Точность повторяемости

3. Коэффициент точности обработки детали.

(3)

Где — средний квалитет точности обработки

(4)

Где число размеров соответствующего квалитета.

Чем больше , тем технологичнее конструкция; при <0,8 деталь относится к весьма точным.

Так как 0,9195>0,8 , то деталь технологична.

4. Коэффициент шероховатости поверхностей детали.

(5)

Где — средняя шероховатость поверхностей.

(6)

Где — количество поверхностей, имеющих шероховатость, соответствующую данному числовому значению параметра Ra.

Деталь считается технологичной, если <0,32.

Т.к. 0,106<0,32, деталь технологична.

Вывод: деталь технологична по всем коэффициентам, кроме КИМ, т.к. большое количество материала уходит в стружку при обработке внутренних поверхностей отверстий и пазов, которые нельзя получить при штамповке. А менять метод получения заготовки нецелесообразно, т.к. штамповка является прогрессивным методом заготовительного производства.

Поэтому, для повышения КИМ произведем корректировку размеров заготовки, т.е. уменьшим припуски на обработку, а также применим более современное оборудование при отрезке заготовок.

2 Технологическая часть

2.1 Определение типа производства

Правильно выбранный тип производства оказывает решающее значение на характер и построение технологического процесса. Базовый технологический процесс разработан для условий серийного производства, усовершенствованный технологический процесс разрабатывается для условий мелкосерийного производства. Объем выпуска 400 шт.

2.2 Обоснование метода получения заготовки

Вид заготовки оказывает значительное влияние на характер технологического процесса, трудоемкость и экономичность ее обработки.

В базовом технологическом процессе заготовкой для детали «Стакан” является штамповка ГОСТ 2591-88 материал сталь 30ХРА ГОСТ 4543-88.

В усовершенствованном технологическом процессе исходя из условий мелкосерийного производства, формы детали, материала и полученного КИМ, данный метод получения заготовки наиболее целесообразен. В штампованной заготовке структура металла более однородна, благодаря этому деталь будет более прочной по сравнению с литьем.

Сам способ получения заготовки заключается в следующем.

В кузнечный цех поступает горячекатаный прокат с квадратным профилем 55х55 ГОСТ 2591-88, затем происходит его нагрев в газовой печи при температуре 650±40ºC в течении 28-32 минут. Затем происходит операционный контроль нагрева, а потом горячая отрезка заготовок на пресс-ножницах по 1 штуке при интервале температур 350-450ºС.

Операционный контроль проводится в соответствии с ТУ.

После контроля заготовки проходят повторный нагрев в газовой печи при температуре 1200±40ºC в течении 18-28 минут. Затем визуально контролируют нагрев и штампуют заготовки на молотовом штампе по 1 штуке, окончательно штампуют за 5 ударов. Обрезка облоя производится на обрезных штампах под нагревом в интервале температур 720-850ºC. Операционный контроль периодический, 2% от партии. Проверка заполнения ручьев контролируется визуально.

После штамповки в поверхностных слоях заготовки возникают нежелательные напряжения, от которых следует избавляться, поэтому проводят термообработку нормализация.

Затем производят контроль твердости 3% от партии, очищают от окалины на дробеметных установках, допускается галтовка в галтовочном барабане. Очистка 10% заготовок из партии от заусенцев, заточка под стилоскоп 100% заготовок, а затем сплошной контроль марки стали стилоскопом.

В конце производится приемочный контроль 3-5% от партии.

В рамках заготовительного производства производят обдирку с целью удаления дефектного слоя и подготовки чистовых баз под последующую обработку.

Полученная заготовка имеет параметр шероховатости Ra 10 мкм и квалитет точности h14.

2.2.1 Назначение припусков на обрабатываемую поверхность

Согласно ГОСТ 7505-88 назначаем припуски под механическую обработку на обрабатываемые поверхности детали «Стакан”.

Так как заготовкой является штамповка, расчету подлежат все поверхности.

Информация о работе «Усовершенствование технологического процесса механической обработки детали «Стакан»» Раздел: Промышленность, производство
Количество знаков с пробелами: 93828
Количество таблиц: 24
Количество изображений: 6

Похожие работы

140849 0 2

… к началу обучения, соотношение с качествами личности молодого специалиста, – является первоосновой количества и качества работы ВУЗа по организации воспитывающего обучения (профессионального обучения, формирования творческого потенциала личности, ответа на вопросы о том, чему учить и как учить). Опираясь на приведенные выше базовые положения, естественнонаучные закономерности развития творческих …

81097 16 15

… напыления двух различных металлов путем поочередного подключения испарителей к силовому блоку питания, а также была оснащена заслонкой с управлением электромагнитом. 2.1. Конструкция и принцип работы базовой лабораторной установки вакуумного напыления 2.1.1. Блок-схема Установка состоит из трех основных структурных единиц. Это, собственно, вакуумная камера, в которой производится нанесение …

65309 34 29

… на скорость бурения. Возникает двойная необходимость регистрации технологических параметров – для оптимизации бурения и для решения геологических задач. Назначение наддолотного модуля, устройство и работа модуля Модуль (рис.3.10.) предназначен для измерения технологических и геофизических параметров непосредственно около долота, в процессе бурения гидравлическими забойными двигателями и передачи …

50685 1 10

… 13 — стол и весы; 14 — охладитель пластинчатый; 15 — емкость для резервирования сливок. 3. Сравнительная характеристика технологического оборудования Спред вырабатывается с помощью аналогичного оборудования что и сливочное масло. Оборудование для производства сливочного масла делится на оборудование для подготовительных операций и оборудование для выработки сливочного масла. Подготовительные …

Когда речь заходит о станках или иных системах с числовым управлением, не избежать упоминаний таких понятий, как точность позиционирования, разрешение позиционирования, повторяемость позиционирования и повторяемость деталей. Эти понятия очень тесно связаны, и у начинающих станкостроителей и операторов ЧПУ часто возникает путаница. Академические определения и способы расчета данных параметров указаны в соответствующем ГОСТ, а в данной статье будут объяснены их базовые отличия для неспециалистов. Начнем с наиболее простой характеристики.

Разрешение позиционирования

Разрешение позиционирования(дискретность) — величина, показывающая, насколько точно вы можете задать перемещение в вашей системе ЧПУ.

Рассмотрим на примере. Допустим, на оси Y станка под управлением Mach3 установлен шаговый двигатель с шагом 1.8 градуса(200 шагов/об) и драйвером с режимом деления шага 1/16, который соединен с винтом ШВП 1605 с шагом 5 мм на оборот. Mach3 работает в режиме STEP/DIR — посылает дискретные импульсы на контроллер, которые затем интерпретируются в шаги двигателя. Один импульс STEP вызовет перемещение вала двигателя, которое будет соответствовать перемещению идеальной оси, без люфтов и погрешностей, на 1/(200*16)*5 = 0.0015625 мм. Таково разрешение позиционирования оси Y — позиция по оси в управляющей программе будет всегда кратна этой величине, и вы не сможете задать перемещение в точку с координатой Y = 2.101 — программа управления «округлит» это значение в зависимости от настроек либо до 2.1, либо до 2.1015625.
Естественно, все это вовсе не означает, что, послав один импульс STEP, на самом деле получим перемещение в 0.0015625 мм, ведь существует множество факторов, вносящих погрешность — начиная от погрешности позиционирования вала двигателя до люфта в ходовой гайке. Здесь уместно перейти к следующей характеристике:

Повторяемость позиционирования оси с ЧПУ

Если мы будем отправлять ось в одну и ту же точку из разных положений, то каждый раз будем получать немного разный результат из-за механических погрешностей — ось будет останавливаться на каком-то расстоянии от требуемой точки. Повторяемость показывает, насколько велик разброс этого расстояния, а если точнее — повторяемость прямо пропорциональна среднеквадратичному отклонению ошибки позиционирования. Одним словом, повторяемость — характеризует величину «разброса» ошибки позиционирования относительно некоего среднего значения. Повторяемость зависит главным образом от люфтов передачи и возникающих упругих деформаций, и на самом деле достаточно малоинформативна, т.к. говорит лишь о том, стабильна ли ошибка позиционирования или нет, но ничего не сообщает о её величине. Можно построить совершенно неточный станок с прекрасной повторяемостью.

Точность позиционирования оси с ЧПУ

Точность позиционирования оси — обобщенная величина, показывающая, в каких пределах может находиться реальная координата оси после завершения позиционирования. Когда говорят «точность станка», подразумевают обычно именно точность позиционирования. Точность зависит от повторяемости, но включает в себя не только величину «разброса» ошибки позиционирования, но и её среднее значение, т.е. является более универсальной характеристикой. Точность показывает, как велика может быть ошибка позиционирования оси. Точность — основная характеристика станка. Зачастую производители станков среднего и хоббийного класса просто указывают некую «точность станка», не указывая «фактор охвата» — т.е. коэффициент пропорциональности, ведь точность, скажем, 0.05 мм, измеренная для 3σ и для 1σ — большая разница: в первом варианте позиционирование с погрешностью не более 0.05 мм произойдет в 97% случаев, а во втором всего лишь в 32%.(если Вам интересно, откуда взяты проценты, вам сюда).

Точность является основной характеристикой станка с т. зр. позиционирования рабочего инструмента, и зависит от большого количества факторов, в числе основных — люфты направляющих и передач, несоосность направляющих осей и их неперпендикулярность. Все, кто хоть раз пытался вырезать большой прямоугольник из фанеры или иного листового материала, знают, как ошибка в доли градуса при разметке прямых углов может привести к несовпадению длин сторон в несколько миллиметров, -а иногда и сантиметров, поэтому установке направляющих уделяется особое внимание при сборке станка с ЧПУ. Жесткость и качество исполнения станины и портала также оказывают непоредственное влияние на точность станка.

Повторяемость и точность изготавливаемых деталей

Самые важные параметры. Методы вычисления и суть их аналогична одноименным характеристикам позиционирования, однако измерению подвергается не позиция оси, а размеры готовых деталей. Именно эти параметры показывают, насколько станок пригоден для работы и какого качества детали на нем можно изготовить. Однако, зависят они от еще большего количества факторов — биение на конце фрезы шпинделя, перпендикулярность установки шпинделя, да и собственно обрабатываемых материалов и режимов резания. Поэтому обычно производителями зачастую указывается точность изготовления детали -чисто теоретическая, «расчетная», иногда — не имеющая с реалиями ничего общего. Для станков среднего класса точность изготовления в 0.2 мм для 3σ можно считать удовлетворительной, в 0.1 мм — хорошей, в 0.05 мм — отличной, менее 0.05 мм — превосходной, такую можно наблюдать лишь на считанных единицах станков эконом-класса.

(с) 2012 Darxton.ru
Копирование разрешено с указанием прямой ссылки на источник

07.06.2017 // 23:57:13 dats пишет:
Сначала позвольте несколько слов про термин «внедрение методик». На форуме про сей чудный термин создана большая тема и разные люди всё время просят друг у друга форму акта внедрения без которого в лаборатории счастья не будет, ибо все без исключения проверяющие требуют эти пресловутые акты, подтверждающие внедрение методик.
Смотрим критерии аккредитации, этого термина там нет, впрочем как и в ГОСТ Р ИСО/МЭК 17025.
Однако, в 17025 есть п. 5.4.2 «Выбор методик» предписывающий дословно следующее: » … Лаборатория должна подтвердить, что она может правильно использовать стандартные методики, прежде чем приступить к испытаниям или калибровке. Если стандартная методика меняется, то подтверждение следует повторить. …».
Конкретных механизмов этого подтверждения в стандарте не указано, значит, выбор остается за лабораторией. Почему бы не выбрать один из самых простых вариантов, а именно — взять ГСО и проанализировать его как рабочую пробу по методике (один полный анализ) и сравнить разницу между результатом и паспортным значениям ГСО с погрешностью методики (или использовать метод добавок, контрольную методику). При удовлетворительной погрешности считаем, что лаборатория подтвердила правильное использование этой стандартной методики. Приступаем к анализу рабочих проб и ведем внутренний контроль качества по ИСО 5725 или РМГ 76 и т.п.
Чем плоха такая схема, чему она не соответствует?
Теперь о Р 50.2.060-2008 «Внедрение стандартизованных методик количественного химического анализа в лаборатории. Подтверждение соответствия установленным требованиям». Статус документа – рекомендации, не более того. Пользоваться ими или нет – ваше дело.
Документ предлагает два способа подтверждения.
Первый способ сразу отсылает к Приложению Б РМГ 76, требующего проведение трудоемкого процесса с тремя ГСО.
Второй способ несколько проще и предполагает проверку только повторяемости и лабораторного смещения.
Для проверки повторяемости используют одну однородную рабочую пробу или несколько рабочих проб. Проверку лабораторного смещения проводят с образцом для контроля (ГСО) или используют метод добавок или контрольную методику.
Если для проверки лабораторного смещения используют ГСО, то для проверки повторяемости можно также использовать ГСО, что сократит время эксперимента.
Собственно сделал процедуру в MS Excel для расчета результатов подтверждения правильного использования в лаборатории стандартных методик посредством проверки повторяемости с использованием одной или нескольких рабочих проб и лабораторного смещения с использованием образца для контроля:

Максимально всё автоматизировал – на первом листе ввод исходных данных в цветные ячейки, на втором автоматически происходят расчеты и формируются выводы.
Если найдете ошибки – просигнализируйте, исправим.
Ошибка в 16 строке в слове погрешность, написано «погоешность».
Уважаемый коллега, у Вас случайно нет программки в Excel для расчета результатов проверки соответствия лабораторного смещения с использованием метода добавок? Если Вы смогли ее разработать, будьте добры сбросить мне на эл.почту zhuravkovae.e{coбaчkа}mail.ru. Очень прошу! Очень нужно, скоро проверка.

К=1 = <

к» = <

¡0, текстовый 0.5, графический 1, аудио

К5 — назначение будет рассчитываться по формуле

= £¿^51, где: 0, не используется для анализа методов, защищающих конфиденциальность данных

—, используется для анализа методов, защищающих

конфиденциальность данных ‘0, не используется для анализа методов, защищающих авторские права

3′

используется для анализа методов, защищающих

К» =

кй1 =

К62 =

к=

К64 =

к=

авторские права 0, не используется для анализа методов, защищающих аутентификацию данных

—, используется для анализа методов, защищающих

аутентификацию данных К6 — реализуемая атака, так же рассчитывается по формуле = £¡^61 >

г 0, не используется для реализации атаки на основании

| известного пустого контейнера,

I 0.125, используется для реализации атаки на основании

I известного пустого контейнера;

г 0, не используется для реализации атаки на основании

| выбранного пустого контейнера,

I 0.125, используется для реализации атаки на основании

I выбранного пустого контейнера;

г 0, не используется для реализации атаки на основании

известного заполненного контейнера, I 0.125, используется для реализации атаки на основании I известного заполненного контейнера;

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

г 0, не используется для реализации атаки на основании

известного встроенного сообщения, I 0.125, используется для реализации атаки на основании I известного встроенного сообщения;

г 0, не используется для реализации атаки на основании

выбранного скрытого сообщения, I 0.125, используется для реализации атаки на основании I выбранного скрытого сообщения;

К66 =

К67

0, не используется для реализации атаки по подмене и имитации,

I 0.125, используется для реализации атаки по подмене I. и имитации;

0, не используется для реализации атаки по противодействию | предачи информации,

I 0.125,используется для реализации атаки по противодействию передачи атаки; 0, не используется для реализации атаки на основании известной математической модели контейнера или его части, 0.125, используется для реализации атаки на основании известной Vматематической модели контейнера или его части;

Существует наилучший вектор в котором все значения критериев соответствуют максимальным значениям. Для всех критериев это значение 1.

К* = (1,1,1,1,1,1).

Для оценки качества методов стеганоанализа вводится скалярная величина равная Эвклидову расстоянию между наилучшим вектором и вектором критериев, полученным для ьго оцениваемого метода:

к1 = (ад^адиб)

Эвклидово расстояние рассчитывается по формуле:

р =

!(к/

7 = 1

к/)2

Метод, для которого расстояние до наилучшего вектора окажется наименьшим, можно считать наилучшим методом стеганоанализа для решения определенной задачи.

Список литературы:

к

ОЦЕНКА ТОЧНОСТИ: ПОГРЕШНОСТЬ ИЛИ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ

Петров Виктор Петрович

Д. т. н., профессор кафедры систем мобильной связи Сибирского государственного университета телекоммуникаций и информатики, г. Новосибирск

В научных исследованиях и в практических разработках оценка точности результата вызывает непреходящий интерес. Написано множество статей, рекомендаций и документов, но, тем не менее, актуальность проблемы не снижается. Причины тому — либо упрощенность оценок в ущерб точности, либо сложность оценок в попытках увеличить их точность. Не является решением проблемы и принятое в 1993 году Международной Организацией по Стандартизации (ISO) «Руководство по выражению неопределённости в измерениях» (далее — Руководство).

В настоящей статье на основе опыта автора по разработке Государственного эталона волнового сопротивления и разработке системы передачи единицы волнового сопротивления образцовым и рабочим средствам измерения были выполнены работы по оценке эталона и оценкам точности передачи . В этих работах были предложены

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

инвариантные относительно законов распределения погрешностей оценки, которые с необходимыми пояснениями и дополнениями могут служить альтернативой упомянутому Руководству.

Как известно, погрешность измерения представляет собой совокупность случайной и не исключенной систематической погрешностей (далее по тексту — систематическая погрешность). Случайная погрешность проявляется при прямых многократных измерениях физической величины измерительным прибором. Разброс измерений обусловливается внутренними шумами прибора и вариациями при подключении объекта измерения к измерительному прибору. Закон распределения случайной погрешности принято считать нормальным. Оценка результата измерения в этом случае не составляет проблем. За результат измерения принимается среднеарифметиче-

ское значение, которое рассматривается как оценка математического ожидания, а среднеквадратическая погрешность зависит от числа измерений.

Основные проблемы в оценивании точности измерения возникают при оценке систематической погрешности. Неопределенность оценки делает её случайной величиной, но не случайной погрешностью. Этот факт приводит к необходимости получать оценку методами математической статистики с определением закона распределения систематической погрешности.

Физическая природа систематической погрешности отличается от случайной погрешности. Источниками систематической погрешности могут быть: неточные исходные данные о структурных элементах измерительного прибора, технологические неточности изготовления элементов прибора, использование прибора в диапазоне значений какого-либо параметра, например, при измерении частотных характеристик, приближенность алгоритмов обработки и другие источники, не проявляющие себя при многократных измерениях. В целом, проблема заключается в оценке результата при неточных исходных данных.

Пусть выходная характеристика прибора или косвенного метода измерения связаны функциональной зависимостью с частными источниками погрешностей: у = у(хг, х2,… хт). Требуется оценить точность выходной характеристики прибора у(х,), погрешность эксперимента или метода измерения при неточных исходных данных х¡. При этом полагаем известными максимально допустимые частные погрешности элементов системы, а также функции влияния или алгоритмы, устанавливающие связь этих элементов с выходной оцениваемой характеристикой системы. Полагаем также источники погрешностей некоррелированными, что на практике имеет место в большинстве случаев.

В основе статистических методов лежит оценка среднеквадратического отклонения (СКО) по формуле:

Нельзя согласиться с разработчиками Руководства в том, что «основным количественным выражением неопределенности является стандартная неопределенность», а «в тех случаях, когда это необходимо, вычисляют расширенную неопределенность». Оценка стандартной неопределенности, или бу, не может рассматриваться как окончательная ввиду низкой вероятности того, что действительная погрешность не превосходит данную оценку. Дело в том, что выходная характеристика как реализованная совокупность неопределенных данных, есть величина случайная, распределенная по неизвестному закону. В зависимости от закона распределения доверительная вероятность оценки бу лежит в интервале (0,5 … 0,68). На практике же интерес представляет доверительная вероятность в пределах 0,9 … 0,99. Поэтому основным количественным выражением служит расширенная неопределенность, где основная проблема заключается в определении коэффициента охвата k.

Для получения достоверных оценок необходимо знать закон распределения бу.. Но определение закона распределения функции как композиции законов распределения аргументов представляет собой сложную математическую задачу и на практике не решается. Поэтому актуально найти такую оценку, которая при высокой достоверности не зависела бы от закона распределения выходной величины .

Для решения этой задачи рассмотрим уравнение:

Ар

Р (х <Ар)= | р{х)йх

(2)

-Ар

(1)

где Сх есть оценки СКО частных погрешностей, СГу есть оценка СКО результата.

В Руководстве указано, что «1) основным количественным выражением неопределенности измерений является стандартная неопределенность (и); 2) основным количественным выражением неопределенности измерений, при котором результат определяют через значения других величин, является суммарная стандартная неопределенность (ис); 3) в тех случаях, когда это необходимо, вычисляют расширенную неопределенность (V) по формуле V = к ис». Руководство

определяет стандартную неопределенность как оценку среднеквадратического отклонения, а расширенную неопределенность — как оценку доверительного интервала при заданной доверительной вероятности.

Применим уравнение (2) для сравнения различных распределений.

При изменении Ар от нуля до максимальных значений вероятность нахождения х в пределах i Ар , то есть площадь фигуры, ограниченной соответствующим законом распределения, изменяется различным образом. В частности, для равновероятного закона распределения

функция Р (А р) имеет линейный характер, для других законов — нелинейный.

Сравнение законов распределения приведем для

обратной функции А р (Р) , причем перейдем к норми-

Ар

рованной величине кр =

(7

которую назовем норми-

рованной квантилью. Величина кр характеризует интер-

х

вал , в котором с вероятностью Р находится случайная

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

величина х. Так, например, величина к1 соответствует

предельному значению случайной величины, то есть, тому интервалу, в котором случайная величина находится с вероятностью, равной единице.

кр (Р)

Построим графики ^р ) для некоторых симметричных функций распределения, наиболее часто используемых при обработке результатов измерений и при

оценке точности выходных характеристик устройств. На рис.1 представлены графики нормального, равномерного, треугольного, трапецеидального распределений.

0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 р

Рисунок 1. Зависимость квантиля распределения от вероятности

Из графиков следует, что эти функции достаточно ясно показывают различие законов распределения и могут служить их характеристикой. Обращает на себя внимание

два факта: 1) при кр = 1 различие между графиками

к ( р )

является максимальным, что означает существенное различие вероятностей того, что случайная величина находится в пределах б; 2) графики сближаются и пе-

0,9 и

к0,95 = 1,6

ресекаются при значениях Р

пренебрежимо малым разбросом. Далее кривые начинают расходиться, но в области значения Р » 0,95 имеют разброс не более десяти процентов относительно значения

ко,95 = 1,85. Величина разбросов является, по существу, погрешностью от погрешности, то есть вторым порядком при оценке погрешности, и ею можно пренебречь. Однако при Р^ 1 кривые расходятся существенно. Отметим очень важный фактор — при некоторых доверительных вероятностях, а именно, при Р = 0,9 и Р = 0,95 соотношения между СКО и соответствующими

доверительными интервалами Ао 9 и Ао 95 не зависят

от законов распределений. Этот фактор может быть эффективно использован для простых устойчивых инвариантных (в смысле независимости от закона распределения случайных величин) оценок погрешностей и допусков в различных задачах измерения и проектирования.

Действительно, если известны СКО частных источников погрешностей и функций их влияния на выходку

ную характеристику

дх,.

то устойчивыми оценками от-

клонения выходной характеристики от её математического ожидания могут быть доверительные

интервалы Ару при одном из заданных уравнений:

выбирать А0,95у = 1,85 Су , так как эта оценка имеет

большую доверительную вероятность, что требуется на практике. Дополнительным аргументом в пользу этой оценки является известное из теории вероятностей свой-

ство — эксцесс композиции распределений больше среднего эксцесса частных составляющих. Это означает, что закон распределения функций случайных величин «вытягивается» к нормальному распределению даже при наличии далеких к нему эксцессов частных составляющих. Но результирующий закон, тем не менее, может быть далек от нормального, а, тем самым, ближе к центру кучности при Р = 0,95.

Следует отметить, что стремление получить предельно допустимую оценку отклонения выходной величины, то есть А1у требует обязательного знания закона распределения выходной величины, поскольку графики

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

кр (Р) при Р > 0,95 имеют максимальное расхождение. Поэтому можно определенно утверждать, что оценка предельно допустимой погрешности без оценивания закона распределения выходной величины обладает минимальной достоверностью среди всех других оценок.

Ключевой формулой при оценивании является уравнение (1). На практике допуски на элементы или погрешности I — ых частных составляющих приводятся в

виде предельно допустимых величин, то есть А1х^, а не С1 . Для корректных оценок необходим переход от А1 х1 к С1 . Для наиболее распространенных законов

ГА! 1

распределения такие соотношения известны.

V С )

Базовая формула (1) с заданными Дх и с учетом законов распределения частных составляющих х,принимает вид:

С =

(А1 хк )2

(4)

Формула (4) с использованием одной из оценок в соответствии с уравнениями (3) является решением задачи

оценивания выходной характеристики у (х) . Получение устойчивых инвариантных оценок предельно упрощается, если при нормировании допусков и показателей точности измерения принять доверительный интервал при доверительной вероятности равной 0,95. Тогда в уравнении (4):

¿1 ^^ Л

0,95

х,.

к,

1,85

(5)

и окончательное уравнение принимает вид:

Л0,95У = ] (Л0,95)2 .

(6)

При оценках на уровне доверительной вероятности 0,9 уравнения (5) и (6) имеют вид:

Лх

Л0,9 Хг 1,6

Л0,9У = АЕ, обосновано свойство распределений, при котором к0,95 = 1,85 независимо от закона распределения. Этот инвариант находится в середине между граничными значениями, а потому может быть рекомендован во всех случаях, когда нет достаточных оснований считать случаи граничными.

При доверительной вероятности Р = 0,99 оценка погрешности сильно зависит от закона распределения. Это показывает и Руководство. При нормальном законе распределения ко,99 = 3, при равномерном законе к0,99 = 1,71. Руководство не дает рекомендаций по выбору закона распределения, нет критериев выбора. В одних и тех же условиях кто-то может выбрать к0,99 = 3, а кто-то к0,99 = 1,71. Разница очень велика, чтобы допускать произвол выбора. Этот факт не согласуется с целями Руководства, которое утверждает, что «предоставляет основы для международного сопоставления результатов измерений и универсальный метод для выражения и оценивания неопределенности измерения, применяемого ко всем видам измерений и всем типам данных, используемым при измерениях».

Анализ показывает, что термин неопределенность измерения является действительно неопределенностью и не может заменить аргументированную оценку погрешности измерения для международного сопоставления результатов измерений.

Список литературы