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Friday, 23 August 2024

Des réactions d'élèves de seconde Bibliographie NDLR sur la mise à jour 2004 Depuis la première publication, sur le site de l'EPI en juin 2003, l'équipe « Simulation Gaz » a poursuivi ses travaux, au Lycée ce qui a permis d'affiner les scénarios d'utilisation et donc les documents d'accompagnement et à l'Université en proposant une autre facette de la simulation où la paroi oscille en suivant les fluctuations des chocs des particules. Tout ceci justifie amplement le remaniement de cet article. Attention l'applet a aussi été largement remanié (même si c'est peu visible), si vous téléchargez cette version de mai 2004 détruisez les versions antérieures. En 2005, à la suite de la mise à jour par Sun de sa plate-forme Java®, l'exécution de l'applet présente parfois une anomalie au premier affichage de l'onglet visualisation. Simulation gaz parfait de la. Pour une parade cliquer ICI. ___________________ Association EPI Mai 2003, mai 2004

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Illustration symbolique de la loi des gaz parfaits PV=nRT. Noter bien que dans ce modèle, les molécules sont ponctuelles, qu'elles n'interagissent que pendant les chocs et que ces chocs sont supposés élastiques. Cliquer sur les icônes correspondants pour doubler le volume, le nombre de particules ou la température.

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5: n += 1 somme_n += n*1. 0/N somme_n2 += n*n*1. 0/(N*N) moy_n = somme_n/P var_n = somme_n2/P-moy_n**2 dn = (var_n) print(moy_n, dn) return (moy_n, dn) Voici un exemple. On calcule la moyenne et l'écart-type pour trois valeurs différentes de N: liste_N = [10, 100, 1000, 10000] liste_n = [] liste_dn = [] P = 1000 for N in liste_N: (n, dn) = position_direct(N, P) (n) (dn) figure() errorbar(liste_N, liste_n, yerr=liste_dn, fmt=None) xlabel("N") ylabel("n") xscale('log') grid() axis([1, 1e4, 0, 1]) On voit la décroissance de l'écart-type lorsque N augmente. Il décroît comme l'inverse de la racine carré de N. Physiquement, cet écart représente l'amplitude des fluctuations de densité dans le gaz. Lorsque le nombre de particule est de l'ordre du nombre d'Avogadro, ces fluctuations sont extrêmement faibles. 2. c. De la Thermodynamique aux Procédés : concepts et simulations. - Mélange de gaz parfaits. Échantillonnage de Metropolis Dans cette méthode, la position des particules est mémorisée. Au départ, on les répartit aléatoirement. Pour obtenir une nouvelle configuration, on ne déplace qu'une seule particule.

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La loi des gaz parfaits L'équation de gaz parfait (PV = nRT) repose sur les hypothèses simplificatrices suivantes: – Les molécules de gaz sont soumises à un mouvement constant, aléatoire et linéaire. – Le volume occupé par les molécules est négligeable par rapport au volume de l'enceinte. – Les collisions entre les molécules sont élastiques et ne donnent lieu à aucune perte d'énergie cinétique. – Les molécules ne sont soumises à aucune force intermoléculaire de répulsion ou d'attraction du fait des charges moléculaires. Portail pédagogique : physique chimie - animations, simulations, vidéos. La simulation des gaz parfaits néglige donc le fait que les molécules ont un volume fini et que le gaz n'est pas infiniment compressible. Pertes de charge des gaz parfaits: une modélisation imparfaite Bien que la loi des gaz parfaits soit fort utile pour une description simplifiée des gaz, elle n'est jamais complètement applicable aux gaz réels. On peut s'en rendre compte en exprimant l'équation des gaz parfaits ainsi: PV/RT = n. Sous cette forme, l'équation des gaz parfaits signifie que pour 1 mole de gaz parfait (n = 1), la quantité PV/RT est égale à 1 quelle que soit la pression P. Or, dans des conditions réelles d'écoulements de gaz telles que décrites précédemment, PV/RT n'est plus égal à 1.

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Traduit en français par E. KEITH professeur de mathématiques au Collège Eugène Delacroix (France). Certaines parties dépassant mes compétences scientifiques, je serais heureux d'améliorer certaines traductions grâce à vos remarques faites à l'adresse

Pour cela, on tire aléatoirement une particule parmi les N particules, puis on choisi aléatoirement un déplacement d → limité à l'intérieur d'un carré, c'est-à-dire dont les composantes vérifient: | d x | < d m (3) | d y | < d m (4) La distance maximale d m pourra être modifiée. Tous les déplacements vérifiant cette condition sont équiprobables. Lorsque le déplacement conduit à placer la particule en dehors du domaine, ce déplacement n'est pas effectué et la nouvelle configuration est identique à la précédente. La fonction suivante effectue l'échantillonnage de Metropolis: def position_metropolis(N, P, dm): y = (N) i = random. randint(0, N-1) dx = (()*2-1)*dm dy = (()*2-1)*dm x1 = x[i]+dx y1 = y[i]+dy if ((x1<1)and(x1>0)and(y1<1)and(y1>0)): x[i] = x1 y[i] = y1 Par rapport à l'échantillonnage direct, il faut un nombre de tirages plus grand: P = 10000 (n, dn) = position_metropolis(N, P, 0. Propriétés du gaz  - Loi du gaz idéal, Théorie moléculaire cinétique, Diffusion - Simulations interactives PhET. 2) 3. Distribution des vitesses 3. a. Distribution des énergies cinétiques On s'intéresse à présent à la distribution des vitesses des N particules, sans se préoccuper de leurs positions.

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