Обработка результатов измерений и оценка их точности

Л0. ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ИЗМЕРЕНИЙ И ОЦЕНКА ИХ ТОЧНОСТИ [c.177]

К настоящему времени выполнены многочисленные исследования (см., например, [И, 12, 24, 25, 41, 47—50]), касающиеся обработки спутниковых данных и оценки точности дистанционного зондирования атмосферы в зависимости от выбранной схемы спектральных измерений и от уровня их ошибок, метода решения обратной задачи, адекватности априорной информации, состояния атмосферы (наличия и характера облачности) и т. п. Однако до сих пор нельзя еще сделать однозначных выводов о наиболее перспективном пути решения обратных задач с точки зрения создания оптимальной оперативной системы обработки спутниковых спектральных измерений. Правда, в ряде исследований [24, 30, 46, 47] на основании сравнения результатов решения обратных задач, проведенного с помощью различных методик интерпретации спутниковых данных, показано, что метод статистической регуляризации дает наилучшие результаты, однако его точность в определенной степени зависит от используемого статистического материала. [c.213]

При непосредственном измерении осевые усилия, действующие на отдельные элементы ротора, передаются на вал агрегата и воспринимаются силоизмерителем. Основные трудности при этом возникают при передаче усилия или полученного сигнала с вращающегося вала на неподвижные элементы без потери точности измерения. Преимуществом метода является непосредственное измерение величины силы и простота обработки результатов измерения, недостатком — сложность выявления степени влияния элементов ротора на суммарную осевую силу. Затруднительно также выделить основные факторы, определяющие осевые усилия, и, следовательно, изменять их в нужном направлении. Наиболее часто непосредственное измерение осевого усилия на роторе используется для окончательной оценки суммарной осевой силы, передающейся на подшипник, подтверждения эффективности внесенных в конструкцию изменений и определения разброса осевых сил от экземпляра к экземпляру конкретного типа лопастной машины. [c.95]

Контроль качества сварного соединения с помощью образцов-свидетелей. Для контроля качества сварных соединений применяют периодические испытания контрольных технологических образцов-свидетелей. Эти образцы удобны для проведения испытаний и измерений, и их легко изготовить. При обеспечении одинаковых условий сварки образцов и сварных изделий (однородность материала, подготовка свариваемых поверхностей, режим сварки и др.) можно по измеренным характеристикам сварного соединения образцов судить о качестве сварного соединения готовых изделий. Качество сварки на контрольных образцах оценивают по результатам испытаний и измерений, проводимых соответственно требованиям, предъявляемым к сварным соединениям. Кроме механической прочности, нередко предъявляются требования особых свойств. Например, сохранение электрических свойств одного из металлов без изменения их в зоне сварного соединения или сохранение оптических свойств в сварной зоне и геометрических размеров изделий, получаемых способом ДС кварцевых элементов, и т. д. В ряде случаев к сварным соединениям не предъявляются повышенные требования по прочности. Например, для элементов электродов электролизеров, изготовленных способом ДС из пористых и сетчатых материалов, основной является электрохимическая характеристика, полученная при различных плотностях тока. Имея указанные выше данные, необходимо провести статистическую обработку результатов испытаний и измерений, используя математические методы. Основной задачей такой обработки является оценка среднего значения характеристики того или иного свойства и ошибки в определении этого среднего, а также выбор минимально необходимого количества образцов (или замеров) для оценки среднего с требуемой точностью. Эта задача является стандартной для любых измерений и подробно рассматривается во многих руководствах [8]. Следует иметь в виду, что, несмотря на одинаковые условия сварки образцов и изделий, качество соединения может быть различным по следующим причинам. При сварке деталей, имеющих значительно большие размеры по сравнению с контрольными образцами, возможны неравномерность нагрева вдоль поверхности соединения, а также неравномерность передачи давления. Образцы и изделия вообще имеют различную кривизну свариваемых поверхностей, что не обеспечивает идентичности условий формирования соединения. В ряде случаев, особенно для соединений ответственного назначения, перед разрушающими испытаниями образцов и изделий целесообразно, если это возможно, проводить неразрушающий контроль качества сварного соединения, а также другие возможные исследования для установления корреляции между различными измеряемыми характеристиками. Основные методы определения механических свойств сварного соединения и его отдельных зон устанавливает ГОСТ 6996—66. Имеются стандарты для испытаний на растяжение, ударную вязкость, коррозионную стойкость и т. д. [18]. В этих ГОСТах даны определения характеристик, оцениваемых в результате испытания, типовые формы и размеры образцов, основные требования к испытательному оборудованию, методика проведения испытания и подсчета результатов. [c.249]

До недавнего времени при обработке результатов промышленных исследований котлоагрегатов не использовались вероятностные методы оценки точности измерений. Экспериментаторы производили качественную оценку работы котлоагрегата на основании, в основном, средних значений и представляли большое количество графиков и таблиц, усложняющих анализ результатов, особенно при сопоставлении результатов исследования разных методик и авторов. Нередко оценка точности результатов экспериментов носила субъективный характер. В настоящее время вопросу определения точности измерений уделяется большое внимание, особенно на мощных энергетических блоках, в которых каждый процент ошибки существенно влияет на правильность определения их экономических показателей. [c.28]

Кривые распределения и оценка точности обработки на их основе. Статистический метод оценки точности применим в условиях производства большого числа одинаковых деталей, обрабатываемых как на предварительно настроенных станках, так и методом пробных рабочих ходов. Кривые распределения строят следующим образом. Всю совокупность измерений исследуемой величины (например, какого-либо размера в партии заготовок, обрабатываемых при определенных условиях) разбивают на ряд групп. В каждую группу входят величины, результаты измерения которых находятся в пре- [c.24]

Статистические методы регулирования технологических процессов и контроль качества (методы точечных диаграмм). Кривые распределения не дают представления об изменении рассеивания размеров деталей во времени, т. е. в последовательности их обработки. Тем самым не представляется возможным осуществлять регулирование технологического процесса и контроль качества изделий. Для этой цели применяется метод медиан и индивидуальных значений (х — XI) (ГОСТ 15893—70) и метод средних арифметических значений и размахов (х — Я), ГОСТ 15899—70. Оба метода распространяются на показатели качества продукции (точность размеров деталей, отклонения формы, дисбаланс, твердость и другие отклонения), значения которых распределяются по законам Гаусса или Максвелла. Стандарты распространяются на технологические процессы с запасом точности, для которых коэффициент точности находится в пределах 0,75—0,85. Метод медиан и индивидуальных значений рекомендуется применять во всех случаях при отсутствии автоматических средств измерения, вычисления и управления процессами по статистическим оценкам хода процесса. Второй же метод ГОСТ рекомендует применять для процессов с высокими требованиями к точности и для единиц продукции, связанных с обеспечением безопасности движения, экспресс-лабораторных анализов, а также для измерения, вычисления и управления процессами по результатам определения статистических характеристик при наличии автоматических устройств. [c.26]

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]

Раздел четвертый — Статистическая обработка результатов измерений (написанный канд. техн. наук О. П. Березиным) — содержит ряд рекомендаций (и примеров их использования) по приложениям вероятностно-статистических методов к наиболее типичным задачам обработки результатов измерений. Новым является изложение методов (гл. XIV, п. 4) эксперимен-тальной оценки точности приборов без использования эталонов или образцовых приборов и установок. Несмотря на то что эти методы еще проходят опытную проверку, уже имеется уверенность в их эффективности для строго линейных градуировочных зависимостей при достаточно больших объемах статистических данных. Ознакомление широкого круга читателей с этими методами должно способствовать их более тщательному изучению и внедрению в исследовательскую практику. [c.5]

Рассмотрены основные понятия и термины метрологии, физические величины, их системы, погрешности измерений, обработка результатов измерений. Раскрыты основные методы теории точности, показаны пог] еш-ности схем приборных устройств. Широко представлены расчеты точн )сти и оценка надежности различных приборных устройств и приборов мех, ни-ческого типа. Все основные вопросы проиллюстрированы пример ми, позволяющими закрепить теоретический материал. г [c.2]

Физически процесс измерений и их обработки осуществляют следующим образом. Медный участок траектории КА (т, е. участок траектории, подлежащий измерениям) условно разбивают на ряд последовательных интервалов, на каждом из которых осуществляют независимую обработку измерений. При обработке 1го измерения матрицу О формируют в результате оценки точности вычисления пoпpaвoк5 О 2,..., г) к параметрам движения на ( - 1)-м интервале. Для первого шага вычислений (когда I — 1) матрицу В образуют на основе априорвых оценок точности прогноза движения, а при их отсутствии используют предполагаемые оценки точности прогноза. [c.173]

Методика измерения давлений на модели небольшого размера со многими измерительными роликами опробовалась впервые. Поэтому для оценки ее приемлемости требовалось свести к минимуму погрешности, связанные с изготовлением роликов и роликовых кругов. Проверка методики производилась на модели опорно-поворотного устройства экскаватора ЭКГ-5. Для однозначной оценки влияния погрешностей изготовления роликов опорные кольца были обработаны с высокой точностью в специальных зажимах с торцовым креплением к планшайбе станка. После обработки общее непри-легание опорных колец к контрольной плите составляло не более 0,05 мм. Все измерительные и холостые ролики диаметром 20 ми были выполнены с допуском -f0,015 мм на диаметр. Сепаратор с роликами разворачивался на различные углы, тогда как нижняя рама и поворотная платформа оставались взаимно неподвижными. Очевидно, что различие в показаниях роликов, располагающихся в одной и той же точке опорных кругов, может быть отнесено лишь за счет погрешностей их изготовления. В этом опыте не было обнаружено несоответствия показаний, выходящего за обычные ошибки тензометрической схемы. К тому же результату приводит непосредственная замена одного измерительного ролика другим. [c.140]

Особо заметную отрицательную роль играют корреляционные связи между параметрами или погрешностями их измерения, отклонения закона распределения погрешностей измерений от нормального и неисключенные систематические погрешности при обработке больших массивов измерительной информации (п>50) и определении по ней ограниченного числа параметров. Это было за.мечено при определении параметров движения космических аппаратов по данным большого числа измерений, параметров гравитационного поля Земли по геодезическим и гравиметрическим измерениям. Наиболее чувствительными к нарушениям исходных предпосылок и данных оказались оценки точности искомых параметров, получаемые с помощью МНК- Так, погрешность определения параметра сжатия земного эллипсоида по данным геодезических и гравитационных измерений с помощью МНК и среднего радиуса Земли по данным оптических наблюдений оказалась на порядок больше той, которая обеспечивалась радио- 10кационными спутниковыми измерениями. Причиной столь больших погрешностей МНК, математически безупречного вычислительного метода, является отклонение условий измерений, на которые рассчитан МНК, от физических условий. В этом случае МНК дает смещенные неэффективные и несостоятельные оценки искомых параметров. Более того, появляется неустойчивость оценки точности результатов при сколь угодно малых отклонениях от заданных значений математического ожидания и ковариационной матрицы погрешностей исходных данных относительная погрешность конечного результата неограниченно возрастает с ростом числа используемых измерений [24]. [c.63]

Ряд показателей в конкретных условиях может быть взаимосвязан квазифункционально параметры этих взаимосвязей легко оценить аналитически, не прибегая к обработке экспериментальных данных, причем точность косвенного определения значений показателей, полученных на основании такой оценки, практически не отличается от точности стандартных испытаний. Например, вследствие незначительного вклада дисперсии р., в изменение е водонасыщенных глинистых пород, е. 0,028 w (при О 0,97 Ps = 2,72 г/см и влажности, измеренной в процентах). Аналогичным образом легко определить параметры зависимости я от р водонасыщенных грунтов, от ра осадочных образований и т. п. Поскольку такие зависимости хорошо известны, изучение их целесообразно главным образом с целью контроля качества эмпирического материала. При недостаточно высоких значениях коэффициента корреляции ( / -<0,95—0,97) необходима тщательная проверка результатов наблюдений н отбраковка сомнительных данных. [c.120]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...