Здесь можно найти учебные материалы, которые помогут вам в написании курсовых работ, дипломов, контрольных работ и рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


Реферат/Курсовая Обработка результатов многократных измерений

Информация:

Тип работы: Реферат/Курсовая. Добавлен: 06.06.13. Сдан: 2012. Страниц: 7. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


 
 
 
 
ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ МНОГОКРАТНЫХ ИЗМЕРЕНИЙ
РЕФЕРАТ
по дисциплине «Метрология, стандартизация и сертификация» 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 


СОДЕРЖАНИЕ 

Введение  ………………………………………………………………стр.3-4
Последовательность  обработки результатов……………..................стр.5-9
Заключение…………………………………………………………….стр.10
Список  использованной литературы…………………………………стр.11 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 


                                               ВВЕДЕНИЕ 
 

     Измерения — один из важнейших путей познания природы человеком. Они играют огромную роль в современном обществе. Наука  и промышленность не могут существовать без измерений. Практически нет  ни одной сферы деятельности человека, где бы интенсивно не использовались результаты измерений, испытаний и  контроля.
     Диапазон  измерительных величин и их количество постоянно растут и поэтому возрастает и сложность измерений. Они перестают быть одноактным действием и превращаются в сложную процедуру подготовки и проведения измерительного эксперимента и обработки полученной информации.
     Другой  причиной важности измерений является их значимость. Основа любой формы  управления, анализа, прогнозирования, контроля или регулирования —  достоверная исходная информация, которая  может быть получена лишь путем измерения  требуемых физических величин, параметров и показателей. Только высокая и  гарантированная точность результатов  измерений обеспечивает правильность принимаемых решений.
     Методической  основой стандартизации являются математические методы, включая предпочтительные числа  и ряды предпочтительных чисел, параметрические  ряды, а также унификация деталей  и узлов, агрегатирование, комплексная и опережающая стандартизация.
     Предпочтительные  числа и ряды предпочтительных чисел  необходимы для выбора оптимального ряда параметров и типоразмеров готовых  изделий. Набор установленных значений параметров составляет параметрический  ряд, который строится по системе предпочтительных чисел. 
 


      Прямые  многократные измерения делятся на равно- и неравноточные. Равноточными называются измерения, которые проводятся средствами измерений одинаковой точности по одной и той же методике при неизменных внешних условиях. При равноточных измерениях среднее квадратичное отклонение (СКО) результатов всех рядов измерений равны между собой.
      Перед проведением обработки результатов  измерений необходимо удостовериться в том, что данные из обрабатываемой выборки статистически подконтрольны, группируются вокруг одного и того же центра и имеют одинаковую дисперсию. Устойчивость изменений часто оценивают  интуитивно на основе длительных наблюдений. Однако существуют математические методы решения поставленной задачи — так  называемые методы проверки однородности. Применительно к измерениям рассматривается однородность групп наблюдений, необходимые признаки которой состоят в оценке несмещенности средних арифметических и дисперсий относительно друг друга.
      Задача  обработки результатов многократных измерений заключается в нахождении оценки измеряемой величины и доверительного интервала, в котором находится  ее истинное значение. Обработка должна проводится в соответствии с ГОСТ 8.207—76 ГСИ. «Прямые измерения с многократными наблюдениями. Методы обработки результатов наблюдений. Общие положения». 
 
 
 
 
 
 
 

      ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ  ОБРАБОТКИ РЕЗУЛЬТАТОВ ПРЯМЫХ МНОГОКРАТНЫХ ИЗМЕРЕНИЙ 

             
      Определение точечных оценок закона распределения результатов измерений. На этом этапе определяются:
      • среднее арифметическое значение х измеряемой величины ;
      • СКО  результата измерения Sx ;
      • СКО среднего арифметического значения Sx?. Грубые погрешности и промахи исключаются, после чего проводится повторный расчет оценок среднего арифметического значения и его СКО. В ряде случаев для более надежной идентификации закона распределения результатов измерений могут определяться другие точечные оценки: коэффициент асимметрии, эксцесс и контрэксцесс, энтропийный коэффициент.
      Определение закона распределения результатов  измерений или случайных погрешностей измерений. В последнем случае от выборки результатов измерений х1, х2, х3,-.., хn переходят к выборке отклонений от среднего арифметического Dх1, Dх2, Dх3,..., Dхn, где Dxi = xi - х?.
      Первым  шагом при идентификации закона распределения является построение по исправленным результатам измерений  xi, где I = 1, 2,..., n, вариационного ряда (упорядоченной выборки), а также уi, где уi = min(xi) и уn = mах(хi). В вариационном ряду результаты измерений (или их отклонения от среднего арифметического) располагают в порядке возрастания. Далее этот ряд разбивается на оптимальное число m, как правило, одинаковых интервалов группирования длиной h = (y1 + yn) / m . 
 
 


     Оптимальным является такое число интервалов m, при котором возможное максимальное сглаживание случайных флуктуации данных сопровождается с минимальным искажением от сглаживания самой кривой искомого распределения. Для практического применения целесообразно использовать предложенные mmin = 0,55n0,4  и mmax = 1,25n0,4, которые получены для наиболее часто встречающихся на практике распределений с эксцессом, находящимся в пределах от 1,8 до 6, т.е. от равномерного до распределения Лапласа.
      Искомое значение m должно находится в пределах от mmjn до mmax, быть нечетным, так как при четном m в островершинном или двухмодальном симметричном распределении в центре гистограммы оказываются два равных по высоте столбца и середина кривой распределения искусственно уплощается. В случае, если гистограмма распределения явно двухмодальная, число столбцов может быть увеличено в 1,5-2 раза, чтобы на каждый из двух максимумов приходилось примерно по m интервалов. Полученное значение длины интервала группирования h всегда округляют в большую сторону, иначе последняя точка окажется за пределами крайнего интервала.
      Далее определяют интервалы группирования  экспериментальных данных в виде D1 = (у1, y1 + h); D2= (y1 +h, y1 + 2h);....; Dm = (yn - h; уn), и подсчитывают число попаданий nk (частоты) результатов измерений в каждый интервал группирования. Сумма этих чисел должна равняться числу измерений. По полученным значениям рассчитывают вероятности попадания результатов измерений (частости) в каждый из интервалов группирования по формуле pk= nk/n, где k=l, 2,..., m.
      Проведенные расчеты позволяют построить  гистограмму, полигон и кумулятивную кривую. Для построения гистограммы по оси результатов откладываются интервалы Dk в порядке возрастания номеров и на каждом интервале строится прямоугольник высотой pk. В этом случае площадь под гистограммой равна единице. При увеличении числа интервалов и соответственно уменьшении их длины гистограмма все более приближается к гладкой кривой — графику плотности распределения вероятности.
и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.