【摘 要】
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为合理减小测量不确定度对产品合格判定的影响,研究融合生产信息的产品检验不确定度评定。建立融合加工信息和测量信息的贝叶斯信息融合模型,基于被测参数后验分布对测量结果
【机 构】
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合肥工业大学仪器科学与光电工程学院,浙江大学宁波理工学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51275148);合肥工业大学青年教师创新项目(JZ2014HGQC0126)
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为合理减小测量不确定度对产品合格判定的影响,研究融合生产信息的产品检验不确定度评定。建立融合加工信息和测量信息的贝叶斯信息融合模型,基于被测参数后验分布对测量结果及其不确定度进行重新估计,依据信息融合后的结果进行产品合格判定;提出利用质量控制信息计算贝叶斯先验参数的方法。仿真实验和实例分析结果表明,在产品检验不确定度评定中融入生产信息,可有效扩大产品检验合格区,合理减小合格判定的工作量。
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