温度开关动作温度误差的测量及不确定度评定

温度开关是工业控制系统中的重要部件,其准确性直接影响设备的性能。动作温度误差是温度开关的重要计量特性。为保证量值的准确,本文采用精密数字温度计和具备可调升降温速率功能的标准恒温油槽,组成温度开关校准系统,对动作温度误差进行校准,并对测得值的扩展不确定度进行分析评定。实验证明：校准双金属温度开关时,动作温度误差的扩展不确定度为U=0.5℃(k=2),满足温度开关校准的要求,具有应用价值。     

基于蒙特卡罗方法的平面度测量不确定度评定

介绍利用蒙特卡罗方法进行平面度测量的不确定度评定.首先,根据最小二乘法得到平面度的误差模型,再采用蒙特卡罗仿真方法对测量值进行模拟仿真,从而得到平面度误差的不确定度,然后将评定结果与传统评定方法的结果进行比较.结果表明该方法简便易行.     

应用蒙特卡罗方法计算带置信水平的不确定度

本文介绍了一种采用蒙特卡罗统计模拟的方法来求解带置信水平的不确定度评定问题，这种方法求得的结果可使合成不确定度与置信水平精确关联，特别是高置信水平的不确定度。文中通过2个实例阐述了这种方法的运行过程并分析了结果。作者认为．这种方法可以作为有关不确定度评定标准的补充。     

一种蒙特卡罗方法在测量不确定度评定中的新算法

通过对现有利用蒙特卡罗方法进行不确定度评定过程的分析,指出了目前评定过程中存在理论上的不衔接,并给出了一种全新的利用蒙特卡罗方法进行不确定度评定的算法,弥补了现有方法的缺憾。     

基于蒙特卡罗法的冲击力溯源系统不确定度评定

利用蒙特卡罗方法对多变量的冲击力溯源系统进行不确定性量化评定。该方法首先建立冲击力溯源系统各不确定变量的表征模型;再根据抽样空间相邻迭代解的误差限,建立样本量的适应度函数;最后利用适应度函数使冲击力测量模型的输入变量最佳逼近总体分布。为了验证该方法的有效性,利用该方法对冲击力溯源系统进行不确定度评定,评定结果表明,在95%的置信水平上,冲击力溯源系统的相对扩展不确定度优于0.818%,其不确定性主要来源于落锤上表面加速度分布不均匀和横向偏摆。     

蒙特卡罗方法在微波功率测量不确定度分析中的应用

蒙特卡罗方法是一种统计模拟的方法,近年来国际上将其应用于计量学中的不确定度评定.对蒙特卡罗方法进行了系统的描述,就蒙特卡罗方法在计量中的不确定度分析中的应用进行了详细的论述.采用蒙特卡罗方法对微波功率座的测量问题进行了数学建模及蒙特卡罗仿真,对蒙特卡罗方法进行不确定度分析和评定的原理、步骤进行了阐述.给出了微波功率座校准因子的实测值、仿真值及不确定度评定结果.     

扭力天平示值误差不确定度评定

本文参照国家计量技术规范JJF1059-1999<测量不确定度的评定与表示>,依据JJG46-1976<扭力天平>检定规程和工作经验,对扭力天平示值误差的不确定度进行了评定.     

平面度误差测量不确定度评定

一、数学模型 被测量的平面度误差求解要借助原始平面.在此过程中其各点的数据f的均获得可通过下式计算: f=a·x·l 式中:a--测量仪器的分度值,可视作常数;x--仪器的读数值,字:l--可调式桥板跨距,mm.     

基于多源融合理论的机床圆度误差测量不确定度评定

圆度误差是评价机床加工精度的重要指标.为实现机床圆度误差测量不确定度的评定,对基于球杆仪测量的机床圆度误差的贡献因素及不确定度评定方法进行研究.首先,采用最小二乘法(least sqaure method,LSM)对圆度误差进行评定.然后,基于黑箱理论提出了多源融合误差测量不确定度评定方法.接着,根据球杆仪测量机床圆度...     

误差相对不确定度与相对误差的不确定度

《中国计量》2003年第8期刊登了李慎安老师的《测量仪器示值误差不确定度与最大允许误差》(以下简称《测》文),阅后对我们甚有帮助和启发,文中对国家计量技术规范JJF1094-2002《测量仪器特性评定》一些表述和规定,加以类推后可能会产生疑问。其中主要涉及误差相对不确定度与相对误差的不确定度。诚然,测量仪器示值误差的相对标准不确定度定义为urel(Δ)=u(Δ)Δ(1)但此公式在实际工作中没有什么意义,作为示值误差,Δ可正可负可为零,因而urel(Δ)变得可正可负可趋于无穷大。在测量仪器的示值误差以相对误差表示的情况下,作为符合性评定的不…     

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。     

自适应MCM测量不确定度软件研发

蒙特卡洛法(MCM)测量不确定度评定中模型复杂、计算量大,现有软件往往只在某一模型中适用,不同模型间相互独立,且评定结果缺少自适应过程.基于LabVIEW软件生成输入量X的伪随机数,对X概率密度函数(PDF)离散抽样,得到输出量Y的离散抽样值,进而设计了自适应MCM测量不确定度软件.本软件实现了常用模型数学公式的自定义,增强了软件的适用性,同时重点介绍了自适应增加样本量M的算法.通过JJF1059.2-2012规范中实例的计算,验证了软件在常用模型评定中的有效性.     

Transport of sputtered atoms investigated by Monte Carlo method

Increasing attention has been paid to the sputtering process as a tool to deposit films and to the study of the interaction between the film properties and the deposition parameters. It is obvious that the energy and direction of these particles arriving at the substrate is in close relation with the transport process from the target to the substrate. This work deals with the computer simulation of the sputtered Ag atoms trajectories through the background gas in a diode-sputtering configuration. For that, we have developed a numerical model to simulate the transport process. We followed the three-dimensional trajectory of each sputtered atom separately and calculated the scattering angle and the energy loss if a collision took place. A statistical method, Monte Carlo simulations is used. The model predicts the flux of Ag atoms arriving at the substrate, their energies and angular distribution. The dependence of the deposition rates of Ag atoms on the gas pressure and the distance between target to substrate were investigated.     

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。     

Monte Carlo method for transient eddy-current calculations

This paper deals with the calculation of transient eddy currents by a Markov chain Monte Carlo (MCMC) method. After we illustrate the principle in a one-dimensional calculation, we treat a two-dimensional problem. Then, we show simulation results and we discuss advantages and disadvantages of this method. An important advantage is that MCMC methods can be more efficient than finite-element methods in transient problems because they give an estimate of the solution at a point in space without calculation of the whole field distribution.     

静态容积法检定煤气表基本误差的测量不确定度评定

1　测量方法采用静态容积法检定膜式煤气表的基本误差 ,是将钟罩式气体流量标准装置排出的气体体积值和煤气表指示的气体体积值相比较 ,按公式δ =(δ1 δp) 2 δS2计算误差值。当标准装置的准确度优于被检表准确度的 1/3时 ,δS 可忽略 ,即以 :δ =δ1 δp计算基本误差。其中δ1为表的实测误差 ;δP 为压差修正值。测量设备 :10 0L钟罩式气体流量标准装置 ,准确度 0 5级 ;0～ 8KPaU形压力计 ,准确度 2 5级 ;空盒气压表最大允许误差± 0 2 5KPa。2　评定测量不确定度的数学模型测量中 :δ1=V-VsVs ,δp =(Ps-Pm)VPsVs所以 :δ=P…     

蒙特卡罗方法在无穷级数中的应用

将蒙特卡罗方法应用到无穷级数中去,证明了蒙特卡罗方法可以求收敛的无穷级数的和,也可以一定程度上判断无穷级数的敛散性.此外,通过模拟对随机变量及其参数的选择进行了讨论.     

Spectral effective emissivities of nonisothermal cavities calculated by the Monte Carlo method

An algorithm based on the Monte Carlo method is described that permits the precise calculation of radiant emission characteristics of nonisothermal blackbody cavities for use as standard sources in radiometry, photometry, and radiation thermometry. The algorithm is realized for convex axisymmetric specular-diffuse cavities formed by three conical surfaces. The numerical experiments provide estimates of normal effective emissivities of cylindrical blackbody cavities with flat or conical bottoms for various axisymmetric temperature distributions on the cavity walls.     

Vector outcrossing probabilities by Monte Carlo

An exact method for calculating the probability that a vector-valued Gaussian stationary process will cross out of a safe set in a given time, is presented. It is based on representing the process by a random trigonometric polynomial and then calculating the probability by directional simulation. Exact bounds for the error can be calculated, giving a predetermined accuracy. A numerical example relating to the response of a structure to wind excitation is given.