针对在机测量系统不确定度量化评定难题,研究了面向在机测量的动态测量不确定度评定方法及策略,设计了评定框架;引入量值特性分析并融合黑箱理论进行了不确定度分量分析,规划了网格点阵式和正交连续式等两种样本集;按照极大似然估计原则对采样数据拟合,得到不确定度分量的分布规律及概率密度函数;建立了面向在机测量的动态测量不确定度评定数学模型,并基于自适应蒙特卡洛法进行不确定度的传递合成。利用所构建的在机测量系统,开展了动态测量不确定度评定实验,验证了方法的可行性。
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