Qmmys Gum Enterprise. È uno strumento immensamente potente per l'analisi dell'incertezza della misurazione.
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Qmmys Gum Enterprise. Classifica e riepilogo

Qmmys Gum Enterprise. Tag

misurare misurazione calibrazione caricatore di calibrazione Calibrazione del carico Monitor loader calibrazione Barra di calibrazione Calibrazione del proiettile calibrazione grafico Calibrazione del joystick. Calibrazione del colore calibrazione Gamma modello matematico Propagazione dell'incertezza Calibrazione multipla Monitorare la calibrazione del colore Valutazione della misurazione modello quasi lineare Calibrazione di laureate. misurazioni misurazioni del rumore calibrazione del monitor

Qmmys Gum Enterprise. Descrizione

Il software GUM QMYSYS è adatto per l'analisi dell'incertezza delle misurazioni fisiche, delle analisi chimiche e delle calibrazioni. Il software utilizza tre diversi metodi per calcolare l'incertezza della misurazione: - Metodo GUF per modelli lineari: questo metodo viene applicato a modelli lineari e quasi lineari e corrisponde al quadro di incertezza della GUM. Il software calcola i derivati parziali (il primo mandato di una serie Taylor) per determinare i coefficienti di sensibilità del modello lineare equivalente del modello lineare equivalente e quindi calcola l'incertezza standard combinata in conformità con la legge di propagazione dell'errore gaussiana. -Guf Metodo per i modelli non lineari: questo metodo è fornito per i modelli non lineari con distribuzione simmetrica dei quantitativi dei risultati. In questo metodo, vengono utilizzate una serie di metodi numerici - E.G. Analisi della sensibilità non lineare, indici di sensibilità del secondo e del terzo ordine, Quasi-Monte Carlo con sequenze di Sobol. Le influenze aggiuntive, come le relazioni non lineari, le correlazioni, il tipo di distribuzione o l'interazione delle quantità di ingresso, sono prese in considerazione quando si calcolano il calcolo dei contributi di incertezza. I risultati ottenuti con questo metodo coincidono con il metodo analitico notevolmente da vicino. - Metodo Monte-Carlo - Questo metodo è descritto nel primo supplemento alla GUM e per molti calcoli dell'incertezza è l'unico metodo appropriato, poiché le equazioni del modello non sono spesso lineari. Nella tecnica del Monte Carlo è attribuita una distribuzione adatta a ciascuna quantità di input.

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