scbist

Согласно указу президента в России 1 150 628 военнослужащих. Это по всей России. Это мобилизацию еще не объявляли. Пенсионный возраст тоже подняли до СВО. Все это отмазки безграмотных чиновников. Типа, это не мы прошляпили, а форс-мажор. А почитать демографов это свыше их сил. Они этому не обучены. СВО гадит экономике весьма сильно, но и до нее проблемы были. Теперь кому-то удобно списать свою некомпетентность на чужого дядю. Это не мы образование похерили, а Украина нам подгадила.

У нас под это уже один раз подняли пенсионный возраст. А еще я давно слышу про то, что пора слезать с нефтяной иглы. Кажется, это еще предыдущий президент говорил.

Мобилизовали 300, а дефицит 400? Не очень стыкуется. Тем более, что у нас в оборонке дают бронь. Т.е. это тенденция не "этого года", а структурный тренд. О дефиците квалифицированных кадрах говорят уже много лет. Даже хвастаются, что у нас безработица минимальная, в отличие от "запада". У нас рабочих рук маловато. Даже трудовая миграция не позволяет решить эту проблему. Не те руки к нам едут. В основном дворники, подсобники на стройку и доставщики, а квалифицированные синие воротнички не рвутся в Россию.

Вы где-то видели руководителей с лопатой в реальном окопе?

А кто назначил чеченцам чеченский язык для общения внутри группы, чукчам - чукотский, бурятам - бурятский? Кто этот назначатель?

Русский язык является языком предназначенным для выражения мыслей чиновников и граждан в России. Получается, что нам русский язык назначен.

Когда была возможность я выписывал все. Но если или, или, то мне больше нравился "Законодательная и прикладная метрология"

Как диапазон связан с назначением? Мне кажется, что ни один датчик не используется в полном диапазоне. СИ специального назначения это для МВД, МО. Есть приказ МВД об особенностях отнесения СИ к СИ СН. Про диапазон ничего не говорится.

А почему слово это не дело? Из слов дом не построишь. Сколько ни говори халва, халва, во рту слаще не станет.

This week we go a bit deeper into Type A uncertainty analysis. As always, it begins with the measurement. If we take a series of measurements and compute the measured value as the average of the of the individual measurements, the experimental standard deviation can be used as a first step in evaluating the type A uncertainty associated with process variability for the measurements. Som formulas associated with Type A uncertainty It should be intuitive that more measurements generally improve the quality of the measurement. The picture below provides a qualitative example of how the standard deviation generally gets better the more measurements that are taken. This is because the denominator for the experimental standard deviation formula gets larger with more measurements (larger value for n), which drives the value for the experimental standard deviation down. Standard deviations for different values of n If we are reporting the average of a series of measurements that were taken for a particular item, it is acceptable to use the standard deviation of the mean for the measurements as the evaluation of Type A uncertainty due to variability. Formula for standard deviation of the mean I know that this formula troubles a lot of people. Many are not comfortable with making the Type A evaluation of uncertainty even smaller by dividing by the square root of the number of measurements. This is despite the GUM thoroughly describing this evaluation process in section 4.2.3 of that document. The reason that it is appropriate to use the standard deviation of the mean is because the actual variation about the average of a series of measurements is much smaller than the standard deviation of the individual measurements themselves. The best physical example that I have found for this is to observe the dispersion of the trace of a digital oscilloscope with no input on its lowest volts per division setting. When no input is connected, the oscilloscope will pick up noise from the environment, and the noise is seen on the trace. Generally, the trace can be very wide, nearly 1 centimeter due to this noise. What we are seeing is the total variation of each sweep for the oscilloscope. Digital oscilloscopes have the ability to take a number of measurements, or sweeps, and then display the average of those measurements. The first picture below shows an example of an oscilloscope on the 2 mv/div range in sample mode, where it displays every sample. The second picture then shows the display changed to the average of 16 samples. Without doing the formal math, we can still observe qualitatively that the variation for the individual samples is larger than the average of 16 samples by looking at the sweep width in each case. Photo of oscilloscope in sample mode Photo of oscilloscope in average mode (16 averages) I want to provide a word of caution that there are applications where using the standard deviation of the mean is not appropriate. Particularly, when it is decided to do a one-time experiment evaluate process variability and to use that to represent the type A uncertainty for subsequent calibrations. An example of this is when the laboratory opts to only take one measurement for a calibration process for normal production, like when calibrating low resolution digital multimeters or perhaps low resolution dimensional hand tools, but they do a Type A analysis by taking 10 to 30 measurements one time to use as a representation for process variability for all their calibrations. Since you are not reporting the average for the specific set of measurements for the calibration of the particular instrument, it is not appropriate to use the standard deviation of the mean. However, the standard deviation is very adequate in this situation to represent to the general variation that can be seen in such a process when only one measurement is routinely taken. In conclusion, using knowing which calculation to use for your Type A uncertainty analysis improves the quality of your measurements both through a possibly smaller evaluation of measurement uncertainty and by using the appropriate method of evaluation for the given circumstances. #MetrologyMonday #FlukeMetrology Каждый видит то, что хочет. Я например увидел две интересные фразы созвучные моему опыту. 1. 2. Т.е., 1. если я на производстве имею однократные измерения, то вводить смещение по результату калибровки может исказить картину, т.к. я имею дело не со средним из серии, а конкретное измерение. 2. при однократном измерении ориентироваться на неопределенность типа А нецелесообразно.

Ага. Почему величина это величина, а эталон это эталон?

Провести калибровку прибора. P.S. Вы бы хоть область сузили. Прибор стрелочный или просто транспортир? P.P.S. Если это электрика и отсчет по стрелке, то имеем две составляющие погрешностей. Первая это собственно электрика. Она определяет диапазон и линейность. Вторая - погрешность нанесения штрихов. Для собственно шкалы надо просто после нанесения штрихов их перемерить и определить качество (точность) нанесения. После этого решить, можно ли эту шкалу использовать. Сможет ли регулировка электрики скомпенсировать ошибки в нанесении штрихов, или шкалу надо перерисовать.

Зачем? Просто чешется у кого-то где-то? Цель какая? Что хотите получить?

Ни в каком. Это работы вне сферы госрегулирования. Каждый пишет под себя сам. Мы обычно берем за основу методику поверки, убираем лишнее, добавляем нужное и утверждаем у своего главного инженера. А чаще просто меняем обложку и заменяем слова "поверка" на "калибровка".

Никакой кучи. Каждый пункт в своем месте. У нас в каждой инструкции есть раздел о персонале. Там четко говорится, что работу может выполнять человек с такой-то квалификацией, знакомый с оборудованием и прочитавший данную инструкцию. Иногда оговаривается возраст и здоровье. Про СИ нет смысла говорить. Мне кажется, что везде есть конкретный перечень и фраза под ним, что допустима замена на аналогичные или лучшие. Каждый тип требований в своем разделе.

Вы выделили только свое мнение. Я бы выделил слово "ОБЩИЕ". Там ведь дальше есть Сюда и попадает освещенность при визуальных работах. Т.е. это условие измерений. В конкретном пункте мы это отдельно и оговариваем. Не говоря уже о том, что

У нас в ТУ есть пункты касающиеся условий испытаний, это требования к объекту, есть пункты касающиеся требований к персоналу, а есть пункты оговаривающие требования к средствам испытаний и измерений, а при необходимости и к санитарным требованиям в помещении лаборатории. Кстати, при аккредитации в анкете мы указывали данные помещений и их состояние.

Которое подкрепляется разделением властей, независимостью судов и суммой штрафов за слишком горячий кофе, который сам на себя пролил в Макдональдсе. Им дешевле отозвать партию автомобилей, чем судиться за аварию, которая может произойти с одним из тысячи автомобилей из-за китайской трубочки в тормозной системе.

А где смайлик?

Ага. Сегодня ты будешь единицей измерения напряжение. Завтра - я. Сейчас приказ по форуму накропаю.

Думаю, что это ваше внутреннее НД. Не помню, чтобы ЕСКД или ЕСТД такое регламентировал. У нас на такие работы оформляются обычные технологические карты, или временные техпроцессы.

Тут созрела очередная статья от метролога Флюка. Back to uncertainty and the GUM. As previously mentioned, Type B uncertainty analysis is anything other than the use of direct statistics on measurement data. Type B uncertainty analysis uses scientific judgement based on all the relevant information available, which may come from previous measurement data, experience with or general knowledge of the behavior and properties of relevant materials and instruments, manufacturer’s specifications, data provided in calibration and other reports, and uncertainties assigned to reference data taken from handbooks. Here are some sources of uncertainty that Type B uncertainty analysis can capture: Calibration Uncertainties: These are uncertainties associated with the calibration of the measuring instrument. They are typically provided by the calibration laboratory on the calibration certificate. Information on Calibration Uncertainty from a Calibration Report Bias Corrections: This is when a known bias is produced in the measurement process but can be corrected out through various techniques. An example of this is when one is performing a length measurement at 23 degrees when the reference was originally calibrated at 20 degrees, and we must correct for the thermal expansion of the reference over the 3-degree difference. This would involve a temperature measurement and knowledge of the expansion coefficient to compute the length expansion to be corrected out, and both would have Type B uncertainty associated with them. Specification Uncertainties: These are uncertainties provided by the manufacturer in the equipment specifications. They can include tolerance, stability, and other performance parameters. An example of product specifications Model Assumptions: If the measurement involves a mathematical model or formula, any assumptions or approximations used in the model can contribute to the uncertainty. Sometimes a calibration constant or coefficient is used in the measurement process, such as the expansion coefficient for a material, density for a known gas, or even the value of pi that is used. These coefficients are not perfect, and they also contain an uncertainty, which must be accounted for. Resolution uncertainty: often the calibration process uses a very accurate reference, and the measurement indication is captured by the device under test. The limited resolution of the device under test contributes to the uncertainty and must be accounted for. A 3 1/2 digit DMM usually has significant resolution uncertainty. Lastly, a good source of information that can be used in a Type B uncertainty analysis can come from uncertainty analyses that have been published to educate and inform. Being able to see how others have analyzed a measurement process can be a great way to learn. #MetrologyMonday #FlukeMetrology Кстати, он тут пишет про коррекцию смещения. О сертификате калибровки почему-то не упоминает. Про неопределенность говорит, а про смещение - нет.

Мда. Я погорячился. Тут штангенциркуля достаточно. Дёшево и сердито. Правда, это не чертеж детали и даже не сборочный, а просто внешний вид. Проще и быстрее калибра сложно что-то придумать. Точно соосность? Чего с чем? Где она? Для понтов можно 3-D сканер посмотреть https://3dtool.ru/category/3d-skanery/3d-skanery-dlya-detalej/ , но это барство. КИМ я бы не стал мучать. Да и заставлять кого-то эту колобаху таскать тоже.

КИМ, 3-Д контроль. Но хотелось бы увидеть чертеж. Что конкретно измерять?

У Вас каша в голове. Автоматизированная система это не программа. Кстати, я тоже говорил о том, что это не наш вопрос и приводил ГОСТы именно на тестирование (испытание) программ.