测量系统不确定度分析及其动态性研究

将不确定度原理引入测量系统分析 ,并对测量系统不确定度的动态性进行探讨研究 ,提出了基于灰色模型、时序分析和神经网络理论的精度损失函数的建模方法     

CMM尺寸测量的不确定度评定模型研究

研究了坐标测量机(CMM)尺寸测量的不确定度评定方法。建立了符合ISO国际标准的测量不确定度评定黑箱模型。利用测量系统分析的方法,对6项量值特性指标引入的不确定度分量进行量化分析或实验标定,依据产品几何技术规范给出了各不确定度分量的评定模型。最后,通过工件直径测量的不确定度评定实例验证该方法的可行性。实验结果表明CMM尺寸测量的不确定度主要来源是偏倚和线性,不确定度分量为1.88μm,是所有其他分量合成的2倍以上,而温度补偿引入的不确定度分量仅为0.04μm,在实际测量中可忽略不计。     

应用神经网络对测量仪器进行校准

本文介绍了人工神经网络的基本原理及BP网络学习算法,提出了对测量仪器进行校准的一种新方法,并用万用表的校准实验证明了该方法的有效性。     

测量不确定度引起的抽样检验误判率计算

为合理配置测量资源,提高产品检验结果的可靠性,对抽样检验中测量不确定度引起的误判风险进行了量化评估。分析了抽样检验中可能存在的各种风险,重点对测量不确定度的影响进行了讨论;分别针对检验前误判率预估和检验结果误判率计算两种应用情况,提出了误判率计算公式;以产品尺寸合格性检验为例,进行了误判率计算和分析。结果表明,抽样检验误接收和误拒收概率均随测量不确定度的增大而增大,产品检验前应根据可接受误判率合理选择测量方法;对具体产品批的合格性判定结果,应同时计算对应的误判率,以保证产品检验结果的可靠性。     

融合生产信息的产品检验不确定度评定

为合理减小测量不确定度对产品合格判定的影响,研究融合生产信息的产品检验不确定度评定。建立融合加工信息和测量信息的贝叶斯信息融合模型,基于被测参数后验分布对测量结果及其不确定度进行重新估计,依据信息融合后的结果进行产品合格判定;提出利用质量控制信息计算贝叶斯先验参数的方法。仿真实验和实例分析结果表明,在产品检验不确定度评定中融入生产信息,可有效扩大产品检验合格区,合理减小合格判定的工作量。     

测量不确定度引起的批量产品检验误判风险评估

为在产品检验前合理预估测量不确定度对批量产品检验结果的影响,分别面向全数检验和抽样检验方法,以误判率为指标,量化表示产品供求双方风险;基于绝对概率和条件概率,建立全数检验误判风险模型,在此基础上,推导抽样检验误判率计算公式。实例分析结果表明,提出模型可综合反映测量不确定度引起的误判风险;基于绝对概率模型的误判率计算结果,可作为产品检验测量方案选择的依据;基于条件概率模型的误判率计算结果,可更直观地反映产品供求双方风险,促使检验人员更为慎重地进行合格性判定。     

雷达发射机自动测试系统设计

雷达发射机是雷达的关键部分,雷达发射机性能会对整个雷达系统的性能有直接的影响,为了解决雷达发射机传统指标测试效率低和准确率不高的问题,提出了自动测试的系统设计方法,介绍了雷达发射机自动测试系统的组成和功能,阐述了自动测试系统完成测试的过程和数据处理方法,并与传统测试方法进行了比较,展示了自动测试系统的优越性,同时对其他...