乏信息材料洛氏硬度测量不确定度评定的方法技术

一种乏信息材料洛氏硬度测量不确定度评定的方法，它有五大步骤：步骤一： 在洛氏硬度机所得的测量数据按升序排序；步骤二：对所得排序后数据进行一阶 累加生成累加曲线；步骤三：计算由测得数据平均值累加而成的参考直线与步骤 二产生的累加曲线的最大距离值；步骤四：将结果在频次分布上标示，根据频次 分布图，判断测得数据所服从的数据分布类型；步骤五：依据公式u＝c(Δmax/n)计 算得到乏信息材料洛氏硬度测量不确定度。本发明专利技术主要应用灰色系统理论对材料 洛氏硬度测量进行不确定度评定，这种方法本身属于非统计原理的实际工程应 用。该方法克服了现有技术中统计方法的不足，使工程测量中的不确定度评定更 加准确而有效，因此，具有实用价值和应用前景。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种，属于工程测 量
(二)
技术介绍
乏信息(贫信息)，是指信息缺乏或严重缺失。在信息科学与系统科学研究 中，乏信息系统被描述为信息不完备的不确定性系统。金属材料抵抗硬的物体压陷表面的能力，称为硬度。根据试验方法和适用范 围不同，硬度又可分为洛氏硬度、维氏硬度、肖氏硬度、显微硬度和高温硬度等。 材料洛氏硬度试验是通过测量压痕深度的方法来表示金属材料的硬度。不确定度是评价测量的固有属性，是反映测量品质的重要指标。对于实际的 材料洛氏硬度测量不确定度的评定，由于测得值序列的概率分布常常未知或很复 杂，同时仅有小样本的测量数据可供参考和分析，这就属于乏信息问题。在实际工程
中，乏信息材料硬度测量不确定度的正确评定正成为材 料科学与仪器测量技术的研究热点之一。目前，国内外材料硬度测量不确定度的传统评定方法，主要依据《测量不确 定度表示指南》(简称GUM)。它可以分为两类A类和B类。A类评定又称为统 计评定，B类评定又称非统计评定。材料硬度测量的统计不确定度的A类评定， 主要是通过一定的实验，对测量数据序列进行统计分析，以标准差的形式表征其 量值。研究测量不确定度的统计评定，就是要研究作为标准不确定度的标准差a 和估计值s的求法。但是，并非所有的测量结果都可以用A类评定方法进行评定， 这种方法应用条件是拥有大样本测量数据。对于小样本量的并非满足某种特定分 布的测得数据，就得使用B类评定方法或者基于非统计原理的不确定度评定方 法。材料硬度测量的统计不确定度的B类评定，主要依据洛氏硬度机的制造说明 书和检定证书或其他报告所提供的参考数据，对材料洛氏硬度测得值进行一定的 分布假设，然后进行评定的。基于非统计原理的不确定度评定方法是借助于方法，如灰色系统方法、蒙特 卡罗方法、模糊集合方法、信息熵方法、范数方法和神经网络方法等新兴数学理 论进行不确定度评定。该方法主要特别适用于解决测量数据样本少，难以确定测 量数据分布类型的材料洛氏硬度测量不确定度的评定。此外对于乏信息材料洛氏硬度测量不确定度评定，国内学者还尝试使用极差 法、最大残差法等。本专利技术方法主要应用灰色系统理论对材料洛氏硬度测量进行不确定度评定， 这种方法本身属于非统计原理的实际工程应用。没有规律的材料洛氏硬度测量数据，经一阶累加生成后，呈现明显的增长规律性，消弱了原始测量数据的随机性， 突出其趋势项，进而可探求材料洛氏硬度测量数据中的测量不确定度信息。
技术实现思路
(1) 目的本专利技术的目的是提供一种，该 方法克服了现有技术中统计方法的不足，使工程测量中的不确定度评定更加准确 而有效。(2) 技术方案l)洛氏硬度测量原理洛氏硬度是以顶角为120。的金刚石圆锥体或直径为0)1.588咖的淬火钢球作 压头，以规定的试验力使其压入试样表面。试验时，先加初试验力，然后加主试 验力。压入试样表面之后卸除主试验力，在保留初试验力的情况下，根据试样表 面压痕深度，确定被测金属材料的洛氏硬度值。如图1所示，0—0为金刚石压头还没有和试样接触的位置。图1中l一l是 在初试验力作用下压头所处的位置，压入深度为hl，目的是为了消除由于试样 表面不光洁对试验结果的精确性造成的不良影响。图1中2—2在总试验力(初 试力+主试验力)作用下压头所处位置，压入深度为/22。图1中3—3是卸除主 试验力后压头所处的位置，由于金属弹性变形得到恢复，此时压头实际压入深度 为/B。故由于主试验力所引起的塑性变形而使压头压入深度为/z-W—W。洛氏 硬度值由A的大小确定，压入深度/ 越大，硬度越低；反之，则硬度越高。 一般说来，按照人们习惯上的概念，数值越大，硬度越高。因此采用一个常数C减去 A来表示硬度的高低。并用每0.002mm压痕深度为一个硬度单位。由此获得的硬 度值称为洛氏硬度值，用符号HR表示。式中，c'为常数(对于HRC、 HRA， c'取0.2;对于HRB， c'取0.26)。2) 乏信息材料洛氏硬度测量不确定度评定步骤本专利技术是一种乏信息材料洛氏硬度测量不确定度评定的新方法，该方法具体 步骤如下设有一组测量数据序列X = = 1,2，…，")步骤一在洛氏硬度机所得的测量数据按升序排序，得Z(W，则义(0) =(x(0)(yt》=1,2,...,";)= (;c(o)(l),x(o)(2),…'；c(。)("》 式中S x(0)(A: +1)， A: = 1,2,…，"-1步骤二对所得排序后数据进行一阶累加生成累加曲线。序列％(°)经一次累 加后生成新序列^(1)，贝lj:% (') = = 1,2,…，")=(;c(')(l)，x(1)(2),…，；c(')("))=(x(。)(l),x(。)(l)+ x(。)(2)，…，x(。)(l)十x(。)(2)十…+ x(。)("))以测量次数A为横坐标，累加测量值xd)Ot)为纵坐标作图，如图2所示步骤三计算由测得数据平均值累加而成的参考直线与步骤二产生的累加曲 线的最大距离值。定义厶("=^^ —x")(A:)，则\狀=max(A(l),A(2),.."△("》步骤四将结果在频次分布上标示，根据频次分布图，判断测得数据所服从 的数据分布类型。步骤五依据公式W-C^L (c的取值大小见表1)，计算得到乏信息材料洛氏硬度测量不确定度。其中，w为测量不确定度；c为灰色常数；"为 测量数据个数。 .3) 乏信息材料洛氏硬度测量不确定度评定新方法原理灰色系统理论于20世纪80年代中期创立，现已逐步成功应用于工程控制等 领域，其最大的特点是对样本量没有严格的要求，不要求服从样本数据任何分布， 并且运算简捷方便。灰色系统理论是研究"小样本不确定性"问题的，主要是利用已知信息来确 定系统的未知信息。当系统的参数及其内部的结构和与外部联系的关系已知时， 系统的输入与输出关系已经确定，这种系统可以称为"白色系统"，无法获知时， 称为"黑色系统"，而介于白与黑之间，或者说部分己知、部分未知时，即为"灰 色系统"。其目的就是使系统完成由"灰"变"白"的白化过程。其与"大样本 不确定性问题"的概率统计方法具有明显的区别。本专利技术方法基于这种思想。测量系统看作灰色系统时，标准量可以看作为一个白色量，具有不确定性的 测量结果可看作为一定范围内的灰色量，其测量误差称为灰色误差，针对洛氏硬度试验，灰色误差可定义为 (A//A) = <8>(//6)-(1) 式中 ——灰色量；Ai^——洛氏硬度误差；7/6——洛氏硬度测量值；仏。——洛氏硬度真实值； ——相对白化值。设有一组洛氏硬度测量数据,)={仏0"1,仏0+^,.、仏0+^广.,//60+& }式中&——洛氏硬度测量列中的随机误差，A:-l,2,…,/r。 则第A点的测量数据与真值之间的距离(偏离程度)为(2)△("=d《("|=(hl,2,…")(3)为了获得测得值累加曲线与真值累加直线之间沿垂直坐标轴的距离，将测得 值组成原始数列《)=fe(l),A。(2)，...，//A0(") } ④为了消除测量累加曲线和参考累加直线之间距离的随机性，将原始数据列按 照升序的原则进行排序，从而得到升序数列/f/w和测量累加曲线。由于被测量 的真值很难得到，因此无本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种乏信息材料洛氏硬度测量不确定度评定的方法，其特征在于：该方法具体步骤如下：设有一组测量数据序列Ｘ＝（ｘ（ｋ）｜ｋ＝１，２，…，ｎ）　步骤一：在洛氏硬度机所得的测量数据按升序排序，得Ｘ↑［（０）］，则　Ｘ↑［（０）］＝（ｘ↑［ （０）］（ｋ）｜ｋ＝１，２，…，ｎ）＝（ｘ↑［（０）］（１），ｘ↑［（０）］（２），…，ｘ↑［（０）］（ｎ））　式中ｘ↑［（０）］（ｋ）≤ｘ（０）（ｋ＋１），ｋ＝１，２，…，ｎ－１　步骤二：对所得排序后数据进行一阶累加生成累加曲 线；序列Ｘ↑［（０）］经一次累加后生成新序列Ｘ↑［（１）］，则：　Ｘ↑［（１）］＝（ｘ↑［（１）］（ｋ）｜ｋ＝１，２，…，ｎ）＝（ｘ↑［（１）］（１），ｘ↑［（１）］（２），…，ｘ↑［（１）］（ｎ））＝（ｘ↑［（０）］（１），ｘ↑［（ ０）］（１）＋ｘ↑［（０）］（２），…，ｘ↑［（０）］（１）＋ｘ↑［（０）］（２）＋…＋ｘ↑［（０）］（ｎ））　以测量次数ｋ为横坐标，累加测量值ｘ↑［（１）］（ｋ）为纵坐标作图；　步骤三：计算由测得数据平均值累加而成的参考直线与 步骤二产生的累加曲线的最大距离值；　定义Δ（ｋ）＝ｘ↑［（１）］（ｎ）／ｎｋ－ｘ↑［（１）］（ｋ），则Δ↓［ｍａｘ］＝ｍａｘ（Δ（１），Δ（２），…，Δ（ｎ））　步骤四：将结果在频次分布上标示，根据频次分布图，判断测得数据所服从 的数据分布类型；　步骤五：依据公式ｕ＝ｃΔ↓［ｍａｘ］／ｎ，计算得到乏信息材料洛氏硬度测量不确定度；　ｕ为测量不确定度；ｃ为灰色常数；ｎ为测量数据个数。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王中宇，葛乐矣，佟杰，
申请(专利权)人：王中宇，葛乐矣，佟杰，
类型：发明
国别省市：11