Synopses & Reviews
Synopsis
- Messen
- Was ist Messen?
- Beispiel ((als "running example" durch das Buch))
- Unvollkommenheit von Messungen, unvollst ndige Kenntnisse ber Gr en und Parameter
- Messsystem und Modell des Messens
- Messgr e, Einflussgr en, Messsignal
- Messsysteme
- Messverfahren, Messprinzipe, Messmethoden
- Funktionale Einheiten und Modelle (Ursache-Wirkungs-Modelle, Modellstrukturen)
- Messen als inverses Problem
- Modell der (Auswertung der) Messung
- Systematische Modellbildung f r die MU-Analyse (schrittweises Vorgehen)
- Unvollkommenheit der Kenntnisse beim Messen
- Ziel: Ermittlung bester Sch tzwert und Messunsicherheit (als G teparameter)
- Vorhandene und begrenzte Kenntnisse
- Messger te, Datenbl tter
- Diskretisierung von Messsignalen, digitale Anzeige, digitale Messwertver-
arbeitung
- Wiederholte Beobachtungen (Messreihen, Stichprobenanalyse)
- Temperatur- und andere Parameter nderungen
- Messung und Kalibrierung
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- Behandlung von Messunsicherheiten
- Probabilistischer Ansatz
- Wiederholte Beobachtungen
- Sonstige Kenntnisse
- Ermittlung des besten Sch tzwerts
- Ermittlung der Messunsicherheit
- Unsicherheitsfortpflanzung (Addition der Varianzen)
- Messunsicherheitsbeitr ge und deren Wichtung (Empfindlichkeitskoeffizienten)
- Korrelierte Gr en
- Gesamtmessunsicherheit
- Messunsicherheitsbudget
- Erweiterte Messunsicherheit
- Systematisches Vorgehen nach GUM: 6 Schritte
- Beispiele
(DVM, Kalibration Thermometer, Einzelthermometer, Taupunktspiegel (NL Modell))
- Rechnergest tzte Messunsicherheitsbestimmung ((GUM-Workbench))
- Numerische Messunsicherheitsbestimmung (Monte-Carlo-Verfahren nach GUM-Supplement)
- Ermittlung der Messunsicherheit aus Ringversuchen und Eignungstests
- Multivariate Ergebnisgr en, z. B. komplexe Messgr en
Darstellung:
Jeweils: - linke Seite: allgemeines, Theorie
- rechte Seite: konkret am Beispiel