Messunsicherheit: kurz und praktisch - für Ingenieure und Naturwissenschaftler

1. Messen

1. Was ist Messen?
2. Beispiel ((als "running example" durch das Buch))
3. Unvollkommenheit von Messungen, unvollständige Kenntnisse über Größen und Parameter

2. Messsystem und Modell des Messens

1. Messgröße, Einflussgrößen, Messsignal
2. Messsysteme
3. Messverfahren, Messprinzipe, Messmethoden
4. Funktionale Einheiten und Modelle (Ursache-Wirkungs-Modelle, Modellstrukturen)
5. Messen als inverses Problem
6. Modell der (Auswertung der) Messung
7. Systematische Modellbildung für die MU-Analyse (schrittweises Vorgehen)

3. Unvollkommenheit der Kenntnisse beim Messen

1. Ziel: Ermittlung bester Schätzwert und Messunsicherheit (als Güteparameter)
2. Vorhandene und begrenzte Kenntnisse

1. Messgeräte, Datenblätter
2. Diskretisierung von Messsignalen, digitale Anzeige, digitale Messwertver-

arbeitung

3. Wiederholte Beobachtungen (Messreihen, Stichprobenanalyse)
4. Temperatur- und andere Parameteränderungen
5. Messung und Kalibrierung
6. ----------------------------------

3. Behandlung von Messunsicherheiten

1. Probabilistischer Ansatz
2. Wiederholte Beobachtungen
3. Sonstige Kenntnisse

4. Ermittlung des besten Schätzwerts
5. Ermittlung der Messunsicherheit

1. Unsicherheitsfortpflanzung (Addition der Varianzen)
2. Messunsicherheitsbeiträge und deren Wichtung (Empfindlichkeitskoeffizienten)
3. Korrelierte Größen
4. Gesamtmessunsicherheit

6. Messunsicherheitsbudget
7. Erweiterte Messunsicherheit
8. Systematisches Vorgehen nach GUM: 6 Schritte
9. Beispiele

(DVM, Kalibration Thermometer, Einzelthermometer, Taupunktspiegel (NL Modell))

10. Rechnergestützte Messunsicherheitsbestimmung ((GUM-Workbench))
11. Numerische Messunsicherheitsbestimmung (Monte-Carlo-Verfahren nach GUM-Supplement)
12. Ermittlung der Messunsicherheit aus Ringversuchen und Eignungstests
13. Multivariate Ergebnisgrößen, z. B. komplexe Messgrößen

Darstellung:

Jeweils: - linke Seite: allgemeines, Theorie

- rechte Seite: konkret am Beispiel