研究和评论:工程和技术雷竞技苹果下载杂志》上
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ISSN: 2319 - 9873
+ 44 7456 035580机械工程、生产和管理部门,阿尔巴尼亚
收到日期:10/10/2018;接受日期:20/12/2018;发表日期:26/12/2018
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本文档的目的是详细描述技术由授权人员应采取的行动,以评估抗压强度的测量不确定度。我们试图满足特定需求的SSH ISO / IEC 17025标准5.4.6段“测量不确定度的评估”
陶瓷、砌体、阻力
测量过程和计算
工作标准SSH 548/1 - 87。压缩强度极限的确定
计算
Rc = F / S (1)
哪里F-maximum力应用从压缩到失败的S-base表面样本被这力量。
识别的不确定性来源
因为它是不可能衡量每个测量的真正价值,是很重要的报告不仅测量值,而且这个值的不确定性和可靠性水平。所有可能的事实来源,真正影响测量不确定性的评估应该评估和持续应采取措施消除他们尽可能多的1]。基于测试方法和实施的实际情况,我们确定了所有的组件不确定性通过计量和统计上有效的估计。
指定的测量过程的主要影响因素如下:
试样几何
样品尺寸
试样表面的平面性
面孔之间的角度(计划)表单示例
•养护条件与温度和相对湿度
•测试模式的电导率
•应用程序加载力压缩机的速度
•温度和空气湿度条件在测试性能
•必要改正的阅读力通过试验机校准模式
测量模型和定量评估的不确定性来源
度量模型被称为功能:Y = f (x1, x2, x3……xn)和x1, x2, x3……xn输入值。典型输入值是那些来自测量过程中,那些报告使用仪器的校准证书以及影响环境变量的值,如空气温度、空气湿度、空气和压力。
在这个测试中,我们有不确定度A类和B类。
习类别a值时可以直接从实验室估计,再利用计量过程受控条件下,导致一系列的值。
统计理论告诉我们如何使用收集到的信息。实际上由于成本和时间,重复测量级形式的一组有限的价值。迈入新世纪的变量的有限系列值研究的学生:
类别b不确定性的估计是基于一系列的重复观测。这种类型的评价是基于科学的方法吗
这些评估的方式进行不同于基于一系列的重复观测。最低信息情况的时间间隔定义为两个值ximax和外ximin可能性是不被发现的范围大小,而在区间内所有值具有相同的概率称为二次宽度等于ximax——ximin。
在这种情况下,它可以归结为xi的平均值估计区间:
下面给出的表达由不确定性(绝对值)。在频繁的应用程序为简单起见,我们假设测量函数不超过3输入值。
函数Y = A / B在这种情况下,我们有一个比率,即由绝对值的不确定性:
下面是相关的不确定性与样品表面的平面度和角度之间的脸。从这个方程:
考虑因素的影响,下面的测量模型推导出:
地点:F的值是通过压缩机的最大力量,这对应于样品的加载失败
ΔF1校正由压缩机设置
ΔF2校正由应用程序加载的速度
ΔF3校正由老化条件决定
ΔF4修正由非线性
前台应用Ssample基础表面。这是由方程:
ℓ1和ℓ2的样品表面的长和宽分别和Δℓ1和Δℓ2修正由相对不确定性测量。
在接下来的方程,这两个术语公式的分母和分子被认为是统计独立的。
由计算的不确定性
绝对由不确定性可能来源于方程:
定义F的最好评价及其不确定性
测量对象的值的分布,即电阻压缩,是评估通过执行一系列的重复测量表1。
表1。测量对象的值的分布。
| 测试数量(n) | Fi (N) |
|---|---|
| 1 | 135592.8 |
| 2 | 140865.2 |
| 3 | 125048年 |
| 4 | 135592.8 |
| 5 | 126948年 |
| 6 | 135593.4 |
| 7 | 128079年 |
| 8 | 140762.4 |
| 9 | 138487年 |
| 10 | 126072年 |
| 133304.1 | |
| s = u (Fi) | 6178.3 |
| U () = | s / 1955.2 |
| 简历= s / | 0.046 |
| v = n - 1 | 10 - 1 = 9 |
ΔF1测定值及其不确定性U(ΔF1)
修正从阅读获得F值为0。
评估的相对不确定性U(ΔF1)与B方法,所有值具有相同的概率称为foursquare (2]。(在本例中,它不是给定置信水平)。不确定性是给1000 n = 1 kN =这是测试的刻度机。
(在我们的例子中试验机校准,我们获得的特定值校准证书。根据校准证书没有F-355/2009测量范围0 - 500 kN 1 kN刻度,扩展不确定度U = 0.25 kN所以标准的不确定性是U = U / 2 95%分布水平和k = 2覆盖的因素。
ΔF2测定值及其不确定性U(ΔF2)
ΔF2值= 0。作为技术文件突出很难定量评估的影响加载应用程序速度超过压缩阻力的一个示例。从技术文档为简单起见,不确定性值u(ΔF2) F的平均值的2%。
ΔF3测定值及其不确定性U(ΔF3)
修正均值ΔF3 = 0。作为技术文件突出很难定量评估的影响固化条件对样品的耐压力,应该从技术文档为简单起见,不确定性值:
ΔF4测定值及其不确定性U(ΔF4)
修正均值是零。作为技术文件突出难以定量评价平面条件的影响样品的耐压力,应该从技术文档为简单起见,不确定性值平均值的1.5%
确定U(ΔF5)值及其不确定性
修正均值是零。测试方法根据指定条件平面夹角的面孔。从技术文档不确定性值U(ΔF5) 0.1%的F
确定U(ΔF6)值及其不确定性
修正均值是零。测试方法根据指定条件的定位板的负载设备中心,和这种不确定性属于运营商因为很难定量评估这种影响应该从技术文档为简单起见,不确定性值0.5%的F。
确定样品的表面和它的不确定性
样品表面是由方程:
在这种情况下,我们有:
所以我们获得输入绝对值的大小由不确定性:
所以,在我们的例子中我们可以写:
(17)
地点:
标准偏差或不确定性(标准)
的绝对标准偏差意味着�自由度数目
我们评估标准不确定度U(Δℓ1)和U(Δℓ2)从阅读和修正Δℓ1和Δℓ2。从获得的修正Δℓ1和Δℓ2估计读数为零表2。
表2。ℓ1和ℓ2的测量结果。
| n | ℓ1(毫米) | n | ℓ2(毫米) |
|---|---|---|---|
| 1 | 248年 | 1 | 248年 |
| 2 | 250年 | 2 | 250年 |
| 3 | 249年 | 3 | 249年 |
| 4 | 248年 | 4 | 249年 |
| 5 | 248年 | 5 | 248年 |
| 6 | 248年 | 6 | 248年 |
| 7 | 247年 | 7 | 247年 |
| 8 | 248年 | 8 | 246年 |
| 9 | 248年 | 9 | 245年 |
| 10 | 248年 | 10 | 246年 |
| 248.3 | 246.3 | ||
| S = u () | 0.625 | 0.76 | |
| 你() | 0.198 | 0.241 | |
| v = n - 1 | 10 - 1 = 9 | 10 - 1 = 9 |
相对不确定性类型U(Δℓ1)和U(Δℓ2)估计有0.05毫米的值。
总之,我们有:
(19)
(20)
最好的估计由不确定性的测量和计算
我们取代建立价值观:
的计算由不确定性我们应用以下方程:
尽管由u型不确定性(y)可能不足以描述测量,在许多应用程序中我们希望确定一个更广泛的间隔u (y)轮结果y为了下降更大的一部分值(3]。
这个更广泛的间隔是U (y) = k扩展不确定度。u (y)
地点:在变量k是发现tp的学生在相关表。
k的值选择在学生表中我们应该决定的水平概率(一般为95%)和计算有效的自由程度的数量是归因于u (y)。这样的计算可以用下面的方程:
Weich-Satterthwaite:
,如果
在我们的例子中我们计算Veff方程1:
Veff = 10.65
从学生表,我们有k = 2.18
我们发现从下表覆盖系数k。这个表是基于t分布的学生可信度水平的95.45%表3。
表3。T分布的学生可信度水平的95.45%。
| Veff | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 10 | 20. | 50 | ∞ |
| k | 13.97 | 4.53 | 3.31 | 2.87 | 2.65 | 2.52 | 2.43 | 2.37 | 2.28 | 2.13 | 2.05 | 2.00 |
U (y) = k。u (y)
考虑未提及的方法,它被认为是当Veff = l0可以代替tp的确切值覆盖系数k = 2。这是由于这样的事实,构成重大不确定性的计算困难,因为受到两种类型的不确定性和测量对象B型不确定性。所以2 k = n = 10(表4)。
表4。计算的不确定性构成。
| n | 6 | 8 | 10 | 12 | 16 | 20. | 25 | ≥30 |
| k | 2.33 | 2.19 | 2.10 | 2.05 | 1.98 | 1.93 | 1.88 | 1.64 |
这种模式是用来方便计算。
2.1 k = n = 10 U = 2。l0.07 = 0.147 = 0,15 N
这是抵抗压缩加上它的不确定性特征表5。
表5所示。耐压缩加上它的不确定性特征。
| 习 | ξ值 | 不确定性类型u (xi) | 分布概率 | 不确定性的贡献 |
|---|---|---|---|---|
| F | = 133304 | u (F) = 6178.3 | 正常的 | U (Y) = 1955 |
| ΔF1 | ΔF1 = 0 | U(ΔF1) = 577 | 矩形 | U(ΔF1) = 577 |
| ΔF2 | ΔF2 = 0 | U(ΔF2) = 2% = 2660 |
技术评估员 | U(ΔF2) = 2666 |
| ΔF3 | ΔF3 = 0 | U(ΔF3) = 1.5% = 2000 |
技术评估员 | U(ΔF3) = 2000 |
| ΔF4 | U(ΔF4) = 1.5% = 2000 |
技术评估员 | U(ΔF4) = 2000 | |
| ΔF5 | U(ΔF5) = 0.1% = 133 |
技术评估员 | U(ΔF5) = 133 | |
| ΔF6 | U(ΔF6) = 0.5% = 667 |
技术评估员 | U(ΔF6) = 667 | |
| ℓ1 | = 248.3 | U(ℓ1)= 0.63 | 正常的 | U () = 0198 |
| ℓ2 | = 246.3 | U(ℓ2)= 0.76 | 正常的 | U () = 0241 |
| Δℓ1 | Δℓ1 = 0 | U(Δℓ1)= 0.05 | 技术评估员 | U(Δℓ1)= 0.05 |
| Δℓ2 = 0 | U(Δℓ1)= 0.05 | 技术评估员 | U(Δℓ2)= 0.05 | |
| Δℓ2 | ||||
比例的不确定性:0.15/2.18×100 = 6.88%
从表的值我们构建图在Microsoft Excel,最大的贡献(4]图1。那些有一个很小的贡献是被忽视的。(不确定性主要不确定性是被忽视的1/5)图2。
图1:不确定性的平衡。
图2:不确定性的贡献。
对于这个过程的实现,测量不确定性评估用于SC-Rr注册管理系统(5]。
抽样过程的不确定性不纳入账户并应明确表示,结果和相关的不确定性是仅适用于被测试的样品,而不是应用于任何一方的样品可能是)
扩展报道的不确定性是基于标准的多重性与不确定性的覆盖系数k = 2.1保证金Veff = 10.7度的有效的自由提供了大约95%的置信水平。