建材检测中误差研究和数据处理

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1、建材检测中误差研究和数据处理　　摘要：随着社会经济的不断发展，我国建筑行业迎来了发展的契机。对于建筑工程而言，建材质量将会对其整体质量造成直接而明显的影响，所以，做好建材检测工作具有非常重要的现实意义。文章将针对建材检测中的误差分析与数据处理展开探讨，旨在最大程度保证建材质量，为建筑工程的整体质量奠定坚实的基础。关键词：建材检测；误差分析；数据处理建材检测工作是保证房屋建筑质量的一个基础性的工作，所以，相关人员应给予足够的重视，并将其落到实处，具体而言就是，在思想方面高度重视，在技术方面认真把关

2、，不仅要尽量减小试验操作中的误差，而且要保证数据处理的科学性、准确性。1建材检测中的误差分析按照成因不同以及性质不同，通常将误差划分为三大类：（1）系统误差；（2）过失误差；（3）偶然误差。1.1系统误差9系统误差的产生，一方面是由于试验方法不严谨造成的，另一方面是由于试验条件不完善造成的。系统误差有其内在的规律。在判定检测数据的过程中，一旦发现系统误差的存在，则应结合其内在规律寻找发生原因，然后对试验方法进行合理改进，如提高对相关仪器仪表的检定水平，从而将系统误差的影响控制在最低水平。站在数据

3、角度分析，系统误差可被划分为两大类，一是固定的系统误差，二是变化的系统误差。所谓固定的系统误差指的是，在所有检测数据中均存在某个符号相同且数值固定的偏差。检测装置的零点漂移所导致的误差便是这种固定的系统误差中的代表。所谓变化的系统误差，通常被认为是，由于外界条件变化而导致的误差。如，检验水泥的过程中，要求其温度及湿度应该满足一定的标准，这一点正是基于控制变化的系统误差而提出的。不变的系统误差一般很难从检测数据中及时发现，通常采用多种方法反复测量的（针对同一检测对象）方式进行测定，并对检测数据展开

4、横向对比，最终完成校核。对于变化的系统误差，通常将前后所测的诸多数据依次排开，找出偏差规律（周期性规律？累进性规律？），然后找出偏差原因，最后采取针对性的处理办法。1.2过失误差9过失误差有一别名，即“粗差”，指的是由于实验操作人员粗心大意而导致的一类误差，比较典型的过失误差有读错或者记错。过失误差产生的试验数值通常和事实情况存在极大的偏差，因此，需要将其剔除。通常情况下，可凭借个人经验将此类误差剔除掉，但这种做法带有明显的主观因素影响，比较科学的做法是，以偶然误差的正态分布理论为基础，确定某个

5、鉴别值，然后将其和诸多测定值的偏差展开对比，从正态分布规律可知，绝对值越是偏大的误差，其发生的概率也就越是偏低，另外，其数值具有某个特定的范围，且不会超出。1.3偶然误差在各类微小因素（如：数量太多无法予以全面控制；没有被控制；由于控制代价过高而放弃控制）的影响之下，一组检测值在最末位数字上无法达成一致，由此产生的误差被称之为偶然误差。导致偶然误差的原因是多方面的，通常包括以下几点：（1）检测仪表或设备的电源电压不够稳定；（2）检测仪表或设备的内部存在摩擦间隙不规则变化的问题；（3）操作人员没有

6、把握好末位数的读取；（4）周边环境带来的某些干扰。由于偶然误差是一种随机性的误差，因而难以从试验方法的角度来避免，再加上偶然误差符合正态分布的统计学规律，所以，又被人们称之为随机误差。对检测数据进行处理的过程中，首先，要将过失误差尽量剔除掉，其次，要对系统误差进行适当的修正，第三，要将偶然误差控制在较低的水平。所谓检测误差分析指的是，对偶然误差展开相关处理，以实现对测定值误差的有效确定。2数据处理2.1数据处理环节的三个参数9测定值可被理解成真值和误差的和，由于误差属于随机变量的范畴，所以，测定

7、值也属于随机变量的范畴。对于随机变量而言，其有三个十分关键的统计特征数，分别是：（1）算数平均值；（2）标准误差；（3）变异系数。2.1.1算术平均误差式中：n——样本数；fi——每次测量值。样本均值能够反映出测量值的相对集中位置。所谓均值，一般指算术平均值。不仅有正误差，还有负误差，所以，通过求均值的办法能够消除部分正负误差所带来的不利影响，进而得到更为准确的试验数据。由此可见，算术平均值这一个概念的存在和应用能够有效消除检测数据中的某些局部波动或者随机波动，反映出测量值的相对集中位置。2.1

8、.2标准误差S标准误差又被称之为样本均方差，或者标准离差，又或者标准差。前文提到，算术平均值能够大致反映测量值的整体平均状况，值得注意的是，计算出样本均值是远远不够的，还应该对测量值在算术平均值上下的分散情况及偏差情况进行分析，标准误差这一概念便是基于此而提出的。标准误差和数据离散性二者之间呈正比关系。2.1.3变异系数δδ9两组数据属于同一种性质的数据，且具有相同的标准误差，那么它们在各自的算术平均值偏差方面具有相同的程度，这一点和二者均值是否一致没有关系。在数据处理中，相对偏差具有非常重要的