Обработка экспериментальных данных и оценка погрешности

Обработка экспериментальных данных и оценка погрешности [c.39]

Отчет по каждой лабораторной работе должен содержать схему установки и схему измерений с указанием характеристик используемых средств измерения, оформленный протокол испытаний, результаты обработки экспериментальных данных и их анализ, включая оценку погрешностей измерений. [c.4]

Имеющиеся в настоящее время оценки рассмотренных выше погрешностей позволяют при необходимости реконструировать природные коэффициенты корреляции и регрессии по результатам обработки экспериментальных данных. Однако существуют погрешности, влияние которых на оценки параметров взаимосвязей непредсказуемо. Это — грубые ошибки опробования, экспериментов, предварительной обработки и передачи информации, которые [c.128]

В свою очередь это вызывает повышение требований к точности оценки значений исходных параметров объекта на этапах сбора и последующей обработки экспериментальных данных. В настоящее время погрешность динамических измерений обычно составляет не менее 1ч-5%, что либо ограничивает глубину диагноза при заданной достоверности, либо снижает его достоверность при заданной глубине диагностирования. Таким образом, при разработке метрологического обеспечения следует постоянно сравнивать между собой достижимую точность результатов измерения регистрируемых параметров объекта и точность результатов обработки и при необходимости соответственно корректировать задачи испытаний. Учитывая изложенное выше, разработку МО для испытаний, контроля и диагностирования можно представить в виде ориентированного графа, приведенного на рис. 10.1. [c.162]

Не меньшее внимание за эти годы уделялось и методам расчета равновесий, обработке экспериментальных данных, расчетам термодинамических функций газообразных веществ по спектроскопическим и оценочным данным с применением современной вычислительной техники. Была решена проблема интерпретации эффузионных данных в случае сложного состава пара. Расчеты энтальпии и энтропии реакций в большинстве случаев стали производить как по И, так и по И1 законам термодинамики. Это в свою очередь позволило проводить более строгий термодинамический анализ исследуемых равновесий. Применение статистических критериев при обработке экспериментальных данных сделало стандартной процедуру оценки погрешности термодинамических величин, что позволяет теперь делать более обоснованные качественные выводы на основании термодинамических данных. [c.17]

Для того чтобы понять, как соотносятся оценки т в этих двух вариантах, необходимо обратиться к предыдущему разделу, где говорилось о возможном использовании значений коэффициента направленного светорассеяния Оц в схемах обращения. Как показывает численный анализ оптических измерений, если погрешность не ниже 10 %, то упрощенный вариант невязки (3.55) вполне оправдан при обработке экспериментальных данных. Аналогичное упрощение можно записать и для (3.54), используя в невязке один оператор ] ех, я. Имеем [c.188]

Статистическая обработка полученных экспериментальных данных показала значение постоянной А = 1,06, при среднеквадратическом отклонении 0,02 или 1,9%. Данное отклонение находится в пределах погрешности измерений. Оценка А по опытным данным работы [99] отличается от полученного значения А = = 1,06 не более чем на 1,5 %. Практическое совпадение результатов опытов, полученных на разных установках и на ступенях, отличающихся размерами проточной части, позволяет заключить, что формула (4.7) хорошо подтверждена экспериментально. [c.185]

Время обработки спектров протонов в 256 каналах анализатора — примерно 3 мин. Для оценки погрешностей полученных спектров в дискретных энергетических интервалах был использован метод рандомизации, или метод раскачки исходных данных (спектра протонов отдачи). Суть этого метода заключается в следующем спектр нейтронов восстанавливается многократно со случайной вариацией значений спектра протонов отдачи в выбранных энергетических интервалах в предположении, что они имеют нормальное (гауссово) распределение. Это позволяет учитывать статистические погрешности, обусловленные статистическими флюктуациями количества импульсов в каналах амплитудного анализатора. Для учета погрешностей, вносимых нестабильностью измерительной аппаратуры, моделировалось плавание калибровочной кривой или зависимости эл( 0 в пределах калибровочного коридора, ширину которого устанавливали экспериментально. Многократное восстановление спектра осуществлялось по четырем калибровочным кривым — границам калибровочного коридора и его диагонали, что позволяло учитывать максимальные и минимальные значения не только функции эл(1 > но и ее производной. [c.329]

Вид оценивания (О). В процессе планирования, проведения и обработки результатов отработки используются точечные и интервальные оценки. Точечные оценки используются при достаточно больших объемах эмпирических данных и в случаях симметричных функций потерь от погрешности оценивания. Эти случаи характерны для решений, связанных с планированием экспериментальной отработки. Оценка результатов экспериментальной отработки с целью проверки выполнения требований по надежности проводится с использование.м интервальных оценок. [c.492]

Из оценки погрешности исходных экспериментальных данных, по которым были получены эти кривые и способа обработки этих данных погрешность определения величин 01 оценивается в 5ч-10%. Пунктирные кривые на фиг. VI. 51 проведены ориентировочно при наличии неполных экспериментальных данных, необходимых для построения кривых. [c.506]

Задачи обработки экспериментальных данных могут быть различны вычисление статистических показателей качества, поэлементных II суммарных погрешностей, критериев оценки ногреш-ности измерения, а также сравнение точности процессов и др. 17ро-гресс в области вычислительной техники позволяет решать эти задачи с помощью стандартных программ не только весьма производительно, но и эффективно в смысле оперативного воздействия на проиесс (обработки, эксплуатации или контроля) в целях его коррекции. Рассмотрим здесь лишь примеры аналитической обработки результатов измерений путем вычисления статистических характеристик (см. рис. 4.6). Составим алгоритм вычисления коэффициентов технологического запаса точности см. формулу (4.22) двух процессов н сравним их точность, вычислив коэффициент увеличения точности по формуле [c.168]

Пособие состоит из трех разделов первый раздел посвящен описанию современных методов измерения физических величин, сбора и обработки экспериментальных данных (в том числе с использованием ЭВМ) и оценки погрешностей измерений. В последующих двух разделах даны подробные описания и руководства по выполнению лабораторных работ, включенных Минвузом СССР в типовую учебную лабораторию по термодинамике н теплопередаче. [c.2]

Количественную оценку ошибок расчетных значений пределов длительной прочности проводили следующим образом. Каждую группу экспериментальных данных делили на две части. В первую часть включали испытания длительностью не более 10 ООО ч. Результаты испытаний со временем до разрушения меньшим 200 ч во внимание не принимали. Во вторую часть включали все испытания большей длительности. Статистической обработкой эксперименталь-кых данных первой части определяли значения коэффициентов уравнения длительной прочности типа (2.19), Испытания второй части использовали для определения ошибки прогноза (контрольные испытания). Для времени до разрушения каждого испытания этой группы экспериментальных данных расчетным путем по уравнению типа (2.19) определяли напряжения арасч и разности между ними и напряжениями Оэксп, при которых проведены испытания. Относительную погрешность прогноза /-го опыта 6ь средние значения погрешности 6 и квадратичной ошибки М определяли по формулам [c.40]

Нз рис. 2 видно, что экспериментальные данные Миллера [10] и Мюпделя [9] плохо согласуются между собой. Погрешность данных Миллера по оценке автора 6%. Данные Рамзая и Юг1га [6] отклоняются от данных уравнения в одну сторону они учитывались при обработке, так как в области 10—50°С имеются злачительно более точные данные. [c.21]

При этом количественная оценка Дг/, Дц суммарной погрешности Да определяется расчетом по зависимостям (62), (65), (67), а составляющих Аз погрешности настройки станка Д , температурных деформаций инструмента Аг суммы погрешности формы ЕДд5 обработкой статистических или экспериментальных данных. Расчетная величина высоты микронеровностей ие должна превышать допустимой по ГОСТ 2789—59, т. е. необходимо выполнять условие [c.95]

Несмотря на ограниченность уравнения (11-77), оно часто применяется для оценки коэффициента теплообмена при известном значении коэффициента трения в условиях течения, для которых, строго говоря, оно не применимо. Во многих таких случаях экспериментальные 31на-чепия коэффициента теплообмена хорошо согласуются с расчетными его значениями. По-видимому, это объясняется тем, что неточность, вводид1ая применением уравнения (11-77), находится в пределах погрешностей, допускаемых при измерениях ис.чодных параметров, обработке и обобщении опытных данных. [c.396]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...