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测量不确定度评定领域中主要采用的方法是GUM,我国于2012年12月发布了新版JJF1059.1-2012《测量不确定度评定与表示》,并于2013年6月3日起实施。规范提出当JJF1059.1-2012不适用时,可考虑采用JJF1059.2-2012《用蒙特卡洛法评定测量不确定度》进行不确定度评定。同时规范强调GUM的评定结果可以用蒙特卡洛法(MCM)进行验证,验证评定结果一致时仍然可采用GUM进行不确定度评定。文中利用MATLAB数学工具,以实例的方式说明MCM对GUM不确定度框架如何验证并得出相关结论。 相似文献
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以焓值法的直接测试量表征的制冷量和制热量计算公式作为基础数学模型,采用GUM法和蒙特卡洛法相结合的方法来评定全年能源消耗效率(APF)的不确定度。由于焓值法数学模型呈现出明显的非线性,首先使用蒙特卡洛法来验证额定制冷量和额定制热量GUM法评定结果, 验证结果显示2种方法偏差不超过2‰。然后,给出了5个工况下换热量的不确定度评定结果,以此作为APF蒙特卡洛模拟的输入量,并给出了自适应蒙特卡洛法评定APF不确定度模拟流程,得到某空调的APF扩展不确定度评定结果为0.09 kW·h/(kW·h)(k=2)。 相似文献
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全站仪测距精度的校准需要在标准基线场上进行,由于野外环境不可控和气象条件波动剧烈,因此判断全站仪的测量结果的可靠程度具有重要意义。为了解决全站仪测距不确定度评定模型的非线性和输入量强相关等问题,本文首先采用了自适应蒙特卡洛法进行不确定度评定,然后与GUM的不确定度评定结果进行对比,当测距距离为1 176 m时,自适应蒙特卡洛法评定的不确定度结果为2.2 mm,GUM为2.6 mm,结果显示两种不确定度评定方法的测量结果均在合理预期之内,且自适应蒙特卡洛法评定的不确定度置信区间更窄。自适应蒙特卡洛法结合了大量数据样本和自适应优化仿真次数的优势,不仅对全站仪测距过程中的各项误差源引入的不确定度分量评估更为全面,而且在保证了全站仪测距不确定度评定结果准确的同时,相比于蒙特卡洛法节约了70%的样本数量。 相似文献
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蒙特卡洛法评定不确定度是在建立测量模型、设定输入量概率密度函数的基础上,通过对概率分布随机采样进行分布传递,确定输出量的概率密度函数,从而得到输出量的估计值、标准不确定度和包含区间。分别使用GUM法和蒙特卡洛法对医用诊断X辐射源空气比释动能进行测量不确定度评定,并对两种方法评定结果进行了比较。 相似文献
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使用防护热板法测定莫来石试样在各温度下的导热系数,分析了测量不确定度的来源、并根据ISO/IEC 98-3:2008中的基本方法(GUM法)计算了各标准不确定度分量、合成标准不确定度及扩展不确定度,并确定了各分量的影响大小,最后采用蒙特卡洛法(MCM)对测量不确定度的评定结果进行了比较验证。结果表明:在150~500℃莫来石导热系数测定结果的相对扩展不确定度(k=2)小于4%;板平面内温度分布均匀性在各影响因素中占据主导地位,对导热系数测定结果的影响最大;150℃时的评定结果通过MCM验证,可用GUM法来评定莫来石导热系数的测量不确定度。 相似文献
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针对IIR滤波运算如何依据GUM准则进行结果不确定度评估的问题,将滤波器转化为对应的状态空间模型,消除了由于输出量的递归导致无法直接利用GUM准则进行不确定度评估的问题,并推导出了直接计算输出量不确定度的递推公式。该方法采用迭代计算,实现简单,可实时运行。软件仿真并与蒙特卡洛法计算结果比较表明,该方法能够准确计算带有噪声的被测信号通过系数具有不确定度的IIR滤波器后输出量的不确定度。 相似文献
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对于测量结果的不确定度评价主要依据的文件是ISO GUM,本文对GUM以及最新的利用MonteCarlo法基于概率密度函数(PDF)的传递评价测量不确定度的标准ISO GUM S1进行分析,阐述了两者评价测量不确定度的联系、基于Monte Carlo法的评价测量不确定度的数值计算方法.文中针对两个典型的例子,分别采用GUM与GUM S1规定的两种不确定度评定方法对其进行了不确定度评估,并对结果进行了比较. 相似文献
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采用蒙特卡洛方法(MCM)对平尺最小二乘直线度和最小条件直线度进行测量不确定度评估。通过与测量不确定度评定指南法(GUM)的评估结果进行比较发现,MCM评估出的最小二乘直线度和最小条件直线度的测量不确定度分别比GUM评估结果小0.028μm和0.026μm。在给定的0.05μm允差范围内,两种评估方法对直线度测量不确定度的评估均有效。统计检验采用了kolmogorov-smirnov检验法、jarque-bera检验法、normal probability plot图示法、偏度和峰度检验法。通过对两种不同定义直线度的测量模型进行统计检验分析发现,被测量分布函数与正态分布的峰度偏离是造成差异的主要原因。 相似文献