Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Niepewność i ryzyko w analizie LCC kolejowych środków transportu

Szkoda M.

Logistyka

|

2015

|

nr 4

8373--8379, CD2, cz. 5

PL

W artykule opisano problem oceny niepewności i ryzyka związanego z danymi wejściowymi zastosowanymi do analizy kosztów cyklu trwałości kolejowych środków transportu jak również oceny niepewności uzyskanych wyników. Niepewność wynika przede wszystkim z założeń, szacunków i prognoz dokonywanych w trakcie procesu analizy. Rozmaite parametry wykorzystane do zdefiniowania elementów kosztów wpływają na LCC i jednocześnie stanowią źródło niepewności utworzonego modelu. W pracy opisano dwie metody wykorzystywane do oceny niepewności: analizę wrażliwości i probabilistyczną oceną ryzyka.

EN

The article describes the problem of assessing the uncertainty and risks associated with the inputs applied to the Life Cycle Cost analysis of railway means of transport as well as uncertainty assessment of the results. The uncertainty stems primarily from the assumptions, estimates and projections made during the analysis process. Various parameters used to define the elements that affect the cost of LCC and at the same time a source of uncertainty created model. This paper describes two methods used to estimate the uncertainty: sensitivity analysis and probabilistic risk assessment.

2

Możliwości badawcze materiałów izolacyjnych w aparacie płytowym na przykładzie polistyrenu ekstrudowanego

Sobolewski M., Prekiel K.

Czasopismo Techniczne. Budownictwo

|

2012

|

R. 109, z. 2-B

387--394

PL

Artykuł dotyczy zagadnień związanych z powtarzalnością pomiarów, oszacowaniem niepewności wyników i dokładności metody badań współczynnika przewodzenia ciepła aparatem płytowym HFM. Praca zawiera wyniki badań próbki polistyrenu ekstrudowanego XPS wraz z oceną ich niepewności. Badania wykonano w aparacie płytowym FOX 600 Pracowni Procesów Fizycznych w Budownictwie Centrum Wodnego SGGW w Warszawie. Celem pracy było sprawdzenie nowego aparatu.

EN

The paper concerns on expression of reproducibility, accuracy and uncertainty results of thermal conductivity coefficient from Heat Flow Mater Apparatus. The results of research of the extruded polystyrene XPS was presents. The aim thesis was verification a new FOX 600 instrument in Physical Processes in Construction Laboratory of Water Centre of the Warsaw University of Life Science.

3

Model niepewności jako podstawa oceny dokładności algorytmów przetwarzania pomiarowego

Jakubiec J.

Zeszyty Naukowe. Elektryka / Politechnika Śląska

|

2000

|

z. 169

7-36

PL

W artykule rozpatrywane są algorytmy przetwarzania pomiarowego, które dają się przedstawić w postaci kombinacji liniowej ciągu danych wejściowych i stałych współczynników. Opisano metodę budowy modelu niepewności algorytmu, która pozwala na uzyskiwanie analitycznych równań wiążących niepewność jego wyniku końcowego z niepewnościami danych wejściowych i niepewnościami wprowadzanymi przez sam algorytm, które nazywane są własnymi. Podstawą metody jest zdefiniowanie niepewności jako parametru zbioru wartości błędu. Wyodrębniono trzy rodzaje błędów przetwarzania: statyczne, dynamiczne i losowe, opisano sposób przenoszenia tych błędów z wejścia na wyjście algorytmu oraz zdefiniowano odpowiadające im niepewności. Przedstawiono ogólne postacie równań łączących wymienione rodzaje niepewności na wyjściu i wejściu modelu algorytmu, opisano także ogólnie sposób wyznaczania jego niepewności własnych. Zaproponowano regułę składania niepewności, która pozwala na obliczenie niepewności wypadkowej dla znanych niepewności cząstkowych. Sposób realizacji obliczeń zilustrowano przykładem wyznaczania niepewności końcowej algorytmu wygładzania danych pomiarowych. W końcowej części artykułu przedstawiono zastosowanie opisanej metody do budowy modelu niepewności łańcucha algorytmów.

EN

The paper deals with measuring data processing algorithms which can be presented as a linear combination of an input data sequence and constant coefficients. The method of algorithm uncertainty model construction which allows to obtain analytical equations expressing relationship between the algorithm final result and the input data uncertainty as well as the algorithm uncertainty itself has been described. The base of this method is defining an uncertainty as a parameter of the error value set. It makes possible to create the uncertainty models independent from the number of the algorithm coefficients. There have been distinguished three kinds of processing errors, namely: static, dynamic and random ones. The uncertainties corresponding to them have been defined, too. The general equations linking the algorithm input and output uncertainties as well as the way of calculation of the algorithm specific uncertainties have been presented. There has been proposed the rule of uncertainty composition which enables to determine the resultant uncertainty for the given partial uncertainties. The way of calculation has been illustrated by the example of determining the final uncertainty of the data smoothing algorithm. Application of the described method to construction of the algorithm chain uncertainty model has been presented at the end of the paper.