公路工程试验检测数据的特殊处理方法探析.pdf

公路工程试验检测数据的特殊处理方法探析.pdf

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1、2015年(第44卷)第3期建筑设计公路工程试验检测数据的特殊处理方法探析李东贵(甘肃省定西公路管路局试验检测技术服务中心,甘肃定西743000)摘要:从理论角度出发,用科学的数学方法对试验检测数据的一些基本原理进行阐释,并结合工程实际中遇到的若干问题.归纳出一些试验检测数据的处理方法,通过对大量的试验检测数据进行归纳处理,将准确的试验检测数据反映在工程实体上,以起到理论指导施工,最大范围内确保工程质量。主题词:公路工程;试验检测数据;特殊处理表1某工地路面基层材料无侧限抗压强度与水泥剂量1概述试验结果对照表公路工程试验检测是

2、一项琐碎而又繁杂的过程,它的基本任务是通过对能够代表工程整体的局部的检测,进而达到衡量整个工程的质量状况的目的。因其检测的对象为具有能反映工程共性的个体,这就需要把从表1中得出,该问题中二元变量的对应符合线检测数据进行归纳处理成科学有效的真实数据,达到以点带面的目的。在这个过程中,需要运用正确的方法性对应关系,即为知道已知两点求第三点的问题,可用直线内插法来解决。和科学的原理,客观、科学的数据处理过程是试验检测工作的关键。~1]:Y-3-7+×(4.8-3.7)25(0/0、。2基本方法的原理和应用即该路面基层料无侧限抗压强度

3、为2.5MPa时的水泥剂量为4.25%。2.1内插法从上面的计算过程中可以发现,所谓直线内插法“直线内插法”又称“数学内插法”,其原理是:若点就是先通过已知两点确定出其对应的线性关系式,即P(x,y)在由A(Y『)'B(x。,y2)N点所确定的直线上,则直线方程式,通过对应关系来反算直线上的对应点的由A、P、B三点共线,得其直线方程为:问题。二:兰二I.2-2回归法2一l2一l“回归法”又称“回归分析法”,属于数理统计的范将上式进行变形、整理得:畴。在实际的工作中,我们经常会遇到一些相互依赖和+×(Y2-Y1)(1)相互制约的

4、变量,它们之间的相互关系既有确定性又,一,\l有非确定性,二者在一定条件下可以互相转换,而“回即为直线内插公式。归分析法”正是研究一个随机变量与另一个普通变量案例1:试验室通过对某工地路面基层材料进行检之问相互关系的方法。它能够帮助我们通过已知的变测,得出该料的无侧限抗压强度与水泥剂量存在下列量值去估计或者预测未知的变量值。对应关系:案例2:某工地送来一批砂石和水泥材料试样,委根据表1试验数据,试确定当该路面基层料的无托试验室做一份关于桥面铺装的C40混凝土配合比设侧限抗压强度达到2.5MPa时的灰剂量。作者简介:李东贵(19

5、85一),男,汉族,甘肃漳县人,大学本科,助理T程师,主要从事公路T程试验检测T作。79建筑设计2015年(第44卷)第3期计,试验室通过一系列检测和试验得出该配合比混凝近于1,线性关系越显著。土试件的水灰比与其28d抗压强度之间有如下关系,于是便得到抗压强度Rc关于水灰比W/C的一元试通过以下数据,确定出最佳水灰比。线性回归方程:表2某工地C40水泥混凝土配合比的水灰比与试件W/C=一0.01282+1.04046Rc(2)28d抗压强度结果对照表最后,将Rc=49.87代入上式,得W/C=0.40,即为所求。上述问题的实质

6、为一个随机变量(W/C)和一个普通变量(Rc)之间的相关回归关系,我们称之为一元线性回归问题。在实际的工作中,我们碰到的和一个随机通过表2分析,我们发现,这些数据在表面上存在变量有关的普通变量常常不只一个,而是两个甚至多着一定的线性关系,然而,通过描点发现它们又不完全个,这就需要运用二元或多元线性回归原理。多元线性在同一条直线上,这就需要运用一元线性回归的原理,回归问题是多元回归问题当中的一种,它可以看成是即恰当地作出一条直线,使这些在事实上已经呈离散一元线性回归问题的推广。它所用到的方法为最小二状态的各个点,最大可能地靠近该

7、直线,然后再通过已乘法。知的变量值,在直线上寻求未知的变量值。公路工程在试验检测数据处理过程中所用到的方在上述的问题中,已知的变量值即为该混凝土试法,不局限于上述几种,还有很多种,例如:表格法、图块的抗压强度值,我们以其试配强度值为依据,即示法、经验公式法等。通过上面的例子,使试验检测工Rc=40+1.645×6=49.87(MPa)作进一步科学化,通过试验检测,更能准确反映出公路利用表2中的数据列出表3,然后计算出相应的各工程中存在的实际问题,代表该工程的实际性能。个参数:3结束语表3回归关系计算表公路工程试验检测工作,是以

8、大量的试验检测数据为基础,没有数据的试验检测没有意义。面对一项试验检测,需要运用科学的方法,去伪存真,保留有用的数据,剔除无用或没有意义的数据,进行归纳提炼,总结出具有普遍性的规律,这一过程,正是我们在试验检测当中的数据处理工作。合理的数据处理将会使工作∑Xi=142.8;∑

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