测量不确定度评定举例.docx

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1、测量不确定度评定举例A.3.1 量块的校准     通过这个例子说明如何建立数学模型及进行不确定度的评定;并通过此例说明如何将相关的输入量经过适当处理后使输入量间不相关,这样简化了合成标准不确定度的计算。最后说明对于非线性测量函数考虑高阶项后测量不确定度的评定结果。1).校准方法 标称值为50mm的被校量块,通过与相同长度的标准量块比较,由比较仪上读出两个量块的长度差d,被校量块长度的校准值L为标准量块长度Ls与长度差d之和。即:L=Ls+d实测时,d取5次读数的平均值,=0.000215mm,标准量块长度Ls由校准证

2、书给出,其校准值Ls=50.000623mm。2)测量模型长度差d在考虑到影响量后为:d=L(1+aq)-Ls(1+asqs)所以被校量的测量模型为:此模型为非线性函数,可将此式按泰勒级数展开:L=忽略高次项后得到近似的线性函数式:(A.1)式中:L—被校量块长度;Ls—标准量块在20℃时的长度,由标准量块的校准证书给出;a—被校量块的热膨胀系数;as—标准量块的热膨胀系数;q—被校量块的温度与20℃参考温度的差值;qs—标准量块的温度与20℃参考温度的差值。在上述测量模型中,由于被校量块与标准量块处于同一温度环境中,

3、所以q与qs是相关的量;两个量块采用同样的材料,a与as也是相关的量。为避免相关,设被校量块与标准量块的温度差为dq,dq=q-qs;他们的热膨胀系数差为da,da=a-as;将qs=q-dq和a=da+as代入式(A.1),由此,数学模型可改写成:=(A.2) 测量模型中输入量da与as以及dq与q不相关了。   特别要注意:在此式中的da和dq是近似为零的,但他们的不确定度不为零,在不确定度评定中要考虑。由于da和dq是近似为零,所以被测量的估计值可以由下式得到: L=Ls+(A.3)3).测量不确定度分析根据测量

4、模型,即:l=由于各输入量间不相关,所以合成标准不确定度的计算公式为:(A.4)式中灵敏系数为:,由此可见,灵敏系数c3和c4为零,也就是说明as及q的不确定度对测量结果的不确定度没有影响。合成标准不确定度公式可写成(A.5):(A.5)4).标准不确定度分量的评定标准量块的校准引入的标准不确定度u(ls)标准量块的校准证书给出:校准值为ls=50.000623mm,U=0.075mm(k=3),有效自由度为neff(ls)=18。则标准量块校准引入的标准不确定度为:u(Ls)=0.075/3=25nm,neff(Ls

5、)=18测得的长度差引入的不确定度u(d)a.用对两个量块的长度差进行25次独立重复观测,用贝塞尔公式计算的实验标准偏差为s(d)=13nm;本次比较时仅测5次,取5次测量的算术平均值为被校量块的长度,所以读数观测的重复性引入的标准不确定度u()是平均值的实验标准偏差为s()nm由于s(d)是通过25次测量得到,所以u()的自由度n1=25-1=24。b.由比较仪示值不准引起长度差测量的不确定度uB(d):由比较仪的校准证书给出最大允许误差为±0.015mm,有效期内的检定证书证明该比较仪的示值误差合格.则由比较仪示值

6、不准引起长度差测量的标准不确定度用B类评定,可能值区间的半宽度a为0.015mm,设在区间内呈均匀分布,取包含因子k=。标准不确定度uB(d)为:u(d)=0.015mm/=8,7nm按下式估计其自由度:假设评定uB(d)的不可靠程度达25%,计算得到c.由以上分析得到长度差引入的标准不确定度分量u(d)为:nm自由度neff(d)为:膨胀系数差值引入的标准不确定度u(da)估计两个量块的膨胀系数之差在±1×10-6℃-1区间内,假设在区间内为均匀分布,则标准不确定度为:u(da)=1×10-6℃-1/=0.58×10

7、-6℃-1自由度:估计u(da)的不可靠程度为10%,计算得到n(da)=量块温度差引入的标准不确定度u(dq)希望被校量块与标准量块处于同一温度,但实际存在温度差异,温度差估计以等概率落在±0.05℃区间内,则标准不确定度为:u(dq)=0.05/=0.029℃估计u(dq)只有50%的可靠性,计算得到自由度为:n(dq)=量块温度偏差引入的标准不确定度u(θ)报告给出的测试台温度为(19.9±0.5)℃,在热作用下温度的近似周期性变化的幅度为0.5℃.平均温度的偏差值为:(℃)由于测试台的平均温度的不确定度引起的的

8、标准不确定度为:u(θ)=0.2℃而温度随时间周期变化形成U形的分布(即反正弦分布),则:u(△)=0.5℃/=0.35℃θ的标准不确定度可由下式得到:u(θ)=℃由于c4=cθ=,这个不确定度对l的不确定度不引入一阶的贡献,然而它具有二阶贡献.热膨胀系数引入的标准不确定度u(αS)标准量块的热膨胀系数给定为αS=11.5×10-

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