【摘要】:此外,误差表达方式反映了对试验检测结果的认识是否正确,也利于用户对试验检测结果的正确理解。检测数据的有效位数与检测系统的准确度相适应,不足部分用“0”补充,以便测试数据位数相等。试验检测结果的整理和判断必须按照数理统计的方法即项目 1 所述的方法进行。
1.试验检测数据整理
试验检测数据的处理是试验检测工作中的一个重要内容。由于试验检测中得到的数值都是近似值,而且在运算过程中还可能运用无理数构成的常数,因此,为了获得准确的试验检测结果,同时也为了节省运算时间,必须按误差理论的规定和数字修约规则截取所需要的数据。此外,误差表达方式反映了对试验检测结果的认识是否正确,也利于用户对试验检测结果的正确理解。
(1)数据处理时应注意:检测数据异常值的判定方法;区分可剔除异常值与不可剔除异常值;整理后的数据应填入原始记录的相应部分。
(2)检测数据的有效位数与检测系统的准确度相适应,不足部分用“0”补充,以便测试数据位数相等。
(3)同一参数检测数据个数少于3时,用算术平均法;测试个数大于3时,建议采用数理统计方法,计算代表值。(www.xing528.com)
(4)同一参数异常值的判断,可根据精度采用拉依达法(即3σ法)、肖维纳特法和格拉布斯法等方法进行判断。
特别提示,对比检测应使用3台与原检测仪器准确度相同的仪器对检测项目进行重复性试验。如检测结果与原检测数据相符,则证明此异常值是由产品性能波动造成的;如不相符,则证明此值是因仪器造成的,可以剔除。
2.试验检测结果判定
在工程质量检验评定中,施工质量的不合格率是大家所关心的问题,由于所抽子样的数据都是随机变量,它们总是存在一定的波动。看到数据有一些变化,或某检测数据低于技术规定要求,就认为施工质量或产品有问题,这样的判定方法是不慎重的,也是缺乏科学依据的,因此很容易给施工带来损失。试验检测结果的整理和判断必须按照数理统计的方法即项目 1 所述的方法进行。
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