一、课题来源与背景

   “计量科学数据集制备”是陕西省计量科学研究院承担的2020年度国家计量科学数据中心“计量科学数据库建设与数据集制备”课题。

二、技术原理及性能指标

       进行不确定度评定的关键是建立影响量与被测量之间的函数模型，即测量模型。GUM法主要适用于测量模型为线性函数的情况。MCM法是利用概率分布的随机抽样而进行不确定度评定的方法，主要适用于各种不确定度分量大小不相近、测量模型明显非线性以及输出量的概率密度函数明显非对称等情况。测量模型和 算法确定后，以Matlab APP Designer为工具进行系统开发。

       性能指标：基于GUM和MCM两种方法，对不确定度进行在线评定，具有文本、表格以及分布函数图像等多种表达方式。

三、技术的创造性与先进性

      测量不确定度是“表征合理地赋予被测量之值的分散性，与测量结果相联系的参数”。测量不确定度的评定是计量标准建立、设备校准、比对、科学研究等计量科学活动必须提供的数据信息。

      目前测量不确定度评定主要采用人工手段进行，而随着蒙特卡罗方法的推广，使用计算机手段进行测量不确定度评定成为趋势。本课题开发了一套依据JJF 1059.1-2012《测量不确定度评定与表示》和JJF 1059.2-2012《用蒙特卡洛法评定测量不确定度》对复杂多变的各种测量模型进行不确定度评定的在线计算系统，实现了基于GUM法和蒙特卡洛法的两种不确定度在线评定功能。

       经过应用验证,该系统运行可靠、操作方便，可以快速得到不确定度评定结果，能够满足误差自动分析的需要,提高了数据处理的自动化程度。

四、技术的成熟程度，适用范围和安全性

       本系统技术成熟，可用于各类被测量的不确定度评定，适用范围广，技术安全性高。

五、应用情况及存在的问题

       针对电磁学计量领域内典型的20余项计量技术规范所规定的不确定度评定方法与示例进行了实用性与正确性验证，结果均满足设计要求。

      存在的问题：流程提示性信息偏少、操作界面中的主题及配色比较单一。

六、历年获奖情况

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