摘要：建筑材料的好坏直接关系到建筑工程的质量，因此，本文对建筑材料检测做出了详细的分析。
关键词：建材检测；工程质量；数据处理
建筑材料检测，应控制试验过程各环节的误差，科学地进行数据处理，依据国家颁布的标准、规范规程用数据反映出来，对试验数据进行处理与修约，克服误差对试验结果的影响，保证建筑材料测定的准确性。
1常见的系统误差分析
根据误差产生的原因与性质，常见的系统误差有固定与变化两类，固定的系统误差是在整个量测数据中始终存在一个符号不变的固定数字偏差，变化的系统误差可能是由于变化的外界条件所致，要求水泥试验室温控制在 18～22℃，相对湿度大低于 50%，样品、拌和水、设备和工具的温度保持与室温一致，养护箱温度 20±1℃，相对湿度不低于 90%，养护试件水温控制在 20±1℃ 等等，这些要求都是为了提高试验的稳定性与准确度，减少系统误差。对于变化的系统误差，依据数据前后顺序进行分析其偏差规律，判断是否存在周期性的变化或累进的规律，分析其产生的因素，进而作出相应的处理。二是过失误差。过失误差又名“粗差”，主要是由于试验者粗心大意所致，如读错仪表刻度、记录错误等。此类误差数值很大，使试验结果显然与事实不符，必须从量测数据中剔除。一般情况下，可凭经验来剔除过失误差，但带有较大的主观因素，较好的方法是利用偶然误差的正态分布理论，选择一个鉴别值去和各个测定值的偏差进行比较，按照正态分布规律，绝对值越大的误差出现的概率越低，而且其数值不会超过某一范围。三是偶然误差。引起偶然误差的原因有偶然因素对量测仪表的影响如电源电压不稳、仪表内部摩擦间隙等的不规则变化、测试人员对仪表末位数的估计得不准确以及周围环境条件的干扰等等。偶然误差带有随机性质，无法从试验方法上加以防止，它们服从正态分布的统计规律，因此又称随机误差。在量测数据中剔除了过失误差并尽可能地消除和修正了系统误差之后，剩下的主要是偶然误差，量测误差分析就是对偶然误差的大小进行估计以便确定测定值的误差。
2试验数据采集模块
数据采集模块的主要功能为通过下位试验控制机上的数据采集卡读取设置在试验机械与设备上的各类传感器所反馈的数据，并将该数据作初步的处理后传输到数据库服务器中进行保存等待进一步处理。现以力学试验机表盘数据的读取为例来说明数据采集过程的实现方法。在对试验机进行改造的过程中，应当充分利用原有设备上的试验功能使改造后的试验设备能够与整个系统结合紧密、运行稳定，也必须保证试验数据的准确性、及时性、完整性。在这里，采用了数字码盘与试验设备的数据表达机构的指针拉杆进行关联来获取试验设备的试验数据。通过机械机构将试验机的数据表盘指针拉杆横向位移转变为数字码盘的转动，进而驱动数字计数器进行计数操作。数字计数器将计数结果通过计算机接口板传输到计算机内部进行数据预处理，最后将经预处理后的数据通过计算机网络传送到数据库服务器保存。在进行原有试验机的技术改造时采用数字码盘进行数据采集有着明显的优点：在保证原有试验设备试验精度的同时，能够有效的避免人工读取数据时的误差；能够保证数据采集可靠、准确地运行，从而提高整个系统的可靠性；能够最大限度地减小技术改造费用，节约资金。
3建材检测中的数据处理
数据采集模块的主要功能为通过下位试验控制机上的数据采集卡读取设置在试验机械与设备上的各类传感器所反馈的数据，并将该数据作初步的处理后传输到数据库服务器中进行保存等待进一步处理。在对试验机进行改造的过程中，应当充分利用原有设备上的试验功能使改造后的试验设备能够与整个系统结合紧密、运行稳定，同时也必须保证试验数据的准确性、及时性、完整性。采用数字码盘与试验设备的数据表达机构的指针拉杆进行关联来获取试验设备的试验数据。由于测定值是真值与误差之和，误差是随机变量，导致测定值也是随机变量，反映随机变量有三个重要的统计特征数：算术平均值、标准误差和变异系数。
（1）算术平均误差
样本的均值是表示数据的集中位置，通常用算术平均值作为均值，因误差有正有负，因此求均值后，正负误差消去了一部分，从而显露了试验数据的真实面貌，所以算术平均值的作用就是消除数据中的一些局部的、随机的波动，表征了数据的集中位置。
平均误差值θ=0.7979σ≈4/5σ，其中σ为标准差，或称方均根误差。
（2）标准误差
标准误差不是测量值的实际误差，也不是误差范围，它只是对一组测量数据可靠性的估计。标准误差小，测量的可靠性大一些，反之，测量就不大可靠。进一步的分析表明，根据偶然误差的高斯理论，当一组测量值的标准误差为σ时，则其中的任何一个测量值的误差有68.3%的可能性是在（-σ，+σ）区间内。n 个测量值的误差为 ε1、ε2、……εn，则这组测量值的标准误差：
（3）变异系数
δ=S/f
如果两组同性质的数据标准误差相同，则可知两组数据各自围绕其均值的偏差程度相同，它与两个均值大小是否相同无关，而实际上考虑相对偏差是很重要的，而变异系数正是表示了标准误差与算术平均值的比值，通常用于衡量数据的相对偏差程度。
二是结果评定方式。由于建材材性及试件制作、几何尺寸等因素造成的变化，使得建材试验时样本数据存在一定的离散性，为了正确评价其物理力学性能，应在误差分析的基础上，根据不同的试验对象及标准要求，确定不同的数据处理方法，都是根据相应的试验标准而定。例如混凝土立方体抗压强度：以三个试件的算术平均值为该组试件的抗压强度，三个试件中最大值或最小值如有一个与中间值的差值超过中间值的 15%，则把最大值及最小值一并舍除，取中间值作为该组试件的抗压强度值，如两测试值与中间值相差均超15%时，则此组试验结果无效。其试验结果评定时需结合现行相关试验标准而定。
4建筑材料检测数据处理系统结构建立
建筑材料检测数据处理系统由若干个子系统组成，每个子系统又由原始检测数据输入界面、数据处理模块、检测结果输出界面、数据库、查询模块等组成。工程中常用的建筑材料检测数据处理系统一般由常用水泥、砂、石子、钢筋原材、混凝土立方体抗压强度、砂浆立方体抗压强度、回弹法检测混凝土抗压强度、钻心法检测混凝土抗压强度等子系统组成。建筑材料检测数据处理系统的研发与应用，不仅可大幅度提高材料检测人员的工作效率，把他们从繁杂和枯燥的运算、查表取值、查表对比判断等工作中解脱出来，而且对本行业出具检测报告的格式和内容的规范化和标准化、检测结果信息的数字化管理与网上传输，使工程质量监督和监理部门更及时有效地监控在建工程项目的施工质量具有深远的现实意义。
5总结
从误差分析、数据处理及检测数据处理系统的建立等三方面作了简要分析与说明。对建筑物常用建筑材料的测试，是依据国家颁布的标准、规范规程用数据来反映出来的，故必须对试验数据进行处理与修约，使数值更接近于“真值”，从而保证建筑材料测定的准确性；要实现试验数据的客观科学性，还应从试验方法、仪器、人员、操作等多方面加强工作，方能保证试验数据达到客观、科学、公正的要求，从而更好地为建筑质量检测服务。对于建筑材料的检测，技术上严格把关，科学有效地进行数据处理，控制试验过程各环节的误差产生，确保工程的质量和安全。
参考文献
[1]刘小玲.浅谈工程建筑材料质量的检测及控制[J].城市建设理论研究，2012.
[2]许志斌.常见建材检测中的误差分析与数据处理[J].中国建设信息，2010.
论文作者:方益江
论文发表刊物:《基层建设》2019年第7期
论文发表时间:2019/6/24
标签：误差论文; 数据论文; 数据处理论文; 建筑材料论文; 抗压强度论文; 系统论文; 标准论文; 《基层建设》2019年第7期论文;