Application of the Monte Carlo method on measurement uncertainty estimation of air flow
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F15%3APU114483" target="_blank" >RIV/00216305:26220/15:PU114483 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Application of the Monte Carlo method on measurement uncertainty estimation of air flow
Popis výsledku v původním jazyce
The Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement (GUM) approves the use of both the classical approach with partial derivatives and the Monte Carlo technique. The former procedure exhibits two main limitations: Firstly, it requires some mathematical skills to compute the first-order derivatives of each component of the output quantity; secondly, it cannot predict the probability distribution of the output quantity if the input quantities are not normally distributed. The drawbacks, however, areeliminated by the latter concept, namely the Monte Carlo approach. This paper demonstrates that the Monte Carlo simulation method is fully compatible with conventional uncertainty estimation methods. The authors describe application of the Monte Carlo method for the estimation of measurement uncertainty in indirect measurement of air flow with a multiport averaging Pitot tube. The uncertainty of the flowmeter is dependent on the averaging Pitot tube (as a primary element) and on the dif
Název v anglickém jazyce
Application of the Monte Carlo method on measurement uncertainty estimation of air flow
Popis výsledku anglicky
The Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement (GUM) approves the use of both the classical approach with partial derivatives and the Monte Carlo technique. The former procedure exhibits two main limitations: Firstly, it requires some mathematical skills to compute the first-order derivatives of each component of the output quantity; secondly, it cannot predict the probability distribution of the output quantity if the input quantities are not normally distributed. The drawbacks, however, areeliminated by the latter concept, namely the Monte Carlo approach. This paper demonstrates that the Monte Carlo simulation method is fully compatible with conventional uncertainty estimation methods. The authors describe application of the Monte Carlo method for the estimation of measurement uncertainty in indirect measurement of air flow with a multiport averaging Pitot tube. The uncertainty of the flowmeter is dependent on the averaging Pitot tube (as a primary element) and on the dif
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JB - Senzory, čidla, měření a regulace
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/LO1210" target="_blank" >LO1210: Energie v podmínkách udržitelného rozvoje (EN-PUR)</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2015
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the 16th Internatioanal Carpathian Control Conference (ICCC)
ISBN
978-1-4799-7369-9
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
5
Strana od-do
465-469
Název nakladatele
University of Miscolc, Hungary
Místo vydání
Szilvasvárad, Hungary
Místo konání akce
Szilvásvárad
Datum konání akce
27. 5. 2015
Typ akce podle státní příslušnosti
EUR - Evropská akce
Kód UT WoS článku
—