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分析錯誤的原因

1,人為因素

人為因素造成的錯誤包括誤讀、誤算和視差。當計算錯誤或輸入錯誤數據時,經常會發生計算錯誤。當讀取不同方向的測量值或標尺表面不在同壹平面時,往往會產生視差,兩個標尺表面相差約0.3~0.4 mm,如果讀取尺寸不垂直於標尺表面,就會產生誤差。

2.測量工具因素

由測量工具因素引起的誤差包括校準誤差、磨損誤差和使用前未校正誤差。刻度劃分是否準確,必須用更精密的儀器進行校正和溯源。量具使用壹段時間後會有相當程度的磨損,必須校正或送修後才能再次使用。

3.功率因數

由於接觸力或測量中使用的接觸導致的偏差誤差。根據虎克定律,在測量尺寸時,如果測量軸以壹定的測量力與機器零件接觸,測量軸和機器零件都會發生部分或完全的彈性變形。為了防止這種彈性變形,測量軸和機器部件應該由相同的材料制成。其次,根據赫茲定律,如果測量軸和零件是鋼制的,其彈性變形引起的誤差。

4、測量因素

測量過程中由於儀器設計或放置不當造成的誤差,包括余弦誤差和阿貝誤差。當測量軸與被測表面成壹定傾角時,就會產生余弦誤差。通常,余弦誤差會出現在兩個測量方向上,因此必須特別小心。

5.環境因素

由於環境或場地的不同,可能產生的誤差有熱變形誤差和隨機誤差。熱變形誤差通常是由於室溫、人的接觸和加工後工件的溫度而產生的,所以需要控制好溫度和濕度,不允許用手觸摸工件和量具,工件在加工後冷卻後再進行測量。但為了縮短加工過程中的實時測量,必須考慮各種材料的熱膨脹系數作為補償,以應對溫度材料熱膨脹系數不同帶來的誤差。

擴展數據:

通常,在實際問題中遇到的錯誤分為以下幾類:

1,模型錯誤

在建立數學模型的過程中,往往需要忽略壹些次要因素的影響,把問題簡單化,才能把復雜的現象抽象成壹個數學模型。因此,數學模型與實際問題之間存在壹定的誤差,稱為模型誤差。

2.測量誤差

建模和具體操作中用到的數據往往是通過觀察和測量得到的。由於精度的限制,這些數據壹般都是近似的,即存在誤差,稱為測量誤差。

3.截斷誤差

由於實際運算只能完成有限項或有限步運算,所以需要對壹些需要用極限或無限過程進行的運算進行限制,對無限過程進行截斷,所以產生的誤差就成了截斷誤差。

4.化整誤差

在數值計算過程中,由於計算工具的限制,我們往往會對壹些數字進行四舍五入,只保留前幾位作為數字的近似值。這種由舍入引起的誤差稱為舍入誤差。

5.抽樣誤差

抽樣誤差:指樣本指數與總體指數的數量差異,如抽樣平均數與總體平均數的差異,抽樣百分比與總體百分比的差異(p-P)。

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