坐标测量机孔径测量的不确定度评定模型研究

以坐标测量机测量孔径为例,阐述测量过程中影响测量结果的不确定度来源,根据测量模型建立孔径测量的GUM法不确定度评定模型;利用对坐标测量机的测量系统量值特性指标分析的方法 ,给出基于量值特性分析法的各标准不确定度分量的评定模型。通过对汽车空调压缩机后缸体的孔径测量,比较两种方法评定的扩展不确定度。实例分析可以看出:对于坐标测量机复杂的非线性测量模型,GUM法在计算灵敏系数时,运算量较大且获得的是近似结果,因此其可操作性不强;量值特性分析法通过对测量系统整体的分析,基于大量的实验数据对测量结果进行测量不确定度评定,其流程和操作性更为便捷、有效。     

形状误差测量结果不确定度评定问题初探

本文介绍了有关形状误差测量结果不确定度评定研究的国内外现状,分析了形状误差测量结果不确定度研究中的难点问题,探讨了研究的思路和方法.     

形状误差测量结果不确定度评定问题初探

本文介绍了有关形状误差测量结果不确定度评定研究的国内外现状、分析了形状误差测量结果不确定度研究中的难点问题，探讨了研究的思路和方法。     

测量不确定度应用分析

对测量不确定度应用问题进行了分析，并提出了一些初步的结论。     

测量不确定度评定(续1)

3标准不确定度的A类评定3.1基本方法(贝塞尔法)对式(1)中输入量Xi,常在重复性条件或复现性条件下作独立测量,得到：xi1,xi2,…,xik,…,xin。(xik表示第i个输入量的第k次测量值)则Xi的最佳估计值为n个观测值的算术平均值xi：xi＝1n∑nk=1xik(3)xik的实验(或样本)标准差为s(xik)：s(xik)＝1n-1∑nk=1(xik-xi)2(4)xi的标准不确定度为u(xi)：u(xi)＝s(xik)/n(5)u(xi)的自由度为：ν=n-1上述表述方法与JJF1059之4.1：“基本方法”中的表述本质上是一致的,但上述表述使u(xi)与合成标准不确定度的计算公式建立起严格的数学关系。通常,…     

测量不确定度评定中的相关性

１ 什么是相关性？相关（ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）指两个或多个随机变量分布内 ,各随机变量间的关系。相关是统计学中最重要的概念之一。从数学上来讲 ,相关是根据线性相关系数 ρ或其估计值ｒ来考虑的。ＪＪＦ１０５９—１９９９《测量不确定度评定与表示》２ ２２节对相关系数给出了以下定义 :相关系数是两个变量之间相互依赖性的度量 ,它等于两个变量间的协方差除以各自方差之积的正平方根 ,因此 :ρ（ｙ,ｚ）＝ρ（ｚ,ｙ）＝其估计值 :ｒ（ｙ，ｚ）＝式中ｖ为协方差 ,σ为总体标准偏差 ,ｓ为实验标准偏差 ,ｓ（ｙ,ｚ）为ｖ的估计值 ,称…     

面向任务的坐标测量机测量不确定度评价方法

针对坐标测量机多不确定度源的分析和合成难题,利用基于球列的坐标测量机21项几何运动误差分离方法和蒙特卡洛模拟算法实现坐标测量机面向任务测量不确定度评价,并建立了基于"互联网+"的坐标测量机的溯源服务体系.省市计量院作为溯源网络节点,协助进行数据采集,包括误差参数、环境参数和仪器参数等.当用户需要进行特定任务测量时,将测量策略发送到中国计量科学研究院并通过网络将结果反馈给客户.该溯源网络在一定程度上减小了溯源链的长度,实现了计量的扁平化.     

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。     

测量不确定度评定

本文根据1992年国际不确定度会议的讨论情况,介绍测量不确定度的评定方法。     

CMM在产品检验中的不确定度分析与合格性判定

采用测量系统分析方法,基于量值特性指标对三坐标测量机在产品检验中的不确定度进行评定。以测量不确定度作为产品检验的质量指标,结合产品设计精度,建立产品合格判定的误判率与产品设计公差、产品检验结果估计值和不确定度的数学模型。通过三坐标测量机对零件进行产品检验实验,对测量系统的量值特性给出合理评价,在产品检验不确定度评定基础上对产品的合格性做出判定,并计算可能存在的误判率,以验证理论方法的可行性与可操作性。     

GUM与基于观测方程的测量不确定度评估

比较了GUM系列文件与贝叶斯方法评估不确定度的过程,说明GUM是以测量方程为基础的前向分析方法,而贝叶斯分析是以观测方程为基础、以数据分析为主的一种后向不确定度评估方法。运用概率模型的描述方法对上述两种分析过程进行了分析与比较,说明了两种方法在线性测量模型的条件下,不考虑被测量先验分布时两种结果基本一致,对于非线性的测量模型,GUM S1得到的结果与一定先验分布条件下的贝叶斯分析的结果也基本一致。最后通过实例说明了该结论。     

基于最大熵区间分析的测量不确定度评定

为了提高测量不确定度评定的精度,采用最大熵区间分析方法。首先通过贝叶斯模型结合最大熵算法建立模型;接着对输入量样本信息下限和上限区间的不对称性进行分析,引入Jaynes熵以及引入拉格朗日量得出最短区间;考虑了输入量的不确定度随概率分布的传递过程,最后对输入量样本信息通过划分区间比值来确定被测量的不确定度评定。实验仿真显示该算法计算测量不确定度的区间较小,评定结果更为精确。     

力值计量不确定度评定

根据有关ＩＳＯ导则的精神,结合力值专业的具体问题,对力基（标）准机、标准测力仪、负荷传感器、力校准机、拉压材料试验机等的力值测量不确定度评定方法进行了研究,以供计量工作者参考。     

GUM S1与基于贝叶斯方法的不确定度评估比较

论述了GUM S1与基于贝叶斯方法的不确定度评估,解析说明了GUM S1是一种选定参数且在特定先验信息下的贝叶斯方法。在一定的先验条件下对于线性系统,GUM S1与贝叶斯评估方法的结果是一致的;但对于非线性测量模型,两者的结果通常都不一样,其原因在于选择了不同的参数组以及先验信息的选取。通过两个测量模型的实例说明:对于线性系统,两种方法都可以使用;但对于非线性测量模型,且对被测量无先验信息时采用GUM S1所推荐方法能得到较为可靠的结果。在实际计量工作中若对被测量有了解,则可以采用贝叶斯分析方法。     

抽样引起的测量不确定度评定

若测量值定义为抽样目标中的分析物浓度,那么与抽样相关的不确定性必然导致最终测量结果的不确定度。抽样不确定度主要来源于抽样目标的不均匀性、抽样方案不明确、抽样和样品制备过程中引入的交叉污染、分析物损失等。以欧洲分析化学会的指南为基础,介绍了抽样不确定度评定的经验方法,该方法将测量不确定度来源区分为抽样过程和分析过程中的随机效应与系统效应。通过实例说明了如何通过重复实验和方差分析来量化抽样和分析过程中的随机效应,从而评估抽样和样品制备所引入的不确定度。     

GUM法和MCM法评定测量不确定度对比分析

以气象检定领域中的风速测量不确定度评定为例,分别在输入量正态分布以及其他分布两种假设情况下,对比分析了GUM法与MCM法评定风速简化模型测量不确定度结果,并对简化模型所忽略的水汽修正项带来的测量不确定度进行了量化。实例对比表明,MCM法较GUM法适用范围广,特别是针对一些复杂模型,MCM法不需要繁琐的求导过程,不需要舍弃一些小影响量的不确定度计算,使得不确定度评定结果更完整合理,可操作性强。     

金属材料拉伸试验测试结果不确定度的评定

GB／T228．1—2010标准中修改了评定拉伸试验测量不确定度的方法。通过测定卷板的拉伸性能,对规定总延伸强度和抗拉强度的性能指标进行了测量不确定度评定,分析了不确定度来源,剔除测量结果中的离群值,提供了一种拉伸试验测量结果不确定度评定的可行方法,并对评定过程中的几个问题进行了探讨。     

基于测量不确定度的测量过程特性分析

为了合理评估测量过程,应全面掌握过程特性,分析因测量不确定度产生的合格概率和误判风险及其影响。结合测量管理体系对测量过程的要求进行定量分析,给出不同测量能力指数下合格概率的精确数值和计算实例,为测量过程的符合性判定提供参考。计算结果表明,当测量结果位于合格区间上、下限附近时,误判概率增大,应采取相应措施降低风险,满足测量要求。