9.11. Оформление отчета

По завершению работы необходимо оформить и затем защитить отчет. В ходе защиты надо дать ответы, на контрольные вопросы, приведенные ниже.

Отчет о работе должен содержать:

1) титульный лист с темой работы; фамилией, именем и отчеством исполнителя и учебной группы, в которой обучается исполнитель;

2) краткое изложение назначения, состава, принципа действия рентгеновского сканера «Ватсон»;

3) порядок включения и подготовки сканера к работе в режимах абсолютного и относительного измерений;

4) правила безопасности при работе со сканером «Ватсон»;

5) краткое описание объектов контроля;

5) рисунки объекта (объектов) контроля с указанием точек измерения (в режимах абсолютного и относительного измерений);

6) расчеты естественного статистического разброса показаний;

7) таблицы данных измерений (полученных на дисплее отсчетов) при проверке чувствительности, а также при измерениях на объектах контроля в точках, заданных преподавателем;

8) дать описание проведенного ручного осмотра и его результатов;

9) выводы о наличии вложений.

Рекомендуется текст отчета разбивать на разделы с заголовками.

Контрольные вопросы

1. Назначение сканера «Ватсон».

2. Принцип работы сканера.

3. Порядок включения и выключения сканера.

4. Характеристики объектов, для контроля которых предназначен сканер.

5. Правила безопасности при работе со сканером.

6. Как подготовить сканер для работы в режиме абсолютного измерения? Особенность измерений в этом режиме.

7. Как подготовить сканер для работы в режиме относительного измерения? Особенность измерений в этом режиме.

8. Как проверяется чувствительность сканера?

9. Особенности показаний на дисплее сканера в зависимости от материала объекта контроля.

10. Какие сведения должны быть известны об объекте осмотра до начала измерений?

11. Количество и назначение светодиодов-индикаторов на сканере.

12. Временные характеристики работы со сканером.

13. Время непрерывной автономной работы сканера со штатным комплектом аккумуляторных батарей.

Литература к занятию

1. Малышенко, Ю. В. Теория и практика применения технических средств таможенного контроля: практикум / Ю. В. Малышенко, О. А. Артамонов; под ред. Ю. В. Малышенко; Российская таможенная академия, Владивостокский филиал.  Владивосток: РИО Владивостокского филиала Российской таможенной академии, 2010. 320 с.

2. Паспорт АУДТ.412225.009 ПС.

3. Руководство по эксплуатации АУДТ.412225.009 РЭ.

ПРИЛОЖЕНИЕ 1

Форма титульного листа Отчета

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«РОССИЙСКАЯ ТАМОЖЕННАЯ АКАДЕМИЯ»

ВЛАДИВОСТОКСКИЙ ФИЛИАЛ

Кафедра организации таможенного контроля и

технических средств таможенного контроля

«ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ

ТАМОЖЕННОГО КОНТРОЛЯ»

Отчет по работе № ____

Тема:»__________________________________________»

Выполнил

____________________

(ф.и.о)

Проверил

____________________

(ф.и.о)

Оценка_______________

Роспись_______________

Дата__________________

Владивосток

2011

ПРИЛОЖЕНИЕ 2

РАСЧЕТ ПОГРЕШНОСТИ ИЗМЕРЕНИЙ

Все погрешности можно разделить на два типа  систематические и случайные.

Систематические обычно остаются постоянными на протяжении всей серии измерений. Случайные же хаотически изменяются и в равной степени могут быть как положительными (увеличивают значение измеряемой величины по отношению к ее истинному значению), так и отрицательными (уменьшают значение измеряемой величины).

Случайные ошибки всегда присутствуют при измерениях. При многократном повторении измерений они являются причиной разброса отдельных результатов, благодаря чему их можно обнаружить путем повторных измерений и учесть. Для этого следует увеличивать количество повторных измерений и находить их среднее арифметическое значение, при этом будет получаться величина, монотонно приближающаяся к истинному значению.

Разновидность случайных ошибок  грубые ошибки или промахи. Их источник  неправильные отсчеты по прибору, неправильная запись отсчета и т.п. В большинстве случаев промахи хорошо заметны, так как соответствующие им отсчеты резко отличаются от других. При обработке результатов измерений такие отсчеты следует отбрасывать. Однако промах можно заметить, только если проделано несколько измерений одной и той же величины. Поэтому если есть основания полагать, что на результат измерения воздействуют случайные факторы, то нельзя ограничиваться одним измерением, обязательно следует провести его несколько раз.

Систематические ошибки возникают вследствие погрешностей измерительной аппаратуры (спешит или отстает секундомер, сбилась настройка электронного прибора, сместился регулировочный грузик в механических весах и т.д.), а также из-за того, что условия измерения отличаются от нормальных для работы прибора, а поправку на это несоответствие не делают. Например, при определении плотности вещества по объему тела надо учитывать, что размеры тел при повышении температуры обычно увеличиваются, а масса остается одной и той же. Поэтому плотность нагретых тел ниже, чем холодных.

Часто роль случайных факторов незначительна. В этом случае измерение каждой величины проводится, как правило, только один раз, и точность его определяется погрешностью используемого прибора (ее часто называют приборной).

При оценке измерений, помимо абсолютной погрешности ∆Х=|А_п-А_д|, равной абсолютной величине разности между показанием прибора А_п и действительным (истинным) значением А_д измеряемой величины, часто используют относительную погрешность, равную │∆Х/А_д│, и приведенную погрешность. Последняя равна отношению абсолютной погрешности к предельно возможному значению на шкале, т.е. │∆Х/А_m│, где А_m  наибольшее значение, которое можно измерить по шкале прибора. Наибольшее значение приведенной погрешности, соответствующее максимально возможной абсолютной погрешности, допускаемой данным прибором, называется классом точности:

К = (∆Х / А_m)∙100 %.

Так, по ГОСТ 1845-52, электроизмерительные приборы делятся на семь классов точности : 0,1; 0,2; 0,5; 1,0; 1,8; 2,5; 4,0.

Значение класса точности помещается на лицевой стороне прибора. Зная К, можно найти наибольшую абсолютную погрешность:

∆Х_max=(К∙А_m) / 100.

Предположим, что мы провели серию измерений некоторой физической величины х. Результат отдельного i-го измерения обозначим через х_i, а общее число измерений n. Если систематическая ошибка отсутствует, то разумно предположить, что значения измерений расположатся вблизи неизвестного нам истинного значения А_Д измеряемой величины, причем отклонения в сторону больших и меньших значений будут равновероятными. Опыт показывает, что во многих случаях такое предположение справедливо. Тогда в качестве наилучшего приближения к истинному значению следует взять среднее арифметическое всех n отдельных измерений:

Для упрощения вычислений, когда количество измерений n велико, в качестве приближенного значения измеряемой величины можно взять среднее между максимальным и минимальным значениями, полученными при измерениях (естественно, что в этом случае гарантированно не должно быть промахов):

Точность соответствия среднего значения истинному зависит от ряда факторов, и в первую очередь от точности каждого отдельного измерения и их числа. Поэтому желательно, выполнив измерения, оценить точность полученных результатов.

При оценке принято указывать интервал значений измеряемой величины как  ± Δx, в пределах которого с определенной вероятностью может оказаться истинное значение измеряемой величины. Величина Δx называется погрешностью или ошибкой измерения, а интервал значений от (   Δx) до (  + Δx)  доверительным интервалом.

Доверительный интервал не является исчерпывающей характеристикой точности измерения. Нужна количественная характеристика его достоверности, показывающая, насколько можно быть уверенным в том, что истинное значение измеряемой величины окажется в пределах доверительного интервала. Такая характеристика  вероятность того, что среднее значение отличается от истинного не более, чем на Δx,  называется доверительной вероятностью.

Пусть результат серии измерений записан в виде Х = 25 ± 2 и сказано, что приведенный доверительный интервал (от 23 до 27) соответствует доверительной вероятности α = 0,95. Что это означает?

Пусть измерения производятся большое число раз. Например, сделаем n = 1000 однотипных измерений. Результаты будут отличаться друг от друга. Причем примерно в _n = 950 случаях результаты будут отличаться от истинного значения измеряемой величины не более чем на Δx = 2, а результаты остальных измерений выйдут за пределы доверительного интервала.

Заметим, что колебание результатов измерений  следствие, как правило, случайных факторов. В ряде случаев их влияние незначительно. Тогда предельную ошибку измерений часто берут равной приборной погрешности (понятие приборной погрешности рассматривается ниже) и доверительный интервал определяют исходя из этой погрешности. Однако если случайная погрешность существенна, то используются специальные методы определения доверительного интервала по результатам серии измерений.

Один из простейших  метод Корнфельда  заключается в выборе доверительного интервала в пределах от минимального до максимального значения результата измерений.

В этом случае справедливы следующие формулы:

где n  число измерений,  – доверительная вероятность.

Неудобство метода заключается в том, что при заданном числе измерений мы не можем произвольно выбрать доверительную вероятность , она вычисляется для данного числа измерений. В некоторых случаях она может оказаться слишком маленькой, чтобы можно было воспользоваться полученными результатами.

Существуют методы, свободные от этого недостатка. Однако они требуют несколько более сложных вычислений.

Кроме среднего арифметического для оценки точности измерений часто используют среднеквадратичное отклонение:

Обычно случайную погрешность рассчитывают по формуле:

где _n,p  коэффициент Стьюдента, зависящий от числа измерений n и выбранного значения доверительной вероятности p. Значения _n,p для ряда случаев приведены в табл. 1.

Таблица 1

Значения коэффициентов Стьюдента

Р	Число измерений (n)
	3	4	5	6	7	8	9	10	…	100
0,5	0,82	0,77	0,74	0,73	0,72	0,71	0,71	0,70		0,68
0,7	1,3	1,3	1,2	1,2	1,1	1,1	1,1	1,1		1,0
0,95	4,3	3,2	2,8	2,6	2,4	2,4	2,3	2,3		2,0

Как видно из табл. 1, увеличение числа измерений позволяет при заданной доверительной вероятности существенно уменьшить случайную погрешность. Здесь следует учесть, что, помимо коэффициента _n,p , с ростом n уменьшается и значение S_x.

Для окончательной оценки величины абсолютной погрешности ΔХ следует теперь сравнить полученную случайную погрешность с погрешностями других видов. Если путем многократных измерений удалось сделать случайную ошибку заметно меньше приборной (при незначительных систематических ошибках), то в качестве ΔХ можно взять приборную погрешность использовавшегося прибора. В противном случае в качестве ΔX берут значение X_сл или их сумму.

Таким образом, для оценки абсолютной погрешности при прямых измерениях следует:

1) произвести серию измерений искомой величины и вычислить среднее значение ;

2) вычислить абсолютные ошибки отдельных измерений по формуле

ΔX_i = |x_i  |;

3) рассчитать S_x;

4) определить случайную погрешность X_сл, пользуясь данными табл. 1 (или формулой Стьюдента);

5) сравнить ΔХ_сл с приборной погрешностью прибора и взять в качестве абсолютной погрешности ΔХ наибольшую из этих погрешностей;

6) записать результат измерений в виде X = ± ΔХ .

Заметим, что если величины случайной и приборной погрешностей близки друг к другу, то они обе существенно влияют на точность результата, примерно в одинаковой степени. Поэтому в таком случае в качестве максимального значения абсолютной ошибки обычно берут сумму указанных погрешностей.

Величина абсолютной погрешности сама по себе дает мало информации о действительной точности измерения, если не сопос­тавлять ее со значением измеряемой величины. Измерим с погрешностью 5 г вес спичечного коробка и бутылки с молоком. Очевидно, это очень плохая точность для коробка, но избыточная для бутылки. Поэтому, помимо абсолютной погрешности, часто используется относительная погрешность измерения. Она позволяет сопоставить уровень точности измерений для объектов, отличающихся по значениям измеряемых характеристик.

Если отсчеты значений делают визуально по линейке или шкале стрелочного прибора, то показания обычно округляют до ближайшего деления шкалы (иногда до половины деления), поскольку отсчитывать на глаз доли деления неудобно и ненадежно. Если случайные ошибки невелики, все измерения после округления дадут один и тот же результат. В таких случаях обязательно следует учесть приборную погрешность.

В приборной погрешности различают погрешности отсчета по шкале и погрешности показания прибора.

Погрешность отсчета принимают равной половине деления шкалы или половине той доли деления, до которой производится округление. Приближенно можно считать, что такая погрешность соответствует доверительной вероятности  = 0,9.

Погрешность показаний, т.е. несоответствие показаний прибора истинному значению измеряемой величины, можно определить при сравнении показаний данного прибора и более точного эталонного прибора. Эта погрешность может быть как систематической (например, неверная градуировка), так и случайной. В паспортных данных приводят максимальное значение суммарной погрешности (систематическая + случайная), которое называют предельной приборной погрешностью. Доверительная вероятность, соответствующая предельной приборной погрешности, близка к единице. Обычно принимают  = 0,997.

Вместо предельной погрешности может быть указан класс точности прибора, из которого по известным стандартным соотношениям можно вычислить предельную погрешность. Если класс точности прибора неизвестен и нет паспортных данных, то можно использовать обычно применяемое правило градуировки: предельная погрешность равна цене деления шкалы прибора.

Оценка погрешностей при косвенных измерениях имеет некоторую особенность. При косвенных измерениях искомая физическая величина А является функцией величин Х, У, Z, ..., которые были получены с помощью прямых измерений. Результат косвенного измерения записывается в виде

А ± ΔА,

где A = ƒ(X, Y, Z,…)  значение искомой величины, рассчитанное по средним значениям параметров X, Y, Z, ..., каждый из которых измеряется по нескольку раз; ΔА  абсолютная погрешность косвенного измерения, зависящая от погрешностей измерения параметров X, Y, Z, ... ( т.е. от ΔХ, ΔY, ΔZ, ...).

В простейших случаях абсолютную и относительную погрешность косвенных измерений подсчитать нетрудно. Рассмотрим несколько примеров.

Пусть А = Х+Y. Если известны погрешности ΔX и ΔY , то

А ± ΔА = (X ± ∆X) + (Y ± ∆Y).

Максимальное значение погрешности равно при этом ΔА = ΔX+ + ΔY.

Такой же будет максимальная абсолютная погрешность, если А = X – Y.

Отсюда следует, что относительные погрешности величин, являющихся суммой или разностью двух параметров, равны соответственно:

и ^.

Пусть теперь искомая величина есть произведение A = X∙Y.

Тогда

.

Обычно последнее слагаемое ΔX∙ΔY этой формулы значительно меньше остальных и им можно пренебречь. Тогда:

или ^.

Для случая, когда A = X / Y, получим

^.

При этом максимальное значение погрешности ΔА получится, если погрешности в числителе и в знаменателе взять с разными знаками. Тогда можно записать:

^.

При выводе последней формулы мы пренебрегли членами (ΔY)² и ΔX∙ΔY. Максимальная абсолютная погрешность в этом случае равна примерно

^,

а относительная погрешность

^.

Полученные результаты легко обобщаются на произвольное количество сомножителей. Если в самом общем случае

^,

где С  постоянный коэффициент, а α, β, γ, ...  любые целые или дробные числа, то относительную погрешность косвенного измерения величины А можно записать в виде

^.

ПРИЛОЖЕНИЕ 3