自适应蒙特卡洛法和GUM法在加油机测量不确定度评定中的比较研究

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蒙特卡洛法(MCM)是比传统的GUM法适用范围更广的不确定度评定方法,特别适合非线性模型和非正态分布输入的情况。文章同时采用自适应MCM法和GUM法对加油机示值误差测量不确定度进行评定,并将两者的评定结果进行了比较,以验证GUM法的适用性。研究结果表明GUM比自适应MCM的不确定度评定结果更为保守,且不能通过验证。因此,实际工作中宜选用MCM法进行加油机测量不确定度评定。 The Monte Carlo method (MCM) is a more accurate method of evaluating uncertainty than the traditional GUM method and is particularly suitable for non-linear models and non-normal distribution inputs. The article also uses the adaptive MCM method and the GUM method to evaluate the uncertainty of the indication error of the dispenser, and compares the evaluation results of the two to verify the applicability of the GUM method. The results show that the uncertainty of GUM is more conservative than that of adaptive MCM and can not be verified. Therefore, MCM method should be used in practical work to assess the uncertainty of tanker measurement.
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