Messdatenauswertung und Messunsicherheit - Interaktive Studienpläne der TU Ilmenau

sPL 90 min (80%) + aPL Praktikumsversuche gemäß Testatkarte (20%)

Dieses Modul enthält mindestens eine alternative semesterbegleitende Abschlussleistung. Bitte beachten Sie, dass diese in der Regel schon zu Beginn des Semesters, in dem diese angeboten wird, angemeldet werden muss.
Über die Details und Zeiträume dazu werden Sie vom Lehrenden und/oder dem Prüfungsamt informiert. Fragen Sie gegebenenfalls unbedingt beim Lehrenden nach.

This module contains at least one alternative exam part. Please note that this must usually be registered at the beginning of the semester in which it is offered.
The lecturer and/or the examination office will inform you about the details and time periods. If necessary, be sure to ask the lecturer.

erfolgreiches Abschluss des Grundstudiums MB sowie der Vorlesung "Einführung in die Messtechnik", gute Kenntnisse in Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Die Studierenden erkennen, dass eine Messgröße mit einer bestimmten Messunsicherheit angegeben werden muss. Sie überblicken, eingebettet in die systematische Betrachtungsweise der Mess- und Automatisierungstechnik, die Vorgehensweise bei der Ermittlung dre Messunsicherheit und des vollständigen Messergebnisses. Sie wenden die Verfahren nach GUM (Guide to the expression of Uncertainty in Measurement) und "Monte Carlo" am Beispiel verschiedener Messverfahren und -anordnungen an. Sie erkennen einzelne Beiträge auf die Messunsicherheit in diesen Anordnungen, können sie bewerten und als Beiträge im Messunsicherheitsbudget berücksichtigen.

Diese Kenntnisse werden in den Seminaren und Praktika anhand praktischer Beispiel vertieft, die Studierenden stellen verschiedene Messunsicherheitsbudgets selbstständig auf.

1. Messsysteme und Strategien zur Messdatenauswertung (Begriffe, Definationen, Funktionsstrukturen, Kennlinien, Beobachtungen, Einflüsse und Parameter, grundlegende Modellvorstellungen zur Messdatenauswertung)
2. Statistische Analyse von beobachteten Werten (Zufall, Häufigkeit, Wahrscheinlichkeit, Bayes'sche Formel, Verteilung, Grundgesamtheit, Stichprobe), Grenzen der statistischen Messdatenauswertung
3. Bewertung unvollständiger Kenntnisse über Größen und Messsysteme
4. Messunsicherheitsbewertung nach GUM anhand von Beispielen, systematische Modellbildung
5. Korrelations- und Regressionsrechnung, Bewertung der gegenseitigen Abhängigkeit bestimmter Größen, statische und logische Korrelation, lineare Reggression
6. Bayes Messdatenauswertung, Grundlagen, Anwendung, Rechenregeln, zukünftige Entwicklungen

Zugang zum Moodle-Kurs mit allen Informationen und Materialien:

Kurs: Messdatenauswertung und Messunsicherheit (SS 2021) (tu-ilmenau.de)

*.ppt Präsentationen, Tafel und Kreide

Vorlesungsunterlagen und Berechnungssoftware wird den Studierenden zur Verfügung gestellt.

Aktualisiertes Literaturverzeichnis ist Bestandteil der Vorlesungsunterlagen, die den Studierenden zur Verfügung gestellt werden.