%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
# Dades de la Wikipèdia, excepte Límit elàstic, Resistència al trencament i Allargament.
# Buscant una font més fiable que el llibre de McGraw-Hill, està ple d'errades
df = pd.DataFrame({
'Nom':['Cu','Al','Mg','Ti','Pb','Sn','Zn','Ni','Fe'],
# densitat ρ [10³·kg/m³]
'Densitat':[8.96,2.70,1.738,4.506,11.34,7.365,7.14,8.908,7.874],
# punt de fusió [⁰C]
'Punt de fusió':[1084.62,660.32,650,1670,327.46,231.93,419.53,1455,1538],
# conductivitat tèrmica ϰ [W/m·⁰C]
'Conductivitat tèrmica':[401,237,156,21.9,35.3,66.8,116,90.9,80.4],
# Dilatació tèrmica λ [10⁻⁶·K⁻¹]
'Dilatació tèrmica':[16.5,23.1,24.8,8.6,28.9,22,30.2,13.4,11.8],
# mòdul elàstic E [GPa]
'Mòdul elàstic':[110,70,45,116,16,50,108,200,211],
# límit elàstic σe [MPa]
'Límit elàstic':[69,17,41,240,3.5,2.55,7,138,130],
# Resistència al trencament R [MPa]
'Resistència al trencament':[220,55,165,330,19.6,34.3,117,483,260],
# Allargament ε [%]
'Allargament':[45,25,6,30,50,40,32,40,45],
# Duresa HB [MPa]
'Duresa':[874,245,260,716,38.3,350,412,700,490],
# Resistivitat elèctrica [10⁻⁹·Ω·m]
'Resistivitat':[16.78,28.2,43.9,420,208,115,59,69.3,96.1]
})
df
df.plot(kind='bar',x='Nom',y='Densitat')
plt.ylabel('ρ [10³·kg/m³]')
Fixeu-vos en la baixa densitat de l'alumni i el magnesi. Els aliatges de l'alumini reben el nom d'aliatges lleugers, i els de magnesi d'aliatges ultralleugers.
Per altra banda fixeu-vos l'alta densitat del plom. D'aquí el seu ús a projectils, llastres per bussos o plomades.
df.plot(kind='bar',x='Nom',y='Punt de fusió')
plt.ylabel('Tf [⁰C]')
La baixa temperatura de fusió de l'estany i el plom justifiquen el seu ús a soldadures i fusibles.
df.plot(kind='bar',x='Nom',y='Conductivitat tèrmica')
plt.ylabel('ϰ [W/m·⁰C]')
L'alta conductivitat tèrmica del coure justifica el seu ús a recipients per a cuinar aliments.
df.plot(kind='bar',x='Nom',y='Dilatació tèrmica')
plt.ylabel('λ [K⁻¹]')
df.plot(kind='bar',x='Nom',y='Mòdul elàstic')
plt.ylabel('σ [MPa]')
df.plot(kind='bar',x='Nom',y='Límit elàstic')
plt.ylabel('σe [MPa]')
El límit elàstic del titani, juntament amb la seva baixa densitat, justifiquen el seu ús a estructures aeroespacials, ulleres ...
df.plot(kind='bar',x='Nom',y='Resistència al trencament')
plt.ylabel('R [MPa]')
df.plot(kind='bar',x='Nom',y='Allargament')
plt.ylabel('ε [%]')
Molts d'aquest metalls són molt dúctils, degut a la possibilitat d'una alta deformàció plàstica
df.plot(kind='bar',x='Nom',y='Duresa')
plt.ylabel('HB [MPa]')
df.plot(kind='bar',x='Nom',y='Resistivitat')
plt.ylabel('ρ [10⁻⁹·Ω·m]')
La baixa resistivitat del coure i l'alumini, juntament amb la seva ductibilitat, justifiquen el seu ús a cables elèctrics. L'alumini és molt més lleuger, per això s'utilitza a xarxes d'alta tensió, alleugerant la càrrega de l'estructura de la torre.
rho=df['Densitat']
df["Relació Resistència/pes"]= df["Límit elàstic"].div(other = rho)
df
El titani és el que presenta de llarg la millor característica, com ja comentaven abans.
df["Producte Resistivitat·densitat"]= df["Resistivitat"].mul(other = rho)
df
Per a un cable de resistència $R$, llargada $L$ i secció fixades, la massa del cable té l'expressió, en funció de la resistivitat $\rho$ i densitat $d$ del material amb que està fet:
$M = \frac{\rho}{R} · L^2·d$
Per tant, quan més baix el producte $\rho · d$ més lleuger el cable i menys esforç ha de suportar l'estructura que manté elevat el cable. Com veieu, l'alumni és millor candidat que el coure en aquest cas.