ОЦІНКА НЕВИЗНАЧЕНОСТІ ВИМІРЮВАНЬ ПІД ЧАС КАЛІБРУВАННЯ МІКРОМЕТРА

Автор(и)

  • I. P. Zakharov Харківський національний університет радіоелектроніки, пр. Науки, 14, 61166, Харків, Україна
  • O. A. Botsiura Харківський національний університет радіоелектроніки, пр. Науки, 14, 61166, Харків, Україна
  • I. Yu. Tsybina Харківський національний університет радіоелектроніки, пр. Науки, 14, 61166, Харків, Україна
  • О. О. Zakharov Харківський національний університет радіоелектроніки, пр. Науки, 14, 61166, Харків, Україна

DOI:

https://doi.org/10.24027/2306-7039.3А.2020.220313

Ключові слова:

calibration, micrometer, measurement uncertainty, kurtosis method, expanded uncertainty propagation law

Анотація

Розглянуто процедуру оцінювання невизначеності вимірювань під час калібрування мікрометра. Записано вираз для відхилень показань мікрометра від довжини еталонної кінцевої міри. Модель вимірювання враховує поправки на роздільну здатність мікрометра, що калібрується, відсутність площинності і відхилення від паралельності його вимірювальних поверхонь, а також на різницю температур між еталонною кінцевою мірою і мікрометром. Оцінюються вхідні величини і їх стандартні невизначеності. Виконується розрахунок сумарної стандартної і розширеної невизначеностей при калібрування мікрометра, з урахуванням ексцесів вхідних величин для числа вимірювань більше п’яти. При оцінюванні розширеної невизначеності при малому числі вимірювань пропонується використовувати закон поширення розширеної невизначеності. Складено бюджети невизначеності, які можуть слугувати основою для створення програмних засобі, які полегшують рутинні обчислення. Запропонована процедура була валідована методом Монте-Карло, який показав, що вона підходить для передбачуваного використання.

Посилання

Zakharov I.P., Vodotyka S.V. Application of Monte Carlo simulation for the evaluation of measurements uncertainty // Metrology and Measurement Systems, 2008, Vol. XV, № 1. – pp. 118-123.

JCGM 100:2008 Evaluation of measurement data − Guide to the expression of uncertainty in measurement.

Botsiura O.A., Zakharov I.P. Peculiarities of type A measurement uncertainty evaluation of on the basis of the Bayesian approach // Information processing systems, 2015, Issue: 6 (131), pp. 17 - 20.

Zakharov, I.P., Botsyura, O.A. Calculation of Expanded Uncertainty in Measurements Using the Kurtosis Method when Implementing a Bayesian Approach // Measurement Techniques, 2019, Volume: 62, Issue: 4, pp. 327-331.

https://uncertainty.nist.gov /

Zakharov I., Botsiura O. Estimation of expanded uncertainty in measurement when implementing a Bayesian approach // Measurement Techniques, 2018, Volume: 61, Issue: 4, pp. 342-346.

Zakharov I.P. Composition of the t-distribution laws // Information processing systems, 2005, Issue: 8, pp. 28-35.

##submission.downloads##

Опубліковано

2020-11-30