发布时间 : 星期一 文章误差理论与数据处理实验报告更新完毕开始阅读
专业资料
《误差理论与数据处理》
实 验 指 导 书
姓名
学号
机械工程学院 2016年05月
word完美格式
实验一 误差的基本性质与处理
一、实验内容
1．对某一轴径等精度测量8次，得到下表数据，求测量结果。
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 li/mm 24.674 24.675 24.673 24.676 24.671 24.678 24.672 24.674 vi/mm -0.0001 0.0009 -0.0011 0.0019 -0.0031 0.0039 -0.0021 -0.0001 vi2/mm2（10-4）0.0002 0.0077 0.0127 0.0352 0.0977 0.1502 0.0452 0.0002 Matlab程序：
l=[24.674,24.675,24.673,24.676,24.671,24.678,24.672,24.674];%已知测量值 x1=mean(l);%用mean函数求算数平均值
disp(['1.算术平均值为： ',num2str(x1)]); v=l-x1;%求解残余误差
disp(['2.残余误差为： ',num2str(v)]); a=sum(v);%求残差和
ah=abs(a);%用abs函数求解残差和绝对值
bh=ah-(8/2)*0.001;%校核算术平均值及其残余误差,残差和绝对值小于n/2*A,bh<0，故以上计算正确 if bh<0
disp('3.经校核算术平均值及计算正确'); else
disp('算术平均值及误差计算有误'); end
xt=sum(v(1:4))-sum(v(5:8));%判断系统误差（算得差值较小，故不存在系统误差） if xt<0.1
disp(['4.用残余误差法校核，差值为：',num2str(x1),'较小，故不存在系统误差']); else
disp('存在系统误差'); end
bz=sqrt((sum(v.^2)/7));%单次测量的标准差 disp(['5.单次测量的标准差',num2str(bz)]);
p=sort(l);%用格罗布斯准则判断粗大误差，先将测量值按大小顺序重新排列 g0=2.03;%查表g(8,0.05)的值
1
g1=(x1-p(1))/bz;
g8=(p(8)-x1)/bz;%将g1与g8与g0值比较，g1和g8都小于g0，故判断暂不存在粗大误差 if g1 disp('6.用格罗布斯准则判断，不存在粗大误差'); end sc=bz/(sqrt(8));%算数平均值的标准差 disp(['7.算术平均值的标准差为：',num2str(sc)]); t=2.36;%查表t(7,0.05)值 jx=t*sc;%算术平均值的极限误差 disp(['8.算术平均值的极限误差为：',num2str(jx)]); % l1=x1+jx;%写出最后测量结果 % l2=x1-jx;%写出最后测量结果 disp(['9.测量结果为：（',num2str(x1),'±',num2str(jx),')']); 2 实验二 测量不确定度 二、实验内容 1．由分度值为0 .01mm的测微仪重复6次测量直径D和高度h，测得数据如下： Di/mm hi/mm 8.075 8.105 8.085 8.115 8.095 8.115 8.085 8.110 8.080 8.115 8.060 8.110 请按测量不确定度的一般计算步骤，用自己熟悉的语言编程完成不确定度分析。 MATLAB程序及分析如下： A=[8.075 8.085 8.095 8.085 8.080 8.060]; B=[8.105 8.115 8.115 8.110 8.115 8.110]; D=mean(A);%直径平均值 disp(['1.直径平均值为： ',num2str(D)]); h=mean(B);%高度平均值 disp(['2.高度平均值为： ',num2str(h)]); V=pi*D*D*h/4;%体积测量结果估计值 disp(['3.体积测量结果估计值为： ',num2str(V)]); s1=std(A);%直径标准差 disp(['4.直径标准差为： ',num2str(s1)]); u1=pi*D*h*s1/2;%直径测量重复性引起的不确定度分量 3