Analysis of Measured Data and Measurement Uncertainty - Interactive curriculae of TU Ilmenau

The interactive curriculae provide information on the degree programmes offered by the TU Ilmenau.

Please refer to the respective study and examination rules and regulations for the legally binding curricula (Annex Curriculum).

You can find all details on planned lectures and classes in the course catalogue.

Please note that this page is no longer updated. All modules and study plans from PO version 2021 onwards (Bachelor and Master study programs) are now available on the Campus Portal.

module properties Analysis of Measured Data and Measurement Uncertainty in degree program Master Wirtschaftsingenieurwesen 2024 (MB)
module number	200216
examination number	230463
department	Department of Mechanical Engineering
ID of group	2372 (Process Measuring Technology )
module leader	Prof. Dr. Thomas Fröhlich
term	summer term only
language	Deutsch
credit points	5
on-campus program (h)	45
self-study (h)	105
obligation	elective module
exam	examination performance with multiple performances
details of the certificate	Das Modul Messdatenauswertung und Messunsicherheit mit der Prüfungsnummer 230463 schließt mit folgenden Leistungen ab: schriftliche Prüfungsleistung über 90 Minuten mit einer Wichtung von 80% (Prüfungsnummer: 2300630) Studienleistung mit einer Wichtung von 20% (Prüfungsnummer: 2300631) Details zum Abschluss Teilleistung 2: Praktika gemäß Testatkarte in der Vorlesungszeit
link to Moodle course	https://moodle2.tu-ilmenau.de/course/view.php?id=3502
teacher	Prof. Dr. T. Fröhlich
signup details for alternative examinations
maximum number of participants
previous knowledge and experience	Gemeinsames ingenieurwissenschaftliches Grundstudium (GIG), Vertiefende Kenntnisse in Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung; Teilnahme an Einführungsvorlesung auf dem Gebiet der Mess- und Sensortechnik
learning outcome	Die Studierenden kennen die Grundbegriffe und die mathematischen Grundlagen auf dem Gebiet der Messdatenauswertung und Messunsicherheit. Die Studierenden kennen, eingebettet in die systemische Betrachtungsweise der Mess- und Automatisierungstechnik, die Verfahrensweise der Ermittlung der Messunsicherheit und der Angabe des vollständigen Messergebnisses. Die Studierenden können bestehende Messanordnungen hinsichtlich der Messunsicherheit analysieren und mathematisch beschreiben. Sie können die unterschiedlichen Wahrscheinlichkeiten der Unsicherheit einzelner Beiträge zum Messunsicherheitsbudget erklären und die gegebenen Annahmen begründen. Nach dem Besuch der Vorlesung können die Studierenden die einzelnen Schritte der Messunsicherheitsberechnung nach GUM aufzählen. Nach den begleitenden Seminaren sind die Studierenden befähigt, für verschiedene Anwendungsgebiete der Mess- und Sensortechnik Messunsicherheitsbudgets nach GUM aufzustellen. Sie können die einzelnen Unsicherheitsbeiträge und die Wahrscheinlichkeit, mit der diese auftreten erkennen und beschreiben. Sie sind in der Lage, die Aufgabenstllungen präzise zu beaxchten und selbstständig das vollständige Messergebnis anzugeben. Nach den begleitenden Praktika können die Studierenden Aufgabenstellungen der Messtechnik mit besonderem Fokus auf die Berechnung des Messunsicherheitsbudgets in Teams bis zu 3 Mitgliedernlösen. Sie sind befähigt, die Messwerte der Ziel- und Einflussgrößen zu erfassen, das mathematische Modell aufzustellen und die komplette Messunsicherheitsbetrachtung nach GUM durchzuführen. Die Studierenden sind in der Lage, die Ergebnisse innerhalb der Gruppe darzustellen, zu interpretieren und zu diskutieren und die Leistung jedes Einzelnen in Rechnung zu stellen. Durch die Arbeit in zum Teil internationalen Team vertiefen die Studierenden dabei auch ihre sozialen Kompetenzen.
content	1. Messsysteme und Strategien zur Messdatenauswertung, Begriffe, Definitionen, Funktionsstrukturen, Kennlinien, Beobachtungen, Einflüsse und Parameter, grundlegende Modellvorstellungen zur Messdatenauswertung 2. Statistische Analyse von beobachteten Werten, Zufall, Häufigkeit, Wahrscheinlichkeit, bedingte Wahrscheinlichkeit, Bayes'sche Formel, Verteilung, Grundgesamtheit und Stichprobe, Auswerten von Stichproben, Grenzen der statistischen Messdatenauswertung 3. Bewertung unvollständiger Kenntnisse über Größen und Messsysteme, Bayes´scher Wahrscheinlichkeitsbegriff, Bewerten nicht-statistischer Kenntnisse und systematischer Effekte in der Messdatenauswertung 4. Messunsicherheitsbewertung nach dem ISO-GUM-Verfahren, ISO-GUMVerfahren a. H. von Beispielen, Systematische Modellbildung 5. Rechnergestützte Messunsicherheitsbewertung nach GUM, rechnergestützte Messunsicherheitsbewertung a. H. von Beispielen, Berechnen der Messunsicherheit aus Ringversuchsergebnissen, Grenzen des ISO-GUM-Verfahrens 6. Korrelation und Regressionsrechnung, Gegenseitige Abhängigkeit von Größen, statistische und logische Korrelation, Berücksichtigung von Korrelation in der Messunsicherheitsbewertung, Lineare Regressionsrechnung 7. Bayes-Messdatenauswertung, Grundlagen, Anwendung (GUM-Supplement), Rechenregeln, weitere Entwicklungen (dynamische und verteilte Systeme)
media of instruction and technical requirements for education and examination in case of online participation	Zugang zum Moodle-Kurs mit allen Informationen und Materialien: Kurs: Messdatenauswertung und Messunsicherheit (SS 2021) (tu-ilmenau.de) Beamer und Laptop mit Präsentationssoftware, Tafel und Kreide, Unterlagen und Berechnungssoftware werden zur Verfügung gestellt
literature / references	Aktuelles Literaturverzeichnis ist Bestandteil der Arbeitsblätter, dazu: JCGM 100:2008 GUM International Vocabulary of Metrology (VIM) - BIPM DIN V ENV 13005 (Juni 1999) Leitfaden zur Angabe der Unsicherheit beim Messen - Deutsche Fassung ENV 13005:1999
evaluation of teaching