VALIDATION OF THE GUM METHOD USING MONTE CARLO METHOD TO EVALUATE THE MEASUREMENT UNCERTAINTY ASSOCIATED WITH BRINELL HARDNESS

Authors

  • Wellinton de Assunção Universidade Estadual do Maranhão
  • Wellington Gomes UEMA
  • Raí Dias Almeida Universidade Estadual do Maranhão
  • Samuel Victor dos Santos Araújo Universidade Estadual do Maranhão

DOI:

https://doi.org/10.61164/rmnm.v5i1.2377

Keywords:

Incerteza de Medição. Método GUM. Simulação de Monte Carlo.

Abstract

The precise knowledge of measurement uncertainty is crucial for obtaining reliable results, being essential for traceability and regulatory control of measurement processes. The Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement (GUM) is widely recognized by metrologists as the primary method for evaluating measurement uncertainty. However, due to identified limitations in the guide, the International Organization for Standardization (ISO) has developed a supplementary method for assessing measurement uncertainty based on the propagation of Probability Density Functions (PDF) through Monte Carlo Simulation (MCS). The supplement also presents a methodology for validating the GUM method based on coverage intervals provided by MCS. The aim of this study is to validate the GUM method using the Monte Carlo method in a Brinell hardness test. The results demonstrated that the methodology proposed by GUM was not approved in the Brinell hardness measurement process, for a tolerance limit of 0.5 HB. It was found from the results that the Monte Carlo method proved to be more robust and reliable for evaluating measurement uncertainty, suggesting its preference in similar situations.

Keywords: Measurement Uncertainty. GUM Method. Monte Carlo Simulation.

 

References

BALLICO, M. Limitations of the Welch-Satterthwaite approximation for measurement uncertainty calculations. Metrologia, v. 37, n. 1, p. 61–64, 2000.

COX, M.; HARRIS, P. The GUM and its planned supplemental guides. Accreditation and quality assurance, v. 8, n. 7–8, p. 375–379, 2003.

CORAL, R. Propagação de Incertezas de Medição através de Redes Neurais Artificiais utilizando o Método de Monte Carlo. Revista Eletrônica Técnico Científica do IFSC, v.2, n. 1, p. 70-76, 2018.

DE DEUS, A. D.; VACCARO, G. L. R. Uma abordagem para implementação de qualidade assegurada no fornecimento, baseada em análise de capacidade: um estudo de caso em uma empresa do setor automotivo. Revista produção online, v. 9, n. 4, 2009.

DINIZ, A. C. G.; ALVES, T. C.; PERDIGÃO, F. L. Quantificação de incertezas em experimento simples de vibrações. Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia, v. 1, n. 1, p. 1-25, 2015.

DONATELLI, G. D.; KONRATH, A. C. Simulação de Monte Carlo na avaliação de incertezas de medição. Revista de Ciência & Tecnologia. v. 13, n. 25, p. 5-15, 2005.

FRENKEL, R. B. Statistical background to the ISO guide to the expression of uncertainty in measurement. Technology transfer series monograph, National Measurement Institute of Australia, 2006.

GONÇALVES, D. R. R.; PEIXOTO, R. A. F. Beneficiamento de escórias na aciaria: Um estudo da viabilidade econômica da utilização dos produtos na siderurgia e na construção civil. Revista ABM - Metalurgia, Materiais e Mineração, v. 71, n. 4, p. 506–510, 2015.

GUM – Guia para Expressão de Incertezas de Medições. Avaliação de dados de medição. 2008.

INMETRO – Instituto Nacional de Metrologia, Qualidade e Tecnologia. A estimativa da incerteza de medição pelos métodos do ISO GUM 95 e de simulação de Monte Carlo. 2008.

INCERPI, P.H. Incerteza de medição – método proposto para a análise da conformidade do produto. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção). Universidade Federal de Itajubá, Itajubá. 2008.

JCGM 101 – Joint Committee for Guides in Metrology. Supplement 1 to the “Guide to the expression of uncertainty in measurement” – Propagation of distributions using a Monte Carlo method. 2008.

LANDGRAF, W. R.; STEMPNIAK, C. R. Simulação de Monte Carlo e ferramentas para avaliação da incerteza de medição. In: Congresso Latino Americano de Metrologia. 2004.

LIU, Z. Higher order corrections to the Welch–Satterthwaite formula. Metrologia, v. 42, n. 5, p. 449–457, 2005.

MARTINS, M. A. F. et al. Comparação entre os métodos linear e não linear para a avaliação da incerteza de medição. Controle & Automação, v. 21, n. 6, p. 557–576, 2010.

MARTINS, M. A. F. Contribuições Para a Avaliação da Incerteza de Medição No Regime Estacionário. Dissertação (Mestrado em Engenharia Industrial). Universidade Federal da Bahia, Salvador. 2010.

OLIVEIRA, E. C. DE; AGUIAR, P. F. DE. Validação da metodologia da avaliação de incerteza em curvas de calibração melhor ajustadas por polinômios de segundo grau. Quimica nova, v. 32, n. 6, p. 1571–1575, 2009.

PEREIRA, G. N. D. et al. Analysis of the economic viability of organic production system of ornamental pineapple plants for cut stems. Ornamental Horticulture, v. 28, n. 1, p. 99–109, 2022.

RIECHI, J. L.; TORMOS, B.; HILLEBRAND, M. V. J. Otimização dos custos de frota urbana com uso de modelo combinado de life cycle cost e simulação de Monte Carlo. Revista produção online, v. 17, n. 2, p. 667–691, 2017.

VIM – Vocabulário Internacional de Metrologia. Conceitos fundamentais e gerais e termos associados. 2012.

YIN, R. K. Estudo de caso: planejamento e métodos. Porto Alegre: Bookman, 2ª edição, 2001.

Published

2024-05-29

How to Cite

de Assunção , W. ., Gomes, W., Almeida, R. D. ., & dos Santos Araújo , S. V. . (2024). VALIDATION OF THE GUM METHOD USING MONTE CARLO METHOD TO EVALUATE THE MEASUREMENT UNCERTAINTY ASSOCIATED WITH BRINELL HARDNESS. Revista Multidisciplinar Do Nordeste Mineiro, 5(1). https://doi.org/10.61164/rmnm.v5i1.2377