自适应蒙特卡洛法在测量不确定度评定中的应用

摘要

针对基于测量不确定度表示指南(GUM)评定测量不确定度存在的局限性,提出了采用自适应蒙特卡洛法评定测量不确定度.该方法不仅解决了在复杂的测量模型下评定困难的问题,而且通过设定适当的数值容差来平衡迭代次数和精确度的矛盾,从而获得理想的结果.为了保证该方法有效应用,假设了多种测量模型进行仿真,通过仿真结果说明该方法的实用性.