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JJF 1059.1-2012 规程中的测量不确定度评定与表示

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简介：
本简介探讨了JJF 1059.1-2012规程中有关测量不确定度评定和表达的方法，为计量技术提供理论依据和技术指导。 JJF1059.1-2012规程对测量不确定度的评定与表示进行了规定。

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  • JJF 1059.1-2012 规程中的测量不确定度评定与表示
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    本简介探讨了JJF 1059.1-2012规程中有关测量不确定度评定和表达的方法，为计量技术提供理论依据和技术指导。 JJF1059.1-2012规程对测量不确定度的评定与表示进行了规定。
     
  • JJF 1059.1 测量不确定度的评定与表示.pdf
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    《JJF 1059.1 测量不确定度的评定与表示》详细阐述了如何进行测量结果不确定度的评估和表达，是计量领域的重要技术规范。 JJF 1059.1是关于测量不确定度评定与表示的国家标准。
     
  • 测量不确定度的评估与表达指南
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    《测量不确定度的评估与表达指南》旨在为科研人员和工程师提供一套全面的方法论，用于评定实验数据的可靠性和精度。本书详细解析了如何科学地计算及表述测量中的不确定性，帮助读者提高研究结果的质量和可信度。 本书作为国家技术规范的统一教材，由国家质量技术监督局计量司组织编写，内容涵盖概率论与数理统计等方面的知识。
     
  • JJF1059.1-2012 测量不确定度评定与表示培训资料（北理工 周桃庚）[宣贯版].pptx
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    这份PPT是基于JJF1059.1-2012标准的测量不确定度评定与表示培训材料，由北京理工大学周桃庚教授编写，旨在普及和解释该国家标准。 JJF1059.1-2012测量不确定度评定与表示培训讲义（北理工周桃庚）[宣贯].pptx
     
  • 测量不确定度课件：标准不确定度与扩展不确定度
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    本课件详细解析了标准不确定度与扩展不确定度的概念、计算方法及应用，旨在帮助学习者掌握测量结果评估中的不确定性分析。 标准不确定度与扩展不确定度都是用来确定测量结果区间的量，并合理赋予被测值在指定概率内的分布范围。 虽然已有标准不确定度（用σ表示），但通常情况下，它所对应的置信水平还不够高，在正态分布的情况下仅为68.27%。因此，引入了另一种方式来表达测量的不确定性——扩展不确定度。这种不确定性通过标准偏差的倍数kσ来计算，并统一使用大写拉丁字母U表示。 在实际应用中，为了得到具有更高置信水平区间的半宽度值，我们采用包含因子k与合成标准不确定度uc(y)相乘的方法：即扩展不确定度Up=kpuc(y)，其中kp代表对应于特定置信水准的倍数。这样能够更准确地描述测量结果可能存在的误差范围。
     
  • 测量不确定度的表达指南
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    《测量不确定度的表达指南》旨在为科研和工程技术人员提供一套清晰、实用的方法，用于评估和表述测量结果中的不确定性。本书深入浅出地解释了如何准确计算并呈现测量值的可信范围，是理解和应用测量不确定度理论的宝贵资源。 不确定度表达指南是关于国家不确定度相关标准的指导文件，并提供了计算不确定度的方法。
     
  • 测量不确定度的计算：一个用于评估测量不确定度的函数-MATLAB开发
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    本项目提供了一个MATLAB工具，用于计算和评估测量过程中的不确定度。通过该工具，用户能够准确地分析并理解数据测量时可能存在的误差范围，提高实验结果的可靠性和可重复性。 假设我们有函数 z(x, y)。该程序计算 x 和 y 中的误差如何影响 z(x, y) 的误差。定义 z 中的误差为 delta(z)=diff(z,x)*delta(x)+diff(z,y)*delta(y)，其中 delta(x) 和 delta(y) 分别是 x 和 y 测量中的误差，而 diff(z,y) 是函数 z 在变量 y 下的偏导数。
     
  • 测量不确定度评估及表达培训资料（基于JJF1059.1）.ppt
    优质
    本PPT依据JJF1059.1标准，详尽介绍测量不确定度的评估与表达方法，涵盖理论解析、实例分析等内容，旨在提升专业技术人员的相关技能。 测量不确定度评定与表示方法完整培训（依据JJF1059.1）.ppt 该文档提供了关于如何根据JJF1059.1标准进行测量不确定度的评估和表达的全面指导，内容涵盖了相关概念、步骤及实例分析。
     
  • 测量不确定度评估方法及实例分析
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    本书详细介绍了测量不确定度的基本概念、评定原则和步骤，并通过多个具体实例深入解析了如何进行准确的不确定度评估。适合计量技术人员参考学习。 测量不确定度评定的方法及其实例分析。
     
  • 运用GUM法简化实验室测量不确定度评估流程
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    本篇文章介绍了如何利用GUM法（Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement）来优化和简化实验室中的测量不确定度评估过程。通过应用这一方法，研究人员可以更有效地识别并量化误差来源，从而提高实验数据的可靠性和可重复性。这种方法尤其适用于需要频繁进行复杂测量任务的研究机构或企业实验室，有助于提升工作效率及资源利用率。 本段落介绍了使用《测量不确定度表示指南》（GUM法）评定测量不确定度的适用范围及流程，并分析了影响测量不确定度的因素来源。通过建立合适的数学模型并明确不同项目中导致不确定性因素的概率分布，结合标准不确定度评估、合成标准不确定度计算以及扩展不确定度确定等步骤，在评定过程中合理运用数学方法进行变换，从而简化实验室中的不确定度评定程序。当遇到测量模型明显非线性、输入量概率密度函数（PDF）显著不对称或偏离正态分布和t分布较大时，则可采用蒙特卡洛法（MCM法）来进行不确定度评估。