05.01.2013 Aufrufe

T - Niels Heuwold

T - Niels Heuwold

T - Niels Heuwold

MEHR ANZEIGEN
WENIGER ANZEIGEN

Sie wollen auch ein ePaper? Erhöhen Sie die Reichweite Ihrer Titel.

YUMPU macht aus Druck-PDFs automatisch weboptimierte ePaper, die Google liebt.

Bestimmung der Trassierungsparameter 52<br />

_________________________________________________________________________________________<br />

5.3 Fehlerfortpflanzung für Koordinaten der Elementübergänge im<br />

L,K-System<br />

In diesem Abschnitt wird eine Methode zur Bestimmung der Varianzen und Kovarianzen<br />

der Elementübergangskoordinaten aufgezeigt.<br />

Diese vermitteln einen Einblick in die Größenordnung der Genauigkeit der bestimmten<br />

Näherungskoordinaten der Elementübergänge und sind zur weiteren Verwendung für<br />

Optimierungsverfahren mittels anderweitiger Software notwendig.<br />

5.3.1 Allgemeines Fehlerfortpflanzungsgesetz (FFG)<br />

Gehen n gemessene Größen li über eine funktionale Abhängigkeit f (l) in ein Endresultat x<br />

ein, kann für kleine Fehler eine Taylor-Entwicklung nach den Fehlern durchgeführt<br />

werden. Nach dem Gaußschen Fehlerfortpflanzungsgesetz kann die Funktion durch den<br />

∂f<br />

Linearanteil ihrer Taylor-Entwicklung, den partiellen Ableitungen an der Stelle<br />

∂li<br />

(l1, l2 ... ln), approximiert werden. [BRONSTEIN 1999]<br />

Daraus ergibt sich die Matrix F (funktionales Modell) zu :<br />

⎡∂f<br />

1 ∂f1<br />

⎤<br />

⎢ L<br />

∂l<br />

⎥<br />

1 ∂l2<br />

⎢<br />

⎥<br />

⎢∂f<br />

2 ∂f<br />

2 ⎥<br />

F = ⎢<br />

∂ ∂<br />

⎥<br />

(5.30)<br />

l<br />

⎢ 1 l2<br />

⎥<br />

⎢ M O ⎥<br />

⎢<br />

⎥<br />

⎣<br />

⎦<br />

Analog zu den Ausführungen der Methoden der Ausgleichungsrechnung (Kapitel 5.1.1)<br />

wird das stochastische Modell mit dem Aufbau der Cll - Matrix festgelegt. In ihr sind die<br />

Varianzen und Kovarianzen der Beobachtungen li enthalten.<br />

C<br />

ll<br />

2<br />

⎡sl<br />

cov<br />

1 l1<br />

l2<br />

⎢<br />

2<br />

⎢cov<br />

l2<br />

l s<br />

1 l2<br />

= ⎢<br />

⎢<br />

M<br />

⎢<br />

⎣<br />

cov ln<br />

l1<br />

L<br />

O<br />

Die Varianz-Kovarianz-Matrix der Unbekannten Cxx wird wie folgt bestimmt:<br />

Cxx = F Cll F T<br />

cov<br />

s<br />

2<br />

l<br />

l l<br />

n<br />

1 n<br />

⎤<br />

⎥<br />

⎥<br />

⎥<br />

⎥<br />

⎥<br />

⎦<br />

(5.31)<br />

(5.32)

Hurra! Ihre Datei wurde hochgeladen und ist bereit für die Veröffentlichung.

Erfolgreich gespeichert!

Leider ist etwas schief gelaufen!