Soluções Física - Semana 132

Iniciante

Asssunto abordado

Cinemática: lançamento oblíquo

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Solução

Uma solução analítica para o problema segue da seguinte forma: denotamos por d a distância até o pé da colina. A equação da trajetória no ponto (d,0), nos dá (a origem do sistema cartesiano está sobre o pé da colina)

\tan^2{\theta}\left(-\dfrac{gd^2}{2v_0^2}\right)+\tan{\theta}d+\left(H-\dfrac{gd^2}{2v_0^2}\right)=0

Onde \theta é o ângulo de lançamento. Como devemos ter raízes reais, o discriminante da equação quadrática acima deve ser maior ou igual a zero:

\Delta\ge{0}\to{1+\dfrac{2gH}{v_0^2}\ge{\dfrac{g^2d^2}{v_0^4}}}

O que implica:

\boxed{d_m=\dfrac{v_0}{g}\sqrt{v_0^2+2gH}}

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Gabarito

\boxed{d_m=\dfrac{v_0}{g}\sqrt{v_0^2+2gH}}

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Intermediário

Asssunto abordado

Óptica geométrica

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Solução

Evidentemente, o objeto pontual gera três imagens distintas. Para encontrá-lás basta marcamos a interseção dos prolongamento de dois raios refletidos. Um possível traçado é o seguinte:

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Avançado

Asssunto abordado

Mecânica: sistema de massa variável

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Solução

Primeiramente, calculemos o incremento de velocidade em um estágio. Sejam m_i a massa inicial (de combustível+foguete vazio) e m_f (o que sobra é a massa do foguete vazio, fora a carga útil) a massa final. Pela segunda lei de Newton:

\dfrac{dv}{dt}=-\dfrac{c}{M}\dfrac{dM}{dt}

Onde foi usado F=ma para um sistema de massa variável. Multiplicando por dt e integrando, obtêm-se:

\Delta{v}=-c\ln{\dfrac{C+m_f}{C+m_0}}

Para o problema em questão, cada estágio i incrementa a velocidade por:

\Delta{v}_i=-c\ln{\dfrac{(M_{i+1}+...+M_n+C)+{\sigma}M_i}{(M_{i+1}+...+M_n+C)+M_i}}

Logo, a velocidade final será dada por:

V=\sum_{i=1}^{n} \Delta{v}_i

Nosso objetivo é encontrar a distribuição de massas nos estágios, de forma que M_0\equiv{M_1+...+M_n} seja mínimo. Portanto, o problema se resume em encontrar o mínimo de M_0 com o vínculo: V=\sum_{i=1}^{n} \Delta{v}_i. Recorremos, então, ao método dos multiplicadores de Lagrange. Primeiramente, introduzimos o seguinte conjuntos de variáveis independentes:

x_i=\dfrac{(M_{i+1}+...+M_n+C)+{\sigma}M_i}{(M_{i+1}+...+M_n+C)+M_i}

O vínculo pode ser escrito em função dessas variáveis:

g(x_1,...,x_n)=V-c\sum_{i=1}^{n} \ln{x_i=0}

Por outro lado, note que

\dfrac{(M_{i+1}+...+M_n+C)+{\sigma}M_i}{(M_{i+1}+...+M_n+C)+M_i}=\dfrac{(1-\sigma)x_i}{1-{\sigma}x_i}

Então

\dfrac{M_0+C}{C}=\dfrac{M_1+...+M_n+C}{M_2+...+M_n+C}.\dfrac{M_2+...+M_n+C}{M_3+...+M_n+C}...\dfrac{M_{n-1}+M_n+C}{M_n+C}.\dfrac{M_n+C}{C}=\prod_{i=1}^{n} \dfrac{(1-\sigma)x_i}{1-{\sigma}x_i}

Daí, definimos

f(x_1,x_2,...,x_n)=\ln{\dfrac{M_0+C}{C}}=\sum_{i=1}^{n}\left(\ln{x_i}+\ln{(1-\sigma)}-\ln{(1-{\sigma}x_i)}\right)

Perceba que minimizar M_0 equivale a minimar f. Aplicando o método dos multiplicadores Lagrange, obtemos:

\dfrac{\partial f}{\partial x_i}-{\lambda}\dfrac{\partial g}{\partial x_i}=0\to{\dfrac{1+{\lambda}c}{x_i}+\dfrac{\sigma}{1-{\sigma}x_i}=0}         i=1...,n

Logo:

\boxed{x_i=\dfrac{{\lambda}c+1}{{\lambda}c\sigma}}

A velocidade é dada, portanto, por:

V=nc\ln{x_i}=nc\ln{\dfrac{1+{\lambda}c}{{\lambda}c\sigma}}

Segue que

x_i=e^{V/nc}

e

\lambda=\dfrac{1}{c}\left({\sigma}e^{V/nc}-1\right)^{-1}

Finalmente

\ln{\dfrac{M_0+C}{C}}=\dfrac{V}{c}+\ln{\left(\dfrac{1-\sigma}{{\sigma}e^{V/nc}-1}\right)^n}

ou ainda,

\boxed{M_0=\left(e^{V/c}\left(\dfrac{1-\sigma}{{\sigma}e^{V/nc}-1}\right)^n-1\right)C}

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Gabarito

\boxed{M_0=\left(e^{V/c}\left(\dfrac{1-\sigma}{{\sigma}e^{V/nc}-1}\right)^n-1\right)C}

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