alten CD-Player wiederverwertet verbunden. Eingebettet in der Leiterplatte ist ein Wandler, der ein Gleichstromausgangssignal liefert. Ich hatte, um die Drähte vom Transformator an das Stromeingang auf der Leiterplatte zu löten. Ich war dann in der Lage, um die Ausgangsleistung zu verwenden, um Stromleitungen an die Klemmleiste weiterzuleiten. Ich male Flachstecker und dann einige Messinghalterungen an der Klemmleiste, eine sichere Verbindung zu gewährleisten. Alles auf einer Polycarbonatbasis befestigt ist, um eine unerwünschte Bewegung während des Experiments zu verhindern. In der Abbildung 1 ist die mit dem Transformator verbunden Kabel 2 ist der Transformator selbst, 3 ist die Leiterplatte, und 4 ist die Klemmleiste.

    Wenn Sie nicht mit der h-Brücke für Spannungsmodulation, würde ich empfehlen, mit einem einfachen Regelwiderstand. Ich hatte eine Steckdosenleiste an die Wandsteckdose, die als Schalter gehandelt verbunden. Ich konnte Sie dann den Regelwiderstand auf eine bestimmte Einstellung, notieren Sie die entsprechende Spannung, und beginnen mit dem Testen.

Schritt 3: Optional H-Brücke Addition

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    Wenn Sie in der Lage, mehrere Spannungsebenen testen wollen, ist eine H-Brücke eine einfache Addition. Die Klemmleiste kann verwendet werden, um die Macht an eine H-Brücke Relais, das im Bild angezeigt werden. Üblicherweise werden H-Brücken mit Robotern verwendet, um die Geschwindigkeit und Richtung der einfachen Gleichstrommotoren steuern. Für unsere Zwecke brauchen wir nur die Modulationsteil der H-Brücke (tatsächlich werden wir mit der PWM-Steuerung auf dem Arduino, aber die H-Brücke ist ein Mittel, mit dem wir die PWM-Steuerung auf die aktuelle aus der Steckdose gelten ). Ein Diagramm der H-Brücken-I verwendet wird abgebildet. Beachten Sie, dass es ist ein Duell h Brücke, so dass wir nur mit der Hälfte der Stifte sein. Die Stifte werden 1-16 beginnend in der oberen linken Ecke und bewegt sich links. Pin 1 ist die Enable-Pin, die ich an auf dem Arduino Pin 9. Wenn Pin 1 niedrig ist dann der gesamte Energiefluss wird angehalten. Auch ist Pin 1 lesen kann ein PWM-Signal, das für die Modulation verwendet wird. Pins 2 und 7 sind mit den Pins 3 und 2 auf dem Arduino verbunden. Diese werden verwendet, um die Richtung des Stroms, der für unsere Zwecke nicht verändern wird steuern. Im Wesentlichen, wenn ein hoch ist und der andere niedrig ist, der Strom in einer festen Richtung, und umgekehrt, wenn der Stift Zustände ändern. Pins 3 und 6 dienen als Ausgang und mit der Klemmleiste, die sich wiederum an den Elektromagneten angeschlossen ist. Pins 4 und 5 sind beide mit dem auf der Lochraster gemahlen. Pins 9 und 16 sind alle miteinander verbunden, um Energie 5V. Schließlich ist der Stift 8 mit der Stromversorgung (Klemmleiste) verbunden ist. Die Masse der Spannungsversorgung sollte auf den Boden auf dem Steckbrett verbunden werden. In dem Schaltplan, der 9V-Batterie dar, was wäre die Stromversorgung an die Klemmleiste angeschlossen sein, während der Elektromagnet stellt den Elektromagneten an die Klemmleiste angeschlossen. Der Code, um die H-Brücke zu verwenden ist wirklich einfach, hier ist einer meiner Skizzen (die Datei angehängt wird):


    const int controlPin1 = 2; // bis 7 h auf Brücke verbunden
    const int controlPin2 = 3; // bis 2 h auf Brücke verbunden
    const int enable = 9; // 1 verbunden auf H-Brücke
    Leere setup () {
    pinMode (controlPin1, OUTPUT);
    pinMode (controlPin2, OUTPUT);
    pinMode (Freigabe, OUTPUT);
    digital (controlPin1, HIGH);
    digital (controlPin2, LOW);
    }
    Leere Schleife () {
    analogWrite (Aktivieren, 220); // Einen Wert von 0 bis 255;
    }

    Der Wert in der analogen Schreibbefehl angepasst werden, um den resultierenden Spannungsversorgung des Elektromagneten zu verändern. Je geringer der Wert, nimmt auch die Spannung der Strom. Achten Sie darauf, um die H-Brücke obwohl braten, kann es nur nehmen bis 36V.

Schritt 4: Der Elektromagnet

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    Der Elektromagnet ist die Schlüsselkomponente dieses Projekts. Ich benutzte die einzige mir zur Verfügung, die eine Parker Skinner Ventilmagnet 24V DC war. So gut wie jeder vernünftige Größe Elektromagnet sollte zur Erhebung von Daten ausreichen, aber wenn Sie Interesse an der Durchführung dieses Systems auf dem Fahrrad werden Sie, wie wir sehen werden, müssen eine viel größere Elektromagneten. Damit der Elektromagneten, um richtig zu funktionieren, muss es eine ferromagnetische Scheibe, auf dem der Elektromagnet ein magnetisches Feld zu induzieren. Je größer die Scheibe, desto besser. Wieder einmal habe ich, was zur Verfügung stand. Genauer gesagt, habe ich sechs 20,32 cm (Durchmesser), 1 mm dicke Stahlscheiben (siehe Bilder). Da das Rad bereits eine Bremsscheibe hatte, war ich in der Lage, Bohrungen in den Stahlscheiben zu bohren, so dass sie leicht an der Nabe befestigen konnte.

    Nachdem die ferromagnetische Scheibe gesetzt ist, muss es einen Weg, um den Elektromagneten zu positionieren. In dem Fall, dass der Elektromagnet eine Magnetventil kann die Zentralschraube durch ein Loch in dem Rahmen befestigt werden. Ich verwendete Nylon-Distanzscheiben, Unterlegscheiben und einer Mutter, um das Solenoid zu sichern. Der Bolzen wurde im Isolierband gewickelt, so dass es nicht aus dem Solenoid gleiten. Weiterhin wurde ein Loch durch dessen Mitte gebohrt, so dass eine andere, kleinere Bolzen Magnet auf den größeren Bolzen sichern konnte.

    Sobald das Magnet ist vorhanden, können die Drähte an die Klemmleiste angeschlossen werden. Sicherzustellen, dass der Bolzen ist so nah an der Platte wie möglich. Als ich es tat, war die Schraube etwa 1 mm von der Platte. Näher und die Magnetkraft von der Schraube würde Oberflächenkontakt möglich. Wenn sie zu nahe kommt, sollten Sie einige Pappe oder Papier Abstandshalter zwischen der Nabe und der Strebe (wie auf den Fotos zu sehen) hinzuzufügen.

Schritt 5: Schaltungen, Daten zu sammeln

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    Wir brauchen ein Verfahren zur Aufzeichnung der Geschwindigkeit, mit der das Rad dreht und wie diese Rate mit der Zeit ändert. Ich habe eine Arduino verwendet, um elektrische Impulse durch Kontakte um das Rad zu Protokoll nehmen können. Arduino, mit dem Computer verbunden ist, kann dann die Ausgabezeitintervalle zwischen den Impulsen, die wiederum graphisch dargestellt und in geeigneter Weise ausgewertet werden können.

    Im Wesentlichen wurden drei Schrauben in gleichen Abständen entlang des Randes angeordnet. Diese dienten als die dynamischen Kontaktstücke des Schaltkreises. Die Schaltung selbst bestand aus einer 9V-Batterie an die Seite des Rades eingestellt. Das positive Ende der Batterie mit einem digitalen Stift eines Arduino angeschlossen, während das negative Ende wurde in ein Lochraster Draht verbunden. Das Steckbrett Draht wurde auf die Aluminiumständer in einer Weise, dass es kurzzeitig Kontakt mit einer Schraube nach einem Drittel Revolution zu machen gesichert (es würde insgesamt drei Kontakte in eine Umdrehung sein). Ein weiterer Draht wurde dem Aluminiumteil des Rahmens, die auf den Boden des Arduino R3 befestigt (ein elektrisches Signal, war in der Lage, von der Schraube an der Speiche an der Nabe mit dem Rahmen über den Kugellagern und dem Stahl übertragen werden und dann Mutter Befestigung der Nabe an der Alu-Rahmen).

    Mit diesem Setup, würde ein elektrisches Signal von der Arduino jede 1/3 Umdrehung oder 2π / 3 Radiant erkannt werden. Mit diesem und dem internen Takt des Arduino kann die Winkelgeschwindigkeit des Rades bei einer gegebenen Zeitintervall gemittelt werden. Die Ergebnisse können kombiniert werden, um eine durchschnittliche Verzögerung für jeden Versuch zu erhalten.

Schritt 6: Einrichten des Arduino

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    Hier ist der mit dem Arduino (die Datei angehängt wird) verwendet Programm:

    const int pin = 2;
    unsigned long Vergangenheit = 0;
    unsigned long t = 0;
    unsigned long interval2 = 0;
    Leere setup ()
    {
    pinMode (pin, INPUT_PULLUP);
    Serial.begin (9600);
    Serial.println ("Start");
    }
    Leere Schleife ()
    {
    int Pin 1 = digitalRead (pin);
    if (Pin 1 == LOW)
    {
    t = millis ();
    interval2 = t-Vergangenheit;
    if (interval2> 50)
    {
    Serial.println (interval2);
    Vergangenheit = millis ();
    Verzögerung (10);
    }
    sonst
    Verzögerung (10);
    }
    }

    Beachten Sie, dass dieses Programm geben die Intervalle in Millisekunden, so dass wir wollen, dass Berücksichtigung künftigen Berechnungen zu nehmen.

Schritt 7: Trials and Data Collection

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    I getestet des Bremssystems bei ungefähr 25, 30 und 35 Volt DC. Natürlich ist die Anzahl der Ampere ebenfalls wichtig und können kombiniert werden, um eine einzigartige Wattwert für jede der unterschiedlichen Strömungen ergeben. Sie sind etwa 9, 14 und 18 W, bzw. (die Tabelle fasst diese). Für jede Ebene (Ebene eins ist 25 Volt DC etc.) absolvierte ich 15 Versuchen. Das mag übertrieben, aber weitere Studien wird dazu beitragen, unser Vertrauen mit den endgültigen Ergebnissen und Schlussfolgerungen zu erhöhen. Ich habe auch gesammelten Daten der Verzögerung des Rades ohne Magnet. Dieser diente als Kontrolle und diente als Quelle der Vergleich.

    Für jeden Versuch soll der Arduino mit dem Computer verbunden werden (bei Verwendung von H-Brücke kann ein separater Arduino up vorher festgelegt werden und angetrieben von einer anderen Quelle). Stellen Sie sicher, dass die Kontakte nicht berühren die Steckbrett Draht, zunächst. Nach dem Hochladen des Programms, ziehen Sie die Serien Monitor in der Arduino IDE (Strg + Umschalt + m). Warten Sie auf den 'begin' die Ausgabe auf dem Bildschirm, geben Sie dann das Rad einen Spin. Sie wollen so konsistent wie möglich zu sein, aber es wird unvermeidlich Variation sein. Als ich die Prüfungen zu tun, habe ich versucht, dass der erste Datenpunkt würde etwa 165 ms, oder im Bereich von 180 bis 150 ms zu machen. Sobald das Rad würde Spinn beginnen, würde ich auf der Steckerleiste drehen, um die Stromversorgung des Elektromagneten zu beginnen. Das Rad sollte dann erlaubt sein, sich frei zu drehen, bis sie vollständig stoppt. Sobald das Rad, gehen Sie auf die serielle Monitor und kopieren Sie alle Daten (Strg + c), das Einfügen in eine Spalte in Excel. Tun Sie dies 15-mal für jeden Spannungspegel.

Schritt 8: Daten Synthesis

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    Bei der Erhebung der Rohdaten wird die Veränderung in der Start-Drehzahl des Rades führen Unterschiede zwischen den Datensätzen. Zur Verringerung der Wirkung einer solchen Variation, können wir die Daten abgeschnitten, um in einem bestimmten Bereich zu passen. Für meine Zwecke verworfen I Werte außerhalb des Bereichs [190, 1000]. Um dies zu tun, würde ich eine einfache Wenn-Dann-Aussage in der Bearbeitungsleiste, die den Wert einer bestimmten Zelle dauern würde und kopieren Sie sie, wenn sie in den gewünschten Bereich waren und würden keine Maßnahmen anderer Dinge gehören. Für die erste Zelle des Datensatzes, würde diese Anweisung wie folgt aussehen:
    = IF (AND (A1> 189 A1 <1001), A1, "")
    Dies könnte dann zu allen anderen Zellen in der Kalkulationstabelle erweitert werden.

    Nach dem Filtern der Daten, würde ich es in ein neues Blatt kopieren. Dann würde ich die Spalten der Daten nach dem letzten aufgezeichneten Zeitintervalls (so daß alle der letzten aufgezeichneten Zeitintervallen auf der gleichen Reihe) auszurichten. Schließlich möchte ich bestimmte Startgeschwindigkeiten verwerfen zum Ausgleich von allen Datensätzen (so dass alle den ersten aufgezeichneten Zeitabständen würde in der gleichen Zeile, und alle Datensätze würde die gleiche Anzahl von Datenpunkten haben). Zu diesem Zeitpunkt sollte das Format der Daten, die das Format der Daten in der obigen Abbildung ähneln. Wenn Sie eine der Studien mit dem Zeitintervall auf der y-Achse gegen die Reihenfolge, in der der Datenpunkt auf der x-Achse aufgezeichnet grafisch waren, sollten Sie eine Kurve ähnlich der Abbildung zu erhalten. Jedoch müssen wir einen Weg, um den Durchschnitt der Daten aus den Versuchen, daß die Ebenen gegeneinander verglichen werden.

Schritt 9: Konvertieren in Winkelgeschwindigkeit und mittlere Winkelbeschleunigung

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    Wie bereits erwähnt, wird es hilfreich sein, die Zeitintervalle in der Winkelgeschwindigkeit und dann mittlere Winkelbeschleunigung zu konvertieren. Man beachte, daß Geschwindigkeit durch Δθ / & Delta; t gegeben, und daß die Winkelbeschleunigung ist durch (Δθ / & Dgr; t) / & Delta; t gegeben. Da jeder Impuls repräsentiert die Zeit für das Rad entnommen, um 2π / 3 Radian zu drehen, und die durchschnittliche Winkelgeschwindigkeit ω, gleich 2π / 3s, wobei s das Zeitintervall in Millisekunden. Um die mittlere Winkelbeschleunigung zu berechnen, α, (Verzögerung in diesem Fall), müssen wir nur die ersten und letzten Datenpunkte zu berücksichtigen. So α = ((ω_f) - (ω_1)) / T wobei T = C - s oder die Gesamtsumme minus der erste Impuls und ω_f ist die letzte Winkelgeschwindigkeit und ω_1 ist die anfängliche Winkelgeschwindigkeit (diese Formel Bild oben) . Das Endergebnis sollte von 100000 multipliziert werden, um eine Antwort in Sekunden statt Millisekunden ergeben. Diese Formel kann in jede Zelle die gleiche Weise werden die Daten durch den Wenn-Dann-Anweisung filtriert angewendet werden. Für die erste Spalte eines gegebenen Daten in Excel festgelegt, das ist, was ich in der Bearbeitungsleiste sind:
    = (((2000 * PI ()) / (3 * A84)) - ((2000 * PI ()) / (3 * A1))) / ((SUM (A1: A84) * 0,001) -A1 * 0,001 )
    Dies würde dann zu jeder anderen Spalte angewendet werden (beachten Sie, dass A84 ist die letzte Zelle der Daten in meinem Fall, aber es wird von den Daten, um Datensatzes variieren, und A wird in Abhängigkeit von der Spalte zu ändern). Sobald die mittlere Winkelbeschleunigung für jeden Datensatz berechnet wird, können die fünfzehn erhaltenen Werte gemittelt werden, um eine einzige, All-inclusive-Wert für die jeweilige Ebene ergeben. Diese Werte können in einem Balkendiagramm ähnlich zu dem eingeschlossen graphisch dargestellt werden. Beachten Sie den Trend in den Höhen der Bars. Dies legt nahe, dass es eine direkte Beziehung zwischen der an den Elektromagneten und dem zugehörigen Bremskraft angelegten Spannung; jedoch gibt es nicht genügend Beweise, um Rückschlüsse auf die statistische Signifikanz zu ziehen. Inferenzstatistik kommen in praktisch an dieser Stelle, um uns zu erlauben, die gewünschten Schlussfolgerungen zu machen.

Schritt 10: ANOVA

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    Der erste Schritt in unserer Datenanalyse beinhaltet die Bestimmung, ob es einen statistisch signifikanten Unterschied zwischen den Datensätzen (das heißt, die Wahrscheinlichkeit, dass der Unterschied in der Daten war eine Folge der Zufälligkeit). Da es mehr als zwei Datensatzes Mittel kann ein Ein alysis o f Va riance (ANOVA) Test in Excel verwendet werden. Bei der Verwendung dieses Tests oder bei Test in Excel (in Schritt 12 beschrieben), die Sie nicht haben, um über eine Mittelung der Daten vorher zu kümmern. Daher stellen Sie sicher, dass alle Daten aus den Studien "mittlere Winkelbeschleunigung in einer Excel-Datei befindet, an der Sie den Test durchführen möchten. Der erste Schritt ist, um sicherzustellen, dass Sie die Analyse-Funktionen hinzufügen, in für Excel. Wenn nicht (oder wenn Sie nicht sicher sind), gehen Sie auf Excel-Optionen, Add-Ins Analyse-Funktionen, und klicken Sie auf Go, dann OK. Sobald Sie dies getan haben, können Sie die ANOVA auszuführen.
    Hier sind die Schritte, um eine ANOVA auszuführen:
    1) Markieren Sie alle Daten
    2) Klicken Sie auf die Registerkarte Daten
    3) Klicken Sie auf die Datenanalyse
    4) Klicken Sie auf ANOVA Einzel Factor
    5) Wenn nicht bereits ausgewählt ist, markieren Sie alle Daten für den Eingangsbereich
    6) Der Alpha-Wert sollte auf 0,05 eingestellt werden
    7) Falls erforderlich, für den Leistungsbereich, wählen Sie eine Zelle, wo Sie möchten die Ergebnisse angezeigt werden sollen
    8) Klicken Sie auf OK

    Die Ausgabe sollte die Ausgabe in der Abbildung ähneln.

    Es gibt ein paar wichtige Informationen zu diesem Verfahren beachten. Zuerst wird die ANOVA vergleiche nur die Mittelwerte der Gruppen. Auswahl eines einzigen Faktor ANOVA impliziert, dass es nur ein Faktor bei der Variation von jeder Gruppe Schnitts beteiligt sind (dh eine unabhängige Variable, in diesem Fall der Strom). Zweitens werden wir die Durchführung der ANOVA zu versuchen und die Nullhypothese abzulehnen. Die Nullhypothese prognostiziert, dass die Variation in den Daten ist ein Ergebnis der Zufälligkeit und dass es keine unterscheidbare Beziehung zwischen der Spannung die Stromversorgung des Elektromagneten und der resultierenden Bremskraft. Drittens stellt der Alphawert des Konfidenzniveaus bei der der Test durchgeführt wird. Ein Wert von 0,05 bedeutet im Wesentlichen, dass wir 95% Vertrauen in unsere Sache. (Really bedeutet dies, dass es eine Chance von 5% werden wir die Nullhypothese zu akzeptieren, wenn sie tatsächlich falsch oder ablehnen, wenn es wirklich wahr ist).

Schritt 11: Dolmetschen ANOVA Ergebnisse


  1. Für diese Studie werden wir uns auf die f-Werten und den p-Werte konzentrieren. Die f kritischen Wert stellt den Punkt dar, die von der F-Statistik (oder F-Verhältnis), um überschritten werden muss, für die Nullhypothese, mit 95% abgelehnt. Eine große F-Statistik ist der größte Teil der Änderung tritt zwischen den Datensätzen während eine niedrigere F-Statistik ist der größte Teil der Änderung erfolgt innerhalb der Sätze von Daten. Intuitiv, wenn es mehr Variation innerhalb Datensätze als zwischen Datensätzen ist es plausibel, die Schlussfolgerung, dass die Nullhypothese könnte tatsächlich wahr sein. Das Gegenteil kann der Schluss gezogen werden, wenn es eine geringere Variation in den Datensätzen als zwischen Datensätzen. Im Fall von unserer ANOVA in Schritt 10 dargestellt, ist die f-Statistik deutlich größer als die f kritischen Wert, der uns führt zu dem Schluss, dass die Nullhypothese verworfen werden kann.

    Der p-Wert gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass die Variation zwischen den Datensätzen ist ein Ergebnis der Zufälligkeit. Üblicherweise kann die Nullhypothese, wenn p ≤ 0,05 zuweisen. In diesem ANOVA, war der p-Wert extrem klein, weitere Validierung unserer Entscheidung, die Nullhypothese abzulehnen.

Schritt 12: T-Tests

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    Die ANOVA statistisch bewies die Existenz von nicht-zufällige Variation innerhalb der aufgenommenen Daten, aber nicht die Position der Variation zu identifizieren (das heißt, die Datensätze waren statistisch nicht unterschiedlich; vom ANOVA man weiß nur, dass es mindestens zwei Sätze, die statistisch unterschiedlich sind ). Um gründlich in der Datenanalyse zu sein, sollte gezeigt werden, dass jeder Datensatz ist statistisch von den anderen Datensätzen. Im Idealfall würde dies mit Tukey-Post-Hoc-Test, der die Anhäufung von Fehlern aus einer Reihe von T-Tests ergeb vermeidet, aber Excel diesen Test nicht unterstützt erreicht werden, so dass wir t-Tests verwendet werden. Der Fehler, der sich ansammeln ist in diesem Fall vernachlässigbar. Hier sind die Schritte, um bei Test in Excel durchführen:

    1) Markieren Sie zwei Sätze von Daten, die Sie testen möchten
    2) auf die Registerkarte Daten gehen
    3) Wählen Sie die Datenanalyse
    4) Wählen Sie "t-Test: Zwei-Stichproben der Annahme ungleichen Varianzen"
    5) Klicken Sie auf OK
    6) Bei Eingangsbereich 1, wählen Sie eine der Gruppen von Daten, wählen Sie den anderen Satz für Bereich 2
    7) Der Alpha-Wert sollte 0,05 sein
    8) Wählen Sie bei Bedarf einen Ausgangsbereich
    9) Klicken Sie auf OK

    Diese Tests sollten mit jeder möglichen Kombination der beiden Datensätze (dh Steuer vs Ebene 1, Steuer vs Ebene 2, etc.) durchgeführt werden. Wenn jeder p-Wert von weniger als oder gleich 0,05 ist, kann die Nullhypothese für die Gesamtheit des Projekts abgelehnt. Beachten Sie, dass ein zwei Stichproben-t-Test unter der Annahme ungleicher Varianzen wurde verwendet, da es zwei verschiedene Datensätze (zwei Proben) und wir wissen nicht, die Varianz (so dass wir davon ausgehen, es ist ungleich).

    Interpretation der Ergebnisse
    Die Ergebnisse zu interpretieren, ist es zunächst notwendig, den Unterschied zwischen einem Schwanz und zwei tailed t-Statistiken zu verstehen. Sie können von einer Normalverteilung oder Glockenkurve als mit zwei "Schwänze", die sich stufenlos in der linken und rechten Richtungen zu denken. Die eine seitigen t-Statistik betrachtet die Wahrscheinlichkeit, dass der wahre Mittelwert der innerhalb von 5% Prozent der gesamten Fläche unter der Kurve in entweder extreme (mit anderen Worten, 5% des rechten Schwanz oder 5% des linken Rück) existieren. Die zweiseitigen t-Statistik teilt das 5% in 2,5% und hält beide Extreme (oder Zahl) der Glockenkurve. Durch die Auswahl der beiden tailed t-Statistik, können wir unser Vertrauen mit den Schlussfolgerungen zu erhöhen. Betrachten Sie nun die gegebene t kritisch zwei Märchen Wert, bezeichnet t_C und die tatsächliche t-Statistik, bezeichnet t. Wenn - t_C <t <t_C, dann übernehmen wir die Nullhypothese. In der oben abgebildeten Fall ist die t-Statistik außerhalb dieses Bereichs. Daher können wir die Null-Hypothese für diese beiden Gruppen von Daten zu verwerfen.

    Schließlich ist der p-Wert "P (T <= t) Zwei tail" in der Excel-Ausgabe bezeichnet. Beachten Sie, dass in diesem Fall ist p weniger als 0,05 ist. Die p-Werte aus den verschiedenen Tests sind in der Tabelle zusammengefasst. Beachten Sie, dass die p-Werte sind größer für Spannungen in der Nähe Wert (dh Stufe 1 und Stufe 2, Stufe 3 und Stufe 2, etc.) und kleinere für Spannungen weiter in Vale. Dies entspricht der Annahme, dass es eine positive Korrelation zwischen der Spannung und dem durch den Elektromagneten erzeugte Bremskraft.

Schritt 13: Fazit


  1. Zusammenfassend war das ursprüngliche Ziel zufrieden, und wir wissen jetzt, dass Wirbelströme in der Tat, mit einem Standard-Fahrrad-Rad, um eine Verzögerungskraft verwendet werden. Außerdem weiß man, daß mit zunehmender Spannung, die Größe der Bremskraft kann erhöht werden. Wie folgt, könnte dieses System plausibel auf ein Fahrrad, welches eine Batterie für die Stromversorgung und einer ausreichend großen Elektromagneten implementiert werden. Es gibt auch viele andere Projekte, die als Fortsetzungen von diesem begonnen werden konnte. Ich lasse dem Leser, den nächsten Schritt in diesem instructable bestimmen.

    EDIT: Ich habe ein Repository für einige dieser Code auf GitHub. Es finden sich hier .