工程质量控制的统计分析方法(PPT 48页).pptx

第五章 工程质量控制的统计分析方法;第一节 质量控制统计分析的基本知识 一、质量数据的分类 二、质量数据的特征值 三、质量数据的分布规律;一、质量数据的分类; (二) 按质量数据收集的目的不同分类 按质量数据收集的目的不同分类，可以分为控制性数据和验收性数据两种。 1．控制性数据。控制性数据是指以工序质量作为研究对象、定期随机抽样检验所获得的质量数据。它用来分析、预测施工（生产）过程是否处于稳定状态。 2．验收性数据。验收性数据是以工程产品（或原材料）的最终质量为研究对象，分析、判断其质量是否达到技术标准或用户的要求，而采用随机抽样检验而获取的质量数据。;二、质量数据的特征值;2．样本中位数;（二）描述数据离散趋势的特征值; 用极差只反映数据分散程度，虽然计算简便，但不够精确。因此，对计???精度要求较高时，需要用标准偏差来表征数据的分散程度。标准偏差简称标准差或均方差。总体的标准差用σ表示，样本的标准差用S表示。 ; 标准偏差是反映样本数据的绝对波动状况，当测量较大的量值时，绝对误差一般较大；测量较小的量值时，绝对误差一般较小。因此，用相对波动的大小，即变异系数更能反映样本数据的波动性。变异系数用CV表示，是标准偏差s与算术平均值 的比值。;三、质量数据的分布规律;(二) 质量数据分布的规律性;正态分布概率密度曲线 ;第二节 常用的质量分析工具; 直方图法即频数分布直方图法，它是将收集到的质量数据进行分组整理，绘制成频数分布直方图，通过频数分布分析研究数据的集中程度和波动范围的统计方法。通过直方图的观察与分析，可了解生产过程是否正常，估计工序不合格品率的高低，判断工序能力是否满足，评价施工管理水平等。;(二) 直方图的绘制方法;(三) 直方图的判断和分析; 2．非正常型直方图 出现非正常型直方图时，表明生产过程或收集数据作图有问题。这就要求进一步分析判断找出原因，从而采取措施加以纠正。凡属非正常型直方图，其图形分布有各种不同缺陷，归纳起来一般有5种类型。;（4） 缓 坡 型;(四) 废品率的计算;2．超下限废品率PL的计算。先求出超越下限的偏移系数 ; 例5-2：资料数据同例5-l，若设计要求标号为C20（强度为20.0MPa），其下限值按施工规范不得低于设计值的15%，即TL＝20.0（l－0.15）＝17.0MPa。求废品率。;(五)工序能力指数Cp;l．T表示质量标准要求的界限，B代表实际质量特性值分布范围。比较结果一般有以下几种情况：; （6）B大干T，己经产生大量超上限与超下限的不合格品，说明工序能力不能满足技术要求。;2．工序能力指数Cp的计算;（2）对于单侧限，即只存在TU或TL时，工序能力指数CP的计算公式应作如下修改：;二、控制图;(一) 控制图的种类 按照控制对象，可将双侧控制图分为计量双侧控制图和计数双侧控制图两种。;(二) 控制图的绘制;(三) 控制图的分析与判断; 1．连续的点全部或几乎全部落在控制界线内。经计算得到： （1）连续25点无超出控制界线者； （2）连续35点中最多有一点在界外者； （3）连续100点中至多允许有2点在界外者。 上述三种情况均为正常。;2．点在中心线附近居多，即接近上、下控制界线的点不能过多。接近控制界线是指点子落在了μ±2σ以外和产上μ±3σ以内。如属下列情况判定为异常：连续3点至少有2点接近控制界线；连续7点至少有3点接近控制界线；连续10点至少有4点接近控制界线。;3．点在控制界线内的排列应无规律。以下情况为异常： （1）连续7点及其以上呈上升或下降趋势者，如图： ;4．点在中心线两侧的概率不能过分悬殊，图5－11（d）。以下情况为异常：连续11点中有10点在同侧；连续14点中有12点在同侧；连续17点中有14点在同侧；连续20点中有16点在同侧。;三、排列图;(二) 排列图的绘制 （1）收集数据。对已经完成的分部、单元工程或成品、半成品所发生的质量问题，进行抽样检查，找出影响质量问题的各种因素，统计各种因素的频数，计算频率和累计频率。 （2）作排列图 1）建立坐标。右边的频率坐标从0到100％划分刻度；左边的频数坐标从0到总频数划分割度，总频数必须与频率坐标上的100％成水平线；横坐标按因素的项目划分刻度，按照频数的大小依次排列。 2）画直方图形。根据各因素的频数，依照频数坐标画出直方形（矩形）。 3）画巴雷特曲线。根据各因素的累计频