实验报告误差(共9篇)

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1、为了适应公司新战略的发展,保障停车场安保新项目的正常、顺利开展,特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划实验报告误差(共9篇)实验一误差的基本性质与处理(一)问题与解题思路:假定该测量列不存在固定的系统误差,则可按下列步骤求测量结果1、算术平均值2、求残余误差3、校核算术平均值及其残余误差4、判断系统误差5、求测量列单次测量的标准差6、判别粗大误差7、求算术平均值的标准差8、求算术平均值的极限误差9、写出最后测量结果(二)在matlab中求解过程:a=,;%试验测得数据x1=mean(a)%算术平均值b=a-x1%残差c=sum(b)%残差和c1=abs(c)%残差和的绝对值bd=(8

2、/2)*%校核算术平均值及其误差,利用c1(残差和的绝对值)N时输出“经N次迭代无满足要求的近似解”结束。2、实验步骤1)完成牛顿迭代法的程序设计及录入;2)完成程序的编译和链接,并进行修改;3)用书上的例子对程序进行验证,并进行修改;4)分别输入两组不同的根的误差限,观察运算次数的变化;5)分别取不同的初时值x0,观察运算结果的变化;6)完成实验报告。3、实验结果、经编译、链接及例子验证结果正确的源程序:#include#include#defineN100#defineeps5e-6#definedelta1e-6voidmain()floatx0,x1,d,f1;intk=0;print

3、f(请输入迭代初值x0:);scanf(%f,&x0);printf(x(0)=%fn,x0);dox1=x0-(x0*x0*x0+x0*x0-3*x0-3)/(*x0*x0+2*x0-3);if(k+N|fabs(*x1*x1+2*x1-3)eps&fabs(x1*x1*x1+x1*x1-3*x1-3)delta);printf(方程的根为:%fn,x1);、实例验证结果:1)方程:f(x)=x3+x2-3x-3=02)输入初始参数:x0=1,EPS=1e-63)结果输出:请输入迭代初值x0:x(0)=x(1)=x(2)=x(3)=x(4)=x(5)=x(6)=方程的根为:Pressanyk

4、eytocontinue、改变初值x0的值为:x0=,EPS结果为:请输入迭代初值x0:x(0)=x(1)=x(2)=x(3)=x(4)=x(5)=x(6)=方程的根为:Pressanykeytocontinue不变,仍为1e-6,其、改变初值x0的值为:x0=,EPS不变,仍为1e-6,其结果为:请输入迭代初值x0:x(0)=x(1)=-x(2)=-x(3)=-x(4)=-方程的根为:-Pressanykeytocontinue、改变EPS的值为:EPS=5e-4,x0不变,仍为1,其结果为:请输入迭代初值x0:x(0)=x(1)=x(2)=x(3)=x(4)=x(5)=x(6)=方程的根为

5、:Pressanykeytocontinue改变EPS的值为:EPS=1e-3,x0不变,仍为1,其结果为:请输入迭代初值x0:x(0)=x(1)=x(2)=x(3)=x(4)=x(5)=方程的根为:Pressanykeytocontinue4、分析和讨论1.输入不同的初值x0,迭代次数的变化情况答:初值X0越大,迭代的次数越多2.输入不同的误差限EPS,迭代次数的变化情况答:随着误差限EPS的增大,迭代次数会相应的减少。5、心得调试过程中遇到的问题和解决对策;经验体会等。答:通过实验进一步了解牛顿迭代法的计算特点,从而使我对牛顿迭代的知识了解更深。误差实验报告学号:UXX14414班级:测控

6、1201姓名:王志鹏实验一:光纤传感器的位移特性实验x/mmV正/mvV反/mvV正/mvV反/mvV正/mvV反/mvV正/mvV反/mvV正/mvV反/mvV平均x/mmV正/mvV反/mvV正/mvV反/mvV正/mvV反/mvV正/mvV反/mvV正/mvV反/mvV平均光纤位移传感器输出电压与位移数据2XXXX89007XXXX8600747151622192836463248024912498337884940XX可以初步拟合出关系为显然所测得曲线不是线性关系,所以排除以后的数据,重新通过matlab拟合直线。实验三光纤位移传感器特性实验的数据处理Matlab程序如下:clear(

7、);data=XX4090;07XX;07XX;%原始数据average=0123;%平均值及对应x的值N=8;m=10;%N个实验点,m次重复测量S=0;U=0;QE=0;QL=0;xx=0;yy=0;xy=0;fori=1:Nxx=xx+average(1,i)*average(1,i)-(sum(average(1,:)*sum(average(1,:)/(N*N);yy=yy+average(2,i)*average(2,i)-(sum(average(2,:)*sum(average(2,:)/(N*N);xy=xy+average(1,i)*average(2,i)-(sum(av

8、erage(1,:)*sum(average(2,:)/(N*N);%计算lxx,lxy,lyy的值endforj=1:mfork=1:NQE=QE+(data(j,k)-sum(average(2,:).2;%计算误差平方和endendb=xy/xx;%计算回归函数系数b0=(sum(average(2,:)/N-b*(sum(average(1,:)/N;U=m*b*xy;%计算回归平方和QL=m*yy-U;%计算失拟平方和S=U+QL+QE;%总离差平方和vU=1;vQE=N*(m-1);vQL=N-2;vS=vU+vQE+vQL;%计算各来源自由度sgm1=U/vU;sgm2=QL/v

9、QL;sgm3=QE/vQE;%计算方差F1=(U/vU)/(QE/vQE);F2=(QL/vQL)/(QE/vQE);%计算显著性str=y=,num2str(b0),+,num2str(b),x;disp(回归方程为);disp(str);disp(平方和自由度方差F);stru=blanks(3),U=,num2str(U),blanks(6),vU=,num2str(vU),blanks(6),num2str(sgm1),blanks(4),num2str(F1),;disp(stru);strql=blanks(3),QL=,num2str(QL),blanks(7),vQL=,nu

10、m2str(vQL),blanks(5),num2str(sgm2),blanks(7),num2str(F2),;disp(strql);机械加工误差的综合分析-统计分析法的应用一、实验目的运用统计分析法研究一批零件在加工过程中尺寸的变化规律,分析加工误差的性质和产生原因,提出消除或降低加工误差的途径和方法,通过本实验使同学能够掌握综合分析机械加工误差的基本方法。二、实验用仪器、设备1M1040A型无心磨床一台;2分辨率为的电感测微仪一台;3块规一付;4千分尺一只;5试件一批约120件,6计算机和数据采集系统一套。三、实验内容在无心磨床上连续磨削一批试件,按加工顺序在比较仪上测量尺寸,并记录

11、之,然后画尺寸点图和X-R图。并从点图上取尺寸比较稳定的一段时间内连续加工的零件120件,由此计算出X、,并做出尺寸分布图,分析加工过程中产生误差的性质,工序所能达到的加工精度;工艺过程的稳定性和工艺能力;提出消除或降低加工误差的措施。四、实验步骤1.按被磨削工件的基本尺寸选用块规,并用气油擦洗干净后推粘在一起;2.用块规调整比较仪,使比较仪的指针指示到零,调整时按大调-微调-水平调整步骤进行,调整好后将个锁紧旋钮旋紧,将块规放入盒中。3.修正无心磨床的砂轮,注意应事先把金刚头退后离开砂轮。将冷却液喷向砂轮,然后在按操作规程进刀,修整好砂轮后退刀,将冷却液喷头转向工件位置。4.检查磨床的挡片,

12、支片位置是否合理。对于挡片可通过在机床不运转情况下,用手将工件沿着支片紧贴挡片前后推动,同时调整前后螺钉,直至工件能顺利、光滑推过为宜。5.按给定尺寸调整机床,试磨五件工件,使得平均尺寸应保证在公差带中心稍偏下为宜,然后用贯穿法连续磨削一批零件,同时用比较仪,按磨削顺序测量零件尺寸并记录之。6.清理机床,收拾所用量具、工具等。7.整理实验数据,打印做实验报告。五、实验结果及数据处理该实验选用M1040A型无心磨床和块规一付实验原始数据对以上的数据进行绘制图形,以工件序号为横坐标,相应的测量仪读数为纵坐标,依次点出每一工件的坐标值,并顺次连接各点成折线,用两根平滑的曲线画出点子上的上、下限;然后

13、在其画出平均曲线,即可分析加工误差的性质。作图如下所示:中间对所磨削的一批试件尺寸依次按每五个一组进行分组,并以横坐标表示分组的顺序号,以每组工件误差的平均值为纵坐标,同时把每组的极差Ri=(x-x)i作为另一点的纵坐标,则可得到图.误差理论与数据处理实验报告姓名:小叶9101学号:小叶9101班级:小叶9101指导老师:小叶目录实验一误差的基本概念实验二误差的基本性质与处理实验三误差的合成与分配实验四线性参数的最小二乘法处理实验五回归分析实验心得体会实验一误差的基本概念一、实验目的通过实验了解误差的定义及表示法、熟悉误差的来源、误差分类以及有效数字与数据运算。二、实验原理1、误差的基本概念:所谓误差就是测量值与真实值之间的差,可以用下式表示误差=测得值-真值1、绝对误差:某量值的测得值和真值之差为绝对误差,通常简称为误差。绝对误差=测得值-真值2、相对误差:绝对误差与被测量的真值之比称为相对误差,因测得值与真值接近,故也可以近似用绝对误差与测得值之比值作

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