[아주대 기계 공학 실험] 랩뷰(Labview) 측정 프로그래밍

소개글

[아주대 기계 공학 실험] 랩뷰(Labview) 측정 프로그래밍에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 실험 목적

2. 실험 이론
　가) 기본개념
　나) 프론트 패널
　다) 블록 다이어그램
　라) 아이콘과 콘넥터
　마) Labview 프로그래밍

3. 실험 장치

4. 실험 방법
　① 예제 프로그램 실행
　➁ 예제 프로그래밍 실습

5. 실험 결과

6. 실험 고찰 및 결론

본문내용

. 처음에는 Scale과 Number of Data가 무엇을 뜻하는지 어떤 영향을 끼치는지 알지 못했지만 첫 번째의 실험해본 결과 스케일을 100으로 했을 때 최대 진폭이 100으로 나타났고, 10은 그래프에 나타나는 출력이 최대 10으로 나타났고, Scale이 1일 때는 최대 진폭이 1로 출력되었다. 이처럼 Scale은 출력되는 그래프의 최대 진폭을 나타내는 것을 확인 할 수 있었다.
두 번째도 역시 와 같이 실험을 해보았다. 첫 번째의 실험과 같지만 초기에 프로그램에 대한 지식이 부족해서 데이터의 양이 쌓인 것을 초기화 시키고 처음부터 실행하여서 똑같은 실험을 진행하게 되었다. 그래서 아래에 막대형으로 나타나는 평균과, 표준편차의 관찰을 좀 더 정확하게 볼 수 있었다. 데이터의 수를 같게 하고 Scale을 줄이는 것은 첫 번째와 같이 최대진폭을 나타내었다. 이번 두 번째의 실험에서는 특이하게 Scale을 0으로 둔 적이 있었다. 특이하게도 Scale을 0으로 했을 때는 최대 0으로 출력되므로 일자형 그래프가 나왔다. 아무래도 최대진폭이 0으로 출력되기 때문에 이는 최소 0이여서 그래프가 0으로 계속 출력되어서 그런 것 같다. 데이터의 수는 100을 고정으로 하고 Scale을 100으로 두었을 때는 평균과 표준편차는 NAN의 값이 나왔다. 이는 정확하게 왜 NAN이 나왔는지 이해 할 수 없어서, Scale을 50으로 줄이니깐 평균과, 표준편차가 생기기 시작하였다. 아무래도 100일 때는 초기에 데이터가 많이 누적되지 않아서 그런 것 같다. 그리고 Scale 50의 데이터가 누적된 후 조금 있다가 Scale 0으로 출력하니깐 이에 따라 0의 값이 계속 누적되어서 평균이 줄어가고 있었다. 또한 50에서 0으로 줄었기 때문에 표준편차는 계속 커지는 현상을 관찰 할 수 있었다.
마지막 세 번째는 이다. 이는 그래프의 개형으로는 Data의 개수가 어떤 영향을 미치는지 확인 할 수 없었다. 하지만 아래의 평균과 표준편차를 통해서 확인 할 수 있었다. 데이터의 개수가 100일 때는 그만큼 랜덤의 수가 많이 발생되어서 표준편차가 크게 나왔다. 하지만 데이터의 개수를 10개로 줄이니깐 그만큼 분포되는 수가 줄게 되어서 표준편차가 적게나오고, 데이터의 개수가 1일 때는 더 더욱 작게 나왔다. 처음부터 데이터의 개수가 1이 아니었기 때문에 표준편차는 0이 아니었다. 이는 데이터가 누적되어서 생겼기 때문이다.
이렇게 실습3을 작게 3가지로 나누어서 통제요인, 변환요인을 두고 실험을 진행하였다. 처음에는 프로그램에 대한 이해부족과 미숙으로 잘 못된 실험결과가 나와서 조교님께 물어보고 다시 실험을 하게 되었다. 프로그램의 코딩보다는 데이터가 계속 누적되는 것을 모르고 진행하여서 결과값이 다소 예상과 다르게 나와서 처음부터 시작하여서 우리가 원하는 결과를 얻을 수 있었다.

키워드

아주대,   Labview,   기계공학실험,   기공실,   결과보고서,   Labview 측정 프로그래밍,   Labview 프로그래밍,   랩뷰 측정 프로그래밍,   예제 프로그램,   랩뷰