张 龙, 张继军, 赵建伟, 张宝国, 张东亮

(西北核技术研究院,陕西 西安 710024)

1 引 言

在密闭空间爆炸实验中,准确测量爆后气体的温度变化历程对于分析爆炸实施效果和气体扩散规律具有十分重要的意义[1,2]。由于爆炸过程具有极强的瞬时性和动态性,因此对爆后气体温度参数的测量属于动态测量范畴。与静态测量相比,动态测量具有波动性、随机性等特征,且动态测量过程容易受到多种未知随机误差的干扰[3]。为获得更加准确的爆后气体温度参数,希望在现有传感器的基础上通过数学方法减小被测量动态测量结果的随机性误差,并对其估计真值和动态测量不确定度做出准确评定。

在动态测量数据处理方法中,非统计理论表现出较强的优势[4],灰色系统理论[5]、Bootstrap方法[6]等算法在动态测量数据的不确定度评定中得到了广泛应用。在测量数据序列概率分布未知的条件下,灰色模型GM(1,1)可以准确预测被测量瞬时值的大小,但难以估计其置信区间,因而无法评估在给定置信概率下的动态测量不确定度[7,8];Bootstrap方法可以通过自助再抽样操作模拟动态测量数据序列的概率分布,并估计其置信区间,但计算机仿真结果表明,自助再抽样方法引入了附加的不确定度分量[9],并且由Bootstrap方法获得的估计区间小于原始数据的实际分布区间,从而增大了动态不确定度的估计误差。

综上所述,Bootstrap方法和灰色模型GM(1,1)均无法对密闭空间爆炸温度的动态不确定度做出准确评价。……