EVALUATION OF THE UNCERTAINTY OF MEASUREMENTS OF HARDNESS OF METALS BY THE BRІNELL METHOD
DOI:
https://doi.org/10.26906/SUNZ.2019.4.091Keywords:
metal hardness, Brinell method, measurement uncertainty, uncertainty budget, Monte Carlo methodAbstract
The basic concepts and methods of measuring hardness are analyzed. Comparative characteristics of the most common methods are provided. The features of measuring the hardness of metals by the Brinell method are considered and the main sources of uncertainty are given. A procedure for measurement uncertainty evaluation of metal hardness by the Brinell method has been developed. This procedure includes next steps:modelling the measurement, evaluating input quantities, evaluating the measurand, estimating standard uncertainties of input quantities, calculating the contributions of the measurement uncertainties of input quantities to the uncertainty of the measurand, calculating the combined standard uncertainty, calculating the expanded uncertainty, reporting and recording measurement result. An example of uncertainty evaluation is given. An uncertainty budget has been drawn up as a basis for further automation of calculations. It is shown that the main sources of uncertainty are reproduction of the load, measurement of the diameter of the print and repeatability of measurements. To validate the developed procedure, the calculation of the measurement uncertainty by the Monte Carlo method was performed. Good agreement between the results obtained by both methods is shown.Downloads
References
Метешкин К. А. (2004). Кибернетическая педагогика: теоретические основы управления образованием на базе интегрированного интеллекта : монография. Харьков : Междунар. Славян. ун-т, 400 с.
Donets V., Kuchuk N., Shmatkov S. Development of software of e-learning information system synthesis modeling process. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, № 2. С. 117–121. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.2.20.
Merlac V. Resourses Distribution Method of University e-learning on the Hypercovergent platform / V. Merlac, S. Smatkov, N. Kuchuk// Сonf. Proc. of 2018 IEEE 9th Int. Conf. on Dependable Systems, Service and Technologies. DESSERT’2018. Ukraine, Kyiv, May 24-27, 2018. – P. 136-140. – URL :http://dx.doi.org/ 10.1109/DESSERT.2018.8409114
Kuchuk N. Method for calculating of R-learning traffic peakedness / N. Kuchuk; O. Mozhaiev, M. Mozhaiev; H. Kuchuk // 2017 4th International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommunications Science and Technology, PIC S and T 2017. – 2017. – Р. 359 – 362. URL : http://dx.doi.org/10.1109/INFOCOMMST.2017.8246416
Метешкин К. А. (2010). Основы организации, функционирования и перспективы развития системы «высшая школа Украины» : монография. Харьков : ХНАГХ, 309 с.
Strange attractor [Electronic resource]. URL: https://www.encyclopediaofmath.org/index.php/Strange_attractor (11.03.2019).
Kuchuk G., Kovalenko A., Komari I.E., Svyrydov A., Kharchenko V.. Improving big data centers energy efficiency: Traffic based model and method. Studies in Systems, Decision and Control, vol 171. Kharchenko, V., Kondratenko, Y., Kacprzyk, J. (Eds.). Springer Nature Switzerland AG, 2019. Pp. 161-183. DOI: http://doi.org/10.1007/978-3-030-00253-4_8
Svyrydov, A., Kuchuk, H., Tsiapa, O. (2018), “Improving efficienty of image recognition process: Approach and case study”, Proceedings of 2018 IEEE 9th International Conference on Dependable Systems, Services and Technologies, DESSERT 2018, pp. 593-597, DOI: http://dx.doi.org/10.1109/DESSERT.2018.8409201
Кучук Г.А. Метод мінімізації середньої затримки пакетів у віртуальних з’єднаннях мережі підтримки хмарного сервісу / Г.А. Кучук, А.А. Коваленко, Н.В. Лукова-Чуйко // Системи управління, навігації та зв’язку. – Полтава . ПНТУ, 2017. – Вип. 2(42). – С. 117-120.
Kuchuk G., Nechausov S., Kharchenko, V. Two-stage optimization of resource allocation for hybrid cloud data store. International Conference on Information and Digital Technologies. Zilina, 2015. P. 266-271. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/DT.2015.7222982
Ruban, I. Redistribution of base stations load in mobile communication networks / I. Ruban, H. Kuchuk, A. Kovalenko // Innovative technologies and scientific solutions for industries. – 2017. – No 1 (1) – P. 75-81. – DOI : https://doi.org/10.30837/2522-9818.2017.1.075
Морозова О. И. (2017) Топологические многообразия в системах обучения, образования и производства. Экспертные оценки элементов учебного процесса : XІX межвуз. науч.-практ. конф., 25 нояб. 2017 г. Харьков, С. 82–84.
Державний стандарт України. Системи оброблення інформації. Інтелектуальні інформаційні технології. Терміни та визначення. ДСТУ 2481-94 (1994). К. : Держстандарт України, 72 с.
Pervin W. J. (1964). Foundations of general topology. New York : Academic Press, 222 p.
Введение в топологию : учеб. пособие / Ю. Г. Борисович, Н. М. Близняков, Я. А. Израилевич, Т. Н. Фоменко (1995). М. : Наука : Физматлит, 416 с.
Dixmier J. (2013) General topology. [Berlin] : Springer Science & Business Media, 141 p.
Морозова О. И. (2019) Модель формування процесів, що протікають в освітніх та виробничих системах, заснована на використані онтологічного інжинірингу. Системи управління, навігації та зв’язку, № 2 (54), Полтава, С. 135–138.
