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Messdatenauswertung und Messunsicherheit (MDA)
- Dozent/in
- Prof. Dr.-Ing. Klaus-Dieter Sommer
- Angaben
- Vorlesung
2 SWS, benoteter Schein, ECTS-Studium
nur Fachstudium, Sprache Deutsch
Zeit und Ort: Einzeltermine am 29.4.2016, 13.5.2016, 20.5.2016, 3.6.2016, 10.6.2016, 24.6.2016, 1.7.2016, 8.7.2016 9:00 - 12:15, BR LSE 01.030
Vorbesprechung: 22.4.2016, 9:00 - 12:15 Uhr, Raum BR LSE 01.030
- Studienfächer / Studienrichtungen
- WPF MT-BA-GP 6 (ECTS-Credits: 2,5)
WF EEI-MA 1-3
WF MB-MA-FG6 1-3
WPF ME-BA-MG2 5-6
WPF ME-MA-MG2 1-3
WPF ME-BA-MG11 5-6
WPF ME-MA-MG11 1-3
WF WING-DH 6-8
WF BPT-MA-M 3-4
WPF MT-BA-GP-S 5 (ECTS-Credits: 2,5)
WPF MT-MA-GPP 2-3 (ECTS-Credits: 2,5)
- Voraussetzungen / Organisatorisches
- Wahlfach für die Studiengänge Maschinenbau; Elektrotechnik, Elektronik und Informationstechnik; Mechatronik und Wirtschaftsingenieurwesen: voraussichtlich schriftliche Prüfung zum Leistungsnachweis
- 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 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
- ECTS-Informationen:
- Title:
- Measurement Data Evaluation and Measurement Uncertainty
- Zusätzliche Informationen
- Schlagwörter: Messdatenauswertung, Messsysteme, Statistik, statistische Auswertung, Messunsicherheit, GUM, Bayes
Erwartete Teilnehmerzahl: 30
- Verwendung in folgenden UnivIS-Modulen
- Startsemester SS 2016:
- Messdatenauswertung und Messunsicherheit (MDA)
- Institution: Lehrstuhl für Sensorik
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