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PORTALE DELLA DIDATTICA

Statistica sperimentale e misure meccaniche

09EDMMN

A.A. 2022/23

Lingua dell'insegnamento

Italiano

Corsi di studio

Corso di Laurea in Ingegneria Meccanica - Torino

Organizzazione dell'insegnamento
Didattica Ore
Lezioni 42
Esercitazioni in laboratorio 18
Docenti
Docente Qualifica Settore h.Lez h.Es h.Lab h.Tut Anni incarico
Genta Gianfranco - Corso 1 Professore Associato ING-IND/16 42 0 0 0 6
Germak Alessandro - Corso 2 Docente esterno e/o collaboratore   42 0 0 0 20
Zucco Massimo - Corso 3   Docente esterno e/o collaboratore   42 0 54 0 4
Zucco Massimo - Corso 3   Tutore esterno dottorato   42 0 54 0 4
Collaboratori
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Didattica
SSD CFU Attivita' formative Ambiti disciplinari
ING-IND/16 6 B - Caratterizzanti Ingegneria meccanica
2022/23
L'insegnamento ha lo scopo di fornire: - i concetti fondamentali di calcolo delle probabilità e di statistica utilizzati per gestire e analizzare i risultati di attività sperimentali; - la capacità di comprendere le informazioni generali in campo metrologico circa le caratteristiche degli strumenti e dei complessi di misura; - le conoscenze riguardanti l'elaborazione e la presentazione dei risultati di misura e di prova; - la descrizione funzionale dei principali strumenti di misura utilizzati in campo meccanico (misure dimensionali, di massa, di forza, di deformazione, di durezza, di pressione, di portata). Gli argomenti saranno esposti secondo i principi delle principali norme nazionali ed internazionali in campo metrologico.
The course aims to provide: - The basic concepts of probability and statistics used to manage and analyze the results of experiments. - The ability to understand general information about the features in the field of metrology tools and measuring system. - Knowledge concerning the elaboration and presentation of measurement and test results. - The functional description of the main measuring instruments used in the mechanical (dimension, mass, force, strain, hardness, pressure and flow measurements). The topics will be exposed to the principles of the major national and international standards.
Conoscenza delle distribuzioni statistiche utilizzate nel campo delle misure e della qualità. Conoscenza delle tecniche di analisi di dati sperimentali: regressione, test delle ipotesi, ANOVA, principi di esclusione. Conoscenza delle principali caratteristiche metrologiche degli strumenti di misura: risoluzione, stabilità, ripetibilità, riproducibilità, accuratezza, la catena di riferibilità. Conoscenza dei metodi per la valutazione dell'incertezza di misura secondo le norme nazionali e internazionali. Conoscenza delle principali norme nazionali e internazionali nel campo metrologico. Conoscenza del principio di funzionamento dei principali strumenti di misura utilizzati in meccanica. Capacità di impostare attività di misurazione scegliendo gli opportuni strumenti di misura. Capacità di effettuare la taratura degli strumenti di misura. Capacità di individuare la presenza di errori sistematici nelle misure. Capacità di presentare i risultati delle misure e delle prove secondo le indicazioni degli standard internazionali. Capacità di effettuare analisi di risultati sperimentali utilizzando tecniche statistiche (regressione, ANOVA).
Knowledge of statistical distributions used in the field of measurement and quality. Knowledge of the techniques of analysis of experimental data: regression, hypothesis testing, ANOVA, exclusion principles. Knowledge of the main metrological characteristics of measuring instruments: resolution, stability, repeatability, reproducibility, accuracy, the traceability chain. Knowledge of methods for evaluation of measurement uncertainty in accordance with national and international standards. Knowledge of major national and international standards in the field of metrology. Knowledge of the main operating principle of measuring instruments used in mechanics. Ability to set measurement activities by choosing the appropriate measuring instruments. Ability to perform the calibration of measuring instruments. Ability to detect systematic errors in the measurements. Ability to present the results of measurements and tests as specified in international standards. Ability to analysis of experimental results using statistical techniques (regression, ANOVA).
Concetti generali di Analisi Matematica (calcolo delle derivate, ecc.), concetti generali di Fisica (conoscenza delle principali grandezze fisiche, sistemi di unità di misura, ecc.) e buona pratica d'uso di fogli di calcolo.
Concepts of Mathematics (calculation of derivatives, etc.), Concepts of Physics (knowledge of the main physical properties, units, etc.), and good practice in use of spreadsheets
CONTENUTI OBIETTIVI DELLE MISURE E RICHIESTE DI NORMA L’informazione contenuta nei dati di misura. Le norme sul rispetto delle tolleranze. La gestione delle attività di misura e prova secondo le norme sulla Qualità. LA GESTIONE IN QUALITÀ DELLE OPERAZIONI DI MISURA E PROVA Requisiti di gestione della strumentazione di misura per la Certificazione in Qualità. Requisiti di gestione delle attività di misura e prova. La disseminazione del Sistema Internazionale delle Unità (SI). LE CARATTERISTICHE DEGLI STRUMENTI DI MISURA Risoluzione di lettura. Risoluzione delle scale digitali. Risoluzione delle scale analogiche. La stabilità. La ripetibilità e la riproducibilità. L’accuratezza. Incertezza. Errori casuali, errori sistematici e incidenti di misura. CENNI DI CALCOLO DELLE PROBABILITÀ Determinismo e casualità. L’uso delle probabilità. Il concetto frequentista di probabilità. Il concetto classico di probabilità. Cenni di calcolo combinatorio. Probabilità composte. Probabilità condizionate. CENNI DI STATISTICA Le distribuzioni statistiche. La determinazione dei parametri delle distribuzioni statistiche. Stima della media e della varianza. Gli stimatori corretti. Distribuzioni discrete (binomiale, Poisson, ipergeometrica). Distribuzioni continue (normale, Student, Pearson, Fisher). Gli intervalli fiduciari e l’inferenza statistica. I rischi d’errore di prima e seconda specie. LA GESTIONE STATISTICA DEI DATI SPERIMENTALI. La descrizione dei dati sperimentali. Lo spoglio dei dati sperimentali. La presentazione dei dati sperimentali. Procedura completa di analisi dei dati sperimentali. I principi di esclusione. Controllo della normalità di una distribuzione sperimentale. Il test del χ² di Pearson. Il Grafico di Probabilità Normale. LA REGRESSIONE LINEARE. Ricerca di fattori sistematici. Calcolo della regressione lineare. Il metodo dei minimi quadrati. Valutazione a posteriori della bontà del modello. TEST DI IPOTESI E INTRODUZIONE ALL’ANALISI DELLA VARIANZA. L’uso dei test di ipotesi. Analisi della varianza per un solo fattore sotto controllo. Analisi della varianza per due fattori sotto controllo. L’INCERTEZZA DI CATEGORIA B. Misurazione e incertezza. Esame di alcune cause d’incertezza. La varianza equivalente (distribuzione uniforme, arcoseno e triangolare). CALCOLO DELL’INCERTEZZA COMPOSTA. Composizione dei contributi d’incertezza. Propagazione della varianza. La tabella del bilancio d’incertezza. CALCOLO DELL’INCERTEZZA ESTESA. L’espressione dell’incertezza. I gradi di libertà. Uso della tabella di calcolo dell’incertezza estesa. La progettazione della procedura di misura nella pratica. ELEMENTI DI MISURE MECCANICHE Le misure di lunghezza: effetti di temperatura e forza, interazioni tra superfici di misura e misurando e tipici errori di misura. Le misure di massa: effetti della densità del misurando, della densità dell'aria e dell'accelerazione di gravità. Le misure di pressione: concetti di base e strumenti basati sulla forza peso e sulla forza elastica. Le misure di durezza: metodi di prova, prerogative specifiche e principali problematiche.
INFORMATION CONTAINED IN MEASUREMENT RESULTS Guidelines on conformance with tolerances, management of measurement and test activities according to quality rules QUALITY MANAGEMENT OF MEASUREMENT AND TESTING Main principles of ISO 9001:2015 and ISO/IEC 17025:2017, dissemination of the International System of Units (SI) CHARACTERISTICS OF MEASURING INSTRUMENTS Resolution, stability, repeatability, reproducibility, bias, uncertainty, random errors, systematic errors and measurement accidents NOTES ON PROBABILITY The classic and frequentist concepts of probability, combinatorial analysis, compound and conditional probabilities NOTES ON STATISTICS Statistical distributions and relevant parameters, discrete distributions (binomial, hypergeometric and Poisson distributions), continuous distributions (normal, Student, Pearson and Fisher distributions), confidence intervals, risk of error (first and second kind) STATISTICAL MANAGEMENT OF EXPERIMENTAL DATA Description of experimental data, exclusion principles, frequency distributions, test of the χ² and Normal Probability Plot (NPP) THE LINEAR REGRESSION Least squares method, evaluation of the model goodness IDENTIFICATION OF SYSTEMATIC FACTORS The use of hypothesis tests, introduction to the analysis of variance (ANOVA) UNCERTAINTY OF TYPE B Evaluation of some uncertainty causes, the equivalent variance (uniform, arcsine and triangular distributions) THE COMBINED UNCERTAINTY Composition of the uncertainty contributions, the table of the uncertainty budget THE EXPANDED UNCERTAINTY The evaluation of degrees of freedom, practical applications and PUMA method ELEMENTS OF MECHANICAL MEASUREMENTS The length measurements (temperature and force effects, interactions between measurement surfaces and measurand), the mass measurements (effects of air density and gravity acceleration), the pressure measurements (basic concepts and devices based on weight force), the hardness measurements (test methods and related issues)
Le lezioni teoriche su "Applicazioni di Probabilità e Statistica", "Analisi dei dati sperimentali" e “Valutazione dell’incertezza di misura" sono seguite da esercitazioni in cui gli studenti applicano i concetti presentati a problemi reali.
The theoretical lessons on "Applications of Probability and Statistics", "Analysis of experimental data" and "Evaluation of measurement uncertainty" are followed by practical lessons in which the presented concepts are directly applied by the students to real problems.
Il testo di riferimento per le parti su "Applicazioni di Probabilità e Statistica", "Analisi dei dati sperimentali" e “Valutazione dell’incertezza di misura" è: G. Barbato, A. Germak, G. Genta, "Misurare per decidere", 4° Ed., Società Editrice Esculapio, Bologna, 2019 . Per la parte su "Concetti base nelle misure meccaniche", verranno distribuite alcune dispense agli studenti.
The reference textbook for the parts on "Applications of Probability and Statistics", "Analysis of experimental data" and "Evaluation of measurement uncertainty" is: G. Barbato, A. Germak, G. Genta, "Measurements for Decision Making", Società Editrice Esculapio, Bologna, 2013. For the part on "Elements of mechanical measurements", some slides will be distributed to the students.
Modalità di esame: Test informatizzato in laboratorio;
Exam: Computer lab-based test;
L'esame consiste in una prova scritta nella forma di test informatizzato in laboratorio con l'utilizzo della piattaforma di ateneo Exam. La prova è suddivisa in quattro parti: "Applicazioni di Probabilità e Statistica", "Analisi dei dati sperimentali", "Valutazione dell’incertezza di misura" e "Concetti base nelle misure meccaniche". Per le prime tre parti, gli studenti devono risolvere esercizi simili a quelli svolti durante le esercitazioni. Invece, la parte su "Concetti base nelle misure meccaniche" consiste in una serie di domande a risposta multipla (vero/falso). Il tempo disponibile per lo svolgimento dell’esame è indicativamente 2 ore. Durante l'esame gli studenti hanno a disposizione alcuni file delle esercitazioni svolte nell’insegnamento, inoltre può essere consultato il libro di testo di riferimento dell’insegnamento, ma non appunti o altro materiale di qualunque tipo. Dopo la pubblicazione degli esiti dell’esame sul “Portale della Didattica”, agli studenti è consentito ritirarsi inviando una mail al docente titolare del corso entro la data comunicata di registrazione del voto.
Gli studenti e le studentesse con disabilità o con Disturbi Specifici di Apprendimento (DSA), oltre alla segnalazione tramite procedura informatizzata, sono invitati a comunicare anche direttamente al/la docente titolare dell'insegnamento, con un preavviso non inferiore ad una settimana dall'avvio della sessione d'esame, gli strumenti compensativi concordati con l'Unità Special Needs, al fine di permettere al/la docente la declinazione più idonea in riferimento alla specifica tipologia di esame.
Exam: Computer lab-based test;
L’esame consiste in una prova scritta, suddivisa in quattro parti: "Applicazioni di Probabilità e Statistica", "Analisi dei dati sperimentali", "Valutazione dell’incertezza di misura" e "Concetti base nelle misure meccaniche". Per le prime tre parti, gli studenti devono risolvere esercizi simili a quelli svolti durante le esercitazioni. Invece, la parte su "Concetti base nelle misure meccaniche" consiste in una serie di domande a risposta multipla (vero/falso): le risposte corrette hanno valore positivo, mentre le risposte sbagliate hanno valore negativo. Il tempo disponibile per lo svolgimento dell’esame è indicativamente 2.5 ore. La prova d’esame si svolge, normalmente, nei LAIB ed è richiesto agli studenti di utilizzare i PC messi a loro disposizione per lo svolgimento dell’esame. Durante l'esame gli studenti hanno a disposizione alcuni file delle esercitazioni svolte nell’insegnamento, da cui possono copiare gli schemi di calcolo. Durante l’esame può essere consultato il libro di testo di riferimento dell’insegnamento, ma non appunti o altro materiale di qualunque tipo. I risultati dell'esame sono pubblicati sul "Portale della Didattica", nella sezione "Materiale", e dopo un giorno sono ufficialmente registrati e non più modificabili.
In addition to the message sent by the online system, students with disabilities or Specific Learning Disorders (SLD) are invited to directly inform the professor in charge of the course about the special arrangements for the exam that have been agreed with the Special Needs Unit. The professor has to be informed at least one week before the beginning of the examination session in order to provide students with the most suitable arrangements for each specific type of exam.
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