建筑材料与检测教案模块一单元三.docx

《建筑材料与检测》课程教案
模块一 建筑材料与检测基本知识
单元三 建筑材料检测误差及数据修约规则

一、建筑材料检测误差
1、检测误差——测定值与被测对象的真实数值之间的差异。
2、误差的主要原因：
（1）检测人员误差
个体感官鉴别能力、反应敏感程度、生理变化、检测技术熟练程度、固有习惯等因素。
（2）仪器设备误差
测量精度，不同材质仪器设备的使用条件，仪器在设计、制造、安装、校正等方面的误差。
（3）环境误差
环境因素与要求的标准环境不符所带来的误差。
（4）方法误差
试验方法选择不尽合理或经验公式中各种系数的近似值选定不当等引起的误差。
二、减小检测误差的途径
1、取样
（1）取样方式：全样检测+抽样检测，常规检查——抽样检查方式。
（2）代表性+随机性。
代表性——指保证抽取的子样应代表母体的质量状况；
随机性——指保证抽取的子样应由随机因素决定而并非人为因素决定。
（3）抽样操作方法因检测对象而异，抽取样品的数量视检测内容而异。
样品的真实性和代表性直接影响到检测数据的准确性和公正性。
2、制备试件
处理试样、加工或成型，制备成标准试样或试件。
3、选择仪器设备
选取满足一定精度要求的仪器设备，确保称量或测量的准确性，减小试验误差。
4、选择测试条件
（1）温度
考虑：检测对象+所用仪器
（2）湿度
湿度应控制在规定的范围内。如湿度越大，测得的强度越低。
（3）试件形状、尺寸及表面状态
抗压强度测定： 同一待测对象，形状相同的小试件强度比大试件强度为高；
当受压面相同时，高宽比大的比高宽小的强度值小；
当受荷面粗糙不平整时，测定强度降低。
加荷速度越慢，测得的强度值越低：
受荷面有油或湿存水时，测定的强度值偏低。

二、检测试验数据的记录及修约
（一）有效数字及数据记录
1、有效数字
（1）可靠数字
直接能从仪器设备上读取的准确数字叫做可靠数字；
（2）存疑数字
通过估读得到的那部分数字叫做存疑数字。
（3）有效数字
带有一位存疑数字的全部数字叫有效数字。

在有效数字中，从最左一位非零数字向右数而得到的位数就是有效位数；有效数字的位数代表测量仪具的精度。例如，若记录液体体积为15.00ml，则其有效数字的位数是四位，表明是用精度为0.1ml的滴定管或吸管量取的，估读至0.01ml。若写成15.0ml，则有效数字是三位，通常是用精确度为1ml的小量筒量取，估读至0.1ml。
2、试验数据的记录
（1）读取及记录试验数据——按照所用仪器设备的测量精度及数字修约规则进行，应当也只允许保留一位可疑数字，绝不可随意增加或减少数字的位数。
（2）检测报告——要按数字修约规则，对记录的试验数据进行整理、处理或计算，而不可以直接把原始的记录结果报告出来。

（二）数值修约及统计
1、数值修约规则
修约规则——“四舍六入五留双”。即拟舍去数字小于5即舍去、大于5则进1；恰好等于5时，若5后有非零数字则进1；若5后皆为零时则看5前，5前为偶应舍去，5前为奇则进1”。具体应用举例说明如下：
(1) 进舍规则
1) 拟舍弃数字的最左一位数字小于5时，则舍去，保留其余各位数字不变。
例如：将15.2431修约到个位数。最左一位数2小于5，则直接舍去“2431”，修约结果为15；同理，将15.2431修约到一个小数，得15.2。

2) 拟舍弃数字的最左一位数字大于5，则进1，即保留数字的末位数字加1。
例如：将26.4843修约成三位有效数字。其最左一位数字8大于5，则向前进1，修约结果为26.5。

3) 拟舍弃数字的最左一位数字是5，且其后有非“零”数字时进一，即保留数字的末位数字加1。
例如：将10.5001修约到个位数。其拟舍弃数字自左至右依次为“5001”，最左一位数字是5，且其后有非“零”数字1，这时进1，得修约结果11。

4）拟舍弃数字的最左一位数字是5，且其后皆为“零”时，若所保留的末位数字为奇数则进1；若所保留的末位数字为偶数（含0），则舍去。
5）负数修约时，先将它的绝对值按上述规定进行修约，然后在修约值的前面加上负号。
6) 所拟舍弃的数字，若为两位以上的数字,不得连续修约。应根据保留数后边（右边）第一个数字的大小，按上述规定“一次修约”出结果。
7)0.5单位修约
0.5单位修约指修约间隔为指定位数的0.5单位。修约规则是先将拟修约数值乘以2，按指定位数依照进舍规则修约，所得数值再除以2。
例：将下列数字修约到个位数的0.5单位。
拟修约数值（A） 乘以2（2A） 2A修约值 A修约值
60.25 120.50 120 60.0
-60.75 -121.50 -122 -61.0
2、数值统计
(1) 算术平均值
χ1+χ2+χ3+…+χn
n
当试验次数极大地增加时，算术平均值接近真值。
算术平均值的计算式：

=

(2) 标准差
σ= （1-2）
通常情况下，标准差值越大，表明试验数据的分散性越大，或离散性大，精密度越小。
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