• Saper applicare il supplemento 1 della GUM (ISO / IEC Guide 98-3 / S1)
  • Padroneggiare la propagazione delle distribuzioni di probabilità mediante simulazione numerica
  • Comprendere i vantaggi e gli svantaggi del metodo numerico rispetto al metodo analitico (GUM)

Ingegneri, ricercatori e tecnici responsabili della stima delle incertezze di misura e test per padroneggiare tutte le tecniche di valutazione dell’incertezza di misura.

  • Conoscenza del calcolo numerico
  • Esperienza nella stima delle incertezze di misura
  • Nozioni di base su Excel

Alla fine del corso, il partecipante sa come utilizzare la simulazione numerica per stimare l’incertezza della misurazione. È in grado di capire nei casi in cui i metodi convenzionali non sono applicabili o non danno risultati soddisfacenti.

Programma

Promemoria sulla legge di propagazione delle incertezze

  • Legge di propagazione generalizzata
  • Limiti della legge di propagazione

Principi di simulazione numerica (metodo Monte Carlo)

  • Generatore di numeri casuali
  • Determinazione del numero di simulazioni
  • Algoritmi di generazione (variabili indipendenti)
  • Coefficienti di sensibilità

Propagazione di distribuzioni

  • Algoritmi numerici
  • Sfruttamento dei risultati

Generalizzazione dell’uso dei metodi numerici

  • Trattamento di leggi non normali
  • Firma di un processo
  • Modellazione di fenomeni casuali e sistematici

Esempi di applicazioni

  • Modello lineare
  • Modello non lineare
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Incertezze di misura
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FOP06 Modulo Amministrativo
FOP07 Utilizzo del modulo Ottimizzazione Teoria e pratica FD X 07-014
FOP08 Impostazioni di sistema
FOP09 Modulo Monitoraggio
FOP10 Module Optimu.net
  • Approccio educativo e divertente agli strumenti di simulazione
  • Applicazione su casi pratici forniti dai partecipanti
  • Assistenza dopo il corso