出租车计价器检定：蒙特卡洛法不确定性评估与GUM法比较

"基于蒙特卡洛法的计价器检定不确定度评定"这篇论文探讨了在出租车计价器检定工作中如何应用蒙特卡洛方法(Monte Carlo Method, MCM)来评估测量不确定度，与更传统的GUM(Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement)方法进行对比。作者臧晓伟和陈康来自上海市计量测试技术研究院，他们指出，尽管GUM方法广泛用于此类工作，但在处理复杂的测量模型和非对称的概率密度函数(PDF)时，MCM法更具优势，特别是在验证GUM方法的准确性和适用性上。 MCM法是一种通过数值模拟来处理不确定性传播的方法，它在确定输入量和构建测量模型的过程中与GUM法有相似之处。GUM法的A类不确定度和B类不确定度评定，以及对输入变量的PDF假设，可以作为MCM法设置输入变量的概率分布的依据。GUM法在计算合成不确定度之前需要确定输入量的相关性和灵敏度系数，而MCM法则通过大量的随机抽样生成输出数据集，以及对应的不确定度，这在样本量足够大且模拟结果稳定后，能够验证GUM方法的有效性。 在出租车计价器检定的具体实施中，计价器装车后需按照规定的检定流程进行，MCM法的软件开发则提供了一个直观且详细的工具，用于输出概率密度分布图和报告结果，使得不确定度的评定更为精确。论文研究结果显示，无论GUM法还是MCM法都能胜任出租车计价器检定的不确定度评估任务，这对提升出租车计量工作的质量和科学性具有重要意义。 通过结合这两种方法，不仅可以提高计价器检定标准装置的准确度，还能增强其在实际应用中的可靠性，对于推动出租汽车行业的发展具有实际价值。因此，对于从事计价器检定的人员和技术人员来说，理解和掌握MCM法的应用显得尤为重要，它为不确定度评定提供了一种更为灵活且可靠的途径。"