基于蒙特卡罗法的失真度测量不确定度分析

测量结果不确定度是表征被测量结果的主要指标,为了能够很好地评定基于快速傅里叶变换(FFT)的失真度测量结果不确定度,提出了基于蒙特卡罗法的FFT失真度不确定度评定方法。该方法根据数据采集模块和数据处理模块误差源及其概率特性进行重复采样,实现概率分布的传播,对样本进行统计而得到测量结果的不确定度。利用MATLAB对蒙特卡罗法FFT失真度不确定度进行了验证。实验表明,使用蒙特卡罗法评定的不确定度与GUM法评定的结果具有很好的一致性。     

基于高斯滤波下的粗糙度不确定度的计算

自由曲面的粗糙度的大小直接反映了表面加工质量的优劣.粗糙度的提取可以通过滤波过程来实现,本文选取高斯滤波来确定粗糙度评定中线,高斯滤波可以得到较为准确的粗糙度.本文将粗糙度评定中线根据波峰和波谷的位置在其临近部分分段模拟为二次曲线,最终分别得到波峰和波谷段的粗糙度评定中线的表达式.在此基础上,建立了关于粗糙度Rz的数学模型.随后采用测量不确定度的标准指南(GUM)来计算粗糙度的不确定度,并采用自适应蒙特卡罗方法(AMCM)来进行比较,得出了高斯滤波模型下通过GUM法来计算粗糙度不确定度是一种有效的方法.     

基于误差椭圆理论与蒙特卡罗方法的圆直径测量不确定度评定

利用三坐标测量机(CMM)测量圆几何特征的功能,建立了基于误差椭圆理论与蒙特卡罗方法的测量不确定度评定模型.以误差椭圆表征采样点的不确定度,结合蒙特卡罗方法仿真所得较少的测量样本数据快速得到了最小二乘拟合条件下的圆直径测量的不确定度.同时,与实验测量和文献公式计算的结果进行对比,验证了其有效性.结果表明,所建立的模型能够准确评定圆直径测量的不确定度.     

用不确定度评定测量结果

介绍了测量不确定度的概念,分类及引入不确定度的原因,提出在工科院校和一般的工程技术中,用不确定度评定测量结果的最基本的方法和应用。     

平面度误差测量数据不确定度的计算

对用对角线法测量平面度误差时的测量点数据进行处理,求解直接用于平面度误差评定的数据-单点测量结果,根据《测量不确定度表示指南》（GUM）,对单点测量结果进行不确定度计算,总结得出单点测量结果及其不确定度分别为测量读数值及其不确定度的线性函数。     

圆度误差评定与测量不确定度计算

为了更准确地评定圆度误差及测量不确定度,根据圆度特点,提出实数编码改进遗传算法求圆度误差最小区域解,基于蒙特卡洛法评定测量不确定度.通过对零件实测计算,结果表明采用实数编码的改进遗传算法不仅省去了重复的编码解码,而且算法简单、优化效率高,蒙特卡洛法计算不确定度与传统GUM方法相比不受直接测量量相关性的限制,而且受问题条件限制的影响小,使不确定度评定简单化.采用改进遗传算法和蒙特卡洛法能够更加准确高效地评定圆度误差和测量不确定度.     

电能计量装置中测量不确定度分析与计算

本文通过对电能表标准装置和互感器标准装置中的各项误差源的分析，利用数理统计和实验方法对电能表标准装置和互感器标准装置的不确定度进行分析和计算。     

Excel2000在测量不确定度计算中的应用

介绍了应用Excel2000电子表格软件的数据分析处理功能来编辑计算公式的方法，并通过数据检验给出测量不确定度计算工作表格式，使测量不确定度评定中复杂的计算变得简单，且不容易出错。     

平面度误差最小区域评定结果不确定度估计

在平面度误差的实际测量中,给出测量结果时往往不给测量结果的不确定度。按照国际标准化组织发布的《测量不确定度表示指南》(简称GUM)的要求,根据平面度误差最小区域评定的几何判别准则,推导了有关的不确定度传递公式。分别用蒙特卡罗方法及本文推导的公式对实际的测量结果进行了不确定度估计,实验结果表明,推导出的公式计算的不确定度要比用蒙特卡罗方法估计的效果要好。     

基于Monte Carlo模拟的交通灯动态时间控制系统

为了解决城市交通拥堵的问题,针对当前大多数交通灯采用固定红绿灯时长、通行效率低的情况,提出一种基于Monte Carlo模拟的交通灯动态时间控制系统设计方案,利用各路口的车流量信息计算分配当前各车道的通行时间,利用Monte Carlo法模拟实际交通情况,采用车辆平均等待时间作为评价指标对红绿灯时长分配进行优化。该系统可实现交通灯的动态时间控制,有效提高交叉路口车辆的通行效率。     

区间数多属性决策的Monte Carlo方法

定义了新的方案比较的可能度.对于属性值以区间数形式给出的区间型多属性决策问题,提出了一种新的决策方法.该方法无需计算方案综合评价值的概率分布,只要已知各方案各属性值的概率分布即可对区间数进行比较和排序,具有简洁、直观、易于计算的特点.最后通过假定方案各属性值服从均匀分布的实例对方法的有效性和实用性进行了说明.     

Monte Carlo方法应用研究

介绍了Monte Carlo(蒙特卡罗)方法,即随机模拟方法,提出了任意分布随机数的产生原理及方法,并用算例说明Monte Carlo方法的使用过程,同时用χ2拟合优度法验证了其合理性.     

基于Monte Carlo方法的中子标识输运计算

为了考察中子与介质相互作用的细致物理过程,得到不同种类中子对所关心物理量的贡献,利用Monte Carlo方法的模拟能力,由中子标识记录中子及其次级粒子的输运历史,在程序中赋予中子一个整型标识变量,记录中子的出身、碰撞过程等历史,在记数时根据该变量的值进行分门别类的统计以达到求解众多物理量的目的。结果表明,该方法能得到其它方法不易得到的物理量,如不同种类中子出壳流等。     

基于动态加权Monte Carlo方法的频率分配

无线规划中的频率分配可以近似认为是一种NP完备性问题,而模拟退火方法是一种解决此类问题的通用随机优化方法.有关研究提出一种动态加权Monte Carlo方法,并成功的应用到旅行商问题和神经网络训练,从而用于解决无线规划中的频率分配问题,获得了满意的效果,结果表明该方法优于模拟退火方法.     

MonteCarlo方法在定积分近似计算中的应用

首先介绍了MonteCarlo方法的发展过程及基本思想,然后详细给出了利用MonteCado方法求解一维定积分近似值的一般过程．并以二维定积分为例将其推广到多维定积分。     

用Monte Carlo方法分析CGE模型的不确定性

采用MonteCarlo方法研究可计算一般均衡(CGE)模型参数不确定性传播问题,开发了随机计算工具。通过拒绝法由正态分布的随机数获得β分布随机数,并利用拉丁超立方体抽样方法对TEDCGE模型的50个自由参数进行随机采样,考察模型输出的不确定性。考虑参数的不确定性时,中国2010年相对于基准情景减排碳排放量30%的边际成本的95%置信区间为(345,600)元/t,相应的国民生产总值(GDP)损失率置信区间为(0.85%,1.35%),GDP损失总量将在1415~2270亿元(2000年价格)之间。自由参数的相关性将带来显著影响,当参数之间是正的相关关系时,模型结果的不确定性将进一步扩大。     

关于蒙特卡罗方法在高等数学中的应用

运用蒙特卡罗方法并结合Matlab软件,通过举例讨论了高数中常见的几类数学问题：数值积分、函数最值的求解、一元函数根的求解以及规划问题的求解。     

用差分和Monte Carlo求解相结合的方法计算有化学反应的活塞流

用差分和Monte Carlo求解相结合的方法对有化学反应的标量几率密度函数方程进行了求解,讨论了随机颗粒数和时间步长对计算结果的影响。计算结果表明,当化学反应速率是标量的线性函数时,结果与精确解很吻合;当反应速率满足Arrhenius定律时,结果也是合理的。