Messdatenauswertung und Messunsicherheit (MDA)2.5 ECTS
(englische Bezeichnung: Measurement Data Evaluation and Measurement Uncertainty)
(Prüfungsordnungsmodul: 2 Sensorik)

Lectures:

• • Messdatenauswertung und Messunsicherheit
    (Vorlesung, 2 SWS, Klaus-Dieter Sommer, single appointment on 16.4.2015, single appointment on 23.4.2015, single appointment on 30.4.2015, single appointment on 7.5.2015, single appointment on 21.5.2015, single appointment on 28.5.2015, single appointment on 11.6.2015, single appointment on 25.6.2015, single appointment on 9.7.2015, single appointment on 16.7.2015, 8:00 - 11:15, BR LSE 01.030)

Inhalt:

Messsysteme und Strategien zur Messdatenverarbeitung Begriffe und Definition (Wiederholung), Kennlinien und Kennlinieninterpolation (Taylor, Newton, Lagrange, Spline, Fourier), Funktionsstrukturen von Messsystemen, Modellbildung für die Auswertung von Messungen (Übersicht), Beobachtungen, Einflüsse und Parameter, Ansätze und Ziele der Auswertung von Messungen.

Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik Zufällige Ereignisse, Häufigkeit, klassischer Wahrscheinlichkeitsbegriff, axiomatischer Aufbau der Wahrscheinlichkeitsrechnung, bedingte Wahrscheinlichkeit, Bayes, diskrete und stetige Zufallsgröße, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und deren Kennwerte, Grundgesamtheit und Stichprobe.

Statistische (Stichproben-)Analyse, Bewertung nicht-statistischer Kenntnisse (Bayes) Stichproben und deren Eigenschaften, wiederholte Beobachtungen, Maximum-Likelihood-Methode, Konfidenzschätzungen, Grenzen der Anwendbarkeit der statistischen Analyse, Übungen zur statistischen Analyse, Bayes’scher Wahrscheinlichkeitsbegriff und Ansatz zur Beschreibung und Bewertung von (unvollständigen) Kenntnissen über Größen/Variable, nichtstatistische Kenntnisse und systematische Effekte, Prinzip der maximalen Informationsentropie in der Metrologie.
Modellierung von Messungen für die Messunsicherheitsbestimmung Ansätze zur systematischen Modellbildung, ausgehend von der Ursache-Wirkungs-Fortpflanzung in Messsystemen.

Rechnergestützte Messunsicherheitsbewertung nach GUM Verfahren der Messunsicherheitsberechnung nach GUM, rechnergestützte Messunsicherheitsbestimmung, Übungsbeispiele aus den Bereichen der Messung mechanischer, dimensioneller, elektrischer und thermischer Größen, Grenzen des Verfahrens nach GUM, künftige Entwicklungen und Herausforderungen.

Korrelation und Regression Gegenseitige Abhängigkeit von Größen, statistische und logische Korrelation, Berücksichtigung der Korrelation in der Messunsicherheitsbewertung, lineare Ausgleichrechnung und assoziierte Messunsicherheiten.

Messung als Lernprozess nach Bayes, Informations-/ Datenfusion Bayes-Theorem, Messung als Lernprozess, Datenmodelle, Bayes’scher Ansatz zur Messunsicherheitsbewertung, Verteilungsfortpflanzung mittels Monte-Carlo-Techniken, Konsistenzbewertung der Ansätze, Beispiel: Ringvergleich

Lernziele und Kompetenzen:

In dieser Lehrveranstaltung werden die Studierenden an die modernen, international vereinbarten, kenntnisbasierten Ansätze zur Auswertung von Messungen herangeführt. Im Ergebnis beherrschen sie die fortgeschrittenen Methoden der Wahrscheinlichkeitsrechnung (einschließlich) Bayes-Laplace-Theorie) und Statistik. Sie können Messsysteme modellieren sowie statistische und heuristisch-logische Kenntnisse über Größen/Variable probabilistisch formulieren. Sie sind mit dem Konzept der Interpretation von Messergebnissen als Wahrscheinlichkeitsaussage und darauf fußenden Konformitätsentscheidungen vertraut. Sie können Messunsicherheiten gemäß des internationalen Dokumentes Guide tot he Expression of Uncertainty in Measurement (GUM) bestimmen. Das schließt numerische Methoden zur Verteilungsfortpflanzung sowie die Berücksichtigung von Korrelationen, Ausgleichsrechnungen und mehrdimensionale Ergebnisgrößen ein.

Organisatorisches:

Wahlfach für die Studiengänge Maschinenbau; Elektrotechnik, Elektronik und Informationstechnik; Mechatronik und Wirtschaftsingenieurwesen: voraussichtlich schriftliche Prüfung zum Leistungsnachweis

Weitere Informationen:

Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:

1. Mechatronik (Master of Science): 1-3. Semester
   (Po-Vers. 2012 | M1-M2 Vertiefungsrichtungen | 2 Sensorik)

Studien-/Prüfungsleistungen:

Messdatenauswertung und Messunsicherheit (Prüfungsnummer: 30101)

Prüfungsleistung, Klausur, benotet

Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %

Erstablegung: SS 2015, 1. Wdh.: WS 2015/2016

1. Prüfer:

Klaus-Dieter Sommer

Termin: 20.07.2015, 09:00 Uhr, Ort: H 8 TechF
Termin: 08.07.2016, 14:00 Uhr, Ort: H 7 TechF