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检测过程中有些因素对结果有影响,却不出现在结果的...

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caixin 发布于: 2016-8-18 18:09 5175 次浏览 13 位用户参与讨论
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检测过程中有些因素对结果有影响,却不出现在结果的计算公式中,这些因素的不确定度是可以计算的,如何在结果中体现这些因素的不确定度呢?

比如:化学反应受温度的影响是很明显的,温度改变一个反应的产率也会改变,但是计算产率的公式中并不包含温度这一影响因素。那么问题来了,现在我要评定这个产率的不确定度,计算公式中的只有反应前后的物质的量,这可以通过称量得到,这些不确定度是可以计算的,所以产率的不确定度也可以通过合成得到。但是,我设定的温度也有一定的不确定度,温度的不确定会影响产率的不确定。温度的不确定度也许可以单独的计算出来,但是这一不确定度如何合成到产率的不确定度当中呢,如果合成不了,该如何体现温度对产率的影响呢?
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已有13人评论

沙发
lillian0630 发表于 2016-8-18 18:58:25
检测过程中有些因素对结果有影响,却不出现在结果的计算公式中,这些因素的不确定度是可以计算的,如何在结果中体现这些因素的不确定度呢?

本来也就是:测量模型不就是结果的计算公式,之所以说建立测量模型难,也正在于此。要将对测量结果有影响的量都找出来,并正确发掘它们与测量结果的关系。话好说,事情难做哦!有时要将对测量结果有影响的量都找出来都不容易!更不要说全面地正确发掘它们与测量结果的关系了!
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板凳
nshukwrd 发表于 2016-8-18 19:02:11
引入黑箱模型就可以了。
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地板
gooobooo 发表于 2016-8-18 19:42:17
用黑箱模型,灵敏系数为1。
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5#
esky520 发表于 2016-8-18 19:53:26
  话是这么说,但具体操作并非这么简单。黑箱模型也是个很清楚的测量模型,只不过一般它是一个“单项式”,各输入量之间只有乘除运算关系,例如速度V=S/t,以及绝大多数的化学成分分析测量模型就是如此,这种情况下可用相对不确定度的评定方法来评定,可将每个输入量的灵敏系数视为1,不再计算每个输入量的灵敏系数。类似于有加减运算关系的,例如:L=Ls+d–Ls(Δt?δα + αs?δt)这种测量模型,仍需对各输入量求偏导计算出其灵敏系数,否则不确定度分量合成时,就会犯下将不同计量单位的量进行平方相加再开方,“风马牛不相及”的错误了。
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6#
lkamxmk 发表于 2016-8-18 19:57:20
在进行您所述的检测过程中,环境温湿度要求是多少呢?
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7#
vooper 发表于 2016-8-18 20:10:00
谢谢,我好好学习学习。
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8#
2支棒棒糖 发表于 2016-8-18 20:58:20
在计算公式中、有函数关系的用透明箱模型,找不到函数关系的用黑箱模型灵敏度系数为1列在数学模型中就可以了,简单的问题不需要复杂化。
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9#
gxf 发表于 2016-8-18 21:26:54
  评定测量不确定度的关键一步是要正确地写出输出量(被测量)关于输入量的测量模型,测量模型错误或输入量不全面,评定结果也就错误或不全面。测量模型的复杂程度与被测量的准确度要求(控制限)有关,要求越严,考虑的输入量越多,测量模型也越复杂,控制限要求越宽,考虑的输入量越少,测量模型也越简单。
  以几何量计量的外径测量为例,被测参数为发动机活塞直径,要求测量准确度会达微米(0.001mm)级,不得不考虑量块在20℃时的尺寸Ls、仪器读得的被测件与量块尺寸之差d、环境温度与标准温度20℃之差Δt、被测件与量块线膨胀系数之差δa、被测件与量块的温差δt、量块的线膨胀系数αs等各方面对测量结果的影响,因此测量模型可写成L=Ls+d–Ls(Δt?δα + αs?δt)足够复杂的形式,测量模型中包含了六个输入量,测量结果的不确定度将有六个不确定度分量。被测参数为一根有一般配合要求的主轴时,控制限达0.01mm级,则不必详细考虑Δt、δα 、αs、δt的影响,只用一个修正值Δ表示影响量即可,测量模型可简化为L=Ls+d+Δ,只有三个输入量,即考虑三个不确定度分量即可。但被测对象只是一个茶杯外径,没有配合要求,控制限放宽至0.1mm级甚至是mm级时,用卡尺直接测量读取读数作为茶杯直径测量结果也就足够了,此时的测量模型可进一步简化为L=Ls,只有一个输入量,一个不确定度分量也就足矣。
  化学分析这个测量过程也与直径测量类似,如果测量中化学反应足够稳定或被测量控制限要求并不高,测量模型中不必考虑温度对化学分析结果的影响,如果化学反应受温度影响很不稳定或被测量控制限要求极高,测量模型中就必须考虑温度对化学分析结果的影响,而这个影响的程度如何,函数关系怎样,就必须通过理论推导或大量实验进行曲线拟合找到,将测量时温度作为输入量写入测量模型,这是回避不了的事。
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10#
飞翔de希望 发表于 2016-8-18 21:31:09
既然温度对结果有影响,通常应该把它体现在测量模型中。有些时候测量模型可以简写,但是明显的影响量还是要合成进去,这可以来自于校准人员的经验性数据或方法,或其它技术资料。
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