Погрешности измерений физических величин

Применение законов математического ожидания, равномерного распределения, дисперсии для измерения случайных величин температуры, давления. Определение граничных погрешностей термометра, манометра, класса точности и доверительного интервала для дисперсии.

Рубрика Экономико-математическое моделирование
Вид контрольная работа
Язык русский
Дата добавления 05.03.2013
Размер файла 66,8 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Контрольная работа

Задача 1

Результаты измерений температуры toС являются случайными величинами, подчиняющимися нормальному закону распределения с математическим ожиданием mt = 27,1°С и средним квадратичным отклонением (с.к.о.) = 0,9 (oС).

Вычислить вероятность выполнения неравенства

to1tto2, где to1=26,1, oC, to2=27,85oC.

Решение:

Для решения задачи воспользуемся интегралом вероятностей (функцией Лапласа). Для этого сформируем независимую переменную следующего вида:

И находим соответствующие значения Ф(z1) и Ф(z2).

;

Далее воспользуемся следующим свойством интеграла вероятностей:

Ф(z) = - Ф(z); т.е.

P(t1tt2) = Ф(z2) - (-Ф(z1));Ф(-z1) = 1-Ф(z1) = Ф(z1) + Ф(z2)-1 = 0,729

+0,813-1 = 0,542

Ответ: P(t1tt2) = 0,542

Задача 2

Результаты измерений температуры t (°С) являются случайными величинами и подчинены нормальному закону распределения с mt= 20,1oС, t=0,8 °С. Определить интервал t, для которого с вероятностью p = 0,79 удовлетворяется неравенство /t-mt/t.

Решение:

Используя интеграл вероятностей, находим:

,

Отсюда

===0,895

обращаясь к таблицам интеграла вероятностей, находим числовое значение аргумента в круглых скобках, т.е.

= 1,79, т.о. = 1,432

Ответ: интервал t, для которого с вероятностью p = 0,79 удовлетворяется неравенство /t-mt/t равен 1,432

Задача 3:

Измерениям величины у подчинены нормальному закону распределения с математическим ожиданием my и дисперсией y2. Вычислить вероятность выполнения неравенства |y-my| 0,9 y

Решение:

Сформируем случайную величину для функции интеграла вероятностей

По таблицам для интеграла вероятностей по значению

z = 0,1 находим соответствующее значение интеграла вероятностей Ф(z=0,1) = 0,54. Искомая вероятность P = 2Ф(0,1) - 1 = 0,08

Ответ:

Вероятность выполнения неравенства | y-my| 0,1 y равна 0,08.

Задача 4

Результаты измерений давления р (МПа) являются случайными величинами, подчинёнными закону равномерного распределения и находятся в пределах, где рo1= 1,35 МПа, рo2= 2,6 МПа. Найти математическое ожидание mp и дисперсию для измеренного давления.

Решение:

Формулы для вычисления математического ожидания и дисперсии имеют вид:

Подставив численные значения p1 и p2 получим:

Ответ: Для измеренного давления, математическое ожидание mp = 1,975 и дисперсию = 0,13

Задача 5

Результаты измерений давления р(Па) являются случайными величинами и подчинены закону равномерного распределения с известными параметрами: = 0,25 МПа. Вычислить вероятность выполнения неравенства po1ppo2, где рo1= 1,56 МПа, ро2= 1,69 МПа.

Решение:

Искомая вероятность определяется как отношение площади на графике плотности вероятностей, ограниченной прямыми 1/ (x2 - x1) и р1= 1,56, р2= 1,69 к площади, ограниченной предельными значениями / рo1 и рo2, которые находятся по известным отношениям

и , см. рис.

p, Мпа

Размещено на http://www.allbest.ru/

f(p)

po1 p1 p2 po2

с =

P = = = =0,08

Ответ: вероятность выполнения неравенства po1ppo2 равна 0,08.

Задача 6:

Термометр, измеряющий температуру t(°С) в рабочем диапазоне от tmin=0°С до tmax= 650°С, имеет класс точности С = 0,6. Определить max- граничную погрешность термометра.

Решение:

Значение приведенной погрешности в соответствии с определением класса точности определяется зависимостью:

/ 100 = 0,6 / 100 = 0,006

Искомое значение граничной абсолютной погрешности определяется по формуле

max = *(tmax-tmin) = 0,006*(650-0) = 3,9оС.

Ответ: граничная погрешность термометра равна 3,9оС.

Задача 7

Манометр, измеряющий давление в рабочем диапазоне от pmin=0,05 Мпа до pmax= 2,2 МПа, имеет граничную погрешность p max = 0,055 Мпа. Определить класс точности манометра.

Решение:

Приведенная погрешность манометра выражается следующим образом

ближайшим подходящим из стандартного ряда для величины *100 =2,56 является число 2,56, что дает основание считать данный манометр прибором классности 2,56.

Ответ: манометр является прибором класса точности 2,56.

Задача 8

Найти минимальную разность давлений рmin , которую можно измерить с погрешностью 3% по формуле p12=p1-p2 c помощью двух манометров класса точности 0,5. Манометры имеют диапазоны измерений равные =1,9 Мпа.

Решение:

Измерение разности давления при помощи двух манометров осуществляется по формуле 12 = p1 - p2, дает погрешность , где и - абсолютные погрешности измерения давления манометрами соответственно первым и вторым. Согласно определению класса манометров

=МПа.

Заданная относительная погрешность измерения при таком способе измерения разности давления будет %. Откуда искомая минимальная измеримая с заданной точностью разность давления

= Мпа.

Ответ: минимальную разность давлений рmin = 0,63 Мпа.

термометр манометр погрешность дисперсия

Задача 9

Вычислить граничную приведенную погрешность измерения давления со значением р=0,52 Мпа, осуществлённого с помощью манометра класса 0,6 имеющего диапазон измерений =2,7Мпа.

Решение:

В соответствии с определением класса манометра абсолютная погрешность

Мпа=0,6*2,7/100=0,016 Мпа.

Тогда искомая относительная погрешность

/p=0,016/0,52=0,031 (3,1%).

Ответ: граничная приведенная погрешность измерения давления равна 0,031 (3,1%).

Задача 10

По результатам 7 измерений были получены статистические характеристики температуры: математическое ожидание и с.к.о =1°С.

Вычислить: 1) при условии нормального распределения результатов измерений доверительную вероятность выполнения неравенства°С; 2) для заданной доверительной вероятности =0,8 определить доверительный интервал для дисперсии.

Решение:

1) первую часть задачи решаем, используя распределение Стьюдента, для чего сформируем случайную величину

.

По таблице распределения Стьюдента для N-1=7-1=6 по значению =2,04 находим искомую вероятность =0,92, для чего необходимо выполнить операцию линейной интерполяции между двумя значениями =0,90 (=1,943) и =0,95(=2,447).

2) вторая часть задачи решается с использованием распределения x2 (хи-квадрат), называемое еще и распределением Пирсона, т.к. это распределение является наиболее употребляемым из ряда распределения Пирсона. Случайная величина, подчиняющаяся этому закону распределения формируется следующим образом

V =

Определение двустороннего интервала требует задания доверительной вероятности как нижней, так и верхней границ интервала. В простейшем случае

p1=

Откуда для заданной =0,8 имеем p1=0,1; p2=0,9. По таблице распределения Пирсона по значению N-1=6 и p1=0,1; p2=0,9 находим V1=2,204 и V2=10,645. Искомый доверительный интервал для дисперсии имеет вид

, после подстановки числовых значений:

или p(0,562,7)=0,8

Ответ: доверительная вероятность выполнения неравенства°С равна 0,92; доверительный интервал для дисперсии p(0,562,7)=0,8

Задача 11

Тепловой поток Q(Вт), отводимый от теплообменного аппарата, может быть определён на основе косвенного измерения по формуле

Q=Gс(to-t1) (*),

где G- расход рабочего тела (кг/с),

to,t1--температура рабочего тела на входе и выходе теплообменного аппарата,

c-удельная теплоёмкость рабочего тела (Дж/кг)-является табличной характеристикой.

Величины G,to,t1 -определяются с помощью прямых измерений расхода и температур при с.к.о. погрешностей измерения =0,001 кг/с, =0,1 °С. Вычислить - с.к.о. погрешности измерения Q при с== 4,19.103 Дж/кг°С, G = 47 кг/с, t1=12°С, t2 = 14 °С.

Решение:

Исходим из того обстоятельства, что измеряемые параметры, входящие в формулу (*) статистически независимы. В этом случае дисперсия 2 равна сумме дисперсий параметров, измеряемых прямыми методами, умноженных на весовые коэффициенты, равные квадратам частных производных от Q по этим параметрам, т.е.:

найдем частные производные:

Подставим численные значения измеренных велечин:

=4,19*103*(14-12)=8,38*103

=47*4,19*103=196,93*103

= -47*4,19*103= - 196,93*103

Просуммировав квадраты полученных числовых значений частных производных, умноженных на дисперсии, получим:

=(8,38*103)2*0,0012+2*(196,93*103)2*0,12=590587274

Или 24302 (Дж)

Ответ: - с.к.о. погрешности измерения Q равно 24302 Дж.

Задача 12

Температура t(°С) может быть оценена с помощью косвенного измерения на основе формулы зависимости величины термосопротивления (ТС) меди R, от температуры в виде

Rt=Ro( ) (**),

где -температурный коэффициент сопротивления меди,

Ro--величина ТС при 0°С и формулы, связывающей напряжение Uизм, ток Iизм,

Rt и Rл- сопротивление подводящих проводников схемы для ТС:

(***).

Величины Uизм, Iизм, измеряемые вольтметром и амперметром, являются результатом прямых измерений с граничными погрешностями , . Вычислить -граничную погрешность измерения температуры t при Uизм= 7 В, Iизм= 0,67 А, Rл=0,5 Ом, =4,26 10-3 (°С)-1.

Решение:

Объединяя формулы (**) и (***), после преобразований получим:

Используем аналог полного дифференциала от функции:

(****)

Определим частные производные от t по U и I:

Находим численные значения частных производных и подставляем их в формулу (****):

=350,36

=-3660,4

= 350,36 * 0,01 + 3660,4 * 0,01= 400С

Ответ: - граничная погрешность измерения температуры t равна 400С.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Понятие корреляционно-регрессионного анализа как метода изучения по выборочным данным статистической зависимости ряда величин. Оценка математического ожидания, дисперсии, среднего квадратического отклонения и коэффициента корреляции случайных величин.

    курсовая работа [413,0 K], добавлен 11.08.2012

  • Понятия доверительного интервала и доверительной вероятности и их применение в эконометрических задачах. Доверительный интервал для математического ожидания нормальной случайной величины при известной и при неизвестной дисперсии, генеральная совокупность.

    реферат [2,0 M], добавлен 12.12.2009

  • Элементарные понятия о случайных событиях, величинах и функциях. Числовые характеристики случайных величин. Виды асимметрии распределений. Статистическая оценка распределения случайных величин. Решение задач структурно-параметрической идентификации.

    курсовая работа [756,0 K], добавлен 06.03.2012

  • Построение гистограммы и эмпирической функции распределения. Нахождение доверительного интервала для оценки математического распределения. Проверка статистической гипотезы о равенстве средних значений, дисперсий, их величине, о виде закона распределения.

    курсовая работа [1,7 M], добавлен 29.11.2014

  • Построение корреляционного поля результатов измерения непрерывной работы станков в зависимости от количества обработанных деталей. Определение интервала для математического ожидания и среднего квадратического отклонения при доверительной вероятности.

    контрольная работа [200,4 K], добавлен 03.10.2014

  • Разработка алгоритма и программы на одном из алгоритмических языков для построения эмпирической плотности распределения случайных величин. Осуществление проверки гипотезы об идентичности двух плотностей распределения, используя критерий Пирсонга.

    лабораторная работа [227,8 K], добавлен 19.02.2014

  • Понятие доверительного интервала и доверительной вероятности. Доверительный интервал для математического ожидания (пример задачи). Распределение Стьюдента. Принятие решения о параметрах генеральной совокупности, проверка статистической гипотезы.

    реферат [64,9 K], добавлен 15.02.2011

  • Обоснование, схема и описание бизнес-процесса организации. Идентификация законов распределения случайных величин. Разработка и описание моделирующего алгоритма для реализации программы имитационной модели. Разработка компьютерной программы моделирования.

    курсовая работа [265,3 K], добавлен 28.07.2013

  • Нахождение уравнения линейной регрессии, парного коэффициента корреляции. Вычисление точечных оценок для математического ожидания, дисперсии, среднеквадратического отклонения показателей x и y. Построение точечного прогноза для случая расходов на рекламу.

    контрольная работа [216,6 K], добавлен 12.05.2010

  • Изучение особенностей стационарных временных рядов и их применения. Параметрические тесты стационарности. Тестирование математического ожидания, дисперсии и коэффициентов автокорреляции. Проведение тестов Манна-Уитни, Сиджела-Тьюки, Вальда-Вольфовитца.

    курсовая работа [451,7 K], добавлен 06.12.2014

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.