误差理论及数据处理大作业(共7页)

1、精选优质文档-倾情为你奉上误差理论与数据处理小作业姓 名：学 号：1120班 级：班学 院：机电工程学院 日 期：2016年 3月28 日误差理论与数据处理小作业姓名：学号：11班级：班学院：机电工程学院作业目的：使学生充分了解误差的性质，学会数据处理方法。通过对测量精度的分析和计算，解决误差的合理分配问题，达到在最经济的条件下，得到最理想的设计和测量结果。作业内容：自拟一个与误差原理相关的选题要求：1、结合工程实践的实际问题 2、理论联系实际 3、运用基本理论分析和计算作业要求：1、题目要适当 2、基本格式：封页标题（黑体小三居中）：字数不超过20字 摘要（黑体五号）：概述论文的核心内容（宋

2、体五号） 作业正文（宋体五号），字数不少于1500字 3、作业统一采用A4纸，单面打印，左侧装订 4、必须独立完成作业，教师审查后评定成绩占课程总成绩的20%多面棱体测量的极限误差摘要：多面棱体是一种高精度标准器具，检定光学分度头等圆分度仪器的分度误差，在高精度的机械加工或测量中也可以作为角度的定位基准1，其检测条件是：温度20；101.325KPa；水蒸汽压力(湿度)1.333KPa。而在温度、湿度、大气压等条件有偏差时候，给测量也会带来一定的误差，本次通过在温度有一定波动的条件下测量多面棱体的长度，求这种测量方法的极限误差和最终的测量结果。关键词：多面棱体、极限误差、测量结果、温度（一）工

3、程案例： 长度等于或小于80mm的多面棱体，测量或使用其长度时，多面棱体的可竖直或水平安装。长度大于80mm的多面棱体，测量或使用其长度时，多面棱体的轴线应水平安装，这时，多面棱体一个较窄的侧面放置在分别距多面棱体两端侧量面各为0.211×L的两个横放的支柱上。测量时恒温条件为t=20±2º。10 次重复测得值（单位m）为+0.5，+0.7，+0.4，+0.5，+0.3，+0.6，+0.5，+0.6，+1.0，+0.4。试求此测量方法的极限误差，并写出最后结果。解：按测量顺序，用表格记下测得数据。1、求算术平均值2、求各测得值的残余误差（具体数据见上表格） 3、求

4、标准差4、判断有无粗大误差、按罗曼诺夫斯基准则，首先怀疑第9 各测得值含有粗大误差，将其剔除，根据剩下的9 个测得值计算算术平均值及标准差，得 选取显著度=0.05，已知n=10 查表得 k(10,0.05)=2.43则 : 因为:故第9 个测得值含有粗大误差，应予剔除。剩下9 个测得值，再重上述步骤，由判别可知不再含有粗大误差。、按格罗布斯准则，按测得值的大小，顺序排列得今有两测得值数据1和数据10可怀疑，但由于故应先怀疑数据10是否含有粗大误差查表得到：故表中第9 个测得值含有粗大误差，应予剔除。剩下 9 个测得值，再重复上述步骤，判别 数据1是否含有粗大误差。不含有粗大误差，而各qi皆小

5、于2.11，故可认为其余测得值也不含有粗大误差。、按狄克松准则，将测得值从小到大顺序排列得首先判别最大值数据10，因n=10，故计算统计量11 故表中第9 个测得值含有粗大误差，应予剔除。再判别最小值数据1 ，计算统计量 11 故表中第5 个测得值不含有粗大误差。剔除测得值10.001 后，再检查其余测得值，此时n=9，检查结果不含有粗大误差。根据以上三个粗大误差判断准则，均判断第9 个测得值含有粗大误差，故应将第9 个测得值予以剔除。5、分析有无不变系统误差发现和消除不变系统误差的基本措施可用实验对比法，若不能从误差源上及在测量过程中消除不变系统误差，应确定修正值，对算术平均值进行修正2。6

6、、检查有无变化的系统误差用残余误差校核法进行检查因为代数和值 为零，故测量列中无变化系统误差3。7、计算算术平均值的极限误差lim2 因n 较少，按t 分布确定lim2 ，取显著度 =0.0027，自由度 =n-1=9-1=8 ,查t 分布表得4：8、确定此测量方法总的极限误差lim 除了算术平均值的极限误差lim2 和4等基准多面棱体的检定的极限误差lim1 外,作为随机量的温度误差，在有限次重复测量的短时间内不能充分反映在测量结果里，故计算时要另作考虑5。但由于被检多面棱体与基准多面棱体材料基本相同，其线膨胀系数相差甚微，同时被检多面棱体基本尺寸较小6，故其温度误差的影响可与忽略不计。则总的极限误差lim 为:9、最后测量结果10、课程总结: 在此次课程中，通过课堂上老师的讲解，对于误差分析的重要性有了更深的认识与了解，更加意识到它对于机械的重要性，对于精密的仪器来讲，误差分析有着必不可少的作用，通过本次大作业，让我加深了对于误差分析的掌握与理解。同时也觉得对于理论分析的重要性，先分析，再实践，尤其是对于数据的把握。本次课程对于我将来跟测量有关的项目实验有着重要的意义，非常感谢老师的教导。参考文献：1 吴石林、张玘误差分析与数据处理清华大学出版社2010.08.012 ，测试误差处理与数据分析2008年5月3