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。     

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。     

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。     

《测量不确定度评定与表示》系列讲座 第六讲 蒙特卡洛法评定测量不确定度简介

正一、什么是蒙特卡洛法蒙特卡洛法缩写为MCM,MCM是一种概率传播的方法,即通过对输入量Xi的概率密度函数(PDF)离散抽样,由测量模型传播输入量的概率分布,计算获得输出量概率密度函数(PDF)的离散抽样值,进而由输出量的离散分布数值获取输出量的最佳估计值、标准不确定度和包含区间。该最佳估计值、标准不确定度和包含区间的可信程度随PDF抽样数的增加而提高。     

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。     

《测量不确定度评定与表示》系列讲座 第六讲 蒙特卡洛法评定测量不确定度简介

正一、什么是蒙特卡洛法蒙特卡洛法缩写为MCM,MCM是一种概率传播的方法,即通过对输入量Xi的概率密度函数(PDF)离散抽样,由测量模型传播输入量的概率分布,计算获得输出量Y的概率密度函数(PDF)的离散抽样值,进而由输出量的离散分布数值获取输出量的最佳估计值、标准不确定度和包含区间。该最佳估计值、标准不确定度和包含区间的可信程度随PDF抽样数的增加而提高。图1描述了由输入量Xi(i=1,……,N)的PDF,通过模型传播,给出输出量Y的PDF的过程的示意图。图     

失配误差的蒙特卡洛分析

针对极限相位法评定失配误差引入的测量不确定度普遍偏大的问题,提出了采用蒙特卡洛法对其评定的新方法。以交替比较法校准功率座为实例,研究了蒙特卡洛法评定失配误差引入的测量不确定度的具体实现方法,并将其得到的结果与极限相位法进行比较。结果表明,蒙特卡洛法更适合用于失配误差引入的测量不确定度进行评定。     

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.     

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。     

蒙特卡洛法测量不确定度评定中测量模型的建立

测量不确定度在测量结果中具有十分重要的意义,蒙特卡洛法以其不受非线性模型的限制、计算过程简便等优点,得到了广泛的应用。本文在蒙特卡洛法评定原理的基础上,分析建立准确可靠的测量模型是采用蒙特卡洛法进行测量不确定评定中的关键步骤,结合不确定度的可能来源,对测量模型的建立过程中的相关问题进行了探讨。     

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。     

用蒙特卡洛自适应法评定测量不确定度的通用程序

文章介绍了基于Excel VBA开发平台编写的用蒙特卡洛自适应法进行测量不确定度评定的通用程序的基本框架,并以JJF 1059.2—2012《用蒙特卡洛法评定测量不确定度》附录B3.1的测量模型为例,对通用程序的应用进行了进一步说明,程序具有广泛的应用和推广价值。     

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。     

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。     

蒙特卡罗方法在动态测量不确定度分析中的应用

针对动态测量有待深入研究的实际,介绍了一种采用最大熵原理和蒙特卡罗方法相结合,并以测量样本不断更新的算法实现动态测量不确定度评定的方法。给出了样本最大熵概率密度函数确立、指定概率密度函数伪随机数的产生方法以及用蒙特卡罗数值模拟方法评定动态测量不确定度的具体步骤。通过实际算例,说明这种方法具有可靠的动态测量不确定度评定结果。     

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。     

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。     

第六讲 蒙特卡洛法评定测量不确定度简介

一、什么是蒙特卡洛法 蒙特卡洛法缩写为MCM．MCM是一种概率传播的方法,即通过对输入量X的概率密度函数（PDF）离散抽样,由测量模型传播输入量的概率分布．计算获得输出量y的概率密度函数（PDF）的离散抽样值,     

蒙特卡洛法为基础的测量不确定度评定软件系统开发

目前,我国计量校准结果的不确定度评定依据的是JJF1059.1-2012《测量不确定度评定与表示》和JJF1059.2-2012《用蒙特卡洛方法评定不确定度》,当采用JJF1059.1-2012不确定度传递率进行测量不确定度评定存在困难时,蒙特卡洛方法(MCM)就是实用的替代方法。目前多数编程工具和计算软件都要求使用者具有较高的程序开发水平,导致使用MCM进行不确定度评定难以大面积推广。因而开发出一款功能实用、界面友好、操作便捷,计算效率高且结果精确的测量不确定度计算、评定系统成为摆在测量不确定度评定人员面前的首要问题。     

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。