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Modellierung und Simulation komplexer Messvorgänge mittels der Monte-Carlo-Methode (Modelling and Simulation of Complex Measurement Settings using the Monte-Carlo Method)

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Published/Copyright: September 25, 2009

Die Messunsicherheitsberechnung gewinnt zunehmend an Bedeutung, da nur mit einer Aussage über die Güte der Resultate einer Messung eine Vergleichbarkeit mit anderen Ergebnissen möglich ist. Das erste GUM-Supplement führt eine Monte-Carlo-Methode zur Berechnung der Messunsicherheit ein, die nicht den Einschränkungen der Unsicherheitsfortpflanzung unterliegt. Sie verwendet die vollständige Information beliebiger Eingangsverteilungen und setzt keine Linearisierbarkeit der Modellgleichung voraus. Die Software MUSE verwendet diese Berechnungsmethode und unterstützt den Anwender bei der Modellierung komplexer Messsysteme. Dazu werden Basismodelle verwendet, die der Modellierung von Messszenarien dienen können. Der Messprozess selbst wird modularisiert, wodurch man an Übersichtlichkeit und Strukturiertheit gewinnt.

Measurement uncertainty evaluation gains more importance, because one can compare results only with additional information about the quality of the measurement. The first supplement to the GUM introduces the Monte-Carlo method to calculate the measurement uncertainty. It is not subject to the restrictions of the uncertainty propagation, but uses the full information of arbitrary input distributions and does not need to assume that the model can be linearized. The software MUSE utilizes the Monte-Carlo method and provides support to the user modelling complex measurement setups. We introduce basic models which are used for modelling measurements. The process itself gets modularized for a better overview and structure.

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Published Online: 2009-09-25
Published in Print: 2007-10

© Oldenbourg Wissenschaftsverlag

Downloaded on 10.4.2026 from https://www.degruyterbrill.com/document/doi/10.1524/teme.2007.74.10.485/html
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