自适应蒙特卡洛法评定全站仪测距不确定度

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。     

噪声传递中失配误差的再讨论及解决方案

针对我国实验室噪声传递不确定度较大的问题,以中频衰减法为例,给出噪声传递中失配误差的数学模型。基于无相位信息的复变量不确定度估计的研究成果,给出了失配引入不确定度的最佳估算方法。基于失配不确定度的准确估计,论证了隔离衰减器在噪声测量中的效用及使用策略。最后给出噪声测量中失配误差的最佳解决方案。     

用MCM验证测长仪示值误差的测量不确定度GUM法评定

本文用蒙特卡洛法对测长仪示值误差的测量不确定度的GUM法评定进行了验证,结果一致,验证通过。     

射频识别(RFID)读写器输出功率的测量不确定度评定

为了合理评定UHF频段射频识别读写器输出功率的测量不确定度,本实验室是在采用数字功率计加衰减器直接测量方法下建立的数学模型,对其测量不确定度的来源进行了分析,通过对测量列的A类评定,以及传感器系数、失配、衰减器误差等引入的不确定度分量的B类评定,从而给出了这种直接测量方法的测量合成不确定度和扩展不确定。     

基于蒙特卡罗法的K型热电偶测量不确定度评定

根据ISO/IEC发布的《Guide 98:测量不确定度》补充件1规定,采用蒙特卡洛法(MCM)对K型热电偶测量不确定度进行了评定。利用MATLAB软件对测量电动势概率密度函数进行蒙特卡洛随机采样并采用JJG 351—1996《工作用廉金属热电偶》检定规程所建立的数学模型进行数据分布传递,确定了输出量温度误差的概率密度函数,从而计算出温度误差的估计值、标准不确定度以及指定包含概率下的包含区间,实现了测量不确定度的评定。     

基于蒙特卡洛法的砝码校准不确定度评定

当采用不确定度传播律进行测量不确定度评定(GUM)感到困难或不方便时,蒙特卡洛法是实用的替代方法。在GUM建立数学模型、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、标准不确定度以及在指定包含概率下的包含区间,实现对测量不确定度的评定。通过砝码折算质量偏差测量不确定度评定实例,说明了采用蒙特卡洛法进行测量不确定度评定的实现方法,并与GUM方法和规程中的方法进行了比较。     

对GUM法量块测量不确定度评定的验证

我国新颁布了JJF1059.2-2012《用蒙特卡洛法评定测量不确定度》,该规范规定了用蒙特卡洛法(MCM)评定与表示测量不确定度的方法,并提供了检查GUM法是否适用的验证方法。本文以量块校准为例,详细介绍了用蒙特卡洛法验证GUM法结果的具体步骤。     

基于蒙特卡洛法的铝合金抗拉强度测量不确定度评定

以铝合金抗拉强度为例,介绍了采用蒙特卡洛法(MCM)评定测量不确定度的步骤和方法。结果表明:采用蒙特卡洛法评定测量不确定度,无需考虑测量模型是否线性,避免了泰勒展开、求偏导数等复杂的数学推导过程,也无需将测量模型简化,可以很方便地求出标准不确定度以及给定包含概率下的扩展不确定度。     

基于MCM的不确定度评定软件开发

蒙特卡洛法(MCM)是基于对输入量的概率分布进行统计模拟的一种不确定度评定方法,主要应用于不适合使用GUM法评定测量不确定度的场合,并可对GUM法评定结果进行验证。提出一种用VB6实现自适应蒙特卡洛试验的软件实现方法,根据用户录入的输入量参数生成符合相应分布规律的伪随机数,代入用户录入的测量模型,得到一组输出量的蒙特卡洛试验数据,对这些数据进行统计处理得到输出量的测量不确定度评定结果及其概率密度分布曲线。该文简要介绍了软件的系统架构、测量不确定评定中常见分布的伪随机数算法及统计试验关键算法。     

自适应蒙特卡洛法和GUM法在加油机测量不确定度评定中的比较研究

蒙特卡洛法(MCM)是比传统的GUM法适用范围更广的不确定度评定方法,特别适合非线性模型和非正态分布输入的情况。文章同时采用自适应MCM法和GUM法对加油机示值误差测量不确定度进行评定,并将两者的评定结果进行了比较,以验证GUM法的适用性。研究结果表明GUM比自适应MCM的不确定度评定结果更为保守,且不能通过验证。因此,实际工作中宜选用MCM法进行加油机测量不确定度评定。     

外推法天线增益测量的阻抗失配修正及其不确定度评定

基于信号流图分析法建立了全端口阻抗失配模型,推导出天线增益的阻抗失配修正公式,结合各端口散射参数实测值可计算出阻抗失配修正值。此外,还提出了一种基于蒙特卡罗法的阻抗失配修正不确定度及其概率分布特性评定方法,为科学、系统地评定外推法增益测量不确定度提供有效方法。     

1 on 1损伤阈值测量结果不确定度分析

针对ISO 21254中1 on1损伤阈值测试结果的测量不确定度评估需求,系统性分析测量结果不确定度的主要影响因素.采用公式法分析评定能量密度的测量不确定度以及损伤概率的测量不确定度分量.采用蒙特卡洛方法分析了线性拟合引入的测量不确定度,并对比分析了线性拟合过程中不同残差模型对损伤概率、能量密度线性拟合结果的影响.分析...     

空气焓值法测量全年能源消耗效率不确定度评定方法研究

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）。     

基于形状误差不确定度的大尺寸测量系统优化配置方法

针对大尺寸测量系统部署问题,提出了面向测量任务的以形状误差不确定度为评价指标的优化配置测量系统的方法。对于基于蒙特卡罗仿真方法的测量点仿真和多测量仪器数据融合进行了研究。在建立形状误差评定模型基础上,提出并实现了基于粒子群算法的形状误差评定模型的求解及基于蒙特卡罗法的形状误差不确定度计算方法。通过某卫星舱段端框的仿真试验,验证了以不确定度为指标进行大尺寸测量系统配置方法的有效性,可为大尺寸测量系统现场快速部署提供方案指导。     

线结构光传感器标定不确定度估计

分析了标定样本数据的不确定度对线结构光传感器标定精度的影响,利用矩阵扰动理论和一阶不确定度分析理论,给出线结构光视觉传感器模型中映射矩阵参数不确定度的评估方法,并建立了从标定样本数据不确定度到标定不确定度的传播模型。利用蒙特卡洛统计法进行了仿真验证,结果表明所建立不确定度传播模型的有效性,为线结构光传感器标定精度的评估提供了依据。     

激光小角度基准测量不确定度评定

基于透明箱模型采用蒙特卡洛法进行了激光小角度测量系统的不确定度评定。 根据测量原理建立了测量不确定度评定模型,分析各不确定度来源。 重点分析了初始零位角和被测角度大小对测量不确定度的影响,分析结果表明:当被测角度较小时,测量不确定度主要受随机误差的影响;随着被测角度的增大,测量不确定度逐渐增大;当未对初始零位角进行精确调整时,测量不确定度不再服从正态分布,其影响随着被测角度的增大而增大。     

0.005级压力式水深测量仪器检定装置的测量不确定度评定

通过GUM法和自适应蒙特卡洛法分别对0.005级压力式水深测量仪器检定装置进行测量不确定度评定,并对GUM法进行了验证。结果表明,压力测量模型比较复杂,2种方法均适合用来评定其测量不确定度,并且在标准不确定度有效位数取1位时,GUM法在各个检测点均通过了验证。同时,合理的数值容差取值非常重要,实际测试中,测量结果位数的选取应考虑仪器的测量精度和使用要求,还要考虑标准仪器的标准不确定度的有效位数。     

A simplified framework for probabilistic earthquake loss estimation

Earthquake loss estimation procedures exhibit aleatory and epistemic uncertainty imbedded in their various components; i.e. seismic hazard, structural fragility, and inventory data. Since these uncertainties significantly affect decision-making, they have to be considered in loss estimation to inform decision- and policymakers and to ensure a balanced view of the various threats to which society may be subjected. This paper reviews the uncertainties that affect earthquake loss estimation and proposes a simple framework for probabilistic uncertainty assessment suitable for use after obtaining impact results from existing software, such as HAZUS-MH. To avoid the extensive calculations required for Monte Carlo simulation-based approaches, this study develops an approximate method for uncertainty propagation based on modifying the quantile arithmetic methodology, which allows for acceptable uncertainty estimates with limited computational effort. A verification example shows that the results by the approximation approach are in good agreement with the equivalent Monte Carlo simulation outcome. Finally, the paper demonstrates the proposed procedure for probabilistic loss assessment through a comparison with HAZUS-MH results. It is confirmed that the proposed procedure consistently gives reasonable estimates.     

Estimating the Uncertainty of a Primary Acoustic Standard by Numerical Methods

It is proposed using numerical methods to estimate the accuracy characteristics of complicated functions such as those of the primary acoustic standard. Two methods are considered: a numerical method, in which the component of the uncertainty (or error) in the measured quantity is related to input quantity k and is determined as the partial increment in the model function, and simulation (Monte Carlo method), which gives the best results.__________Translated from Izmeritel’naya Tekhnika, No. 5, pp. 15–19, May, 2005.