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運用機械能守恒定律解題的策略

2024-11-01 00:00:00陳燕
數(shù)理天地(高中版) 2024年18期

【摘要】高中物理學習中,機械能守恒定律既是重點也是難點,涉及力學和能量學知識.學生對該定律掌握不足,需要教師協(xié)助分析、總結知識點,并指導解題思路和策略,以便靈活應用于題目解答中.

【關鍵詞】高中物理;機械能守恒定律;解題策略

1 判斷機械能是否守恒

在解決涉及機械能守恒的問題時,對相關定律的深入理解和熟悉至關重要,這種理解為在具體情境下判斷研究對象(單個物體或系統(tǒng))的機械能是否守恒提供了基礎.

例1 如圖1所示,在光滑的水平面上放置一斜面體,將一個小物塊從斜面體的頂端由靜止釋放.斜面與小物塊之間無摩擦力.小物塊在運動的過程中系統(tǒng)的機械能是否守恒?

思考 要準確判斷機械能是否守恒,需要確保沒有機械能增加或損失.這意味著需要考慮一些細節(jié),比如斜面和物塊之間的摩擦情況.如果斜面和物塊之間有摩擦力存在,那么在物塊運動的過程中一部分機械能可能會轉(zhuǎn)化為熱能,導致機械能不守恒.

解析 根據(jù)題目條件判斷知,由于斜面和物塊之間沒有摩擦,系統(tǒng)受到的非保守力為零.而且沒有提及任何外部力做功的情況,因此在這個系統(tǒng)中,機械能是守恒的.

2 單個物體的機械能守恒

例2 如圖2所示,在高度為h的位置處,以初速度v0斜向上拋出一個小球,忽略空氣阻力,求小球落地時的速度.

解析 根據(jù)kJIojaPjn9SzVTy5yUYlnA==機械能守恒定律,選取地面作為零勢能面,有:mgh+12mv20=12mv21,解得v1=v20+2gh.無論是豎直、斜向還是水平拋射,只要忽略阻力,物體的機械能都會守恒.這意味著,在任何給定的時間點,物體的動能和勢能的總和都等于其初始時刻的總機械能.這一原理為解決阻力不計的拋物線問題提供了重要的依據(jù).

3 系統(tǒng)整體的機械能守恒

3.1 水平面上自由移動的光滑圓弧類問題

例3 如圖3所示,一個質(zhì)量為M的四分之一圓弧放置在光滑的水平桌面上,現(xiàn)有一質(zhì)量為m的小球(可視為質(zhì)點)從圓弧的頂端靜止下滑.求當小球滑離圓弧軌道時,圓弧軌道和小球的速度分別是多少?(小球可視為質(zhì)點)

解析 根據(jù)機械能守恒定律有,12mv2m+12Mv2M=mgh,

其中,h為圓弧的高度,即圓弧的半徑R.

根據(jù)動量守恒定律知,0=mvm-MvM,聯(lián)立兩式解得vm=m2gRM(m+M),

vM=M2gRM(m+M).

3.2 輕繩連體類問題

例4 將一個小球懸掛在細線上,形成一個擺,擺長為L,且偏離垂直方向的最大角度為θ,此時將小球由靜止釋放,求小球到達最低點時的速度.

解析 將小球從最高點釋放,設最低點的重力勢能為零.在最高點,小球具有的重力勢能為 Ep=mgL(1-cosθ),此時動能為零.到達最低點時,勢能完全轉(zhuǎn)化為動能,動能為 Ek=12mv2,由于在整個運動過程中,只有重力對小球做功,機械能保持守恒,即Ep2+Ek2=Ep1+Ek1,將動能和勢能的表達式代入,并簡化得到:12mv2=mgL(1-cosθ),最終可求得小球在最低點的速度為v=2gL(1-cosθ),從這個表達式可以看出,隨著初始角度 θ 的增大,cosθ減小,1-cosθ變大,因此小球到達最低點時的速度最大.這意味著,最初將小球拉得越高,最終它在最低點的速度也越快.

3.3 桿連接類問題

例5 如圖5所示,在一個傾角為θ的光滑斜面上,質(zhì)量均為m的小球A和B通過一根長度為L的輕質(zhì)桿相連.此時,B球離斜面底部的高度為h.兩球從靜止狀態(tài)開始沿斜面下滑,忽略小球與地面接觸時的能量損失,且假設地面光滑無摩擦.

求:(1)當兩球進入水平光滑面時的速度;

(2)在此過程中,輕桿對A球做了多少功?

解析 (1)當兩球到達水平面時,勢能變?yōu)榱悖到y(tǒng)的總機械能全部轉(zhuǎn)化為動能.設此時兩球的速度為v,則根據(jù)機械能守恒定律有,mg(2h+Lsinθ)=2×12×12mv2,解得,v=2gh+gLsinθ.(2)由于兩球在光滑水平面上運動時的速度v大于B球從高度?偧g自由下滑所達到的速度v=2gh,因此,動能的增加源于桿對B球所做的正功,B球動能的增加量可以表示為ΔEKB=12mv2-mgh=12mgLsinθ,由于系統(tǒng)的機械能守恒,桿對B球所做的正功與對A球所做的負功在數(shù)值上應當相等,因此,桿對A球所做的功為:W=-12mgLsinθ.

4 結語

機械能守恒定律不僅是一種基本原理,而且是解決物理問題的重要工具.機械能守恒定律的應用具有高度的靈活性,能夠有效地簡化復雜的問題.通過這樣的學習方式,可以更加熟練地掌握解決這類問題的策略.

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