📻 «Окопное радио» ⚡️ (также известное как «foxhole radio») — самодельный радиоприёмник, который использовали солдаты во время Второй мировой войны для прослушивания местных радиостанций.

Конструкция: в качестве детектора радиоволн применялось лезвие безопасной бритвы, которое действовало как кристалл, а проволокой, английской булавкой или грифелем графитового карандаша служили «кошачьими усами». Окопные рации состояли из проволочной антенны, катушки из проволоки, служившей индуктором, наушников и некоего подобия самодельного диодного детектора для восстановления выпрямления сигнала. Детекторы состояли из электрического контакта между двумя разными проводниками с полупроводниковой плёнкой коррозии между ними. Их делали из различных подручных материалов. Один из распространённых типов состоял из окисленного лезвия бритвы (ржавого или обгоревшего), к которому булавкой прижимался грифель карандаша. Оксидный слой на лезвии и точечный контакт грифеля карандаша образуют полупроводниковый диод Шоттки и пропускают ток только в одном направлении. Только определённые участки лезвия работали как диоды, поэтому солдат водил грифелем карандаша по поверхности, пока в наушниках не начинала звучать радиостанция. Другой конструкцией детектора был угольный стержень батарейки, лежавший на краях двух вертикальных бритвенных лезвий, по образцу «микрофонного» детектора 1879 года Дэвида Эдварда Хьюза.

Принцип работы: оксидный слой на лезвии и точечный контакт грифеля карандаша образуют полупроводниковый диод Шоттки и пропускают ток только в одном направлении. Только определённые участки лезвия действовали как диоды, поэтому солдат водил карандашным грифелем по поверхности до тех пор, пока в наушниках не зазвучит радиостанция.

Особенности: приёмник не имел источника питания и питался от энергии, получаемой от радиостанции.

История: одна из первых газетных статей об окопном радиоприёмнике была опубликована в «Нью-Йорк Таймс» 29 апреля 1944 года. Этот радиоприёмник был собран рядовым Элдоном Фелпсом из Энида, штат Оклахома, который позже утверждал, что именно он изобрёл эту конструкцию. Он был довольно примитивным: лезвие бритвы, воткнутое в кусок дерева, служило детектором, а конец антенного провода — кошачьим усом. Ему удавалось принимать передачи из Рима и Неаполя. #физика #опыты #эксперименты #наука #science #physics #электродинамика #магнетизм #видеоуроки #схемотехника #радиофизика

⚡️ Физические основы радиопередачи [1989] Киностудия Леннаучфильм

📗 Первая книга радиолюбителя [1961] Костыков Ю. В., Ермолаев Л. Н.

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

📱 Гидрогеновая пушка: как сделать импульсный ускоритель из батареек, воды и искры?

Сегодня разберем одну безумную, на первый взгляд, идею, которая на деле — чистый закон сохранения энергии.

Представьте: у вас есть две емкости. В первой — соленая вода и два электрода (те самые угольные стержни от солевых батареек), к которым подключен источник тока. Идет электролиз: на катоде бурно выделяется газообразный водород (H₂), на аноде — кислород (O₂).

Мы аккуратно собираем этот гремучий газ (особенно важен именно водород) и направляем его во вторую емкость — простейшую камеру сгорания. К ней присоединена ствол-трубка, в которую вложен «заряд» — например, легкая ягода или арахис в скорлупе. В камере встроен пьезоэлемент от зажигалки.

Дальше — дело техники: нажимаем на пьезоэлемент → проскакивает искра → происходит моментальное сгорание водорода по реакции: 2H₂ + O₂ → 2H₂O + ОГРОМНАЯ энергия Q.
Подробнее о том что происходит в видео.

📱 Physics.Math.Code на youtube

#физика #эксперимент #наука #химия #водород #электролиз #оружие #безопасность #гидроген #образование

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

🔄 Вращение без касания: как газы «передают» движение?
[Гервидс Валериан Иванович — доцент кафедры общей физики МИФИ, кандидат физико-математических наук.]

Вы когда-нибудь замечали, что если быстро покрутить один предмет, рядом стоящий легкий объект может тоже прийти в движение? Это вязкость газов. В видео классический опыт с двумя дисками.

Суть эксперимента: два легких диска (например, бумажных или картонных) подвешены на одной оси на минимальном расстоянии друг от друга. Один диск (нижний) мы раскручиваем, второй (верхний) — просто висит неподвижно.
Проходит время, и верхний диск... начинает вращаться. Медленно, вслед за нижним. Расположение дисков не влияет.

Физика процесса: главный двигатель здесь — вязкость (внутреннее трение) газа.
▪️ 1. Слои газа. Воздух не является абсолютно «жидким». Он состоит из молекул. Когда нижний диск вращается, он увлекает за собой прилегающий к нему слой воздуха (молекулы «прилипают» к поверхности, это условие называется «прилипание»).
▪️ 2. Передача импульса. Вращающийся слой воздуха начинает сталкиваться с вышележащим, неподвижным слоем. Быстрые молекулы передают часть своего импульса медленным соседям.
▪️ 3. Эстафета. Этот процесс повторяется от слоя к слою. Импульс передается вверх, словно по цепочке.
▪️ 4. Верхний диск. Когда возбуждение доходит до верхнего диска, поток воздуха начинает толкать его. Диск раскручивается.

Воздух сопротивляется сдвигу слоев. Именно это сопротивление и называется вязкостью. Если бы воздух был «идеальной» жидкостью (невязкой), верхний диск никогда бы не сдвинулся с места.
▫️ Центробежная сила здесь ни при чем. Работает перенос количества движения от слоя к слою (молекулярная диффузия импульса).
▫️ Закон Бернулли здесь тоже не играет роли. Это чистое внутреннее трение.

Вязкость газов мала (по сравнению с маслом или медом), но она есть. Именно благодаря ей ветер колышет листья, а мы можем размешивать сахар в чае — жидкий слой передает движение дальше. #physics #science #физика #гидродинамика #аэродинамика #вихри #тор #математика #техника #историянауки

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

🦾 Связь сингулярности с самым маленьким промышленным роботом-манипулятором ⚙️

Хотя робот размером примерно с человеческую руку, его эффективное декартово рабочее пространство удивительно велико. В этом видео показано, как специальный алгоритм управления сингулярностями позволяет манипулятору плавно преодолевать кинематические сингулярности, в полной мере используя преимущества своего рабочего пространства, сохраняя при этом точное управление и динамическую стабильность.

Робот создан специально для автоматизации высокого уровня в микроэлектронике, полупроводниках, фотонике, медицинских приборах, передовых лабораторных процессах и аналогичных областях, где решающее значение имеют точность на микронном уровне и чрезвычайно малые габариты.

👨🏻‍💻 Алгоритм обработки сингулярностей (singularity-handling algorithm) в робототехнике — это метод управления манипулятором, который учитывает сингулярные конфигурации, при которых матрица Якоби теряет ранг, что приводит к потере управляемости. Цель — минимизировать влияние сингулярностей, например, избежать непредсказуемых движений, потери контроля или повреждения системы.

Сингулярность возникает, когда две или более оси манипулятора становятся выровненными, что приводит к потере одной или более степеней свободы. Некоторые типы сингулярностей:
1. Сингулярности запястья — когда две оси в запястье робота становятся выровненными, что теряет одну степень свободы.
2. Сингулярности локтя — возникают, когда рука робота полностью вытянута, из-за чего запястье лежит в той же плоскости, что и второй и третий сочленения.
3. Сингулярности плеча — возникают, когда запястье робота выравнивается с основанием, что заставляет первые и четвёртые сочленения пытаться повернуть на 180 градусов на лету.

💠 Алгоритмы обработки сингулярностей могут включать:

▪️ Выявление сингулярных конфигураций. Например, анализ детерминанта матрицы Якоби — если он равен нулю, матрица сингулярна.
▪️ Корректировку конфигурации при обнаружении сингулярности. Например, для граничных сингулярностей алгоритм изменяет вход управления, чтобы вернуть манипулятор из сингулярной прямой позы. Для внутренних сингулярностей алгоритм управляет манипулятором с помощью движения в нулевом пространстве.
▪️ Минимизацию резких движений на границах сингулярных регионов. Например, для некоторых типов сингулярностей в управление в нулевом пространстве интегрируют контроль демпфирования, чтобы минимизировать резкие движения.

Некоторые примеры реализации алгоритма в робототехнике:

▫️ Алгоритм на основе контроля в оперативном пространстве для антропоморфных манипуляторов с шестью степенями свободы. Для граничных сингулярностей алгоритм модифицирует вход управления, для внутренних — управляет манипулятором с помощью движения в нулевом пространстве.

▫️ Метод на основе виртуальных избыточных сочленений для манипулятора PUMA 560. В матрицу Якоби вводят виртуальные избыточные сочленения, чтобы поддерживать ранг матрицы при возникновении сингулярности.

▫️ Метод отслеживания траектории с учётом сингулярных положений на основе генетических алгоритмов. Позволяет минимизировать ошибки и эффективно избегать критических состояний за счёт глобальной оптимизации управляющих параметров.

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

⚡️ С чего начать моделирование электрических полей?

Задумывались ли вы, как «увидеть» невидимое? Электрическое поле окружает нас повсюду, от розетки до экрана смартфона. Давайте разберемся, как смоделировать его для точечных зарядов и сложных поверхностей и получить эти завораживающие картинки силовых линий и эквипотенциалей.

1. Фундамент: Главные Уравнения
▪️ Закон Кулона для точечного заряда: F = k * (q₁ * q₂) / r² . Но для поля удобнее работать с напряженностью E = F / q.
▪️ Принцип суперпозиции: Поле системы зарядов — это просто векторная сумма полей от каждого заряда в отдельности. Это наше главное оружие в моделировании.

2. Силовые Линии и Эквипотенциали
Поле можно описывать по-разному, и это ключ к красивой визуализации.
▪️Силовые линии (Графическое отображение напряженности E):
— Воображаемые линии, касательные к которым в каждой точке совпадают с вектором E.
— Свойства: Начинаются на «+» зарядах, заканчиваются на «-» или уходят в бесконечность. Никогда не пересекаются!
— Густота линий пропорциональна величине напряженности.
▪️Эквипотенциальные поверхности (Графическое отображение потенциала φ):
— Что это? Поверхности, где потенциал постоянен (φ = const).
— Свойства: Всегда перпендикулярны силовым линиям. Работа по перемещению заряда вдоль такой поверхности равна нулю.

3. Как Строить Уравнения?
Для точечного заряда q в точке (x₀, y₀):
— Потенциал: φ(x, y) = k * q / sqrt( (x - x₀)² + (y - y₀)² )
— Вектор напряженности E: Eₓ = -∂φ/∂x, Eᵧ = -∂φ/∂y (это просто частные производные, градиент со знаком минус).
А как получить уравнение силовой линии? Это уже сложнее. Силовая линия — это кривая, которая в каждой точке направлена вдоль E. Математически это решается через дифференциальное уравнение: dx / Eₓ(x, y) = dy / Eᵧ(x, y). Решая его (часто численно!), мы получаем траектории для наших визуализаций.

4. Инструменты для Моделирования и Визуализации
▪️Python — король научной визуализации: Библиотеки: matplotlib, numpy, scipy.
▪️Как: Задаете сетку точек (x, y), для каждой считаете Eₓ и Eᵧ (суммируя вклады от всех зарядов). Затем:
— Для силовых линий: используйте matplotlib.streamplot
— Для эквипотенциалей: matplotlib.contour или contourf для потенциала φ.

🖥 Простой пример кода для двух зарядов:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Создаем сетку
x = np.linspace(-2, 2, 100)
y = np.linspace(-2, 2, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)

# Задаем заряды (q, x, y)
charges = [(1, -0.5, 0), (-1, 0.5, 0)]

# Вычисляем полные Eₓ и Eᵧ на сетке
Ex = np.zeros(X.shape)
Ey = np.zeros(Y.shape)
k = 9e9
for q, xq, yq in charges:
    R = np.sqrt((X - xq)**2 + (Y - yq)**2)
    Ex += k * q * (X - xq) / R**3
    Ey += k * q * (Y - yq) / R**3

# Рисуем силовые линии
plt.streamplot(X, Y, Ex, Ey, color='blue', linewidth=1, density=2)
plt.show()

Готовые симуляторы:
— PhET Interactive Simulations (отлично для начального понимания).
— Falstad's E&M Simulator (очень наглядно).
— Comsol Multiphysics, Ansys — для серьезного моделирования сложных поверхностей.

🔴 А что с Крупными Заряженными Поверхностями? Здесь принцип суперпозиции остается, но суммирование становится интегрированием. Каждую поверхность разбиваете на маленькие точечные заряды dq и интегрируете их вклад в поле. На практике для сложных форм это почти всегда делается численными методами (например, методом конечных элементов), которые и используют пакеты вроде Comsol. Начните с Python и пары точечных зарядов. Поймите связь между φ и E, научитесь строить streamplot и contour. #электричество #физика #моделирование #визуализация #python #наука #образование #электрическоеполе #программирование

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib