Математическое и программное обеспечение для определения погрешности при решении задач метрологического анализа

Введение. В настоящий момент ведутся работы по созданию специализированных программных систем, предназначенных для метрологического синтеза и анализа. Такие системы включают в себя набор функциональных блоков для решения типовых метрологических задач. Одной из таких задач является определение характеристики измеряемого образца посредством набора эталонов. Например, требуется определить толщину образца с помощью рентгеноспектрального анализа на основе знаний о характеристиках набора эталонов и с учетом инструментальной и методической погрешностей.

Цель работы. Разработка программно-алгоритмического обеспечения типовых функциональных блоков программной системы, предназначенной для метрологического анализа, в части выполнения расчетов рентгеноспектрального анализа.

Материалы и методы. Разрабатываемый функциональный блок на языке G и в программной системе GNU Octave принимает на вход вид и характеристики закона распределения инструментальной погрешности прибора, значения мощностей экспозиционной дозы излучения для набора эталонов и образца, а также толщину эталонов. На выходе данный блок выдает результат измерения толщины образца и его закон распределения. Таким образом результат измерения включает в себя инструментальную погрешность, погрешность метода аппроксимации, а также погрешности преобразований.

Результаты. Разработано программно-алгоритмическое обеспечение типовых функциональных блоков программной системы, предназначенной для выполнения расчетов рентгеноспектрального анализа. Данное программное обеспечение позволяет ускорить метрологический анализ для задачи определения толщины образца на основе ряда измерений набора эталонов. Корректность программно-алгоритмического обеспечения типовых функциональных блоков программной системы подтверждена приведенными примерами, которые были реализованы расчетным методом, а также тестированием созданного программного обеспечения в среде графического программирования на языке G, и в программной системе GNU Octave.

Заключение. Разработанное программно-алгоритмическое обеспечение будет использовано в программных системах метрологического синтеза и анализа.

1. Богоявленский А. А., Боков А. Е. Разработка и совершенствование процедур измерений, испытаний и контроля на предприятиях авиационной промышленности и воздушного транспорта // Мир измерений. 2019. № 4. C. 6–9.

2. Краснодубец Л. А., Пеньков М. Н. Компьютерное моделирование гидростатического измерителя плотности морской воды // Системы контроля окружающей среды. 2020. Вып. 1 (39). С. 71–76. doi: 10.33075/2220-5861-2020-1-71-76

3. Климентьев К. Е. Имитационное моделирование метрологических аспектов измерительных систем // ИТМУ-17: Информационные технологии моделирования и управления. Международный сб. науч. трудов. Вып. 17. Воронеж: "Научная книга", 2004. С. 132–137.

4. Вовна А. В., Зори А. А., Тарасюк В. П. Алгоритм и имитационная математическая модель измерительного канала температуры для обработки экспериментальных данных // Известия ЮФУ. Технические науки. 2010. № 5. С. 1–5.

5. Цветков Э. И. Метрология. Модели. Метрологический анализ. Метрологический синтез. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ "ЛЭТИ", 2014. 293 c.

6. Романцова Н. В., Сулоева Е. С. Математическое и программное обеспечение для определения погрешности при моделировании средства измерения // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2021. Т. 9, № 4. URL: https://moitvivt.ru/ru/journal/pdf?id=1068 (дата обращения: 25.06.2024). doi: 10.26102/2310-6018/2021.35.4.017

7. Романцова Н. В. Сулоева Е. С. Модель измерительного блока, учитывающая влияние внешних факторов на изменение полной погрешности измерительного тракта // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2022. Т. 10, № 4. URL: https://moitvivt.ru/ru/journal/pdf?id=1248 (дата обращения: 25.06.2024) doi: 10.26102/2310-6018/2022.39.4.013

8. Электровакуумная техника, приборы и устройства / А. Ю. Грязнов, Д. К. Кострин, А. А. Лисенков, Н. Н. Потрахов, Е. Д. Прялухин. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ "ЛЭТИ", 2018. 260 с.

9. Алхимов Ю. В., Ефимов П. В., Сертаков Ю. И. Цифровые радиационные системы неразрушающего контроля. Томск: Изд-во ТПУ, 2012. 150 c.

10. Рентгеновские трубки: устройства, применения, проблемы электрической прочности / Г. Л. Брусиловский, Н. А. Куликов, А. Н. Малков и др. СПб.: Издво СПбГТИ (ТУ), 2012. 184 с.

11. Мазуров, А. И., Потрахов Н. Н. О технологиях рентгеновских систем для контроля электронных компонентов // Изв. вузов России. Радиоэлектроника. 2019. Т. 22, № 3. С. 113–121. doi: 10.32603/1993-8985-2019-22-3-113-121

12. Сергунова К. А., Ахмад Е. С., Потрахов Н. Н. Методика оценки отношения сигнал/шум магнитнорезонансных изображений // Медицинская техника. 2019. Т. 315, № 3. С. 41–43.

13. Установки для рентгеновского контроля (обзор) / Н. Н. Потрахов, В. Б. Бессонов, А. В. Ободовский, А. Ю. Грязнов, В. В. Клонов, А. И. Мазуров // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2019. Т. 85, № 10. С. 35–42. doi: 10.26896/1028-6861-2019-85-10-35-42

14. Блинов Н. Н., Мазуров А. И. Состояние российской рентгенотехники и перспективы ее развития // Медицинская техника. 2012. Т. 275, № 5. С. 1–3. 1

15. Блинов А. Б., Блинов Н. Н., Ярославский В. Л. Развитие рентгенотехники в России // Радиология – практика. 2015. № 1. С. 51–59.

16. Лукьянченко Е. М., Грязнов А. Ю. Моделирование спектра первичного рентгеновского излучения в энергодисперсионном рентгеноспектральном анализе // Изв. СПбГЭТУ ЛЭТИ. 2003. № 8. С. 10–14.

17. Микрофокусная рентгенография: результаты исследований Санкт-петербургского государственного электротехнического университета "ЛЭТИ" им. В. И. Ульянова / Н. Н. Потрахов, А. Ю. Грязнов, К. К. Жамова, В. Б. Бессонов, Ю. Н. Потрахов // Территория NDT. 2016. № 3. С. 54–57.

18. Гнеденко Б. В. Курс теории вероятностей. 12-е изд., перераб. и доп. М.: Едиториал URSS; 2019. 456 c.