等级资料常用检验方法培训课件

常见气体的检验方法

常见气体的检验方法知识小结：

火焰上方； （3）用内壁上沾有澄清石灰水的烧杯罩在火焰上。烧杯内壁有水珠。石灰水变浑浊。 氮气将燃着的木条放在瓶中。燃着的木条熄灭。 氯化氢将湿润的蓝色石蕊试纸 放在瓶口。 通入硝酸银溶液。 变红。 有白色的 沉淀。 氨气将湿润的红色石蕊试纸 放在瓶口。 变蓝。 水将水蒸气接触无水硫酸铜粉末。无水硫酸铜粉末由白色变为蓝色。 例题分析： 1、为了鉴别甲烷、氢气和一氧化碳三种无色 气体，分别把它们燃烧后的产物依次通过右 图装置。

（1）如果甲装置中无明显变化，乙装置中澄 清石灰变浑浊，则燃烧的气体是。 （2）如果甲装置中白色粉末变蓝，乙装置中 澄清石灰水无变化，则燃烧的气体是。 （3）如果装置中白色粉末变蓝，乙装置中澄清石灰水变浑浊，则燃烧的气体是。 2、现有六瓶无色气体，它们分别是氧气、氮气、氢气、二氧化碳、一氧化碳、甲烷，设计实验鉴别六瓶气体。简要写明实验方法、实验现象及结论。 3、某无色混合气体中可能含有一氧化碳、二氧化碳、氢气中的一种或几种。把混合

气体依次通过澄清石灰水、灼热的氧化铜和无水硫酸铜时，依次出现石灰水变浑浊，氧化铜由黑变红，无水硫酸铜由白变蓝的现象（假设每步反应完全）。由此可以推断： （1）混合气体中一定含有，其理由是 。 （2）混合气体中可能含有，其理由是 。 如果要确定它是否存在，需进行以下操作： 。 提高练习： 1、区别一氧化碳与二氧化碳的方法是，除去一氧化碳中混有的二氧化碳的方法 是，除去二氧化碳中混有一氧化碳的方法是。

A：将气体通过氢氧化钠溶液；B：将气体通过灼热的氧化铜粉末； C：将气体通过澄清石灰水；D：将气体通过灼热的木炭。 2、有一混合气体可能由二氧化碳、一氧化碳、氢气、氮气组成，按下列顺序进行实验：（1）将混合气体通过澄清石灰水，石灰水变浑浊；（2）将余下气体点燃，火焰呈淡蓝色；（3）燃烧后的产物通入紫色石蕊试液中，试液不变成红色。 混合气体中一定有；一定没有；可能含有。 写出（1）（2）两个实验中有关化学反应方程式： 。 3、为了鉴别氢气、一氧化碳、甲烷三种气体，

相关检验方法

常用检验方法 一、两配对样本Wilcoxon 符号秩检验 两配对样本的Wilcoxon 符号秩检验也是通过分析两配对样本，对样本的两总体的分布是否存在差异进行推断。其原假设是：两配对样本来自的两总体的分布无限制差异。 两配对样本的Wilcoxon 符号秩检验的基本思想是：首先，按照符号检验的方法，分别用第二组样本的各个观测值减去第一组对应样本的观测值。差值为正则记为正号，为负记为负号，并同时保存差值数据；然后，将差值变量按升序排序，并求出差值变量的秩；最后，分别计算正号秩总和+W 和负号秩总和-W 。如果总样本数为n ，则+W +-W 的最小可能值为0，最大可能值为2 )1(+n n .容易理解：如果正号秩总和和负号秩总和大致相当，则说明一组样本值大于另一组样本值和该组样本值小于另一组样本值的幅度大致相当，两组样本数据差的正负变化程度基本相当，两配对总体的分布无显著差异。 在原假设成立的前提下，小样本的检验统计量W=min(+W ,-W )服从Wilcoxon 符号秩分布。在大样本下利用W 可构造Z 统计量，近似服从正态分布：Z=24 /)12)(1(4/)1(+++-n n n n n W SPSS 自动计算Z 统计量和对应的概率P-值。如果概率P-小于给定的显著性水平α，则应拒绝原假设，认为两配对样本来自的两总体的分布有显著差异；反之，如果概率P-值大于给定的显著性水平α，则不能拒绝原假设，可认为两配对样本来自的两总体的分布无显著性差异。 一、Wilcoxon 秩检验 威尔科克森符号等级检验，适用于连续型数据，他不但考虑两个符号的差异，而且还考虑对样本数值之间的差异。所以比符号检验更有效。 1.计算 对于每个样品，在排序前，先计算成对观察值之间的差异i D =i X －i Y 和i D 。将所有非零的绝对差排列成序并赋秩。在有结的情况下，对结点使用平均秩。计算对应于正差异的秩和p S 和负差异的致和n S 。正秩的均值为 P X =p S /p n 负秩的均值为 n X =n S /n n 其中，p n 是正差异的样品的数量，n n 是负差异的样品的数量。 2.检验 0H :对称中心 θ=0 在 原假设为真时，大样本下，统计量Z=)1,0(48 /)(24/)12)(1() 4/)1((),min(13 N t t n n n n n S S L l j j j n p ?→?--+++-∑= 其中，n 为非零差异样品的数量，l 结的数量，j t 为第j 个结的长度。

产品质量检验方法培训

第三章质量检验大法 第一节基本名词 1.1 检验(Inspection) 是指用某种方法（技术、手段）测量、检查、试验和计量产品的一种或多种质量特性并测定结果与判别标准相比较，以判定每个产品或每批产品是否合格的过程。 1.2 单位产品(unit product) 单位产品是为了实施检验的需要而划分的基本单元。 1.3 批 指同样制品或半制品的集合,也指“制造批”。 1.4 检验批(lot) 需要进行检验的批，送检批的大小称批量（lot size），N表示。 1.5 样本（sample） 指从检验批中抽取一个以上的单位产品所组在的。 1.6 缺陷（defect） 指产品质量特征不满足预定使用要求的情况。产品不符质量标准的任何一项要求就构成了一个缺陷，缺陷是指产品质量特性不满足预定使用要求的情况。缺陷分为致命缺陷、重缺陷和轻缺陷三种。 1.6.1 致命缺陷（critical defect） 致命缺陷是根据判断和经验认为，对使用和维护产品或以与此有关的人员可能造成危害或不安全状况的缺陷。 1.6.2 严重缺陷(major defect) 重缺陷不同于致命缺陷，但能引起失效或显著降低产品预期性能的缺陷。 defect) 轻缺陷是不会显著降低产品预期性能的缺陷，或偏离标准但只轻微影响产品有效使用或操作的缺陷。 1.7 不合格品（defective） 含有任何一种缺陷的产品。 1.8 抽样计划（sampling plan） 指每一检验批中需检验的样本大小，以决定该批允收准则，即允收数及拒收数。 1.9 允收品质水准AQL （Aueptable Quality Level） 是指认为可以接受的连续提交检查批的过程平均上限值。按批抽样程序，大部分皆将被允收，允收的机率约为95%，生产者冒险率约为5%。 *过程平均（Process Average） 指供应商送初次检验的产品平均不良率（或平均百件缺点数） 1.10 美军标准105E表（MIC-STD-105E） 是一种抽样检验计划，主要用于连续在交货单独批检验，适用于AQC为0.01%较交者。 第二节检验的分类 1、根据检验数量分类 a)全数检验（100%inspection）。是对批中，每一产品逐一进行检验，以确定每件产品的质量是 否符合标准和否接收的检验，也称全检或100%检验。 b)抽样检验（sampling inspection）。是按照统计方法从每一批产品中，抽取适当数量的部分产

统计学常用检验方法

统计中经常会用到各种检验，如何知道何时用什么检验呢，根据结合自己的工 作来说一说： t检验有单样本t检验，配对t检验和两样本t检验。单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形，1，两个同质受试对 象分别接受两种不同的处理；2,同一受试对象接受两种不同的处理；3，同一受 试对象处理前后。 u检验：t检验和就是统计量为t,u的假设检验，两者均是常见的假设检验方法。当样本含量n较大时，样本均数符合正态分布，故可用u检验进行分析。当样 本含量n小时，若观察值x符合正态分布，则用t检验（因此时样本均数符合t 分布），当x为未知分布时应采用秩和检验。F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。 简单的说就是检验两个样本的方差是否有显著性差异这是选择何种T检验（等方差双样本检验，异方差双样本检验）的前提条件。 在t检验中，如果是比较大于小于之类的就用单侧检验，等于之类的问题就用双侧检验。 卡方检验 是对两个或两个以上率（构成比）进行比较的统计方法，在临床和医学实验中应用十分广泛，特别是临床科研中许多资料是记数资料，就需要用到卡方检验。 方差分析 用方差分析比较多个样本均数,可有效地控制第一类错误。方差分析(analysis of variance,ANOVA)由英国统计学家，以F命名其统计量，故方差分析又称F检验。其目的是推断两组或多组资料的总体均数是否相同，检验两个或多个样本均数的差异是否有统计学意义。我们要学习的主要内容包括 单因素方差分析即完全随机设计或成组设计的方差分析（one-way ANOVA）： 用途：用于完全随机设计的多个样本均数间的比较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。完全随机设计（completely random design）不考虑个体差异的影响，仅涉及一个处理因素，但可以有两个或多个水平，所以亦称单因素实验设计。在实验研究中按随机化原则将受试对象随机分配到一个处理因素的多个水平中去，然后观察各组的试验效应；在观察研究（调查）中按某个研究因素的不同水平分组，比较该因素的效应。 两因素方差分析即配伍组设计的方差分析（two-way ANOVA）： 用途：用于随机区组设计的多个样本均数比较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。随机区组设计考虑了个体差异的影响，可分析处理因素和个体差异对实验效应的影响，所以又称两因素实验设计，比完全随机设计的检验效率高。该设计是将受试对象先按配比条件配成配伍组（如动物实验时，可按同窝别、同性别、体重相近进行配伍），每个配伍组有三个或三个以上受试对象，再按随机化原则分别将各配伍组中的受试对象分配到各个处理组。值得注意的是，同一受试对象不同时间（或部位）重复多次测量所得到的资料称为重复测量数据

数学建模常用各种检验方法及常用方法

数学建模各种检验方法 1.单个总体2 Nμσ的均值μ的检验: (,) 2 σ已知,关于均值的检验用ztest命令来实现. [h,p,ci]=ztest(x,mu,sigma,alpha,tail) 2 σ已知,关于均值的检验用ttest命令来实现. [h,p,ci]=ttest(x,mu,alpha,tail) 2.两个正态总体均值差的检验（t 检验） 还可以用t 检验法检验具有相同方差的2 个正态总体均值差的假设。在Matlab 中 由函数ttest2 实现，命令为： [h,p,ci]=ttest2(x,y,alpha,tail) 3.分布拟合检验 在实际问题中，有时不能预知总体服从什么类型的分布，这时就需要根据样本来检 验关于分布的假设。下面介绍2χ检验法和专用于检验分布是否为正态的“偏峰、峰度 检验法”。 2 χ检验法 0 H ：总体x的分布函数为F(x) , 1 H : 总体x的分布函数不是F(x). 在用下述χ 2检验法检验假设0 H 时，若在假设0 H 下F(x)的形式已知，但其参数

值未知，这时需要先用极大似然估计法估计参数，然后作检验。 偏度、峰度检验 4．其它非参数检验 Wilcoxon秩和检验 在Matlab中，秩和检验由函数ranksum实现。命令为： [p,h]=ranksum(x,y,alpha) 其中x，y可为不等长向量，alpha为给定的显著水平，它必须为0和1之间的数量。p返回 产生两独立样本的总体是否相同的显著性概率，h返回假设检验的结果。如果x和y的总 体差别不显著，则h为零；如果x和y的总体差别显著，则h为1。如果p 接近于零，则可对 原假设质疑。 5．中位数检验 在假设检验中还有一种检验方法为中位数检验,在一般的教学中不一定介绍,但在 实际中也是被广泛应用到的。在Matlab中提供了这种检验的函数。函数的使用方法简单， 下面只给出函数介绍。 signrank函数 signrank Wilcoxon符号秩检验 [p,h]=signrank(x,y,alpha)

常见离子检验方法

一、常见离子的检验方法 1.常见阳离子的检验 2.常见阴离子的检验

1．检验溶液中含有Fe3+的实验操作： 取少量溶液置于试管中，滴加几滴KSCN溶液，若溶液变红，则证明溶液中含有Fe3+。2．检验溶液中含有Fe2+的实验操作是： 取少量溶液置于试管中，滴加几滴KSCN溶液，溶液不变色，在加入几滴氯水后溶液变红，则证明溶液中含有Fe2+。 3．验证溶液中不含有铁元素的实验操作是： 取少量溶液置于试管中，滴加几滴KSCN溶液，溶液不变色，在加入几滴氯水后溶液不变红，

则证明溶液中不含+铁元素。 4．检验溶液中含有NH4+的实验操作是： 取少量溶液置于试管中，加入氢氧化钠后加热，将湿润的红色石蕊试纸放在试管口，若试纸变蓝则证明溶液中含有NH4+。 5．如何检验SO42- 取少量溶液置于试管中，加入盐酸无现象，在加入BaCl2溶液产生白色沉淀则证明溶液中有SO42- 。（补充：加入盐酸的作用） 6．如何检验Cl- 取少量溶液置于试管中，加入AgNO3溶液有白色沉淀产生，再加入H NO3后沉淀不溶解则证明溶液中含有Cl-。 二、实验室常见操作 1．气密性检验 (1)装置形成封闭体系→操作(微热、手捂、热毛巾捂、加水等) →描述现象→得出结论； (2)微热法检查的关键词是封闭、微热、气泡、水柱； (3)液差法的关键词是封闭、形成液差。 甲乙 ①实验开始前，某同学对甲实验装置进行了气密性检查，方法是： 关闭活塞，从长颈漏斗加水至浸没长颈漏斗的下端，继续加水形成一段水柱，一段时间水柱无变化则证明装置气密性良好。 ①实验开始前，某同学对乙实验装置进行了气密性检查，方法是： 关闭分液漏斗活塞，将导管插入水中用酒精灯微热烧瓶，导管口有气泡冒出，停止加热导管内出现一段水柱，证明气密性良好。 2．气体的收集 依据：根据气体的溶解性或密度 ①②③④⑤⑥

常见气体检验的基本方法

1、常见气体检验的基本方法：（1）纯净的氢气在空气中燃烧呈淡蓝色火焰，混合空气点燃有爆鸣声，生成物只有水。（2）氧气可使带火星的木条复燃。（3）氯气：黄绿色，能使湿润的碘化钾淀粉试纸变蓝。（4）氯化氢是无色有刺激性气味的气体。在潮湿的空气中形成白雾，能使湿润的蓝色石蓝试纸变红；用蘸有浓氨水的玻璃棒靠近冒白烟；将气体通入AgNO3溶液时有白色沉淀生成。（5）二氧化硫是无色有刺激性气味的气体。能使品红溶液褪色，加热后又显红色。能使酸性高锰酸钾溶液褪色。（6）硫化氢是无色有具鸡蛋气味的气体。能使Pb(NO3)2或CuSO4溶液产生黑色沉淀，或使湿润的醋酸铅试纸变黑。（7）氨气无色有刺激性气味，能使湿润的红色石蕊试纸变蓝，用蘸有浓盐酸的玻璃棒靠近时能生成白烟。（8）二氧化氮红棕色气体，通入水中生成无色的溶液并产生无色气体，水溶液显酸性。（9）一氧化氮无色气体，在空气中立即变成红棕色（10）二氧化碳能使澄清石灰水变浑浊；能使燃着的木条熄灭。SO2气体也能使澄清的石灰水变混浊，N2等气体也能使燃着的木条熄灭。（11）一氧化碳可燃烧，火焰呈淡蓝色，燃烧后只生成CO2；能使灼热的CuO 由黑色变成红色。（12）甲烷无色气体，可燃，淡蓝色火焰，生成水和CO2；不能使高锰酸钾、溴水褪色。（13）乙烯无色气体、可燃，燃烧时有明亮的火焰和黑烟，生成水和CO2。能使高锰酸钾溶液、溴水褪色。（14）乙炔无色无臭气体，可燃，燃烧时有明亮的火焰和浓烟，生成水和CO2，能使高锰酸钾溶液、溴水褪色。

常见考法 物质鉴别类的题目在高考中很常见，在选择题、填空题、实验题中都是常见的。往往结合特定物质的鉴别方法，推断物质的种类；或离子的鉴别方法与离子共存问题结合来考查；或根据官能团的性质考查有机推断、有机合成等。 误区提醒 1、在进行阴阳离子的检验时，要考虑其他离子的干扰; 2、有机物官能团之间存在的共性要熟悉; 3、常见气体的检验要结合气体的性质来学习。

常用医学统计学方法汇总

选择合适的统计学方法 1连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe 法，SNK法等。 1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe 法，SNK法等。 1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。 ****需要注意的问题：

常用的质量检验方法有

常用的质量检验方法有 1、按生产过程的顺序分类 1. 进货检验 定义：企业对所采购的原材料、外购件、外协件、配套件、辅助材料、配套产品以及半成品等在入库之前所进行的检验。 目的：是为了防止不合格品进入仓库，防止由于使用不合格品而影响产品质量，影响正常的生产秩序。 要求：由专职进货检验员，按照检验规范(含控制计划)执行检验。 分类：包括首(件)批样品进货检验和成批进货检验两种。 2. 过程检验 定义：也称工序过程检验，是在产品形成过程中对各生产制造工序中产生的产品特性进行的检验。 目的：保证各工序的不合格品不得流入下道工序，防止对不合格品的继续加工，确保正常的生产秩序。起到验证工艺和保证工艺要求贯彻执行的作用。 要求：由专职的过程检验人员，按生产工艺流程(含控制计划)和检验规范进行检验。 分类：首验；巡验；末验。

3. 最终检验 定义：也称为成品检验，成品检验是在生产结束后，产品入库前对产品进行的全面检验。 目的：防止不合格产品流向顾客。 要求：成品检验由企业质量检验部门负责，检验应按成品检验指导书的规定进行，大批量成品检验一般采用统计抽样检验的方式进行。 检验合格的产品，应由检验员签发合格证后，车间才能办理入库手续。凡检验不合格的成品，应全部退回车间作返工、返修、降级或报废处理。经返工、返修后的产品必须再次进行全项目检验，检验员要作好返工、返修产品的检验记录，保证产品质量具有可追溯性。 常见的成品检验：全尺寸检验、成品外观检验、GP12(顾客特殊要求)、型式试验等。 2、按检验地点分类 1. 集中检验 把被检验的产品集中在一个固定的场所进行检验，如检验站等。一般最终检验采用集中检验的方式。 2. 现场检验

几种常见的显著性检验方法

1.Tukey (John Wilder Tukey) test 最著名的有2个： （1）Tukey test for multiple comparisons 主要应用于3组或以上的多重比较。比如说一共有4组数据，两两比较产生6个统计值，Tukey-test用于生成一个critical value来控制总体误差（Family wise error rate，FER），与Tukey test相类似的是Dunnett test，它是控制多对一比较（即3组同时和一个参照组比较）的FER。 （2）Tukey trend test 主要用于检验同一药物不同剂量下和参照药物的线性关系。Tukey trend test 简单但及其高效,是生物统计学常用的方法。 2.T-test T检验，这是1905年w.s.oosset氏首先提出的，当时他以“Student”为笔名发表，故至今有的书籍仍称之为“学生氏检验”。t可能是倍数的意思(times)，t就是样本均数SX(x)与总体均数(“)间相距几倍标准误(sx)。t检验是用于比较两均数间相差是否显著的。 t检验过程：是对两样本均数(mean)差别的显著性进行检验。唯t检验须知道两个总体的方差(Variances)是否相等；t检验值的计算会因方差是否相等而有所不同。也就是说，t检验须视乎方差齐性(Equality of Variances)结果。所以，SPSS 在进行t-test for Equality of Means的同时，也要做Levene's Test for Equality of Variances 。 3.Dunn’s multiple comparison test Dunn's test calculates a P value for each pair of columns. These P values answer this question: If the data were sampled from populations with the same median, what is the chance that one or more pairs of columns would have medians as far apart as observed here? If the P value is low, you'll conclude that the difference is statistically significant. The calculation of the P value takes into account the number of comparisons you are making. If the null hypothesis is true (all data are sampled from populations with identical distributions, so all differences between groups are due to random sampling), then there is a 5% chance that at least one of the post tests will have P<0.05. The 5% chance does not apply to EACH comparison but rather to the ENTIRE family of comparisons. Dunn's test compares the difference in the sum of ranks between two columns with the expected average difference (based on the number of groups and their size). For each pair of columns, In Stat reports the P value as >0.05, <0.05, <0.01 or < 0.001. The calculation of the P value takes into account the number of comparisons you are making. If the null hypothesis is true (all data are sampled from populations with identical distributions, so all differences between groups are due to random sampling), then there is a 5% chance that at least one of the post tests will have P<0.05. The 5% chance does not apply to EACH comparison but rather to the ENTIRE family of comparisons.

市政工程常用试验检验方法分类

3. 市政工程常用试验检验方法分类 3.1. 材料试验类 3.1.1. 水泥 3.1.2. 钢材 3.1.3. 沥青 3.1. 4. 石灰 3.1.5. 砂、石材料 3.1.6. 砖 3.2. 质量检验类 3.2.1. 水泥混凝土抗压强度试验 3.2.2. 水泥混凝土抗折强度试验 3.2.3. 砂浆强度试验 3.2. 4. 石灰土、石灰粉煤灰类混合料无侧限强度试验 3.2.5. 土基压实度检验(环刀法) 3.2.6. 石灰土、石灰粉煤灰类基层压实度检验(灌砂法) 3.2.7. 石灰土石灰剂量检测(EDTA法) 3.2.8. 石灰土石灰剂量检测(仪器法) 3.2.9. 水泥混凝土路面、沥青混凝土路面厚度检测(钻孔取样法) 3.2.10. 沥青路面密度检验(钻孔取样、封蜡、水中重法) 3.2.11. 沥青混合料中沥青含量(抽提法) 3.2.12. 沥青混合料中矿料级配分析 3.2.13. 沥青混合料马歇尔稳定度检测 3.2.1 4. 人行道砖强度试验 3.3. 标准试验类 3.3.1. 土基的最大干密度、最佳含水量试验(重型击实法) 3.3.2. 半刚性基层混合料的最大干密度、最佳含水量试验(重型击实法) 3.3.3. 石灰土中石灰剂量标准曲线的确定(EDTA法) 3.3. 4. 石灰土中石灰剂量标准曲线的确定(仪器法) 3.3.5. 沥青混合料马歇尔标准试验(密度、空隙率、饱和度、稳定度、流值等) 3. 4. 功能检测类 3.4.1. 道路弯沉检测(贝克曼梁法) 3.4.2. 排水、污水管道密闭性能试验(闭水试验) 3.4.3. 砼管强度试验3. 市政工程常用试验检验方法分类 3.1. 材料试验类 3.1.1. 水泥 3.1.2. 钢材 3.1.3. 沥青 3.1. 4. 石灰 3.1.5. 砂、石材料 3.1.6. 砖 3.2. 质量检验类 3.2.1. 水泥混凝土抗压强度试验 3.2.2. 水泥混凝土抗折强度试验 3.2.3. 砂浆强度试验

常用检验焊缝的几种方法

常用检验焊缝的几种方法

常用检验焊缝的几种方法 2013-12-12 焊接过程中检验包括检验在焊接过程中焊接工艺参数是否正确，焊接设备运行是否正常，焊接夹具夹紧是否牢固，在操作过程中可能出现的焊接缺陷等。焊接过程中检验主要在整个操作过程中完成。 成品的焊接质量检验检验方法很多，应根据产品的使用要求和图样的技术条件选用。 1．非破坏性检验 非破坏性检验是指在不损坏被检验材料或成品的性能、完整性的条件下进行检测缺陷的方法，包括外观检验、致密性检验和无损探伤检验。 （1）外观检验焊接接头的外观检验是以肉眼直接观察为主，一般可借助于焊缝万能量规，必要时利用5-10倍放大镜来检查。外观检测主要是为了发现焊接接头的表面缺陷，如焊缝的表面气孔、咬边、焊瘤、烧穿及焊接表面裂纹、焊缝尺寸偏差等。检验前，须将焊缝附近10-20mm范围内的飞溅物和污物清除干净。 （2）致密性检验：致密性检验是检验焊接管道，盛器，密闭容器上焊缝是否存在不致密的缺陷。常用的检验方法有：气密性实验；氨气实验；煤油实验；水压试验和气压实验。

（3）无损探伤检验：是非破坏性检验中的一种特殊的检验方式，是利用渗透，磁粉，超声波，射线等检验方法来发现焊缝表面的细微缺陷及存在于焊缝内部的缺陷。目前，这类检验方法已在重要的焊接结构中被广泛应用。 2．破坏性检验 破坏性检验是从焊件或试件上切取试样或以产品的整体破坏做试验，以检查其力学性能等的检验方法。它包括力学性能试验，化学分析，腐蚀试验，金相试验，焊接性试验等。 在生产中，焊接成品的质量检验很重要占有很重要的地位。它不仅在于发现焊接缺陷，检验焊接接头的性能，以确保产品的焊接质量和安全使用，严重的缺陷可导致受压容器的爆炸，造成直接经济损失或灾难性事故而且通过各种检验可对缺陷作出客观的判断，才能对焊缝作出可靠的结论，看其是否所规定的技术要求和保证结构使用的安全可靠。 下面介绍几种检验焊缝质量的方法： （1）气密性实验：一般检验管道，盛器，密闭容器上焊 接是 否存在不致密的缺陷，以便及时发现，进行排除并修复。操作方法非常简单，具体做法：在焊缝周围涂抹肥皂水，在密闭容通过远低于容器工作压力的压缩空气，由于容器内外气体的压力差，如果焊接接头有穿透性缺陷时就会有肥皂水气泡。这种检验方法常用于受压容器接管加强圈的焊缝检验。此法非常简单原理

几种常见的显著性检验方法

(John Wilder Tukey) test 最着名的有2个： （1）Tukey test for multiple comparisons 主要应用于3组或以上的多重比较。比如说一共有4组数据，两两比较产生6个统计值，Tukey-test用于生成一个critical value来控制总体误差（Family wise error rate，FER），与Tukey test相类似的是Dunnett test，它是控制多对一比较（即3组同时和一个参照组比较）的FER。 （2）Tukey trend test 主要用于检验同一药物不同剂量下和参照药物的线性关系。Tukey trend test简单但及其高效,是生物统计学常用的方法。 T检验，这是1905年氏首先提出的，当时他以“Student”为笔名发表，故至今有的书籍仍称之为“学生氏检验”。t可能是倍数的意思(times)，t就是样本均数 SX(x)与总体均数(“)间相距几倍标准误(sx)。t检验是用于比较两均数间相差是否显着的。 t检验过程：是对两样本均数(mean)差别的显着性进行检验。唯t检验须知道两个总体的方差(Variances)是否相等；t检验值的计算会因方差是否相等而有所不同。也就是说，t检验须视乎方差齐性(Equality of Variances)结果。所以，SPSS在进行t-test for Equality of Means的同时，也要做Levene's Test for Equality of Variances 。 3. Dunn’s multiple comparison test Dunn's test calculates a P value for each pair of columns. These P values answer this question: If the data were sampled from populations with the same median, what is the chance that one or more pairs of columns would have medians as far apart as observed here If the P value is low, you'll conclude that the difference is statistically significant. The calculation of the P value takes into account the number of comparisons you are making. If the null hypothesis is true (all data are sampled from populations with identical distributions, so all differences between groups are due to random sampling), then there is a 5% chance that at least one of the post tests will have P<. The 5% chance does not apply to EACH comparison but rather to the ENTIRE family of comparisons. Dunn's test compares the difference in the sum of ranks between two columns with the expected average difference (based on the number of groups and their size). For each pair of columns, In Stat reports the P value as >, <, < or < . The calculation of the P value takes into account the number of comparisons you are making. If the null hypothesis is true (all data are sampled from populations with identical distributions, so all differences between groups are due to random sampling), then there is a 5% chance that at least one of the post tests will have P<. The 5% chance does not apply to EACH comparison but rather to the ENTIRE family of comparisons.