На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, 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:


курсовая работа Разработка методики расчёта неопределённости измерения кислотности горчицы пищевой

Информация:

Тип работы: курсовая работа. Добавлен: 26.08.2012. Сдан: 2011. Страниц: 35. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


Министерство  образования Республики Беларусь 

Уо  «БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»
ФАКУЛЬТЕТ ТЕХНОЛОГИИ ОРГАНИЧЕСКИХ ВЕЩЕСТВ 

Кафедра физико-химических методов сертификации продукции 
 
 
 
 

КУРСОВАЯ  РАБОТА 

по дисциплине: «Квалиметрия и управление качеством»
Тема: «Разработка  методики расчёта неопределённости измерения кислотности горчицы  пищевой» 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Выполнила: студентка 10 группы
5 курса факультета ТОВ
Генец Е. И.
                                                                                  Проверила:  Кулакова А.Н.           
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Минск 2007 
 
 
 

     Содержание 

     Введение
      1 Методика определения кислотности  горчицы прямым титрованием 
с фенолфталеином………………………………………………………………………
2Теоретические  основы расчёта неопределённостей………………………...
     3 Разработка методики расчёта  неопределённости измерения кислотности  горчицы пищевой………………………………………………………………………
      Пример расчёта неопределённости………………………………………..
     Заключение……………………………………………………………………..
          Список использованных источников………………………………………….
          Приложение А…………………………………………………………………..
      Приложение  В………………………………………………………………….. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Введение 

     Роль  метрологии как науки об измерениях в жизни современного общества очень  велика, так как измерения присутствуют практически во всех сферах деятельности человека.
     Практическая  значимость измерений определяется тем, что они обеспечивают получение  информации о физических величинах, параметрах, об объекте управления или контроля, которая служит основой для принятия решения в торговле, в том числе и международной, в промышленности, науке, технике, здравоохранении, при оценке безопасности труда, защите окружающей среды и охране природных ресурсов.
     Развитие  метрологии обеспечивает научно-технический  прогресс в стране и экономическую независимость. В связи с этим в промышленно-развитых странах стоимость измерений и связанных с ними операций составляет от 4 до 6 % от валового национального продукта. Исследования экономической роли метрологии, проведённые в США, Великобритании, Канаде и ЕС, подтвердили, что инвестиции, вкладываемые правительствами в создание признаваемой на международном уровне инфраструктуры, относятся к числу наиболее эффективных с точки зрения их окупаемости и приносят большую прибыль общественному сектору.
     С начала ХХI в. требования, предъявляемые к точности и достоверности измерений, изменялись очень быстро. На сегодняшний день количество областей человеческой деятельности, в которых требуются достоверные измерения, заметно возросло даже по сравнению с недалёким прошлым. Так, например, в нефтегазовой промышленности можно было бы сэкономить много финансовых ресурсов, если бы удалось значительно повысить точность измерения расхода. Погрешность в несколько тысячных обходится в несколько сотен миллионов долларов. Важные успехи были достигнуты за прошедшие десятилетия в области здравоохранения. Благодаря повышению точности измерений значительно улучшилось качество диагностирования пациентов, что повысило шансы на успешное лечение. Достоверные измерения в области испытаний пищевой продукции приобретают всё большую важность не только вследствие её большого объёма и высокой экспортной стоимости в международной торговле, но и в связи с вопросами безопасности пищевой продукции.
     К тому же в эпоху расширения международного сотрудничества в различных сферах деятельности необходимо. Чтобы метод для оценки точности проводимых измерений был единым во всём мире, чтобы результаты измерений, проводимые в разных странах, можно было легко сличать.
     Отсутствие международного единства в вопросе оценки точности результатов измерений привело к разработке международного документа, содержащего новую концепцию описания результатов измерения - "Руководство по выражению неопределённости в измерениях". А с целью способствования сотрудничеству между лабораториями и органами по аккредитации, взаимного признания результатов измерений и гармонизации национальных требований и процедур с международными в Республике Беларусь введён национальный стандарт СТБ ИСО/МЭК 17025 "Общие требования к компетентности испытательных и калибровочных лабораторий". Данный стандарт устанавливает. Что оценка точности результата измерений должна сопровождаться расчётом неопределённости.
     Неопределенность  измерения трактуется в двух смыслах: широком и узком. В широком смысле "неопределённость" трактуется как "сомнение", например, "когда все известные и предполагаемые составляющие поправки оценены и внесены, всё ещё остаётся неопределённость относительно истинности указанного результата, то есть сомнение в том, насколько точно результат измерения представляет значение измеряемой величины". В узком смысле "неопределённость" – есть параметр, связанный с результатом измерений, который характеризует разброс значений, которые могли бы быть обоснованно приписаны измеряемой величине.
     Таким образом, оценка неопределённости является очень важным аспектом при проведении измерений. Она позволяет давать более точные результаты, помогает оценить правильность и достоверность полученных результатов. А при анализе пищевых продуктов тем более необходимо иметь достоверные сведения о количественном содержании компонентов, так как безопасность продуктов имеет первостепенное значение.
        
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

    Методика  определения кислотности  горчицы прямым титрованием
    с фенолфталеином 

     1.1 Сущность метода 

      Данный  метод основан на титровании исследуемого раствора раствором гидроокиси натрия в присутствии индикатора фенолфталеина. 

      1.2 Аппаратура, материалы и реактивы 

      - весы лабораторные  с допускаемой  погрешностью взвешивания не более 5 мг;
      - колбы мерные вместимостью 250 см3  по ГОСТ 1770-74;
      - стаканы химические вместимостью 50, 100, 250 см3  по ГОСТ 10394-72;
      - воронки стеклянные диаметром  от 75 до 100 мм по ГОСТ 8613-75;
      - колбы конические вместимостью 250 см3  по ГОСТ 10394-72;
      - палочки стеклянные по ГОСТ 21400-75;
      - бумага фильтровальная лабораторная  по ГОСТ 12026-76;
      - пипетки градуированные вместимостью 25 см3  по ГОСТ 20292-74;
      - бюретка вместимостью 10 см3  с ценой деления не более 0,1 см3  по ГОСТ 20292-74;
      - натрия гидроокись по ГОСТ 4328-77, титрованный раствор  с(NaOH) = 0,1 моль/дм3 ;
      - фенолфталеин по ГОСТ 5850-72, спиртовой  раствор с массовой концентрацией  10 г/дм3. 

      1.3 Подготовка к испытанию 

      Взвешиваем  коническую колбу на технических весах.
      Взвешиваем  коническую колбу на аналитических весах.
      Добавляем в коническую колбу навеску продукта массой 25 г, взвешиваем на аналитических весах.
      Таким   образом, точная масса навески m (навески) = mа (колба + навеска) – mа (колбы).
      Далее в имеющуюся колбу с навеской доливаем воды до 250 мл. Растворяем навеску, после чего ставим колбу на водяную баню на 15 мин, периодически помешивая. Охлаждаем. Фильтруем через фильтр. 

          1.4 Проведение испытания 

      В химический стакан отбираем пипеткой 20 мл фильтрата, добавляем 3 капли раствора фенолфталеина и титруем при непрерывном перемешивании раствором гидроокиси натрия. Титрование проводят до получения розовой окраски титруемого раствора, не исчезающей в течение 30 секунд.
         
 
 

        1.5 Обработка результатов 

      Титруемую кислотность (Х) в расчёте на уксусную кислоту в процентах вычисляем  по формуле: 

                                           Х = [ ( V·c·M ) / m ] • [V0 / V1]  · 0,1 ,                           (1)                                  

      где   V – объём титрованного раствора  гидроокиси  натрия,   израсходованный на титрование, см3 ;
              с – молярная концентрация титрованного раствора гидроокиси натрия, моль / дм3 ;
              M – молярная масса уксусной кислоты, М ( C2 H4 O2 ) = 60,0 г / моль;
              m – масса навески, г;
              V0 – объём, до которого доведена навеска, см3;
              V1 – объём фильтрата, взятого для титрования, см3. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

    Теоретические основы расчёта неопределённостей
 
2.1 Общие положения
     Неопределенность (измерения) — это параметр, связанный с результатом измерений, который характеризует разброс значений, которые могли бы быть обоснованно приписаны измеряемой величине.
     Из  определения "неопределенности" следует, что она является количественной мерой точности соответствующего результата измерений, и выражает степень доверия, с которой может допускаться, что значение измеренной величины в условиях измерения лежит внутри определенного интервала значений. Или другими словами неопределенность является количественной мерой того, насколько надежной оценкой измеряемой величины является полученный при проведении того или иного измерения результат. Неопределенность делает возможным сравнить результаты различных измерений одинаковых измеряемых величин между собой или с эталонными значениями. А установление доверия к результатам измерений с помощью их сравнения важно в национальной торговле и международном товарообмене. Это помогает устранять торговые и экономические барьеры, устанавливать соглашения о взаимном признании результатов испытаний.
      Таким образом, неопределенность измерения  можно назвать мерой:
    наших знаний об измеряемой величине после измерения;
    качества измерения с точки зрения их точности;
    надежности результата измерений, в качестве оценки для значения изме- 
    ряемой величины.

       Оценки  неопределённостей получают на основе ряда экспериментальных данных (оценки неопределённости по типу А) и на основе любой другой нестатистической информации (оценки неопределённости по типу В).
      В качестве неопределенности измерения оценивают стандартную неопределённость и расширенную неопределённость.
    Стандартная неопределенность - неопределенность результата измерений, выраженная как стандартное отклонение.
    Суммарная стандартная неопределенность — стандартная неопределенность результата измерений, когда результат получают из значений ряда других величин, равная положительному квадратному корню суммы членов, причем члены являются дисперсиями или ковариациями этих других величин, взвешенными в соответствии с тем, как результат измерений изменяется в зависимости от изменения этих величин.
    Оценка (неопределенности) по типу А - метод оценивания неопределенности путем статистического анализа ряда наблюдений.
    Оценка (неопределенности) по типу В - метод оценивания неопределенности иным способом, чем статистический анализ ряда наблюдений.
    Расширенная неопределенность —  величина, определяющая интервал вокруг результата измерений, в пределах которого, можно ожидать, находится большая часть распределения значений, которые с достаточным основанием могли бы быть приписаны измеряемой величине.
     Обычно  результат измерений является только аппроксимацией или оценкой значения измеряемой величины и, таким образом, он будет полным, только когда оцененное значение измеряемой величины сопровождается значением неопределенности. Весь процесс оценивания значения некоторой измеряемой величины и неизбежно сопровождающую ее неопределенность, можно представить в виде следующих 8-ми этапов:
    Описание измерения и составление его модели;
    Оценивание значений и стандартных неопределенностей
         входных величин;
    Анализ корреляций;
    Расчет оценки выходной величины;
    Расчет стандартной неопределенности выходной величины;
    Расчёт расширенной неопределённости;
    Представление конечного результата измерений.
     Процесс оценивания неопределённости в общем виде представлен на рис. 2.1. 

     
           

     
       
 

     
       

       
 

       

       

       
 
 
 

     Рис.1 – Процесс оценивания неопределённости 
 
 
 

    2.2 Описание измерения и составление его модели 

       В большинстве случаев измеряемая  величина У не является прямо  измеряемой, а зависит от других измеряемых величин  X1, X2, ... , XN . Эти так называемые влияющие величины воздействуют на нее и преобразуют ее "истинное" значение в то значение, которое показывает средство измерений Хind. Этот процесс представлен на рис. 2.2. 

       
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Рис. 2.2 — Процесс преобразования измеряемой величины в процессе измерения (для случая прямого измерения) 

     Если  все величины, от которых зависит  результат измерений, изменяются, их неопределенности можно оценить статистическими средствами. Однако так как на практике это редко представляется возможным из-за ограниченного времени и ресурсов, неопределенности обычно оценивают, используя математическую модель измерения.
     Таким образом, измеряемую величину У следует  выразить через функциональную зависимость, представляющую собой в общем виде:
                                                 
                                            У = f  ( Хi , X1, X2, ... , XN ),                                           (2.1) 
 

где величины  Хi ( i=1,2,...,N ) называются входными величинами, а величина Y называется выходной величиной. 
 

      Сами  входные величины Х{ могут в свою очередь зависеть от других величин, включая поправки и поправочные коэффициенты на систематические эффекты, что ведет к сложной функциональной зависимости, которая никогда не может быть записана точно: 

      
                                          X1 = g1 ( w1, w2, ... , wk )                                                    (2.2)
                                          X2 = g2 ( z1, z2, ... , zl )  
и т. д.
     Все величины, входящие в формулу модели, являются источниками неопределённости.
     Стадия  моделирования измерения является чрезвычайно важной, так как от правильности составления модели измерения зависит количество источников
неопределенности, а, следовательно, вносимые ими вклады в суммарную неопределенность и ее величина. Основными исходными данными для составления модели являются: объект измерения, метод измерения (метод непосредственной оценки - прямое измерение, метод замещения, метод сравнения), методика измерения, схема или принцип измерения прибора. Важно представить физический принцип измерения (вплоть до полного устройства средства измерений) и всю цепь преобразования измеряемой величины в процессе ее измерения, при этом может использоваться принцип "Причина - Влияние - Следствие" (см. рис. 2).
     Набор входных величин можно разделить  на две следующие группы:
         1) величины, чьи значения и неопределенности  определяются непосредственно в текущем измерении. Эти значения и неопределенности можно получить, например, в результате одного наблюдения, повторных наблюдений или заключения, основанного на опыте, и они могут требовать определения поправок в показания прибора и поправок на влияющие величины такие, как температура окружающей среды, атмосферное давление и влажность; 
 

     
    величины, чьи значения и неопределенности вносятся в измерение из внешних источников, такие как величины, связанные с аттестованными эталонами, стандартными образцами или стандартными справочными данными.
 
     2.3 Оценивание значений и стандартных неопределённостей входных величин 

     Для каждой величины, входящей в уравнение  модели (1) необходимо определить оценку и стандартную неопределенность. При этом все входные величины вследствие того, что их значения не могут быть точно известны, являются случайными непрерывными величинами. Тогда оценками входных величин, обозначаемыми в общем виде малыми буквами (xlt x2, ..., xn), являются их математические ожидания. А стандартными неопределенностями u(xj) входных величин будут стандартные отклонения этих величин Xj. Каждую оценку входной величины х, и связанную с ней стандартную неопределенность u(Xj) получают из распределения вероятностей входной величины Xt.
     Распределения  вероятностей  описываются  с  помощью   специальных функций: функции распределения и/или функции плотности вероятности. Функции плотностей также называют законами распределения случайных величин, например, закон Гаусса, прямоугольный, треугольный и т. д.
     Для нахождения закона распределения каждой величины Х\ необходимо использовать всю имеющуюся информацию о ней, которые можно почерпнуть из результатов наблюдений, сертификатов калибровки, спецификаций или технических условий изготовителя, результатов  исследовательских работ,  контрольных карт качества процесса, любой справочной литературы, а также личного опыта и интуиции специалиста-метролога.
     На  типе имеющейся информации о величине (статистической или нестатистической) основано деление способов оценивания стандартных неопределенностей: оценивание по типу А и оценивание по типу В. Оценивание по типу А осуществляют путем статистического анализа серий наблюдений и значения стандартных неопределенностей получают из функции плотности вероятности, полученной из наблюдаемого распределения частот. При оценивании по типу В значения стандартных неопределенностей получают из априорной функции плотности вероятности, то есть предполагаемой функции плотности вероятностей, основанной на степени уверенности в том, что событие произойдет.
     2.3.1. Оценивание (стандартной неопределенности) по типу А.
     Оценивание (стандартной неопределенности) по типу А может основываться на любых обоснованных методах статистической обработки данных, таких как:
               - расчет стандартного отклонения и среднего значения на основании серии;
               - использование метода наименьших квадратов для подбора кривой к данным (например, градуировочной кривой) и для получения соответствующих оценок параметров аппроксимации и их стандартных отклонений;
               - проведение дисперсионного анализа для идентификации и определения 
значений отдельных случайных эффектов в измерениях, чтобы эти эффекты могли быть правильно приняты во внимание при оценивании неопределенности.

     В качестве примера оценивания по типу А можно рассмотреть величину x, для которой были получены п независимых наблюдений в одинаковых условиях измерения.
     За  результат измерения принимается среднее арифметическое результатов наблюдений  х  

                                                                X = .                                                        (2.3) 

    Оценка  среднего квадратического отклонения результатов наблюдений Sx  

                                                Sx = .                                                 (2.4) 

     2.3.2.Оценивание (стандартной неопределенности) по  типу В
     Оценивание (стандартной неопределенности) по типу В основывается на базе научного суждения, основанного на всей доступной информации о возможной изменчивости Xi . Фонд информации может включать:
    данные предварительных измерений;
    данные, полученные в результате опыта, или общие знания о поведении и 
    свойствах соответствующих материалов и приборов;

    спецификация изготовителя;
    данные, которые приводятся в свидетельствах о калибровке и в других 
    сертификатах;

    неопределенности, приписываемые справочным данным, взятым из справочников.
    Имеющуюся информацию о величинах Xi - необходимо правильно описать с помощью функции распределения вероятностей, чтобы затем определить оценки величин и их стандартные отклонения. При этом используются следующие основные распределения:
 
        1) прямоугольное (равномерное);    
       2)треугольное;
      3)трапецеидальное;
       4)U – образное (арксинуса);
       5)нормальное (Гаусса).
       Формулы и способы применения основных распределений  представлены в таблице 1.
Таблица 2.1 – Формулы расчёта стандартной неопределённости
Вид функции плотности веротности Применение Стандартная неопределённсть
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
       Прямоугольное распределение - об  измеряемой величине известно  только, что её значение наверняка  лежит  в определённой области  и что каждое значение между  границами этой области с одинаковой  вероятностью может приниматься  в расчёт;
- сертификат или другой документ даст пределы без определения уровня доверия (например, 25 мл ±  ,05 мл);
- оценка  получена в форме максимальных  значений (± а) с неизвестной  формой распределения 

       Треугольное  распределение
- доступная информация относительно значений величины менее ограничена, чем для прямоугольного распределения. Значения возле среднего значения более вероятны, чем у границ;
- оценка  получена в форме максимальных  значений диапазона (± а), описанного  симметричным распределением вероятностей;
- когда  величина является суммой или разностью двух величин, распределение вероятностей значений которых описывается прямоугольным законом с одинаковыми диапазонами 

        Нормальное распределение
- оценка  получена из повторных наблюдений  случайно изменяющегося процесса
 Неопределённость  дана в форме:
- стандартного  отклонения наблюдений;
- относительного  стандартного отклонения  S/ x ;
- коэффициента  дисперсии CV% без установления вида распределения 

 Неопределённость  даётся в форме 95%-го или  другого интервала доверия Q без указания вида распределения 

 
  u (x) =  
 
 
 
 
 
 

  u (x) =  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

u (x) = S 
 

u (x) = S
u (x) = x(S / x)
u (x) =  

u (x) = Q / 2
(при  Р = 0,95). 
 
 

 
 
 
       2.4 Анализ корреляций 

       Две входные величины могут  быть независимы или связаны  между собой, то есть взаимозависимы или коррелированны. В концепции неопределенности имеется в виду корреляция "логическая", а не математическая. На сколько эффект корреляции должен приниматься в расчет, зависит от соответствующего измерения, от знаний о методе измерения и от проведенной оценки взаимных зависимостей входных величин.
     Может существовать значительная корреляция между двумя входными величинами, если при их определении используют один и тот же измерительный прибор, физический эталон измерения или справочные данные, имеющие значительную стандартную неопределенность. Например, если поправка на температуру, необходимая для оценки одной входной величины Xi получается с помощью некоторого термометра и такая же поправка на температуру, необходимая для оценки входной величины XJ тоже получается с помощью этого же термометра, то две входные величины могут быть значительно коррелированны.
      Мерой взаимной зависимости или корреляции двух случайных величин 
является ковариация. Ковариация, связанная с оценками двух входных величин 
Xi и XJ может устанавливаться равной нулю или рассматриваться как пренебрежимо малая, если

      а) обе входные величины Xi и XJ являются независимыми друг от друга, на  
пример, если они в различных, независимых один от другого экспериментах многократно, но не одновременно наблюдались или если они представляют (описывают) результирующую величину различных, независимых друг от друга проведенных исследований;

      б) одна из входных величин Xi и XJ может рассматриваться как константа;
      в) исходя из наших знаний и предположений просто не имеется никаких оснований для корреляции между входными величинами Xi и XJ.
      Если  две входные величины Хi и ХJ  являются коррелированными в определенной степени, то есть они являются зависимыми друг от друга тем или иным
способом, то при оценивании суммарной стандартной неопределенности среди вкладов неопределенностей входных величин должна учитываться их ковариация, которая оценивается по следующей формуле:
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.