14. 效率-误差
工作效率(performance)分析(企业管理)
◎ 工数单位
- 人，日(Man,Day)/机械，日(Machine,Day) - 人，时(Man,Hour)/机械，时(Machine,Hour) - 人，分(Man,Minute)/机械，分(Machine,Minute)
◎ 运用工数的优点
能把诸生产要素的单位统一起来，能进行相互比较和评价。 能进行加减乘除的计算，能有效利用于各种计划的制定和管理方面。
部长
效率分析
© 2010
2. PAC 概念
目的： 目的：
(以往概念) 部门单位最多人员编成 (长时间，最大负荷为准) 各部门固定人员编成
特点Ⅳ.成为每天能安排适当人员的机动部门
(PAC) 各部门最少人员编成 按负荷量安排最少的人员 存在剩余人员是管理/监督者的责任 (给予人员调节的权力)
特点Ⅰ.PAC中的标准时间
※所谓科学的含义并不意味着细分时间，重要的是设定过程和思考方法具有科学性。 -不能把实绩时间分类后集中起来 -不应该是从实绩值换算过来的 -不能从靠经验图纸转化过来 2.不过度超过富余率 2.不过度超过富余率 -富余率过公高会成为该公司特有的尺度，失去普遍性和公正性 -不能把间断性，突发性发生的平均作业时间定为标准时间 Pace变为 变为Incentive 3.Normal Pace变为Incentive Pace -Normal Pace 是在稳当的监督下面，没有效率工资和刺激下工作的平均工作速度值 -Normal Pace 有两种，快的叫高Task,慢的叫低Task，其中高Task时间容易产生好 的结果。
效率分析
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2. PAC 概念
职位责任别损失工时的例子
责任人员 作业者 内 容
特点Ⅲ.职位责任别效率的分离
抽样技术期末知识点(附考点大题)
抽样期末知识点汇总一．绪论（一）抽样调查抽样调查是指非全面调查的总称。
只要是从研究的对象中抽取部分单位加以调查，用来说明全体，就统称为抽样调查。
（广义）选样方法：非概率抽样&概率抽样1.非概率抽样抽样方法：目的抽样、判断抽样、任意抽样、方便抽样、配额抽样(盖洛普民意测验、自愿样本原因：（1）受客观条件限制，无法进行严格的随机抽样。
（2）为了快速获得调查结果。
（3）在调查对象不确定，或无法确定的情况下采用，例如，对某一突发(偶然)事件进行现场调查等。
（4）总体各单位间离散程度不大，且调查员具有丰富的调查经验时。
优点：成本低，而且容易完成；缺点：不能对估计的精度作出客观、准确的说明。
2.概率抽样（狭义抽样调查）按照概率统计的原理，从研究的总体中按随机原则来抽选样本,通过对样本的调查获取数据,以此来对总体的特征作出估计推断;对推断中可能出现的抽样误差可以从概率的意义上加以控制。
特点:(1)对于一个具体的调查，要求总体中的每一个单元都有一个已知的非零概率被抽中。
(2)抽取样本的方法必须是随机的。
(3)根据样本来计算估计值的方法，应符合抽样的方法确定合适的估计量。
(4)能够以一定的概率控制抽样误差的范围。
概率抽样：等概率抽样&不等概率抽样（二）抽样调查的常用概念1. 目标总体：可简称为总体，是指所要研究对象的全体，或者说是希望从中获取信息的总体，它是由研究对象中所有性质相同的个体所组成，组成总体的各个个体称作总体单元或单位。
2.抽样总体：指从中抽取样本的总体。
3.抽样框：抽样总体的具体表现。
通常抽样框是一份包含所有抽样单元的名单。
4.总体参数：总体的特征。
5. 统计量（估计量）：样本观察值的函数。
6.抽样误差：由于抽样的非全面性和随机性所引起的偶然性误差。
7.非抽样误差：由随机抽样的偶然性因素以外的原因所引起的误差。
8.抽样误差表现形式：抽样实际误差、抽样标准误和抽样极限误差。
9. 抽样标准误（S ），抽样方差（V ），V=S 210.偏差：样本估计量的数学期望与总体真值间的离差，ˆˆE()-()ˆB θθθ=。
抽样方案有哪些类型的问题
抽样方案有哪些类型的问题抽样方案有哪些类型的问题摘要：抽样是研究过程中常用的一种方法，通过从总体中选取一部分样本进行观察和分析，以推断出总体的特征。
然而，在设计和实施抽样方案时会遇到一些问题。
本文将介绍抽样方案中常见的问题类型，并提供相应的解决方案。
1. 抽样误差问题抽样误差是指样本的统计特征与总体的真实特征之间的差异。
在抽样过程中，由于样本的随机性和有限性，抽样误差是无法避免的。
为了减小抽样误差，可以采取以下措施：- 增加样本容量：样本容量越大，抽样误差越小。
- 优化抽样方法：选择合适的抽样方法，保证样本的随机性。
- 控制变量：对于可能产生较大抽样误差的变量，进行控制或分层抽样。
2. 抽样偏倚问题抽样偏倚是指样本中某些特征相对于总体的过高或过低表现。
抽样偏倚可能导致对总体特征的错误推断。
为了减小抽样偏倚，可以采取以下措施：- 多元抽样：根据总体的特征选择不同的抽样方法，以避免特定特征的偏倚。
- 配对抽样：将样本分为一对对，保证每对样本的特征相似。
3. 抽样代表性问题抽样代表性是指样本能否真实地反映总体的特征。
抽样过程中，如果样本选择不当或样本的特征与总体的特征存在差异，就会出现抽样代表性问题。
为了保证抽样代表性，可以采取以下措施：- 随机抽样：保证抽样过程具有随机性，避免主观干扰。
- 概率抽样：根据总体特征的概率选择样本，增加样本的代表性。
- 多阶段抽样：将总体分为若干层次，按比例从各层次抽取样本，确保每个层次都有代表性。
4. 抽样效率问题抽样效率是指在一定样本容量下，抽样方案所能获取的有效信息数量。
为了提高抽样效率，可以采取以下措施：- 制定合理的样本容量：根据研究目的和预期效果确定样本容量。
- 选择合适的抽样方法：根据研究对象和资源限制选择适合的抽样方法。
- 使用先验信息：利用已有信息，对样本进行合理的选择和筛选。
5. 抽样策略问题抽样策略是指在抽样过程中制定的一系列决策和步骤。
抽样策略的合理性直接影响到抽样方案的质量和可靠性。
排水管道高程允许误差-概述说明以及解释
排水管道高程允许误差-概述说明以及解释1.引言1.1 概述排水管道高程允许误差是指在排水系统设计和施工过程中，允许管道高程存在一定的偏差范围。
这一偏差范围的存在是为了适应现实工程情况下不可避免的误差，同时确保排水系统的正常运行和排水效率。
在排水工程中，排水管道高程允许误差的控制是至关重要的，它直接影响着排水系统的排水能力和稳定性。
本文将探讨排水管道高程允许误差的定义、影响因素以及有效控制方法，旨在为排水工程设计和施工提供参考和指导。
1.2 文章结构文章结构部分的内容：本文主要分为引言、正文和结论三个部分。
在引言部分，将首先概述排水管道高程允许误差的定义和重要性，然后介绍文章的结构和目的。
在正文部分，将详细探讨排水管道高程允许误差的定义和重要性，以及影响该误差的因素。
同时，将提供有效控制排水管道高程允许误差的方法和策略。
在结论部分，将总结排水管道高程允许误差的影响，强调其重要性，并提出未来控制排水管道高程允许误差的建议。
1.3 目的排水管道的高程允许误差是指在排水系统设计和施工过程中，允许排水管道高程与设计标高之间存在一定的偏差。
本文的目的在于探讨排水管道高程允许误差对排水系统运行的影响，以及如何有效控制这种误差，确保排水系统的正常运行和服务功能。
通过深入研究排水管道高程允许误差的定义、重要性以及影响因素，可以更好地了解排水系统中这一关键参数的作用和影响，为排水系统的设计、施工和维护提供指导和参考。
同时，本文还旨在提出相关建议，为未来排水管道高程允许误差的控制提供指导，以提高排水系统的运行效率和安全性。
通过本文的研究和讨论，希望能够引起相关部门和专业人士对排水管道高程允许误差问题的重视，促进排水系统建设和管理水平的进一步提升。
2.正文2.1 排水管道高程允许误差的定义和重要性在建筑排水系统中，排水管道高程允许误差是指管道在设定的高程位置上可能存在的偏差。
这个误差是指排水管道在安装过程中可能出现的不正常高程偏移或高程变化，可能会导致排水不畅或排水不准确的问题。
仓库盘点误差标准 -回复
仓库盘点误差标准-回复仓库盘点误差标准是指对仓库库存进行定期检查、核对，并与实际库存进行比对时所允许的误差范围。
正确的盘点是保障物流运营和库存管理的重要环节，可以帮助企业准确掌握库存状况，及时调整采购和销售策略，提高运营效率和利润率。
本文将从盘点误差的定义、产生原因、影响以及如何制定准确的盘点误差标准等方面进行阐述。
一、仓库盘点误差的定义仓库盘点误差是指在对仓库库存进行盘点时，实际库存与记录库存之间的差异。
误差可能由各种原因造成，如操作失误、数据记录错误、盗窃、货品损耗等。
误差的大小可以直接影响到企业的日常经营和盈利情况，因此准确评估和控制盘点误差非常重要。
二、仓库盘点误差的产生原因1. 人为因素：员工盘点操作不规范、核对数据时粗心大意、计算错误等。
2. 系统因素：仓储管理系统记录库存数据有误、技术故障、软件错误等。
3. 外部因素：突发事件导致货物损毁、损耗、遗失等。
4. 盗窃行为：内部人员或外部人员盗窃货物或数据。
5. 传递失误：库存从一个仓库转移到另一个仓库时，数据的传递中发生错误。
三、仓库盘点误差的影响1. 货品缺失和过剩：盘点误差可能导致对某种货品的需求估计错误，造成库存过剩或缺货，影响供应链的畅通和效率。
2. 成本增加：过高的误差会增加企业的库存成本，包括存储费用、资金占用等。
3. 销售延误：盘点误差可能导致出货延误，影响客户的满意度，甚至失去重要订单。
4. 资金占用：误差较大时，企业需要多余的资金进行库存调整，影响企业的资金流动。
5. 统计数据准确性下降：错误的库存数据可能导致企业对市场需求和供应链的误判，影响企业的战略决策和业务拓展。
四、如何制定准确的仓库盘点误差标准为了正确评估和控制仓库盘点误差，企业需要制定准确的盘点误差标准，并确保其执行和监督。
以下是一些建议：1. 考虑业务特点：根据企业的业务特点和库存管理需求，合理确定误差标准的范围和限制。
不同行业和企业可能对误差的可接受范围有所不同。
基于三阶段SBM模型的湖南省碳排放绩效评价
基于三阶段SBM模型的湖南省碳排放绩效评价王兆峰;杜瑶瑶【摘要】为寻求中部地区可持续发展有效路径,利用改进后的三阶段超效率SBM-DEA模型与Malmquist指数,实现了对2010—2016年湖南省14个市(州)碳排放绩效静态和动态评价及区域差异分析,结果发现:(1)湖南省碳排放技术效率、纯技术效率和综合规模效率偏低,经剔除环境因素和随机误差后多数地区的绩效水平得到显著提高.(2)区域间形成阶梯型差异,长沙市碳排放绩效居于全省前列,其次为常德市和张家界市,余下地区稳定在0.6左右.(3)2010—2016年整体碳排放绩效趋势为先上升后下降,其中TFP指数与技术进步指数变化一致,表明全要素生产率提高有赖于技术创新.(4)五大能源区域中,湘东地区碳排放绩效较高,其次为湘北地区和湘南地区,湘中地区与湘西地区受到规模效率和技术进步的双重制约.应注重各市(州)发展阶段的差异性和技术创新驱动力,协调各地区发展关系.【期刊名称】《中南林业科技大学学报（社会科学版）》【年(卷),期】2019(013)001【总页数】8页(P23-30)【关键词】碳排放绩效评价;超效率SBM-DEA模型;Malmquist指数;湖南【作者】王兆峰;杜瑶瑶【作者单位】湖南师范大学旅游学院,湖南长沙 410081;湖南师范大学旅游学院,湖南长沙 410081【正文语种】中文【中图分类】F290生态文明建设作为“十三五”规划重点，强调发展的速度与效益，鼓励各地区寻找增长与保护间的最佳平衡点，对能源消耗具有迫切要求。
湖南省位于中部地区，缺煤、无油、无气、水资源开发基本饱和，多种能源的使用需要依靠外省调入。
经济快速发展下，全省能源持续大量消耗所带来的碳排放污染问题愈发严重。
碳排放绩效作为环境评估重要的标准，国外研究中利用DEA方法对国际组织成员的国家和地区碳排放绩效进行了测算和评价[1-2]。
国内多以中国的各个省份为研究对象，对全国碳排放的空间差异和关联度探索，进一步分析东、中、西部地区的碳排放变化[3-5]，或者以省域和县域开展多尺度研究[6-8]。
太阳能槽式聚光集热系统的热效率研究
（2）
（V 为风速，L 为吸收管长度） 线性辐射系数 ：
（3）
（4） —吸收器的平均表面温度，由吸收器表面 温度和环境温度确定； —吸收器表面发射率；
—由导热引起的损失系数必须根据具体 结构计算和测量。
因为在聚光系统中热流可能很高，所以从接收 管外表面到流体的热阻中应考虑管壁的热阻。从环 境到流体的总传热系数为
研究与探讨
江西能源 2009( 2 )
·17·
图 1 效率随反射率的变化 Fig.1 variations of efficiency with reflectivity
图 2 效率随流量的变化 Fig.2 variations of efficiency with flux
图 3 效率随聚光面积的变化 Fig.3 variation of efficiency with concentrating areas
投稿时间：2009- 05- 06 作者简介：周希正 （1974-），男，江西吉安人，硕士、讲师，主要从事太阳能利用及热发电研究。
研究与探讨
江西能源 2009( 2 )
·15·
型，分别计算分析多种因素对聚光系统加热黑铜管 和全玻璃真空管热效率的影响程度，指出影响关键 要素，以期使槽式聚光的热效率得到提高。
(1. School of Physics and engineering, Yichun University,Yichun 331200; 2.School of Energy and Environmental, Yunnan Normal University. Kunming 651200)
54.1
54.2
52.3
测量工程面试题目答案(3篇)
第1篇一、面试题目1. 请简要介绍一下您的工程测量工程技术背景。
2. 您在工程测量中遇到过哪些挑战？您是如何解决的？3. 请谈谈您对测量仪器的了解，以及在使用过程中如何确保其准确性？4. 在测量过程中，如何确保数据的准确性？5. 请描述一次您参与的工程测量项目，包括项目背景、任务、实施过程及成果。
6. 在工程测量中，如何处理地形复杂、环境恶劣等特殊情况？7. 请谈谈您对测量误差的理解，以及如何降低测量误差？8. 在测量过程中，如何保证测量人员的安全？9. 请描述一次您参与的项目中，与其他部门（如设计、施工等）的沟通协作经历。
10. 在工程测量中，如何确保测量成果符合相关规范和标准？11. 请谈谈您对测量工程发展趋势的看法。
12. 在测量过程中，如何提高工作效率？13. 请描述一次您参与的项目中，如何应对突发状况。
14. 在工程测量中，如何确保测量成果的质量？15. 请谈谈您对测量数据处理的理解，以及如何提高数据处理效率？二、答案参考1. 工程测量工程技术背景：（1）本科毕业于某知名大学测量工程专业，具备扎实的理论基础和丰富的实践经验。
（2）熟悉工程测量基本原理、方法及规范，掌握全站仪、GPS等测量仪器的操作技能。
（3）参与过多个工程测量项目，包括地形测绘、建筑测量、道路测量等。
2. 挑战及解决方法：（1）地形复杂：在复杂地形测量中，采用GPS、全站仪等仪器相结合的方法，提高测量精度。
（2）环境恶劣：针对恶劣环境，采取防护措施，确保测量人员安全。
3. 测量仪器了解及准确性保障：（1）熟悉各类测量仪器的性能、特点及操作方法。
（2）定期对仪器进行校准、维护，确保其准确性。
4. 数据准确性保障：（1）采用多次测量取平均值的方法，提高数据准确性。
（2）对测量数据进行检查、审核，确保数据无误。
5. 项目经历：（1）项目背景：某建筑工程项目，需进行地形测绘、建筑测量等。
（2）任务：负责地形测绘、建筑测量等。
（3）实施过程：采用GPS、全站仪等仪器进行测量，对数据进行处理、分析。
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不同物理量的模型误差通常不一样，需综 合比较
程序代码检验
选取一系列的存在精确解析解或数值解的 典型算例
迭代误差分析，定出迭代收敛判据 离散误差分析，检验收敛阶数 选取不同算例重复上述过程多次，以剔除
尽可能多的错误
数值结果验证
生成一个结构合理的网格（梯度大的区域 要有局部加密）；
壁面边界尽量避免 三角形(2D)或四面体(3D)网格:
其它网格质量问题
体积分精度
中值积分 零阶插值
计算节点位于体元中心
2阶精度
பைடு நூலகம்
效率
网格适应 高精度格式 多重网格算法 并行算法
网格适应、局部加密
——以最少的网格得到最精确的结果
网格适应方法
动网格
格点总数不变，通过格点移动来适应待求变量的 变化
LC
子区域之间的数据传递 可扩展
GC
整个区域的数据收集与发布 不可扩展：处理机越多通信时间越长 高度并行化的效率瓶颈
Fluent区域分解方法
二分法(Bisection)
Cartesian Axes ,Cartesian Strip , Cartesian X-, Y-, Z-Coordinate
误差在网格上平滑分布(G-S、ILU)
细网格上的残差外插到粗网格， 迭代误差在较粗网格上计算， 回插到较细网格上
Fluent中的多重网格法
Solve -> Controls -> Multigrid...
algebraic (AMG) full-approximation storage (FAS)
V-Cycle
W-Cycle
非线性方程组求解
N-S方程分离迭代求解
加速外循环迭代
多重网格算法
Full multigrid procedure (FMG，V-cycle)
粗
Start
Lelvel 0
Interpolation (Prolonged)
Lelvel 1
Smooth: (消高频)
Richardson外插
对网格进行系统化地加密； 至少在三套网格上进行计算，比较其结果
（要确定迭代误差已经足够小），如果没 有达到单调收敛，则对网格再进行加密。 在最细的网格上进行离散误差分析； 与精确结果比较，估计模型误差。
网格质量与网格优化
有限体积离散方法
两步近似
数值积分 插值（被积函数的近似）
2. The Issue of Numerical Accuracy in Computational Fluid Dynamics
3. 并行算法研究进展
并行算法与离散格式
显式格式
易于并行化
隐式格式
难于并行化 算法需特殊设计
空间区域分解算法
分配给每个处理机同等的负荷 计算区域分解全域系数矩阵变为块矩阵
空间区域分解算法
迭代过程减小通信
全局迭代矩阵块对角 子区域上的并行计算：
子区域边界计算
局域通信(LC) 与全局通信(GC)
用户使用错误
输入的数据误差 网格质量
误差的估计
误差估计
迭代误差
10-1
离散误差
10-1
模型误差
迭代误差估计
迭代误差估计 收敛准则
残差下降幅度 相邻迭代步解之差值的下降幅度
99%或99.9%的可信度
迭代误差估计算例
离散误差估计
利用一系列系统加密的网格
全域加密 结构网格：每个方向都分半 非结构网格：保持几何拓朴相似
非数值并行算法
图论问题 数据库操作 组合优化
并行效率
加速比 效率 性能(FLOP/s) Amdahl 定律 Gustafson 公式
并行算法设计原则
与体系结构相结合 具有可扩展性 粗粒度 减少通信 优化性能
数值并行算法
区域分解方法 功能分解方法 流水线技术 分治法 同步并行 异步并行
舍入误差 截断误差
迭代误差 离散误差
数据误差 模型误差
舍入误差处理
提高计算机的运算精度
单精度 双精度（Fluent 2ddp, 3ddp）
适当的编程技巧
离散误差处理
减小离散步长 应用高精度格式
难于程序化和应用于复杂几何流场 计算量大
非均匀网格，局部加密
CDS
UDS
算例1：11个格点，非均匀网格
CDS
UDS
算例1：离散误差分析
CDS 合理的网格 大大降低误差
算例2，CDS格式
主涡 角涡
算例2：网格无关、单调收敛
涡强度随网格的收敛与误差
算例2：网格无关、单调收敛
模型误差估计
前提：网格无关的收敛解，迭代误差和离 散误差足够小
与精确数据比较
CFD误差与效率
误差分析 网格质量与优化 网格适应 高精度格式 多重网格算法 并行算法
CFD基本思想与误差
无限 连续
近似 误差
离散化
有限 离散
取极限
CFD方法与效率
方程的相容性
算
法
真 实
相容 + 稳定 = 收敛
的 稳
解
定
性
解的收敛性
效率： 收敛快慢
计算不确定度
——误差分析
误差来源
数值误差
守恒性 熵条件
数值色散与数值耗散
多重网格算法
——网格无关迭代算法
代数方程组求解
线性方程组
直接解法
非线性方程组
类牛顿迭代，耦合求解
迭代解法
分离迭代求解
网格单元逐个更新， 在细网格上收敛很慢
加速收敛：多重网格算法
线性方程组多重网格法
出发点：
粗网格上的计算量大大少于细网格 几次迭代后，某些迭代算法的迭代
需注意
多重网格算法刚开始的几个循环 k、ε可能为负，变物性可能导致算法失稳 对策：只在最细的网格上更新
亚松弛因子
并行计算
——多台处理机联合求解
并行的必要性
加快计算速度 大型复杂的科学工程计算 实时性要求很高的应用问题
并行算法分类
数值并行算法
矩阵运算 方程组求解 数字信号处理
细网格单元组合成粗网格 粗网格上的离散方程由细网格通过代数方
法得到（不经微分方程离散化） 网格间的数据传递采用插值 任意结构和非结构网格 不同网格的求解域和边界条件需一致
多重网格法使用
适用范围
扩散主导的流动（方程具有椭圆型性质） 稳态问题
不适用情况
时间步长很小的非稳态问题 对流主导的流动（Euler方程）
区域分解指标
Interface ratio variation Global interface ratio Balanced load (Cell variation)
Load Distribution Dynamic load balancing
时间区域分解算法
稳态问题隐式格式
Cylindrical Axes Principal Axes , Principal Strip Metis …
优化
Smooth Merge Pretesting
Cartesian Axes vs. Cartesian Strip
Principal Axes vs. Principal Strip
高精度离散格式
——以较少的网格得到较高的精度
高分辨率、高阶格式
高分辨率
至少二阶精度 没有数值振荡 间断面处所需网格单元较少
Godunov-type methods
对流项高分辨率、高阶格式性质
单调性（Monotonicity） TVD (Total Variation Diminishing);
Richardson外插:
离散格式的阶数
当Δx0(即对网格不断加密)时，截断误差 减小的程度(收敛速度)。
高阶格式的优势是在网格不断加密的过程 中体现出来的，所以：
只有在网格足够密时，高阶格式才具有与 之相称的高精度。
算例1
解析解
算例1：11个格点，均匀网格
CDS
UDS
算例1：41个格点，均匀网格
对非均匀网格进行系统加密可以达到与均匀网 格同样的收敛速度
无限的积分/微分连续过程 （积分/微分方程）
有限的离散过程 （代数方程）
离散化误差
迭代误差
收敛准则：何时终止迭代过程
残差的下降幅度
迭代误差下限：舍入误差
离散化
迭代求解
程序和用户使用错误
程序检验：标准流场测试
边界条件 强耦合项
Restricting
No Converged? Yes
Lelvel 2
细
⁞
The V-cycle
不同网格间的数据传递
线性插值 利用梯度
Prolong:
Restricting:
编程需注意的问题
压力-速度耦合中的压力 边界条件 迭代误差是否可以达到舍入误差水平
Algebraic multigrid methods(AMG)
网格无关性与单调收敛
网格无关
计算结果不依赖于所用网格的具体结构 产生条件
足够细的网格 舍入误差的存在
单调收敛
随着网格的加密，计算结果单调地趋于网格无关 解，没有振荡
LES：由于模型与网格通常是关联在一起，网格无关解很难确定