Экзаменационный билет № 3

1. Основные показатели качества измерительных приборов.

Существует 7±2 показателя качества. 1). Показатели назначения. 1.1. Цена деления (количество измеряемой величины, приходящейся на 1 деление; в цифровых – единица младшего разряда). 1.2. Диапазон измерений (диапазон изменения измеряемой величины, которая может быть измерена данным прибором с заданной точностью). 1.3. Диапазон показаний (разность между наибольшим и наименьшим показаниями на шкале Х_МАХ - Х_МIN). 1.4. Производительность измерений (количество измерений в единицу времени). 1.5. Предельно допустимая максимальная погрешность при которой прибор еще считается пригодным (для шкального 0,5с (с – цена 1 деления шкалы); для цифрового 0,5ЕМР (ЕМР – единица младшего разряда)).

2). Экономические показатели. 2.1. Себестоимость изделия (сумма затрат на производство 1 изделия). 2.2. Оптовая цена (себестоимость + планируемая прибыль + сумма налогов). 2.3. Розничная цена (Оптовая цена + торговые надбавки). При модернизации приборов добавляются пункты 2.4. Годовой экономический эффект. 2.5. Срок окупаемости.

2 . Электромагнитные преобразователи. Функция преобразования, реализующая принцип изменения индуктивности. Индуктивный преобразователь с переменной величиной воздушного зазора.

1. неподвижный магнитопровод; 2- подвижный магнитопровод; 3- катушки индуктивности; 4 – силовая линия магнитного поля; F_М – величина линейного перемещения; δ – величина воздушного зазора между (1) и (2).

Величина индуктивности данного преобразователя , ω_1,2 – число витков катушек индуктивности; Z_М – магнитное комплексное сопротивление. Чем больше величина воздушного зазора δ, тем меньше силовых линий магнитного поля будет охватывать подвижный магнитопровод, тем самым величина выходного сигнала U^ВЫХ будет уменьшаться (линейная зависимость). Индуктивные преобразователи с переменной величиной воздушного зазора применяются в индуктивных датчиках перемещений, индуктивных весах (фармацевтических).

Экзаменационный билет № 4

1. Особенности и задачи таможенного досмотра строительных материалов и продукции лесной и деревообрабатывающей промышленности.

Наибольшую трудность для досмотра среди всех видов объектов таможенного контроля, и в частности строительных материалов и продукции лесной и деревообрабатывающей промышленности, представляет контроль содержимого крупногабаритных грузовых транспортных средств: авиационных, морских, железнодорожных контейнеров, грузовых автомашин, трайлеров, рефрижераторов. Досмотр крупногабаритных грузов и транспортных средств связан с необходимостью выполнения целого комплекса трудоёмких и длительных разгрузочно-погрузочных работ, наличия специально выделенных для этого площадок и т.п., что делает практически возможным только единичный выборочный досмотр этих объектов.

Основная масса крупногабаритных грузов проходит таможенное оформление только на основании представленных документов, фактически без необходимой реальной идентификации содержимого. По этим же причинам выборочно досматриваются и сами транспортные средства, и их конструкционные узлы, которые потенциально могут использоваться (и практика это подтверждает) в качестве тайников для сокрытия предметов контрабанды.

Проведение таможенного контроля значительного числа объектов только по документам, обусловленное невозможностью обеспечения их фактического досмотра из-за значительных затрат труда и времени, и выпуск товаров только на основании представленных документов, не в полной мере обеспечивает эффективность борьбы с контрабандой и нарушениями таможенных правил.

Контрабанда может перевозиться, как заложение между строительными материалами, так и вмонтироваться в элементы строительных конструкций. В зависимости от физической природы материалов для контроля заложений могут применяться те или иные виды контроля.

2. Случайные погрешности измерений. Законы распределения случайной погрешности.

Случайная погрешность измерения - составляющая погрешности измерения, изменяющаяся случайным образом при повторных измерениях одной и той же величины. Случайная погрешность определяется факторами, проявляющимися нерегулярно с изменяющейся интенсивностью. Значение и знак случайной погрешности определить невозможно, так как в каждом опыте причины, вызывающие погрешность, действуют неодинаково.

Случайная погрешность не может быть исключена из результата измерений. Однако проведением ряда повторных измерений и использованием для их обработки методов математической статистики определяют значение измеряемой величины со случайной погрешностью, меньшей, чем для одного измерения.

При организации статистических измерений, для которых и определяется случайная погрешность, создаются условия, характеризующиеся тем, что интенсивность всех действующих факторов доводится до некоторого уровня, обеспечивающего более или менее равное влияние на формирование погрешности. В этом случае говорят об ожидаемой погрешности. Кроме этой погрешности могут иметь место грубые погрешности и промахи.

Грубой погрешностью называют погрешность измерения, существенно превышающую ожидаемую при данных условиях. Причинами грубых погрешностей могут являться неисправность средств измерений, резкое изменение условий измерений и влияющих величин.

Промах - погрешность измерения, которая явно и резко искажает результат. Промах является случайной субъективной ошибкой. Его появление - следствие неправильных действий экспериментатора. Грубые погрешности и промахи обычно исключаются из экспериментальных данных, подлежащих обработке.

Для количественной оценки объективной возможности появления того или иного значения случайной величины служит понятие вероятности, которую выражают в долях единицы (вероятность достоверного события равна 1, а вероятность невозможного события - 0).

Математическое описание случайных непрерывных величин осуществляется обычно с помощью дифференциальных законов распределения случайной величины. Эти законы определяют связь между возможными значениями случайной величины (погрешности) и соответствующими им плотностями вероятностей (непрерывной считают случайную величину, имеющую бесчисленное множество значений, получить которое можно только при бесконечном числе измерений).

Наиболее распространенным при измерениях является нормальный закон распределения. Плотность вероятности для закона нормального распределения описывается уравнением:

,

где: характеристики М[Х] и называют соответственно математическим ожиданием и среднеквадратическим отклонением.

В измерительной практике также могут встречаться законы распределения случайной погрешности: равномерный, двухмодальный, дискретный.