Comparación metrológica de los métodos GUM, Monte Carlo y Kragten, para la evaluación de la incertidumbre de medición en la calibración de instrumentos de pesaje no-automáticos

Propia

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Main Authors:	Caraballo Hernández, Alejandro José, Plaza Suarez, William Alexander
Other Authors:	Hernández Vásquez, José Daniel
Format:	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
Language:	Español
Published:	Universidad Antonio Nariño 2024
Subjects:	instrumentos de pesaje no-automáticos Análisis de incertidumbre medición e masa Uncertainty analysis mechanical engineering mass measurement
Online Access:	https://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/11961
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spelling	repositorio.uan.edu.co-123456789-119612024-12-02T16:55:38Z Comparación metrológica de los métodos GUM, Monte Carlo y Kragten, para la evaluación de la incertidumbre de medición en la calibración de instrumentos de pesaje no-automáticos Caraballo Hernández, Alejandro José Plaza Suarez, William Alexander Hernández Vásquez, José Daniel instrumentos de pesaje no-automáticos Análisis de incertidumbre medición e masa Uncertainty analysis mechanical engineering mass measurement Propia This TIG focuses on the metrological comparison of three widely used methods for the evaluation of measurement uncertainty in the calibration of non-automatic weighing instruments: the GUM Uncertainty Propagation Method (Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement), the Monte Carlo Method and the Kragten Method. UAN Proyectos de ciencia, tecnología, innovación y creación artística Este TIG se centra en la comparación metrológica de tres métodos ampliamente utilizados para la evaluación de la incertidumbre de medición en la calibración de instrumentos de pesaje no-automáticos: el Método de Propagación de Incertidumbres de GUM (Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement), el Método Monte Carlo y el Método Kragten final Ingeniero(a) Mecánico(a) Pregrado Presencial Proyecto 2024-12-02T16:55:36Z 2024-12-02T16:55:36Z 2024-06-08 2024-12-02 Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado Estudio descriptivo info:eu-repo/semantics/acceptedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec http://purl.org/redcol/resource_type/PID http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce https://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/11961 Español Attribution-NoDerivs 2.5 Colombia http://creativecommons.org/licenses/by-nd/2.5/co/ Acceso abierto http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 pdf application/pdf application/pdf application/pdf application/pdf Universidad Antonio Nariño Ingeniería Mecánica Facultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y Biomédica Puerto Colombia Barranquilla reponame:Repositorio Institucional UAN Wang J, Wang Z, De Dear R., Luo M, Ghahramani A and Lin B 2018 The uncertainty of subjective thermal comfort measurement Energy and Buildings, vol. 181, pp. 38-49. Farrance I, Badrick T and Frenkel R 2018 Uncertainty in measurement: A review of the procedures for determining uncertainty in measurement and its use in deriving the biological variation of the estimated glomerular filtration rate Practical laboratory medicine, vol. 12, p. 97 Farrance I and Frenkel R 2012 Uncertainty of measurement: a review of the rules for calculating uncertainty components through functional relationships The Clinical Biochemist Reviews, vol. 33, no. 2, p. 49. Gnauert J, Jacobs G, Kock S and Bosse D 2018 Measurement uncertainty estimation of a novel torque transducer for wind turbine test benches Journal of Physics: Conference Series vol. 1065, no. 4: IOP Publishing, p.042050 Golijanek-Jędrzejczyk A, Mrowiec A, Hanus R, Zych M and Świsulski D 2019 Determination of the uncertainty of mass flow measurement using the orifice for different values of the Reynolds number EPJ Web of Conferences vol. 213: EDP Sciences, p. 02022 ISO 9001:2015. Quality management systems — Requirements ISO GUM, Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement, (1995), with Supplement 1, Evaluation of Measurement Data, JCGM 101: 2008, International Organization for Standardization, Geneva, Switzerland, 2008 Lindley, D. V. (1990). "Bayesian methods in the evaluation of uncertainty." Statistical Science, 5(1), 56-67. Saltelli, A., Chan, K., & Scott, E. M. (2000). Sensitivity Analysis. Wiley. Henrion, M., & Fischbeck, P. (2010). "Monte Carlo methods for uncertainty analysis." Risk Analysis, 30(3), 359-371
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