基于MATLAB的MCM对GUM不确定度框架验证

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。     

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。     

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。     

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。     

蒙特卡洛自适应法评定测量不确定度的程序设计

介绍了利用Matlab实现蒙特卡洛自适应法评定测量不确定度的程序设计,通过蒙特卡洛自适应法程序可获得复杂测量模型的测量不确定度,同时可以验证GUM法评定结果,程序具有广泛的实用性和应用价值。     

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。     

蒙特卡洛法评定木材测湿仪示值误差的不确定度

作为对测量不确定度表示指南(GUM法)的重要补充,蒙特卡洛法(MCM法)尤其适用于非线性模型,输入量或输出量的概率密度函数明显非对称等场合。文章以木材测湿仪的示值误差不确定度评定为例,通过建立数学模型和确定输入量的概率密度函数等,采用MATLAB软件编程,从而得到输出量的估计值、标准不确定度和指定概率下的包含区间等参数,阐述了蒙特卡洛法评定不确定度的实现过程。根据规范提供的采用MCM法验证GUM法的方法,文章验证了GUM法适用于木材测湿仪的示值误差不确定度评定。     

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。     

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）。     

CMM形状测量任务的不确定度分析与评定

研究了坐标测量机(CMM)形状测量任务的不确定度评定问题,实现了CMM形状测量的不确定度快速、可靠地评定。给出了测量不确定度评定与表示指南(GUM)和蒙特卡洛随机抽样两种不确定度合成方法,平面度测量实验验证了不确定度评定方法的可行性,实验结果表明:GUM确定的不确定度精度意义不可靠,扩展不确定度相对于实际情况扩大了11.1%; 解决CMM形状测量任务的不确定度评定问题,具有较强的典型性和代表性,可有效地应用于解决其他精密仪器的不确定度评定问题。     

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。     

电压驻波比测量不确定度的评定和表述

电压驻波比是无线电领域表征反射特性的传统参量,目前仍有应用场景,然而一些实验室对电压驻波比测量不确定度的报告是不完善的。比较了GUM法线性模型、GUM法非线性模型和蒙特卡洛法对电压驻波比测量不确定度的评定结果,给出了一种在常规测量条件下可代替蒙特卡洛法的快速估算方法,并将该方法推广到一元非线性测量模型。     

基于蒙特卡洛法的医用诊断X射线辐射源空气比释动能测量值不确定度分析

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。     

莫来石导热系数的测量不确定度评定及验证

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。     

基于蒙特卡洛法的常用玻璃量器容量测量结果不确定度评定

采用蒙特卡洛方法 (MCM)对常用玻璃量器容量测量结果的不确定度进行评定,建立了数学模型,分析了各不确定度分量,编写了评定程序,并将评定实例结果与GUM方法评定的结果进行了比较。     

显示器能效测量蒙特卡洛方法评定不确定度

根据JJF1261．6—2012《计算机显示器能源效率标识计量检测规则》中的相关要求,判定能源效率是否合格时要考虑不确定度的影响。现今．评定不确定度的主要方法有GUM法和蒙特卡洛方法。蒙特卡洛方法作为一种新兴的方法．避免了GUM法中高阶项被忽略等问题,在数学模型相对复杂时使用具有一定优势。     

《测量不确定度评定与表示》系列讲座 第一讲 测量不确定度评定的技术规范及其适用条件

JJF1059-1999《测量不确定度评定与表示》颁布实施至今已10多年,随着我国科学技术的迅猛发展和计量管理工作的不断规范,同时为了与国际接轨,国家质检总局组织对JJF1059-1999进行了修订。修订后的JJF1059.1-2012《测量不确定度评定与表示》于2013年6月开始实施。为了使广大计量工作者更好地掌握测量不确定度评定与应用的基础知识,深入了解JJF1059.1-2012的修订重点及变化,本刊特约请JJF1059.1-2012的主要起草人叶德培老师从以下6个方面开展系列讲座:第一讲测量不确定度评定的技术规范及其适用条件第二讲测量不确定度评定中的一些基本术语及概念(一)第三讲测量不确定度评定中的一些基本术语及概念(二)第四讲GUM法评定测量不确定度(一)第五讲GUM法评定测量不确定度(二)第六讲蒙特卡洛法评定测量不确定度简介     

第四讲GUM法评定测量不确定度(一)

JJF1059.1-2012《测量不确定度评定与表示》中关于测量不确定度评定的方法是采用国际标准ISO/IEC Guide 98-3:2008《测量不确定度表示指南》所规定的方法,测量不确定度表示指南的原文为"Guide to the Uncertainty in Measurement",缩写为GUM,所以称其为GUM法.GUM法是采用"不确定度传播律"得到被测量估计值的测量不确定度的方法.     

测量不确定度评估及基于Monte Carlo法的数值计算

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.     

采用蒙特卡洛法评定转基因水稻样品中NOS终止子的测量不确定度

采用蒙特卡洛方法(MCM)实施“概率分布传播”来评定转基因水稻样品中NOS终止子的测量不确定度,解析转基因成分测量不确定度的概率分布。评定结果表明:NOS终止子的相对含量为2.95%,非常接近理论含量(3%),而且其标准不确定度为2.13×10^-4,远小于1.00×10^-2。在95%的包含概率下,NOS终止子的相对含量分布在2.91%～3.00%非常窄的包含区间内,充分说明测量质量好,测量结果可靠;NOS终止子相对含量的概率分布呈标准正态分布,揭示转基因成分测量条件满足GUM法的假设,MCM和GUM法都可以应用于转基因成分测量不确定度评定。