Very important content in performance evaluation of machine tool is positioning accuracy and repeatability precision measurements of feed mechanism. A study analyses the measurement method and uncertainty factors by ISO-based test method. Reliable results can't be derived without the notion of measurement uncertainty. The reason is that the measured value includes a lot of uncertain factors. Finding the factor that affects the measurement of parameter is important for estimation of measurement precision. In this paper, the evaluation of uncertainty analysis about positioning accuracy and repeatability precision measurements of high precision feed mechanism is presented to evaluate the important factors of uncertainty.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제8권2호
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pp.87-93
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2008
In this paper, we propose a hierarchical fuzzy based nutrition evaluation system that can analyze the individuals' nutrition status through the inference results generated by each layer. Moreover, a method to minimize the uncertainty of inference in the evaluated nutrition status is discussed. To show the effect of the uncertainty in fuzzy inference, we compared the results of nutrition evaluation with/without the certainty factor of rules on 132 people over the age of 65. From the experimental results, we can see that the evaluation method with the modified certainty factor provides better reliability than that of the general evaluation method without the certainty factor.
Developing foreign fishing ground executed in various uncertainty such as fishing price, oil price, exchange rate. But traditional economic evaluation method, CVP(Cost-Volume-Profit) analysis doesn't consider uncertainty of foreign fishing ground. So we need new approach about economic evaluation that can take into account uncertainty. This study focus on the economic evaluation about experimental survey of tuna fishing grounds in the north pacific ocean by sensitive analysis and simulation. The results of the economic evaluation can be summarized as follows. First, when we take it for granted that the other uncertainty factors except for each fishing price, oil price, and exchange rate are constant. CVP gross sales has positive relation to the increasing rate of oil price, exchange rate(W/$) and negative relation to the increasing rate of fishing price and exchange rate(W/${\yen}$). Second, when we are supposing that fishing price, oil price, and exchange rate are followed. the probability of less than CVP gross sales is A ship(48.87%), B ship(49.64%), C ship(50.55%). Consequently, the economic evaluation by sensitive analysis and simulation is more useful tool than CVP(Cost-Volume-Profit) analysis under uncertainty.
Carbon contamination from the binder resin is an inherent problem with the metal powder injection molding process. Residual carbon in the W-Cu compacts has a strong impact on the thermal and electric properties. In this study, uncertainty was quantified to evaluate determination of carbon in a W-15%Cu MIM body by the combustition method. For a valid generalization about this evaluation, uncertainty scheme applied even to the repeatability as well as the uncertainty sources of each analyse step and quality appraisal sources. As a result, the concentration of carbon in the W-Cu part were measured as 0.062% with expanded uncertainty of 0.003% at 95% level. This evaluation example may be useful to uncertainty evaluation for other MIM products.
회귀식 사용에 따른 불확도 계산의 정확성을 조사하기 위하여, 수정된 방법의 최소제곱법(Modified Least Square Method, MLS)과 회귀식에서 일반적으로 적용되는 불확도 처리 과정을 각각 1차 식에 적용하고 비교하였다. 회귀식에서 일반적으로 적용되는 불확도 처리 과정에서, 대부분의 경우 불확도 값이 크게 계산되고 있어 확률적으로 안전한 범위를 표기할 수 있는 것으로 평가되었다. 그러나, 표준시료 농도의 상대 표준불확도가 클 때 (교정점이 우발적으로 흩어지는 정도의 표준 편차가 5% 수준, 표준시료 농도의 상대 표준불확도가 7% 수준) 회귀식에서 일반적으로 적용되는 불확도 계산 방법으로 얻은 값이 고 농도 측정에서 매우 작게 평가되고 있어 확률적으로 매우 위험한 것으로 평가되었다. 이 경우, 통계학적으로 불확도를 정확히 계산하기 위하여, 수정된 방법의 최소제곱법이 유리하다고 판단하였다.
This paper evaluates the uncertainty to measurement of the power of measuring system used in the performance evaluation of electrical apparatus and introduces the reduction method of the uncertainty.
The modern manufacturing systems and technologies produce products that are more accurate day by day. This can be reached mainly by improvement the manufacturing process with at the same time restricting more and more the quality specifications and reducing the uncertainty in part. The main objective an industry becomes to lower the part's variability, since the less variability - the better is product. One of the part of this task is measuring the object's uncertainty. The main purpose of this study is to understand the application of bootstrap method for uncertainty evaluation. Bootstrap method is a collection of sample re-use techniques designed to estimate standard errors and confidence intervals. In the case study a surface of an automobile engine block - (Top view side) is measured by Coordinate Measuring Machine (CMM) and analyzed for uncertainty using Geometric Least Squares in complex with bootstrap method. The designed experiment is composed by three similar measurements (the same features in unique reference system), but with different points (5, 10, 20) concentration at each level. Then each cloud of points was independently analyzed by means of non-linear Least Squares, after estimated results have been reported. A MatLAB software tool used to generate new samples using bootstrap function. The results of the designed experiment are summarized and show that the bootstrap method provides the possibility to evaluate the uncertainty without repeating the Coordinate Measuring Machine (CMM) measurements many times, i.e. potentially can reduce the measuring time.
Evaluating interpolated rainfall uncertainty of hydrological models caused by different interpolation methods for basins where can not fully collect rainfall data are necessary. In this study, the adaptive MCMC method under effects of ILFs was used to analyze the interpolated rainfall uncertainty of the SURR model for Gunnam basin, Korea. Three events were used to calibrate and one event was used to validate the posterior distributions of unknown parameters. In this work, the performance of four ILFs on uncertainty of interpolated rainfall was assessed. The indicators of p_factor (percentage of observed streamflow included in the uncertainty interval) and r_factor (the average width of the uncertainty interval) were used to evaluate the uncertainty of the simulated streamflow. The results showed that the uncertainty bounds illustrated the slight differences from various ILFs. The study confirmed the importance of the likelihood function selection in the application the adaptive Bayesian MCMC method to the uncertainty assessment of the SURR model caused by interpolated rainfall.
The setpoint of the reactor trip system shall be set to consider the measurement uncertainty of the instrument channel and provide a reasonable and sufficient margin between the analytical limit and the trip setpoint. A comparative analysis was conducted to find out an appropriate uncertainty combination method through an example problem. The four methods were evaluated; 1) ISA-67.04.01 method, 2) the GUM95 method, 3) the modified GUM method developed by Fotowicz, and 4) the modified IEC61888 method proposed by authors for the pressure instrument channel presented in ISA-RP67.04.02 example. The appropriateness of each method was validated by comparing it with the result of Monte Carlo simulation. As a result of the evaluation, all methods are appropriate when all measurement uncertainty elements are normally distributed as expected. But ISA-67.04 method and GUM95 method overestimated the channel uncertainty if there is a dominant input element with rectangular distribution among the uncertainty input elements. Modified GUM95 methods developed by Fotowicz and modified IEC61888 method by authors are able to produce almost the same level of channel uncertainty as the Monte Carlo method, even when there is a dominant rectangular distribution among the uncertainty components, without computer-assisted simulations.
There has been relatively a few studies that focused on evaluation of uncertainty for standard methods by which criteria pollutants are analyzed in ambient air. Especially, uncertainty evaluation has not been made yet for sampling and analysis of airborne NO$_2$. Ambient NO$_2$ has been thought to be a major criteria pollutant worldwide because of the potential of ozone formation as well as of its own toxicity. In this study, we tried to assess uncertainties associated with the every step of sampling and of analytical procedure of Griess-Saltzman method. Quality assurance (QA) and quality control (QC) were also emphasized with the uncertainty characterization. The use of Griess-Saltzman method for ambient NO$_2$ analysis showed very uniform daily concentration distribution with the mean of 10.8 ppb and the standard deviation of 1.08ppb during the sampling period. However, seven daily samples collected at the same sampling time and place exhibited highly different concentration distribution. Therefore, we evaluated uncertainties associated with sampling and analysis through the precise application of ISO Guide. Estimates of expanded uncertainties for a total of 62 samples fell in a relatively broad range of 5.17% to 11.85%. On the other hand. the expanded uncertainties were smaller for the high concentration range of greater than 15ppb.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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