Résolution numérique de l'équation de Laplace ou de Poisson.
Force de choc en escalade.
Quelques liens sur la foudre.
Électronique avec ALI et oscillateurs (lien).
Montage inverseur sous forme de schéma bloc ; oscillateur à résistance négative sous forme de schéma "amplificateur + filtre passe bande".
Cinématique des écoulements (lien).
Liens entre allure des lignes de courant, div et rot, et mouvement des particules de fluide ; liens entre incompressible/$D_v=$cst et stationnaire/$D_m=$cst.
Code Python associé aux tracés.
Thermodynamique :
- Axiomatisation de la thermodynamique (lien).
  Définitions de $U$, $Q$, $T$, démonstration de l'existence de $S$ et du second principe, etc.
- 1^ère identité thermodynamique (lien).
  Démonstration, rôle d'un travail utile, précisions sur la définition de la température.
- 1^er principe pour un système ouvert (lien).
  Démonstration, influence des frottements parois-fluide.
- Autour du second principe de la thermodynamique (partie I, partie II).
  Liens entre création d'entropie et dégradation de l'énergie.
- Liens entre le premier principe et le théorème de l'énergie cinétique (lien).
  Démonstration du premier principe à partir du TEC, utilisations conjointes.
Physique des plasmas.

Anciennes pages désuètes :

agrégation | incertitudes | unités et mesure | PCSI |

↑ ↑↑

Mesures de conductivité à l'aide d'une caméra thermique

Expériences de mesures de température sur une barre d'aluminium et une barre de laiton.

Deux expériences sont présentées :

Une mesure du profil $T(z)$ le long des barres en régime permanent, quand une des extrémités de chaque barre est sur une plaque chauffante (situation du type ailette de refroidissement). Ceci permet d'avoir une mesure de $\lambda/h$, rapport de la conductivité thermique sur le coefficient d'échange conductoconvectif.
Une mesure du refroidissement $T(t)$ en un point fixe de chaque barre une fois qu'on les retire de la plaque chauffante. Ceci permet d'en déduire une mesure de $h$, et donc en reprenant la première expérience d'en déduire une valeur de $\lambda$.

On obtient des résultats plutôt convaincants :

\begin{equation*} \begin{split} \lambda_\text{Al} &= (2.2\pm0.7)\times10^2\,\mathrm{W\cdot m^{-1}\cdot K^{-1}} \\ \lambda_\text{Laiton} &= (1.3\pm0.5)\times10^2\,\mathrm{W\cdot m^{-1}\cdot K^{-1}}, \end{split} \end{equation*}

(incertitudes élargies). Les valeurs tabulées étant pour l'aluminium de $2.37\times10^2\,\mathrm{W\cdot m^{-1}\cdot K^{-1}}$, et pour le laiton de $1.1$ à $1.3\times10^2\,\mathrm{W\cdot m^{-1}\cdot K^{-1}}$.

Lien vers le document.

Remarquons qu'un récent article dans le BUP (numéro 1007) propose de faire de même avec du plexiglass. La démarche est très similaire à la nôtre. L'auteur indique toutefois que les émissivités différentes des métaux posent un problème important de calibration de la caméra. Nous montrons en fait dans la partie I du document que ce n'est pas si important, car dans la plage de températures explorées le réglage de l'émissivité revient à faire une correction affine sur la température, ce qui n'a aucune incidence sur le paramètre $\delta$ d'une loi du type $T(x) = a\text{e}^{-x/\delta}+b$, qui est justement celui que l'on mesure. La proposition du plexiglass est néanmoins intéressante (dépendance de l'émissivité en fonction de $\lambda$ plus faible ?), ainsi que les méthodes proposées : lien direct vers l'article.

Code Python pour la simulation numérique en régime transitoire :

Site version 08/2018.

↑↑