Градуировка стандартов

Размещено на http://www.allbest.ru/

УДК 681.335 (07)

Градуировка стандартов

Голощапов А.А.,

Глинкин Е.И.

Россия, Тамбов, Тамбовский государственный технический университет

Проанализирована градуировка стандартных решений для организации информационной технологии калибровки как целенаправленной последовательности статистического анализа стандартов с фиксированной градуировочной характеристикой к аналитическому контролю инноваций.

Ключевые слова: стандартные решения и инновации, операторы счисления, логические функции, итерационный анализ, градуировка, структура градуировочной характеристики, оценка метрологической эффективности

Градуировка стандартных решений систематизирует точечную характеристику статистического анализа ненормированного множества переменных измерения X = {xi} и контроля Y = {yj} в исследуемый образ фантома (миража, сказки, абракадабры) для аппроксимации градуировочной характеристики с рациональной структурой полинома счисления (структурная оптимизация) и коэффициентами A = {ai} (параметрическая оптимизация), отражающими с регламентируемой дисперсией (X,Y) неизвестный, но реально существующий информационный процесс F0i(x0i, y0j) (преобразования или управления, измерения или передачи, и т.д.). Структурная оптимизация [1 - 3] градуировочной характеристики (ГХ) реализует методы перебора известных структур счисления или исчисления (стандартных условных эквивалентов Fyi(xi, yj, ai) для отождествления с образом Fi(xi, yj) фантома с заданной дисперсией (xi, yj).

Субъективность выбора структуры градуировочной характеристики ограничена практикой субъекта и итерационным анализом множества условных эквивалентов математического счисления и исчисления. Операторы исчисления развиваются последовательно от простого к сложному: от алгебры логики, арифметики и алгебры через тригонометрию, интегро-дифференциальный анализ к математике образов. Операторы логики (И, ИЛИ, НЕ) служат основой операторов арифметики (сложения и вычитания, умножения и деления), которые составляют операторы алгебры (возведение в степень и извлечение корня, логарифмирование и экспоненцирование). Операторы алгебры инициируют тригонометрию синусов и косинусов, тангенсов и котангенсов, из которых формируют дифференцирование и интегрирование, векторный анализ и синтез образов высшей математики.

С другой стороны, операторы исчисления - результаты счисления кодов и чисел науки, схем и мнем техники. Например, числа представляют [1, с. 18 - 38] в непозиционном (римские и славянские цифры, алфавиты) и позиционном (арабские цифры и степенные полиномы) кодах, а последние организуют из сочетания сумм и произведений в нормальных формах дизъюнкции (НДФ) и конъюнкции (НКФ), в базисах ИЛИ-НЕ из сумм инверсий и И-НЕ из произведений отрицаний. В комбинаторных схемах и мнемах техники незаменимы базисы И-НЕ и ИЛИ-НЕ, а в матричной архитектуре микропроцессорной техники целесообразны НКФ и НДФ.

Регламентируют метрологическую эффективность действительных, нормированных и условных измерений средние геометрические и арифметические меры оценки, которые являются частными результатами трансформации НКФ и НДФ, а также метрологическими стандартами из-за технологичности счисления (простота анализа, синтеза и оценки) и эргономичности нормировки (комфорт, гармония и баланс).

Следовательно, структура ГХ объективно определяется множеством иерархических уровней операторов счисления и исчисления нетождественных между собой из-за различия алгоритмов анализа и синтеза, а число операторов оценивают субъективно по минимуму координат (степени полинома, условных мер) с максимальной точностью тождественности субъективных эквивалентов неопределенному образу среднестатистического фантома исследуемого процесса преобразования.

Градуировочная характеристика систематизирует множество случайных координат измерения xi и контроля yj образа фантома Fi(xi, yj), как правило, в НДФ коде степенного полинома

(1)

Размерность системы уравнений (1) обусловлена i j -тым числом измерений (i, j = 0, n - 1). Структуру полинома выбирают последовательным перебором линейной (i = 1) и параболической (i =2), кубической (i =3) и степенной (i = j) зависимостей тождественности с образом фантома Fi(xi, yj), за приемлемую структуру принимают степенной полином Fyi(xi, yj, ai) с минимальной дисперсией аппроксимации точечной функции исследуемого процесса. градуировка стандартный статистический аналитический

Анализ НДФ (1) показывает, что с увеличением i - тых измерений и j -го контроля расширяется i j -тая система уравнений и i j -тая размерность матрицы, соответственно растет и ранг степени. Решение безразмерного уравнения (1) трудоемко и нетехнологично, поэтому точное решение заменяют приближенными выражениями с априори регламентированной дисперсией, например методы Гаусса и Чебышева, Ньютона и Лагранжа. Платой за приближенное решение служит оценка по ГОСТ точности измерений постфактум - после проведения эксперимента из-за отсутствия адаптируемых к диапазону параметров калибровочных характеристик, множества случайных ненормированных переменных измерения и контроля, формирующих жесткую градуировочную характеристику с множеством коэффициентов, неадекватных физике натурного эксперимента.

Структурная оптимизация подменяется итерационным анализом последовательного перебора безразмерного множества параметрических оптимизаций степенных полиномов, не отражающих физику явления, а формирующих градуировочную характеристику среднестатистического фантома со стандартной комбинаторной структурой узкоспециализированного тестера. Замена степенного полинома счисления операторами исчисления (арифметики или алгебры, математического анализа или математики образов) не позволяет повысить метрологическую эффективность градуировки из-за не тождественности математических моделей различного ранга, не адекватных физике процесса, незнания закономерностей аналитического контроля по известным образцам нормированных мер границ адаптивного диапазона.

Следовательно, структурная аппроксимация точечной характеристики подменяется итерационным анализом последовательного перебора полиномов счисления с поиском приемлемой структуры градуировочной характеристики узкоспециализированного тестера из-за не тождественности математических операторов счисления и исчисления, неадекватных физике натурного эксперимента за счет незнания закономерностей аналитического контроля, что регламентирует среднестатистический образ эфемерного фантома, отражающего псевдоновацию.

Оценить метрологическую эффективность градуировки в процессе проектирования теоретически невозможно из-за неопределенности множества ненормированных измерений и коэффициентов градуировочной характеристики среднестатистического образа из нетождественных полиномов счисления и исчисления, не адекватных физике и мер отсчета натурного эксперимента. Стандартные эквиваленты (измерения и меры, ненормированные коэффициенты и градуировочные характеристики) лишь условно тождественны границам диапазона и мерам отсчета, нормируемым параметрам и действительным значениям информационных процессов.

Показатель оценки K эффективности, как правило, формируют из суммы произведений приведенных погрешностей на весовые коэффициенты Mi

(2)

т.е. в виде кода НДФ [1, с. 7 - 38], как наиболее технологичного и эргономичного. Приведенную погрешность i -го дифференциального показателя xi в диапазоне от максимальной ximax до минимальной ximin границ находят как отношение отклонения xi - ximin к условному нормированному значению [2, с. 45 - 50], например, диапазону ximax - ximin:

(2а)

Условной нормой погрешности (3а) могут быть выбраны амплитудный Xm и максимальный ximax , удельный и действительный Xд показатель, который по ГОСТ оценивают по стандартным мерам [3, с. 160 - 169] среднего арифметического или геометрического, гармонического или квадратического. Из-за отсутствия действительного Xд значения и мер его оценки, приведенную погрешность (2а) в интегральном показателе (2) нормируют также на субъективный весовой коэффициент Mi. Единственной нормой целого показателя (2) служит единичное значение суммы квалиметрических коэффициентов Mi:

(2б)

Следовательно, по ГОСТ оценки эффективности на дифференциальном и интегральном уровне локальных и обобщенных показателей метрологической эффективности условны и необъективны из-за субъективного выбора по стандартам приведенных норм действительного Xд значения и среднестатистических мер их отклонения от действительной нормы, квалиметрических весовых коэффициентов Mi и приведенных погрешностей , интегральных критериев показателя оценки K и весовых коэффициентов Mi в виде кода НДФ.

По стандартам оценку эффективности организуют постфактум, после проведения измерений по фиксированной градуировочной характеристике узкоспециализированного тестера с жесткой комбинаторной структурой. За эквивалент исследуемой градуировочной характеристики принимают поверочную характеристику образцового или эталонного средства измерения, электрического сигнала или материала с нормируемыми составом и свойствами границ диапазона. Оценка метрологических характеристик: нелинейности и достоверности, дрейфа и воспроизводимости, диапазона и погрешности, - необъективны и условны из-за условных информативных параметров измерения и действительных значений контроля, статистических градуировочных и метрологических характеристик, субъективных мер и критериев оценки.

Список литературы

1. Глинкин, Е.И. Схемотехника микропроцессорных средств [Текст]/ Е.И. Глинкин., М.Е. Глинкин. - Тамбов: ТГТУ, 2013.-148с.

2. Фарзане, Н.Г. Технологические измерения и приборы [Текст]/ Н.Г. Фарзане , Л.В. Илясов , А.Ю. Азим-Заде - М.: Высш. шк., 1989. - 456с.

3. Чичев, С.И. Методология проектирования цифровой подстанции в формате новых технологий [Текст]/ С.И. Чичев, В.Ф. Калинин, Е.И. Глинкин - М.: Спектр, 2014. - 228с.

Размещено на Allbest.ru