3.3 Bevegelse med friksjon og luftmotstand

Bevegelse med friksjon og luftmotstand

I kapittel 3.2 så vi på friksjonskraft og luftmotstand. Nå skal vi analysere hvordan disse kreftene påvirker bevegelse.

Hovedtemaer:
1. Statisk vs. kinetisk friksjon i detalj
2. Bevegelse på skråplan med friksjon
3. Luftmotstand og terminalfart
4. Numerisk modellering

Statisk vs. kinetisk friksjon

Statisk friksjon ($f_s$)

Når: Ingen relativ bevegelse mellom overflatene

Egenskaper:

1. Variabel størrelse
- Fra 0 til maksimumsverdi
- Tilpasser seg påført kraft

2. Maksimal verdi
$$f_{s,\text{maks}} = \mu_s N$$

3. Generell regel
$$f_s \leq \mu_s N$$

4. Retning
- Motsatt av kraften som prøver å skape bevegelse
- Parallell med overflaten

Eksempel: Dytte på kasse

Du dytter horisontalt med kraft $F$ på en kasse med masse $m$.

Hvis F er liten:
- Kassen står stille
- $f_s = F$ (lik og motsatt)
- $a = 0$

Øker F gradvis:
- $f_s$ øker tilsvarende
- Kassen står stille
- $f_s = F$ hele tiden

Når $F = f_{s,\text{maks}} = \mu_s N$:
- Kassen akkurat starter bevegelse
- Kritisk punkt

Når $F > \mu_s N$:
- Kassen begynner å bevege seg
- Kinetisk friksjon overtar

Kinetisk friksjon ($f_k$)

Når: Relativ bevegelse mellom overflatene

Egenskaper:

1. Konstant størrelse
$$f_k = \mu_k N$$

2. Uavhengig av fart
- I enkel modell: samme $f_k$ ved alle farter
- I virkeligheten: varierer litt med fart

3. Alltid mindre enn maksimal statisk friksjon
$$\mu_k < \mu_s \quad \Rightarrow \quad f_k < f_{s,\text{maks}}$$

4. Retning
- Alltid motsatt av bevegelsesretningen
- Parallell med overflaten

Graf: Friksjon vs. påført kraft

Hvis vi gradvis øker kraften $F$ på en kasse:

Fase 1: Statisk friksjon (kasse i ro)
- $F$ øker fra 0 til $\mu_s N$
- $f_s$ øker fra 0 til $\mu_s N$
- $f_s = F$ (lineær)
- Kasse står stille

Fase 2: Overgang (kritisk punkt)
- $F = \mu_s N$
- $f_s = \mu_s N$
- Kasse akkurat starter

Fase 3: Kinetisk friksjon (kasse beveger seg)
- $F > \mu_s N$
- $f_k = \mu_k N$ (konstant)
- Kasse akselererer

Plutselig reduksjon: Når kassen starter, "hopper" friksjonen ned fra $\mu_s N$ til $\mu_k N$.

Hvorfor er $\mu_k < \mu_s$?

Mikroskopisk forklaring:

Statisk:
- Overflateruhet "låses" sammen
- Atomer har tid til å danne forbindelser
- Krever mer kraft å "bryte" forbindelsene

Kinetisk:
- Overflater glir over hverandre
- Mindre tid til å danne forbindelser
- "Hopper" over ujevnheter
- Mindre motstand

Praktisk konsekvens:

Det er lettere å holde noe i bevegelse enn å starte bevegelsen.

Eksempel: Skyve bil
- Hardest å få den i gang ($f_s$ stor)
- Lettere å holde den rullende ($f_k$ mindre)

Bevegelse på skråplan med friksjon

Skråplan med friksjon er et klassisk problem i dynamikk.

Grunnleggende analyse

Gitt:
- Masse: $m$
- Vinkel: $\theta$
- Friksjonskoeffisienter: $\mu_s$ og $\mu_k$

Krefter:
1. Tyngdekraft: $G = mg$ (vertikal nedover)
2. Normalkraft: $N$ (vinkelrett på skråplan)
3. Friksjon: $f$ (langs skråplan)

Splitt tyngdekraft:
- Parallell: $G_{\parallel} = mg \sin \theta$ (ned langs skråplan)
- Vinkelrett: $G_{\perp} = mg \cos \theta$ (inn i skråplan)

Likevekt vinkelrett på skråplan:
$$N = G_{\perp} = mg \cos \theta$$

Langs skråplan: Avhenger av om objektet beveger seg eller ikke.

Tre mulige situasjoner

Situasjon 1: Objekt står stille

Betingelse: Statisk friksjon kan holde objektet.

Langs skråplan (positiv: ned):
$$G_{\parallel} - f_s = 0$$
$$f_s = G_{\parallel} = mg \sin \theta$$

For at dette skal fungere:
$$f_s \leq f_{s,\text{maks}}$$
$$mg \sin \theta \leq \mu_s mg \cos \theta$$
$$\tan \theta \leq \mu_s$$

Konklusjon: Objektet står stille hvis $\theta \leq \arctan(\mu_s)$

Grensevinkel:
$$\theta_{\text{maks}} = \arctan(\mu_s)$$

Hvis $\theta > \theta_{\text{maks}}$, glir objektet ned.

Situasjon 2: Objekt glir ned med konstant fart

Betingelse: Kinetisk friksjon = gravitasjonskomponent.

Langs skråplan:
$$G_{\parallel} - f_k = 0$$
$$mg \sin \theta - \mu_k mg \cos \theta = 0$$
$$\tan \theta = \mu_k$$

Konklusjon: Objektet glir med konstant fart hvis $\theta = \arctan(\mu_k)$

Situasjon 3: Objekt glir ned med akselerasjon

Betingelse: Gravitasjonskomponent > kinetisk friksjon.

Langs skråplan (positiv: ned):
$$G_{\parallel} - f_k = ma$$
$$mg \sin \theta - \mu_k mg \cos \theta = ma$$
$$a = g(\sin \theta - \mu_k \cos \theta)$$

Konklusjon: Objektet akselererer nedover hvis $\theta > \arctan(\mu_k)$

Oppsummering: Skråplan med friksjon

Grensevinkler:
- $\theta_1 = \arctan(\mu_k)$: Konstant fart nedover
- $\theta_2 = \arctan(\mu_s)$: Akkurat starter å gli (fra ro)

Siden $\mu_k < \mu_s$: $\theta_1 < \theta_2$

Hvis $\theta < \theta_1$:
- Står stille (hvis startet i ro)
- Bremser til stopp (hvis startet med bevegelse)

Hvis $\theta_1 < \theta < \theta_2$:
- Står stille (hvis startet i ro, $f_s$ holder)
- Glir med konstant fart eller akselererer ned (hvis startet med bevegelse)

Hvis $\theta > \theta_2$:
- Glir nedover med akselerasjon (alltid)

Luftmotstand

Definisjon: Luftmotstand er friksjonskreft fra luften på et objekt i bevegelse.

Symbol: $F_L$ eller $D$ (drag)

Modeller for luftmotstand

Lav fart (laminær strømning):
$$F_L = bv$$

hvor:
- $b$ = dempingskonstant [kg/s]
- $v$ = fart [m/s]

Høy fart (turbulent strømning):
$$F_L = kv^2$$

hvor:
- $k$ = luftmotstandskonstant [kg/m]
- $v$ = fart [m/s]

Mer nøyaktig modell:
$$F_L = \frac{1}{2}C_D \rho A v^2$$

hvor:
- $C_D$ = luftmotstandskoeffisient (dimensjonsløs)
- $\rho$ = lufttetthet [kg/m³]
- $A$ = tverrsnittareal [m²]
- $v$ = fart [m/s]

Typiske verdier:

3. Form ($C_D$):

- Strømlinjeforme r → lavere $C_D$
- Derfor er biler strømlinjeformet
4. Lufttetthet ($\rho$):

- Høyde: Luften er tynnere høyere opp
- Temperatur: Kaldere luft er tettere

Retning

Alltid: Motsatt av bevegelsesretningen
Fall nedover: Luftmotstand oppover

Energi

Luftmotstand omdanner kinetisk energi til varme:
- Molekyler i luften får høyere fart
- Objektet varmes opp

- Energi "forsvinner" fra systemet

Terminalfart

Definisjon: Terminalfart er den konstante farten et objekt får når luftmotstand = tyngdekraft.

Analyse av fall med luftmotstand

Situasjon: Objekt faller vertikalt i luften.

Krefter:
1. Tyngdekraft: $G = mg$ (nedover)
2. Luftmotstand: $F_L = kv^2$ (oppover, for høye farter)

Newtons 2. lov (positiv: nedover):
$$mg - kv^2 = ma$$
$$a = g - \frac{k}{m}v^2$$

Tre faser:

Fase 1: Start (v ≈ 0)

- Luftmotstand: $F_L \approx 0$ (liten fart)
- Akselerasjon: $a \approx g = 9.8$ m/s²
- Fritt fall

Fase 2: Øker fart

- Luftmotstand øker: $F_L = kv^2$
- Akselerasjon reduseres: $\displaystyle a = g - \frac{k}{m}v^2$
- Fortsatt akselererer, men mindre

Fase 3: Terminalfart (v = $v_t$)

Betingelse: Akselerasjon = 0

$$mg - kv_t^2 = 0$$
$$kv_t^2 = mg$$
$$v_t = \sqrt{\frac{mg}{k}}$$

Egenskaper ved terminalfart:

1. Konstant fart
- $a = 0$
- Faller med $v_t$ resten av fallet

2. Avhenger av masse
- Større masse → høyere $v_t$
- Derfor faller stein raskere enn fjær (i luft)

3. Avhenger av areal
- Større areal → større $k$ → lavere $v_t$
- Derfor virker fallskjerm

4. Avhenger av form
- Strømlinjeformet → mindre $k$ → høyere $v_t$

Mer nøyaktig formel

Fra $\displaystyle F_L = \frac{1}{2}C_D \rho A v^2$:

$$v_t = \sqrt{\frac{2mg}{C_D \rho A}}$$

Typiske terminalfarter:

Tid til terminalfart

Løsningen er kompleks (krever integrasjon).

Praktiske konsekvenser

1. Fall fra stor høyde:
- Uten luftmotstand: $v$ øker ubegrenset
- Med luftmotstand: $v$ → $v_t$ (tryggere!)

2. Fallskjerm:
- Øker $A$ dramatisk

- Reduserer $v_t$ fra 60 m/s til 5 m/s

- Overleves!

3. Romfartøy ved gjeninntreden:
- Meget høy fart (7000 m/s)
- $F_L$ er enorm ($\propto v^2$)

- Massiv varme
- Krever varmeskjold

Numerisk modellering

Mange dynamikkproblemer kan ikke løses analytisk (med formler). Eksempler:
- Luftmotstand avhengig av fart
- Varierende krefter
- Komplekse systemer

Løsning: Numeriske metoder (datamaskiner)

Eulers metode

Prinsipp: Tilnærm kontinuerlig bevegelse med små diskrete steg.

Gitt:
- Startposisjon: $x_0$
- Starthastighet: $v_0$
- Tidssteg: $\Delta t$ (liten)

Algoritme:

For hvert tidssteg $i$:

1. Beregn akselerasjon:
$$a_i = \frac{F(x_i, v_i, t_i)}{m}$$

hvor $F$ kan avhenge av posisjon, hastighet og tid.

2. Oppdater hastighet:
$$v_{i+1} = v_i + a_i \Delta t$$

3. Oppdater posisjon:
$$x_{i+1} = x_i + v_i \Delta t$$

4. Oppdater tid:
$$t_{i+1} = t_i + \Delta t$$

5. Gjenta

Nøyaktighet:
- Mindre $\Delta t$ → mer nøyaktig
- Men også mer beregningstid
- Typisk: $\Delta t = 0.001$ s - 0.01 s

Eksempel: Fall med luftmotstand

Problem: En ball slippes fra $h = 100$ m. Bruk numerisk metode til å finne når den treffer bakken.

Gitt:
- Masse: $m = 0.5$ kg
- Luftmotstandskonstant: $k = 0.01$ kg/m
- Starth øyde: $y_0 = 100$ m
- Starthastighe t: $v_0 = 0$ m/s

Python-pseudokode:

``python


Initialverdier

print(f"Tid til bakken: {t:.2f} s")
print(f"Sluttfart: {v:.2f} m/s")
``

Resultat:
- Uten luftmotstand: $\displaystyle t = \sqrt{\frac{2h}{g}} = 4.52$ s, $v = 44.3$ m/s
- Med luftmotstand: $t \approx 4.8$ s, $v \approx 40$ m/s (terminalfart ennå ikke nådd)

Fordeler med numeriske metoder

1. Kan håndtere komplekse krefter
- Luftmotstand $\propto v^2$
- Varierende gravitasjon
- Tidsavhengige krefter

2. Visuell forståelse
- Kan plotte grafer
- Se hvordan systemet utvikler seg

3. Lett å modifisere
- Endre parametere
- Prøve ulike scenarioer

4. Realistiske modeller
- Nærmere virkeligheten enn analytiske løsninger

Begrensninger

1. Ikke eksakt
- Tilnærminger
- Avrundingsfeil

2. Krever datamaskin
- Kan ikke gjøres for hånd

3. Gir tall, ikke formler
- Må kjøre på nytt for nye verdier

4. Tidkrevende for små $\Delta t$
- Trade-off mellom nøyaktighet og tid