Використання методу Монте-Карло при дослідженні похибок геодезичних приладів
DOI:
https://doi.org/10.25140/2411-5363-2025-2(40)-472-484Ключові слова:
похибки; метод Монте-Карло; геодезичні вимірювання; моделюванняАнотація
У роботі розглянуто принципи використання методу Монте-Карло при дослідженні складових похибок геодезичних приладів. Проведено дослідження з урахуванням систематичних і випадкових похибок. Запропоновано використовувати коефіцієнти кореляції Пірсона та кореляційну матрицю на їх основі для оцінки впливу різних складових систематичної похибки. Визначено основні параметри врахування випадкових похибок у відсотковому співвідношенню до систематичних. Запропоновано масштабовану модель для аналітичної та графічної оцінки впливу складових систематичної похибки на точність вимірювань. Проведено розрахунки, що підтверджують коректність застосування масштабованої моделі для дослідження точності вимірювань геодезичних приладів.
Посилання
Шульц, Р. В., & Сосса, Б. Р. (2015). Системне калібрування наземних лазерних сканерів: моделі та методики. Вісник геодезії та картографії, (2), 25–30.
ДСТУ 8955:2019. (2020). Метрологія. Теодоліти і тахеометри. Метрологічні та технічні вимоги. Київ: ДП «УкрНДНЦ».
ДСТУ 8926:2019. (2020). Метрологія. Нівеліри та прилади вертикального проектування оптико-механічні, цифрові, лазерні й рейки нівелірні. Метрологічні та технічні вимоги. Київ : ДП «УкрНДНЦ».
Calkins, J. M. (2002). Quantifying coordinate uncertainty fields in coupled spatial measurement systems [Dissertation, Virginia Tech]. http://hdl.handle.net/10919/28472
Bonimani, M. L. S., Rofatto, V. F., Matsuoka, M. T., & Klein, I. (2019). Aplicação de Números Aleatórios Artificiais e Método Monte Carlo na Análise de Confiabilidade de Redes Geodésicas. Revista Brasileira de Computação Aplicada, 11(2), 74–85. https://doi.org/10.5335/rbca.v11i2.8906
Wyszkowska, P. (2017). Propagation of uncertainty by Monte Carlo simulations in case of basic geodetic computations. Geodesy and Cartography, 66(2), 333–346. https://doi.org/10.1515/geocart-2017-0022
BIPM, IEC, IFCC, ILAC, ISO, IUPAC, IUPAP, & OIML. (2008). Evaluation of measurement data – Supplement 1 to the “Guide to the expression of uncertainty in measurement” – Propagation of distributions using a Monte Carlo method (JCGM 101:2008). Joint Committee for Guides in Metrology. https://doi.org/10.59161/JCGM101-2008
BIPM, IEC, IFCC, ILAC, ISO, IUPAC, IUPAP, & OIML. (2011). Evaluation of measurement data – Supplement 2 to the "Guide to the expression of uncertainty in measurement" – Extension to any number of output quantities (JCGM 102:2011). Joint Committee for Guides in Metrology.
Niemeier, W., & Tengen, D. (2017). Uncertainty assessment in geodetic network adjustment by combining GUM and Monte-Carlo-simulations. Journal of Applied Geodesy, 11(2). https://doi.org/ 10.1515/jag-2016-0017
Wang, L., & Luo, X. (2021). Adaptive Quasi-Monte Carlo method for nonlinear function error propagation and its application in geodetic measurement. Measurement, 186, 110122. https://doi.org/ 10.1016/j.measurement.2021.110122
A Novel Robust Scaling for EDM Calibration Baselines using Monte Carlo Study. (2018). Tehnicki vjesnik - Technical Gazette, 25(1). https://doi.org/10.17559/tv-20160407214150
Tomczyk, K. (2018). Influence of Monte Carlo generations applied for modelling of measuring instruments on maximum distance error. Transactions of the Institute of Measurement and Control, 41(1), 74–84. https://doi.org/10.1177/0142331217753062
Войтенко, С. П., Шульц, Р. В., Кузмич, О. Й., & Кравченко, Ю. В. (2015). Mathematical processing of geodetic measurements (С. П. Войтенко, Ред.). Знання.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
