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作者:中国合格评定国家认可委员会 编译

出品人:

页数:58

译者:

出版时间:2009-7

价格:17.00元

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isbn号码:9787502631000

丛书系列:

图书标签:

• 测量不确定度
• 校准
• 计量
• 误差分析
• 实验数据处理
• 质量控制
• 实验室规范
• 标准化
• 测试
• 评估指南

校准领域测量不确定度评估指南：精益求精的计量实践 在科学研究、工程设计、工业生产以及质量控制等众多领域，精确可靠的测量是判断其科学性、安全性和有效性的基石。而测量结果的“准确性”并非一个孤立的数值，它总是伴随着一定程度的不确定性。理解、量化并有效管理这些不确定性，是确保测量结果能够被正确解读和应用的关键。本书《校准领域测量不确定度评估指南》正是为了满足这一迫切需求而编写，它为校准实验室、测试机构、研发部门以及所有从事精密测量工作的专业人士提供了一套系统、详实、可操作的理论框架与实践指导。 本书的编写初衷，是基于当前计量领域对测量不确定度评估日益提高的要求以及实际操作中存在的诸多挑战。随着科技的进步，测量仪器的分辨率和精度不断提升，同时，复杂多变的被测量对象和环境因素也使得测量过程的复杂性增加。在这种背景下，对测量结果的不确定度进行科学、规范的评估，不仅是满足国际标准（如ISO/IEC 17025）要求的必要条件，更是提升测量能力、保障产品质量、促进技术交流和实现贸易便利化的重要保障。 本书内容详尽，结构清晰，旨在帮助读者从根本上掌握测量不确定度的评估方法。我们将从基础概念入手，循序渐进地展开论述。 第一部分：测量不确定度基础理论 测量与测量不确定度的概念辨析： 首先，本书将清晰地界定“测量”的本质，阐述测量过程的组成要素，包括被测量、测量标准、测量仪器、测量方法和操作人员等。在此基础上，深入剖析“测量不确定度”的定义，将其与误差、偏差等概念进行明确区分，强调不确定度是对测量结果合理怀疑的量化表达。我们将介绍不确定度的来源，包括系统性不确定度（如校准误差、仪器性能漂移、环境因素影响等）和随机性不确定度（如重复性、分辨率、读数误差等）。 不确定度评估的基本原则与模型： 本部分将系统介绍测量不确定度评估的国际通用模型，即《国际计量词汇》（VIM）和“欧共体指南”（GUM）所倡导的方法。重点阐述Type A和Type B两种评估方法，详细讲解如何利用统计学原理（如标准差、均方根值）来评估Type A不确定度，以及如何根据专业知识、仪器说明书、历史数据等来评估Type B不确定度。我们将强调不确定度评估的“以科学证据为基础”的原则。 不确定度的传播： 测量结果往往是通过多个输入量经过一定的数学模型计算得出的。因此，如何将各个输入量的不确定度按照数学模型进行合理传播，得到最终测量结果的不确定度，是本书的核心内容之一。我们将详细介绍不确定度传播的数学表达式，包括灵敏系数的计算方法，以及如何在输入量之间存在相关性时进行修正。 第二部分：校准领域测量不确定度评估的实践指南 常见校准项目的不确定度评估实例： 本书将聚焦于校准领域中最具代表性的测量项目，例如长度、质量、电压、电流、频率、温度、压力等。针对每个项目，将详细分析其典型的测量过程、关键影响因素以及相应的数学模型。通过具体的实例，读者可以清晰地看到如何将前述的理论知识应用到实际的校准工作中，一步步完成不确定度的评估。例如，在长度校准中，我们会讨论游标卡尺、千分尺、量块等不确定度来源的分析；在电学量校准中，则会关注标准电压源、电流表、电阻箱等的影响。 标准不确定度与扩展不确定度： 本部分将重点讲解如何将评估得到的各种不确定度分量进行合并，计算出测量结果的合成标准不确定度。随后，将介绍如何根据置信概率的要求，通过引入包含因子（通常为k=2，对应约95%的置信水平），将标准不确定度转化为扩展不确定度，从而提供一个具有特定置信区间的测量结果。 不确定度报告的要求与方法： 科学、准确地报告测量不确定度是保障测量结果可信度和可比性的重要环节。本书将详细介绍国际及国内相关标准对测量不确定度报告的要求，包括应包含的关键要素，如测量结果、扩展不确定度、包含因子、置信水平、不确定度来源的描述、测量模型等。同时，也将提供多种有效的报告格式和方法，帮助读者清晰、完整地呈现不确定度评估结果。 不确定度评估中的常见问题与对策： 在实际操作中，不确定度评估往往会遇到一些挑战，例如数据不足、模型复杂、相关性难以确定等。本书将针对这些常见问题，提供实用的分析方法和解决方案，帮助读者克服困难，做出更准确的评估。 第三部分：提升测量不确定度管理水平 不确定度评估的软件工具应用： 随着计算机技术的发展，涌现出许多用于不确定度评估的软件工具。本书将介绍一些主流的软件，并指导读者如何利用这些工具来简化和自动化不确定度评估过程，提高工作效率和评估的准确性。 不确定度评估的质量保证： 为了确保不确定度评估的可靠性，建立有效的质量保证体系至关重要。本书将探讨如何通过内部审核、能力验证、比对测量等方式来验证和改进不确定度评估的水平。 不确定度在测量管理体系中的作用： 本书还将探讨测量不确定度评估在建立和运行测量管理体系（如ISO/IEC 17025）中的核心地位，以及如何将不确定度管理融入到日常的测量活动中，形成持续改进的良性循环。 《校准领域测量不确定度评估指南》不仅是一本技术手册，更是一本思想启迪之作。它将引导读者深刻理解测量的不确定性，掌握科学的评估方法，最终在各自的专业领域内，实现测量数据的精益求精，为科研、生产和贸易提供坚实的计量保障。本书适合计量技术机构、校准实验室的工程师、技术人员，以及从事质量管理、产品研发、科学研究等工作的专业人士阅读。

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这本书的装帧和排版设计也体现出对读者的尊重，尽管内容专业，但阅读体验却非常流畅。不同于那种黑白印刷、密密麻麻全是公式的传统技术手册，这本书在视觉上做了很多优化。章节之间的逻辑衔接自然流畅，重点概念使用了不同的字体或背景色块进行突出显示，使得查找和回顾特定知识点变得轻而易举。我特别欣赏它在附录中提供的速查表，将常用分布函数的特性和敏感系数的计算方法汇编在一起，这在赶工期时简直是救命稻草。另外，书中对软件工具应用的讨论也十分及时，它没有推荐任何特定的商业软件，而是侧重于介绍如何利用通用计算平台（如特定编程语言库）来构建自己的不确定度计算模型，这保证了方法论的通用性和长期有效性，避免了工具过时带来的困扰。这种对用户体验的细致考量，让一本严肃的技术书籍读起来不再枯燥乏味。

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我以一个项目管理者的视角来评价这本书，它在“标准化流程”和“沟通效率”方面带来的提升是立竿见影的。在过去，我们团队在提交给客户的检测报告中，关于不确定度的描述总是模糊不清，导致客户经常提出质疑，项目周期因此被拖慢。自从我们团队统一采用这本书中推荐的报告格式和语言体系后，情况有了天壤之别。书中关于不确定度信息如何在技术文件、质量管理体系（QMS）文档和最终交付物之间保持一致性的指导非常到位。它详细说明了如何根据不同的受众（技术专家、管理层、最终用户）来“翻译”不确定度结果，确保信息准确传达且不引起不必要的恐慌或误解。这种对“信息架构”的关注，使得不确定度评估从一个纯粹的技术计算活动，上升到了一个完善的质量保证环节，极大地提升了我们团队在行业内的专业信誉度。

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这本书的深度和广度令人惊叹，它绝非市面上泛泛而谈的“科普读物”，而是真正深入到了技术细节的专业参考资料。我惊喜地发现，作者在处理复杂系统不确定度传播时，展示了极高的专业素养。书中对各分量不确定度合成的数学推导清晰严谨，尤其在涉及非线性函数和相关性处理的部分，提供了超越标准计量规范的实用技巧。比如，对于传感器网络中时间同步误差对整体测量结果影响的分析，书中给出了基于蒙特卡洛模拟的有效应对策略，这一点在很多标准文本中都是被简化带过的。我个人认为，这本书最宝贵之处在于其前瞻性，它不仅涵盖了传统基于GUM（测量不确定度表示指南）的框架，还探讨了在工业4.0背景下，大数据和在线监测系统中的不确定度量化挑战。对于资深工程师或计量机构的研究人员而言，这本书的每一个章节都值得反复研读，它提供了将理论应用于前沿工程实践的桥梁。

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一本对行业新手极其友好的入门宝典，它不像那些晦涩难懂的教科书，上来就抛出一堆复杂的公式和理论。这本书的叙事风格非常亲民，更像是一位经验丰富的老师在手把手地教你如何识别、量化和处理那些我们在实际操作中总是遇到的测量误差。它深入浅出地剖析了不确定度评估的每一个关键步骤，从数据采集的初期阶段就开始着墨，直到最终报告的撰写，都有详尽的指导。尤其让我印象深刻的是，书中大量的图表和实际案例，将原本抽象的统计学概念变得生动直观。例如，它用一个简单的温度测量实验来演示如何区分A类和B类不确定度，这种贴近实际工作场景的描述，极大地降低了学习门槛。对于刚刚接触计量、质检或者研发领域的朋友来说，这本书无疑是搭建知识框架的绝佳起点，它不仅告诉你“是什么”，更教会你“为什么”和“怎么做”，让“不确定度”不再是令人生畏的术语，而成为我们提升产品可靠性的有力工具。

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坦率地说，这本书为整个行业提供了一个坚实的参考基石，它的贡献远超一本单纯的技术手册。通过系统性地梳理和规范化不确定度评估的实践，它在某种程度上推动了业内共识的形成。我观察到，最近几次行业研讨会上，大家引用的评估标准和术语用法，与书中所倡导的理念高度契合。更深层次的影响在于，它改变了许多工程师的思维定势——从过去仅仅关注“平均值是否正确”，转变为更关注“这个测量结果的可信区间有多大”。这种思维模式的转变，是保证制造精度和研发可靠性的核心。这本书成功地将计量学的严谨性融入到了日常的工程实践中，成为推动高精度制造和科学研究质量提升的隐形驱动力。我认为，任何致力于追求“零缺陷”或“极限性能”的组织，都应将其列为部门级必备的学习资源。

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