close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

1

код для вставкиСкачать
1. Измерение температуры, реперные точки, классификация приборов для измерения температуры.
Температура - величина, характеризующая степень нагретости тела (среды). Такое понятие о температуре основано на представлении о способности одного тела передавать тепло другому телу при разной степени их нагретости и находиться в тепловом равновесии при одинаковой степени их нагретости. Величина температуры обусловливается средней кинетической энергией поступательного движения молекул данного тела.При соприкосновении двух тел переход тепла от одного тела к другому будет происходить до тех пор, пока величины средней кинетической энергии поступательного движения молекул этих тел не будут равны. Измерить температуру тела непосредственно, как, например, длину, массу, не представляется возможным, т.к. в природе не существует эталона или образца единицы этой величины. С изменением средней кинетической энергии движения молекул тела изменяется не только его температура, но и физические свойства. Определение температуры вещества производят посредством наблюдения за изменением физических свойств другого термометрического (рабочего) вещества, которое, будучи приведенным в соприкосновение с нагретым телом, вступает с ним через некоторое время в тепловое равновесие. Для установления шкалы температуры выбирается такая физическая величина, которая с изменением температуры изменяется однозначно. Изменение агрегатного состояния химически чистого вещества (плавление или затвердевание, кипение или конденсация) протекает при постоянной температуре, значение которой определяется составом вещества, характером его агрегатного изменения и давлением. Значения этих воспроизводимых температур равновесия между твердой и жидкой или жидкой и газообразной фазами различных веществ при нормальном атмосферном давлении, равном 101325 Па (760 мм рт. ст.), называются реперными точками.
Приборы для измерения температуры разделяются на группы в зависимости от используемых ими физических свойств веществ и от диапазона измерений, например:
* термометры, основанные на расширении и изменении давления рабочего вещества - от -190 до 700 0С; * термоэлектрические термометры - от -50 до 18000С;
* термометры сопротивления - от -200 до 6500С;
* пирометры - от 300 до 60000С.
1. Классы точности средств измерения. Связь класса точности измерителя с погрешностью измеряемой величины.
Класс точности средства измерений - обобщенная характеристика средства измерений, определяемая пределами допускаемых основных и дополнительных погрешностей. Класс точности выбирается из ряда (1; 1,5; 2; 2,5; 4; 5; 6)*10n, где n = 1; 0; -1; -2 и т. д. Класс точности может выражаться одним числом или дробью (если аддитивная и мультипликативная погрешности сопоставимы - например, 0,2/0,05 - адд./мульт.).
Учёт всех нормируемых метрологических характеристик средств измерений является сложной и трудоёмкой процедурой. На практике такая точность не нужна. Поэтому для средств измерений, используемых в повседневной практике, принято деление на классы точности, которые дают их обобщённую метрологическую характеристику. Требования к метрологическим характеристикам устанавливаются в стандартах на средства измерений конкретного типа. Классы точности присваиваются средствам измерений с учётом результатов государственных приёмочных испытаний. Обозначения классов точности наносятся на циферблаты, щитки и корпуса средств измерений, приводятся в нормативно-технических документах. Классы точности могут обозначаться буквами (например, М, С и т. д.) или римскими цифрами (I,II,III и т. д.).
1. Обработка экспериментальных данных. Оценка результатов наблюдений. Доверительный интервал. Необходимый объем выборки. Отбрасывание грубых наблюдений.(Б11.1)
Доверительный интервал в математической статистике - это интервал, построенный с помощью случайной выборки из распределения с неизвестным параметром, такой, что он содержит данный параметр с заданной вероятностью.
Пусть есть выборка из распределения , где - неизвестный параметр. Пусть также задана достоверность (желаемая вероятность попадания) . Тогда случайный интервал [L,U], где есть некоторые статистики имеющейся выборки, такой, что называется α-доверительным интервалом для параметра θ. Параметр α называется степенью доверия или доверительной вероятностью интервала [L,U]. Часто вместо α используется . Например, термины 0.95-доверительный интервал и -доверительный интервал равнозначны. Доверительная вероятность - вероятность того, что значение параметра генеральной совокупности находится в построенном для него доверительном интервале. Доверительная вероятность обычно обозначается (1 - α) и выбирается из значений 0,9; 0,95; 0,99 и т. п.
2.Однофакторные и многофакторные эксперименты.
Для экспериментаторов, которые не занимаются планированием многофакторного эксперимента, наиболее привычным методом исследования является однофакторный эксперимент. Он заключается в том, что варьируется один фактор на нескольких уровнях, а все другие факторы поддерживаются постоянными. В этом случае можно получить количественную оценку эффекта только одного фактора.Влияние других факторов оценить нельзя. Выводы о влиянии изучаемого фактора могут существенно различаться в зависимости от уровня фиксирования прочих факторов. Это часто приводит к ошибочным рекомендациям. Лишь в тех случаях, когда отклик является функцией одного фактора, однофакторный эксперимент вполне закономерен. Однако на практике приходится иметь дело с многофакторными объектами, где однофакторный эксперимент неэффективен. В многофакторных планах одновременно варьируется несколько факторов, а не каждый в отдельности. План должен быть составлен так, чтобы при статистической обработке имелась возможность хорошо проанализировать эксперимент: проверить: существуют ли эффекты изучаемых факторов, определить величину этих эффектов (не увидеть несуществующие и не "проглядеть" действительные эффекты), найти наименьший значимый эффект и т.д. Оценки эффектов факторов можно считать достоверными только тогда, когда ни неоднородность экспериментальных единиц, ни другие неучтенные факторы не в состоянии привести к полученному результату. В планировании эксперимента сам эксперимент рассматривается как объект исследования и оптимизации. Здесь осуществляется оптимальное управление ведением эксперимента, в зависимости от характера изучаемого объекта и целей исследования обоснованно выбираются тип планирование эксперимента, метод обработки данных. К различным типам эксперимента относятся: экстремальный, отсеивающий, сравнительный, описательный и другие виды
1. Метрология. Физические свойства, величины и шкалы.
Метрология - наука об измерениях, методах и средствах обеспечения их единства и способах достижения требуемой точности. Объектами измерений являются физические и нефизические величины (в экономике, медицине, информатике, управлении качеством и пр.). Вся современная физика может быть построена на семи основных величинах, которые характеризуют фундаментальные свойства материального мира. К ним относятся: длина, масса, время, сила электрического тока, термодинамическая температура, количество вещества и сила света. С помощью этих и двух дополнительных величин - плоского и телесного углов - введенных исключительно для удобства, образуется все многообразие производных физических величин и обеспечивается описание любых свойств физических объектов и явлений. Измерения физических величин подразделяются на следующие области и виды: 1. Измерения геометрических величин: длин; отклонений формы поверхностей; параметров сложных поверхностей; углов.
2. Измерения механических величин: массы; силы; крутящих моментов, напряжений и деформаций; параметров движения; твердости.
3. Измерения параметров потока, расхода, уровня, объема веществ: массового и объемного расхода жидкостей в трубопроводах; расхода газов; вместимости; параметров открытых потоков; уровня жидкости.
4. Измерения давлений, вакуумные измерения: избыточного давления; абсолютного давления; переменного давления; вакуума.
5. Физико-химические измерения: вязкости; плотности; содержаний (концентрации) компонентов в твердых, жидких и газообразных веществах; влажности газов, твердых веществ; электрохимические измерения. 6. Теплофизические и температурные измерения: температуры; теплофизических величин.
7. Измерения времени и частоты: методы и средства воспроизведения и хранения единиц и шкал времени и частоты; измерения интервалов времени; измерения частоты периодических процессов; методы и средства передачи размеров единиц времени и частоты.
8. Измерения электрических и магнитных величин на постоянном и переменном токе: силы тока, количества электричества, электродвижущей силы, напряжения, мощности и энергии, угла сдвига фаз; электрического сопротивления, проводимости, емкости, индуктивности и добротности электрических цепей; параметров магнитных полей; магнитных характеристик материалов.
9. Радиоэлектронные измерения: интенсивности сигналов; параметров формы и спектра сигналов; параметров трактов с сосредоточенными и распределенными постоянными; свойств веществ и материалов радиотехническими методами; антенные.
10. Измерения акустических величин: акустические - в воздушной среде и в газах; акустические - в водной среде; акустические - в твердых телах; аудиометрия и измерения уровня шума.
11. Оптические и оптико-физические измерения: световые, измерения оптических свойств материалов в видимой области спектра; энергетических параметров некогерентного оптического излучения; энергетических параметров пространственного распределения энергии и мощности непрерывного и импульсного лазерного и квазимонохроматического излучения; спектральных, частотных характерстик, поляризации лазерного излучения; параметров оптических элементов, оптических характеристик материалов; характеристик фотоматериалов и оптической плотности.
12. Измерения ионизирующих излучений и ядерных констант: дозиметрических характеристик ионизирующих излучений; спектральных характеристик ионизирующих излучений; активности радионуклидов; радиометрических характеристик ионизирующих излучений.
В теории измерений принято, в основном, различать пять типов шкал: наименований, порядка, разностей (интервалов), отношений и абсолютные. Шкалы наименований характеризуются только отношением эквивалентности (равенства). Примером такой шкалы является распространённая классификация (оценка) цвета по наименованиям (атласы цветов до 1000 наименований). Шкалы порядка - это расположенные в порядке возрастания или убывания размеры измеряемой величины. Расстановка размеров в порядке их возрастания или убывания с целью получения измерительной информации по шкале порядка называется ранжированием. Для облегчения измерений по шкале порядка некоторые точки на ней можно зафиксировать в качестве опорных (реперных). Недостатком реперных шкал является неопределённость интервалов между реперными точками. Поэтому баллы нельзя складывать, вычислять, перемножать, делить и т.п. Примерами таких шкал являются: знания студентов по баллам, землетрясения по 12 балльной системе, сила ветра по шкале Бофорта, чувствительность плёнок, твёрдость по шкале Мооса и т.д. Шкалы разностей (интервалов) отличаются от шкал порядка тем, что по шкале интервалов можно уже судить не только о том, что размер больше другого, но и на сколько больше. По шкале инрервалов возможны такие математические действия, как сложение и вычитание. Характерным примером является шкала интервалов времени, поскольку интервалы времени можно суммировать или вычитать, но складывать, например, даты каких-либо событий не имеет смысла. Шкалы отношений описывают свойства, к множеству самих коли-чественных проявлений которых применимы отношения эквивалентности, порядка и суммирования, а следовательно, вычитания и умножения. В шкале отношений существует нулевое значение показателя свойства. Примером является шкала длин. Любое измерение по шкале отношений заключается в сравнении неизвестного размера с известным и выражении первого через второй в кратном или дольном отношении.
Абсолютные шкалы обладают всеми признаками шкал отношений, но в них дополнительно существует естественное однозначное определение единицы измерения. Такие шкалы соответствуют относительным величинам (отношения одноимённых физических величин, описываемах шкалами отношений). К таким величинам относятся коэффициент усиления, ослабления и т. п. Среди этих шкал существуют шкалы, значения которых находятся в пределах от 0 до 1 (коэффициент полезного действия, отражения и т.п.). 2. Понятие случайной величины, систематической ошибки, промаха и грубой ошибки.
Систематические погрешности подразделяются на методические, инструментальные и субъективные.
Методические погрешности происходят от несовершенства метода измерения, использования упрощающих предположений и допущений при выводе применяемых формул, влияния измерительного прибора на объект измерения. Например, измерение температуры с помощью термопары может содержать методическую погрешность, вызванную нарушением температурного режима объекта измерения вследствие внесения термопары.
Инструментальные погрешности зависят от погрешностей применяемых средств измерения. Неточность градуировки, конструктивные несовершенства, изменения характеристик прибора в процессе эксплуатации и т. д. являются причинами основных погрешностей инструмента измерения. Дополнительные погрешности, связанные с отклонением условий, в которых работает прибор, от нормальных, отличают от инструментальных (ГОСТ 8.009-84), т. к. они связаны скорее с внешними условиями, чем с самим прибором.
Субъективные погрешности вызываются неправильными отсчетами показаний прибора человеком (оператором). Например, погрешность от параллакса, вызванная неправильным направлением взгляда при наблюдении за показаниями стрелочного прибора. Использование цифровых приборов и автоматических методов измерения позволяет исключить такого рода погрешности. Во многих случаях систематическую погрешность в целом можно представить как сумму двух составляющих аддитивной а и мультипликативной м. Такой подход позволяет легко скомпенсировать влияние систематической погрешности на результат измерения путем введения раздельных поправочных коэффициентов для каждой из этих двух составляющих. Случайная погрешность - это составляющая погрешности измерения, изменяющаяся случайным образом при повторных измерениях одной и той же величины. Наличие случайных погрешностей выявляется при проведении ряда измерений постоянной физической величины, когда оказывается, что результаты измерений не совпадают друг с другом. Часто случайные погрешности возникают из-за одновременного действия многих независимых причин, каждая из которых в отдельности слабо влияет на результат измерения.
Во многих случаях влияние случайных погрешностей можно уменьшить путем выполнения многократных измерений с последующей статистической обработкой полученных результатов.
В некоторых случаях оказывается, что результат одного измерения резко отличается от результатов других измерений, выполненных при тех же контролируемых условиях. В этом случае говорят о грубой погрешности (промахе измерения). Причиной могут послужить ошибка оператора, возникновение сильной кратковременной помехи, толчок, нарушение электрического контакта и т. д. Такой результат, содержащий грубую погрешность необходимо выявить, исключить и не учитывать при дальнейшей статистической обработке результатов измерений.
1. Динамические измерения и погрешности.
динамические, в процессе которых измеряемая величина изменяется и является непостоянной во времени.
По способу получения результатов измерений их разделяют на: прямые; косвенные;
совокупные;
совместные.
Прямые - это измерения, при которых искомое значение физической величины находят непосредственно из опытных данных. Прямые измерения можно выразить формулой , где - искомое значение измеряемой величины, а - значение, непосредственно получаемое из опытных данных.
При прямых измерениях экспериментальным операциям подвергают измеряемую величину, которую сравнивают с мерой непосредственно или же с помощью измерительных приборов, градуированных в требуемых единицах. Примерами прямых служат измерения длины тела линейкой, массы при помощи весов и др. Косвенные - это измерения, при которых искомую величину определяют на основании известной зависимости между этой величиной и величинами, подвергаемыми прямым измерениям, т.е. измеряют не собственно определяемую величину, а другие, функционально с ней связанные. Значение измеряемой величины находят путем вычисления по формуле , где - функциональная зависимость, которая заранее известна, - значения величин, измеренных прямым способом.
Примеры косвенных измерений: определение объема тела по прямым измерениям его геометрических размеров, нахождение удельного электрического сопротивления проводника по его сопротивлению, длине и площади поперечного сечения.
Косвенные измерения широко распространены в тех случаях, когда искомую величину невозможно или слишком сложно измерить непосредственно или когда прямое измерение дает менее точный результат. Роль их особенно велика при измерении величин, недоступных непосредственному экспериментальному сравнению, например размеров астрономического или внутриатомного порядка.
Совокупные - это производимые одновременно измерения нескольких одноименных величин, при которых искомую величину определяют решением системы уравнений, получаемых при прямых измерениях различных сочетаний этих величин.
Примером совокупных измерений является определение массы отдельных гирь набора (калибровка по известной массе одной из них и по результатам прямых сравнений масс различных сочетаний гирь).
Совместные - это производимые одновременно измерения двух или нескольких неодноименных величин для нахождения зависимостей между ними.
В качестве примера можно назвать измерение электрического сопротивления при 200С и температурных коэффициентов измерительного резистора по данным прямых измерений его сопротивления при различных температурах.
2. Определение необходимого объема выборки.
Объём выборки - число случаев, включённых в выборочную совокупность. Из статистических соображений рекомендуется, чтобы число случаев составляло не менее 30-35. При сравнении двух (и более) выборок важным параметром является их зависимость. Если можно установить гомоморфную пару (то есть, когда одному случаю из выборки X соответствует один и только один случай из выборки Y и наоборот) для каждого случая в двух выборках (и это основание взаимосвязи является важным для измеряемого на выборках признака), такие выборки называются зависимыми. Примеры зависимых выборок:
пары близнецов,
два измерения какого-либо признака до и после экспериментального воздействия,
мужья и жёны
и т. п.
В случае, если такая взаимосвязь между выборками отсутствует, то эти выборки считаются независимыми, например:
мужчины и женщины,
психологи и математики.
Соответственно, зависимые выборки всегда имеют одинаковый объём, а объём независимых может отличаться.
Сравнение выборок производится с помощью различных статистических критериев:
t-критерий Стьюдента
T-критерий Вилкоксона
U-критерий Манна-Уитни
Критерий знаков
и др.
Документ
Категория
Разное
Просмотров
69
Размер файла
84 Кб
Теги
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа