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Report: Temperatura Ambiente Media

Metodologia

La media è calcolata come media ponderata sul tempo (regola dei trapezi):

T_{avg} = \frac{\int T(t)\, dt}{t_{fine} - t_{inizio}}

Questo approccio tiene conto del campionamento non uniforme: ogni campione pesa proporzionalmente all'intervallo di tempo che copre.

Risultati

Parametro	Valore
Inizio osservazione	0.2 s
Fine osservazione	133.7 s
Durata totale	133.5 s
Numero campioni	888
T ambiente minima	22.60 °C
T ambiente massima	23.80 °C
T ambiente media ponderata	22.99 °C

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Fit esponenziale del raffreddamento

Contesto

Dopo il picco termico, la scatola raffredda verso la temperatura ambiente seguendo un andamento esponenziale. A partire da t₀ = 117.5 s (inizio della fase di raffreddamento) è stato eseguito un fit con il modello di Newton per il raffreddamento:

T(t) = T_{\infty} + A \cdot e^{-\frac{t - t_0}{\tau}}

Parametri del modello

Parametro	Descrizione	Valore
T_{\infty}	Temperatura di equilibrio (fissata)	22.99 °C
t_0	Inizio finestra di fit (fisso)	117.5 s
A	Sovratem­peratura iniziale rispetto all'ambiente	154.94 °C
\tau	Costante di tempo del raffreddamento	17.12 s

Metodo

Nonlinear Least Squares con metodo Trust Region Reflective (TRF) (scipy.optimize.curve_fit). Vincoli imposti: A > 0, \tau > 0.

Bontà del fit

Metrica	Valore
R^2	0.9981

Il coefficiente di determinazione R^2 = 0.9981 indica che il modello esponenziale spiega il 99.81 % della varianza dei dati di raffreddamento: il fit è eccellente.

Grafico

Dati raw temp_obj IR [C] (blu) e curva di fit esponenziale (rosso tratteggiato) a partire da t = 115 s.