MTS 拥有经过培训的现场服务机构,可执行您必要的现场传感器和系统校准。许多 MTS 现场校准服务均通过 ISO/IEC 17025 认证,并符合各种 ASTM 和 ISO 测试方法。我们的工程师配备了必要的校准设备,可通过 NIST 或其他公认的国家计量机构追溯,并利用我们专有的自动校准软件可靠地提供您的校准数据。签发校准报告和证书,显示校准前/校准后数据。
致谢 本出版物的主要作者是: HOWARD T. CASTRUP — 是 Integrated Sciences Group (ISG) 的负责人,该公司致力于设计和开发计算机托管的科学分析和高级决策支持系统。Castrup 是校准间隔分析领域的领导者,他在测试/校准决策分析方面进行了开创性的研究。他是统计过程控制方法的作者,该方法允许在不使用更高级别的比对标准的情况下确定精密测量和测试设备的公差概率。他在加州大学洛杉矶分校获得工程学学士和博士学位,主攻固态电子学。WOODWARD G. EICKE — 是电气测量、标准和仪器领域的咨询计量学家。他在美国国家标准局 (现为 NIST) 工作了 35 年,涉及精密电气测量、电气标准、仪器仪表、自动化、测量保证和其他相关领域。Eicke 是二十多篇发表在科学和技术期刊上的论文的作者,并曾在众多专业协会和 NBS 委员会任职,参与标准编写。他就读于乔治华盛顿大学,获得工程学学士和硕士学位。JERRY L. HAYES — 是工程咨询公司 Hayes Technology 的负责人。他为多家航空航天公司和国防部提供计量和校准计划咨询服务。他曾担任海军计量工程中心的技术总监,并为全海军计划制定政策和目标。他撰写了许多关于校准和测量控制的论文,以确保校准计划和测试的质量。Hayes 曾获得过同行授予的许多奖项和荣誉。他获得了加州大学伯克利分校机械工程学士学位。JAMES L. TAYLOR — 在计算机数据采集系统项目的设计、分析和管理方面拥有二十多年的经验。他负责开展研究和开发概念设计,以及为工业和国防部进行系统设计。Taylor 发表了关于计算机数据采集系统设计技术和测量误差基础的教材,并为众多航空航天和工业公司教授测量技术和系统设计课程。他获得了应用数学和物理学学士学位以及应用数学和工程硕士学位。我们特别感谢 Robert B. Abernethy 博士提供的个人参考资料,并非常感谢以下人员的建设性贡献和批评性评论:NASA 计量和校准工作组 Robert Burdine—NASA HQ (Code Q)/MSFC Fred Kern—LaRC Troy J. Estes—WSTF Kristen Riley—KSC Mark A. Hutchinson—LaRC Herman Watts(Tom Weiss)—Stennis(Sverdrup)
• ISO/IEC 17025 认证校准:ISO/IEC 17025 是校准和测试实验室技术能力的全球标准。通过 ANAB 认证可验证我们实验室和员工的技术能力以及对严格质量计划的遵守情况。ANAB 全面评估我们的能力和流程,验证和批准测量参数、每个范围和测试的最佳不确定度,甚至评估我们的校准技术、程序和设备。此级别的校准可确保您对测试设备具有最高程度的信心。认证校准包括根据 17025 标准进行的全面性能测试、完整的数据报告和测量不确定度。还将应用校准标签和无效封条。完全符合标准和您的质量要求,您还将收到一份 NIST 可追溯校准证书,上面印有我们认证机构的标志和我们实验室的证书编号。
UDC 531.7 BBK 30.10 C32 审稿人:技术科学博士、教授 弗拉基米尔国立大学技术过程自动化系教授 Alexander Grigorievich 和 Nikolai Grigorievich Stoletov S. N. Sysoev 技术科学候选人、副教授、通讯委员俄罗斯自然科学院总经理“复合科学技术中心”有限责任公司 E. S. Prusov 根据 VlGU Sergeev, A. G. 的编辑和出版委员会的决定出版。测量仪器的验证和校准:教科书。手册 / A. G. Sergeev,D. Orlov;弗拉迪姆。状态大学。A. G. 和 N. G. 斯托莱托夫。– 弗拉基米尔:VlSU 出版社,2019 年。– 131 秒。– ISBN 978-5-9984-1057-4。测量仪器检定和校准的原则是根据俄罗斯联邦2008年6月26日第102-FZ号法律概述的“关于确保测量的一致性。”特别注意在测量仪器的实际操作条件下组织验证和校准。2015 年 7 月 2 日工业和贸易部第 1815 号令提出的测量仪器验证要求考虑了验证活动自动化的某些问题。附录提供了计量服务实践中经常出现的问题的答案。适用于学士培训领域各种形式学习的三年级大学生 03/27/01 - 标准化和计量学,03/27/02 - 质量管理,以及与验证和校准相关的所有专家的各种测量仪器。建议根据联邦州高等教育标准培养专业能力。表6.生病了。17.参考书目:44 个标题
磁感应正在成为一种支持各种应用的新兴技术。代表性用例包括高精度姿势跟踪、人机交互和触觉感应。该技术使用多个 MEMS 磁力计来捕捉近距离变化的磁场。然而,磁力计易受现实世界干扰,如硬铁和软铁效应。因此,用户需要频繁执行繁琐而冗长的校准过程,严重限制了磁跟踪的可用性。为了消除/减轻这一限制,我们提出了 MAGIC(磁力计自动校准),这是一个系统框架,可自动校准 MEMS 磁力计阵列的软铁和硬铁干扰。为了最大限度地减少用户干预的需要,我们引入了一个新颖的自动触发模块。与传统的手动校准方法不同,MAGIC 以最少的用户注意力实现了卓越的校准性能(例如,用于跟踪应用)。通过实证研究,我们发现 MAGIC 也会产生边际开销和成本,例如总能源成本为 0.108 J。
1 Andhra Pradesh QA校准实验室,Larsen&Toubro Limited Wefence Engineering,Vizag生产中心,Visakhapatnam船建筑物中心,Krishna Gate,Naval Base Post,Scindia Road,Visakhapatnam,Visakhapatnam,Andhra Pradesh- Andhra Pradesh- 530014
摘要:被动微波探测器对于来自数值天气预测模型的准确预测至关重要。使用传统的两点方法对这些传感器进行校准,其中一个来源通常是一个自由空间的黑体目标,第二个来源是宇宙微波背景的清晰视图,通常称为“冷空间。”有时,这些校准源中的一个或两个都会因在冷空间视图中的太阳能/月球入侵而损坏。目前针对风暴和热带系统(Tempest)微波仪器仪器进行的时间实验,目前已在国际空间站(ISS)进行3年任务。Tempest还使用黑体目标和冷空间校准;但是,ISS上存在的物体通常会妨碍冷空空间视图。在这里,我们测试了仅使用黑体校准目标的替代单点校准方法。我们发现这种新方法与传统的两点校准方法之间的亮度温度差为0.1 k,当应用于2018年至2020年的Tempest Cubesat演示(Tempest-D)任务数据的3年。这种方法适用于其他微波辐射仪,这些微波辐射仪偶尔会降解校准源,例如热效应,侵入或噪声二极管的不稳定性。
3美国美国美国媒体推进实验室摘要气候建模联盟(CLIMA)正在开发旨在从数据中学习并使用最先进的计算技术的地球系统模型(ESM)。Clima的ESM结合了多个子模型,包括土地,大气,海洋和海冰。我们将介绍Clima的土地模型Climalm,该模拟物质地面过程。climalsm是高度模块化的,分为组成部分,包括土壤,雪,冠层和河流,每种都可以单独运行,校准或组合在一起以串联运行。CLIMALSM的模块化扩展到组件本身内的参数化,从而使新用户可以轻松添加和测试其他参数化模型。我们将使用全局数据演示如何使用全局数据来校准Climalsm,并以太阳能诱导荧光的空间观测为特定示例。关键字
随着人工智能产品的普及,人类和人工智能越来越多地合作做出决策。为了使这种类型的合作取得成功,人类需要了解人工智能的能力,以便有效地校准他们的信任。在这些合作关系中,以人类可以理解的方式解释决策和预测至关重要,以鼓励信任校准。可解释人工智能领域专注于将可解释性融入人工智能,但旨在使人工智能模型更具可解释性。因此,这项研究通常从以模型为中心的角度而不是以人为中心的角度来处理解释。与此同时,行业研究人员已经制定了指导方针,以帮助界面设计师有效地生成用户友好的解释。然而,这些指导方针通常过于宽泛,无法有效指导行业设计师的日常工作。我们的研究通过两种方法解决了这一差距:一个实证实验,研究人们如何回应解释以及哪些类型的解释对信任校准最有帮助;以及一个教育资源,帮助行业设计师了解用户可能有什么问题,以及使用环境如何影响他们可能使用的解释。我们的实验结果表明,解释并不总是有助于信任校准,实际上可能会损害信任校准,尤其是面对自我能力较低的新手用户时。我们对行业设计师进行的探索性访谈和可用性测试表明,人们渴望一种全面但易于访问的教育资源,以转化我们实验等研究并指导可解释的 AI 产品界面的设计。关键词
较大的校准不确定度会增加仪器运行超出规格的风险,从而导致测量错误,影响设计的质量或性能。由于测试设备的校准 MU 会导致整个测试系统的不准确性,因此了解它是什么并保持较小的范围将节省您的成本和时间。如图 3 所示,曲线下方的红色区域显示较小的 MU 可降低超出规格的风险。查看两个不同校准供应商实验室 A 和实验室 B 提供的看似相同的测试结果。实验室 A 的 MU 相对较小,由垂直条表示。实验室 B 的 MU 较大,由较长的垂直条表示。红色区域表示仪器运行超出规格的风险。显然,实验室 A 的风险小于实验室 B。
