Урахування розподілів вхідних величин у процедурі оцінки невизначеності вимірювання при калібруванні гоніометра
DOI:
https://doi.org/10.24027/2306-7039.1.2023.282586Ключові слова:
гоніометр; калібрування; невизначеність вимірювань; бюджет невизначеності; метод ексцесів; закон поширення розширеної невизначеності; метод Монте-КарлоАнотація
Розглянуто розбіжності в оцінках невизначеності вимірювань у Настанові з подання невизначеності вимірювань та її Додатку 1. Показано, що можливими шляхами подолання цих суперечностей є застосування методу ексцесів та закону поширення розширеної невизначеності. На прикладі калібрування гоніометра показано особливості урахування законів розподілу вхідних величин у процедурі оцінювання невизначеності вимірювань. Наведено модель прямого вимірювання значення еталонної міри кута за допомогою гоніометра, описано процедури оцінювання невизначеності вимірювань, наводяться бюджети невизначеності для кожного з методів. Описано приклад оцінювання невизначеності вимірювань при калібруванні цифрового гоніометра за допомогою 24-гранної еталонної призми. Оцінено розширену невизначеність вимірювання для цього прикладу на основі веб застосунку NIST Uncertainty Machine. Наведено технологію застосування цього застосунку для відсутнього в ньому рівня довіри 0,9545. Порівняння результатів оцінювання невизначеності вимірювань, отриманих обома запропонованими методами, з результатами, отриманими за допомогою методу Монте-Карло, показало практично їхній повний збіг. При цьому розширена невизначеність, отримана за методикою GUM, виявилася на 7% меншою від розширеної невизначеності, розрахованої за допомогою методу Монте-Карло.
Посилання
ISO/IEC 17025:2017. General requirements for the competence of testing and calibration laboratories. 28 p.
ISO/IEC Guide 98-3:2008. Uncertainty of measurement – Part 3: Guide to the expression of uncertainty in measurement (GUM:1995). 120 p.
ISO/IEC Guide 98-3:2008/Suppl 1:2008. Uncertainty of measurement — Part 3: Guide to the expression of uncertainty in measurement (GUM:1995) — Supplement 1: Propagation of distributions using a Monte Carlo method. 88 p.
Botsiura O., Zakharov I., Neyezhmakov P. Osnovni polozhennia Nastanovy z podannia nevyznachenosti vymiriuvan na osnovi baiiesivskoho pidkhodu [Key Provisions of the Guide on Uncertainty of Measurement Based on the Bayesian Approach]. Ukrainian Metrological Journal, 2019, no. 2, pp. 3‒9 (in Ukrainian). doi: https://doi.org/10.24027/2306-7039.2.2019.174111
CООМЕТ R/GM/35:2022. Expression of the expanded measurement uncertainty (method of kurtosis).
Zakharov I.P., Vodotyka S.V., Shevchenko E.N. Methods, models, and budgets for estimation of measurement uncertainty during calibration. Measurement Techniques, 2011, vol. 54, issue 4, рр. 387‒399.
The NIST Uncertainty Machine. Available at: https://uncertainty.nist.gov/
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
ПОЛІТИКА, ЯКА РЕКОМЕНДУЄТЬСЯ ЖУРНАЛАМ, ЩО ПРОПОНУЮТЬ ВІДКРИТИЙ ДОСТУП З ЗАТРИМКОЮ
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи, яка через 12 місяців з дати публікації автоматично стає доступною на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
