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    從混凝土歷史發(fā)展長河中學(xué)習(xí)理解A定則B公式之二(Ⅰ)

    2016-12-07 14:11:04王永逵王健耿加會余春榮馮立艷
    商品混凝土 2016年6期
    關(guān)鍵詞:定則灰水水膠

    王永逵,王健,耿加會,余春榮,馮立艷

    (1.上海奇齊科技開發(fā)公司,上?!?01600;2.河南舞陽縣惠達公路工程公司,河南 舞陽 462400;3.建筑材料工業(yè)技術(shù)情報研究所,北京 100024;4.四川德陽明鴻商品混凝土有限公司,四川 德陽 618099)

    從混凝土歷史發(fā)展長河中學(xué)習(xí)理解A定則B公式之二(Ⅰ)

    王永逵1,王健1,耿加會2,余春榮3,馮立艷4

    (1.上海奇齊科技開發(fā)公司,上海201600;2.河南舞陽縣惠達公路工程公司,河南舞陽462400;3.建筑材料工業(yè)技術(shù)情報研究所,北京100024;4.四川德陽明鴻商品混凝土有限公司,四川德陽618099)

    阿勃萊姆斯的A定則是在費雷特普適公式基礎(chǔ)上的發(fā)展和提高,對混凝土強度理論具有里程碑的意義。保羅米的B公式是在A定則基礎(chǔ)上的簡化,使數(shù)理統(tǒng)計對混凝土中的應(yīng)用進入新階段。但與A定則沒有質(zhì)的區(qū)別,都是對混凝土強度期望值估計值的計算,其結(jié)果應(yīng)該很接近。A定則-B公式成了現(xiàn)代混凝土的基礎(chǔ)理論之一,有很強的現(xiàn)實指導(dǎo)意義。

    A定則-B公式;期望值;預(yù)報;控制

    1 B 公式是 A 定則的簡化

    A 定則的公式擬合與應(yīng)用運用起來仍顯得有點不方便。20余年后,在滿足強度和水灰比估算值要求的前提下,1930年瑞典科學(xué)家的保羅米﹙Bolmy﹚通過大量試驗和計算,把阿勃萊姆斯的雙曲線部份線段﹙W/B=0.4~0.8﹚,用一元回歸的方法建立了“在標(biāo)準(zhǔn)條件下,對給定原材料,混凝土強度與灰水比(C/W)近似成正比” 關(guān)系的 B 公式。在 B 公式中,強度只與灰水比(C/W)近似成正比的關(guān)系,但并非否認混凝土強度與水泥、砂石質(zhì)量等其它因素的因果關(guān)系,而是基于數(shù)學(xué)原理,在標(biāo)準(zhǔn)條件下,對給定原材料,大量試驗數(shù)據(jù)表明因變量混凝土強度﹙Y﹚只能與可檢測控制的自變量灰水比(C/W)建立近似的線性關(guān)系。而除灰水比(C/W)以外的其它影響因素都因其是隨機變量,只能在因變量﹙yi﹚中得以反應(yīng)。同時,B 公式的建立不是從天上掉下來的,而是在大量試驗基礎(chǔ)上的。散點圖的趨勢表明,混凝土強度﹙Y﹚與自變量﹙X﹚有明顯的線性特征,它符合“認識來源于實踐”的辯證唯物主義哲學(xué)原理。水泥、砂石質(zhì)量等其它因素對強度影響,是通過大量試驗數(shù)據(jù)我們稱其為樣本中的子樣﹙xi,yi﹚數(shù)據(jù)來體現(xiàn)其不可缺失的影響。正是由于除水灰比以外其它眾多因素的影響,才使因變量混凝土強度﹙Y﹚具有不確定性數(shù)據(jù)隨機變量特性。如再將水泥和砂石等列入多元回歸方程也是重復(fù)因子,無益于估計值準(zhǔn)確性的提高。這里可以用“此處無聲勝有聲”來形容。這一數(shù)理統(tǒng)計的回歸分析方法,不僅是依據(jù)最小二乘法的統(tǒng)計學(xué)原理,也是源于幾千年的混凝土反復(fù)實踐-認識-再實線-再認識,同時也亦經(jīng)200余年來的工程應(yīng)用所證實?!皩嵺`是檢驗真理的唯一標(biāo)準(zhǔn)”,B 公式的可信度不僅是過去,在現(xiàn)在或可見的未來也能經(jīng)得起實踐檢驗。

    我國對保羅米的 B 公式介紹,可見于1981年中國建筑出版社出版的高校試用教材《混凝土學(xué)》[1],表達如下:

    式中:

    K1,K2——經(jīng)驗系數(shù)。

    C/W——灰水比。

    R——規(guī)定齡期的混凝土抗壓強度。

    由于 R 是一個隨機變量的統(tǒng)計值估算值,具有不確定性,對給定灰水比的28d 強度只是期望值的估計值標(biāo)示為R28,以示與一般確定性的設(shè)計強度或配制強度的 R28區(qū)別。因此式(1)也可表示為:

    在配合比設(shè)計中利用式(1),給定配制強度 R28,可計算出試配時所需要的水灰比估計值;也可已知 W/C估算,這對混凝土配合比設(shè)計和施工技術(shù)管理有重要的應(yīng)用價值。

    在《混凝土學(xué)》一書中并未介紹式(1)是誰發(fā)明的,上述瑞典料學(xué)家保羅米1930年發(fā)明了 B 公式,在我國可能是蘇聯(lián)專家上世紀50年代末來華講學(xué)時介紹的。另在和唐明述等譯英國科學(xué)家 F.M. 李著《水泥和混凝土化學(xué)》[4]和張綬慶譯日本笠井芳夫著的《材料科學(xué)導(dǎo)論》[2]中,也有類似的式(1)表達式:S=X+Y﹙C/W﹚,按他們的說法該線性公式是英格·利塞﹙Inge lyse﹚發(fā)明的,式中 X 和 Y 是回歸系數(shù),這種表達式除用不同的字符外,與式(1)式?jīng)]有區(qū)別。看來“在標(biāo)準(zhǔn)條件下,對給定原材料,混凝土強度可與 C/W近似成正比”的關(guān)系不只是保羅米一人,在當(dāng)時除瑞典、前蘇聯(lián)等北歐國家以外,國際混凝土界己有較為廣泛的認知。嚴格的說,B 公式中 R 并非與 C/W 完全成比,它還有一常數(shù)項“K1”影響,只是近似而已。后來在 B 公式中引入混凝土強度等級(Rc)和水泥實測強度(fce)后,回歸系數(shù)“K1、 K2”演變成“A、B”或“aa、ab”,只是兩回歸系數(shù)值的變化,強度與灰水比的近似關(guān)系并沒有變化。這種把強度簡化為與灰水比成正比的線形近似關(guān)系,是保羅米在阿勃萊姆斯基礎(chǔ)上的進步。

    在 B 公式擬合中,K1、K2兩回歸系數(shù)取決于樣本中的“子樣”﹙xi,yi﹚的具體數(shù)據(jù)。條件不同、時代不同,由公式擬合時的樣本子樣的﹙xi,yi﹚自然會有變化,B 公式的K1、K2也應(yīng)有變化,W/B 的估算結(jié)果也不會一樣,如表1介紹的美國 ACI211.1推薦的引氣型與非引氣型的 W/C 值就有明顯的差別。因此,要求普通混凝土配合比設(shè)計的 W/B 估算適用于一切類型混凝土是不妥的。同時,隨著混凝土科技的進步,“規(guī)程”每隔幾年就需要修訂。要遵循不同質(zhì)的問題,用不同的方法解決,一把鑰匙開一把鎖。

    表1 水灰比與混凝土抗壓強度的相互關(guān)系

    2 B 公式的擬合

    上述討論強調(diào)了 B 公式應(yīng)用必須注意使用條件,生產(chǎn)中都希望找到更切合自已公司生產(chǎn)實際的 B 公式。那么,根據(jù)積累的樣本數(shù)據(jù)﹙xi,yi﹚運用最小二乘法理論上的回歸分析,求得 B 公式中 K1、K2兩回歸系數(shù),建立 B 公式的過程,稱之為 B 公式擬合。

    2.1什么是回歸分析?什么是最小二乘法?

    在數(shù)理統(tǒng)計中,用最小二乘法,處理量與量之間非確定性關(guān)系問題的數(shù)學(xué)方法稱之為回歸分析。根據(jù)所研究的自變量個數(shù)的多少,分一元回歸分析和多元回歸分析兩類,在每一類中又以自變量與考核標(biāo)﹙因變量﹚之間呈線性和非線性關(guān)系,有線性回歸分析和非線性回歸分析兩種。其中一元線性回歸是回歸分析中最常用,同時也是最基本的回歸分析方法。

    研究兩個變量 X 和 Y 之關(guān)系的問題稱為一元回歸分析。這里 X 是自變量,它的值是事先給定的或可以控制、可精確觀察的普通變量[3,4],如混凝土配合比設(shè)計中根據(jù)已知配制強度要求的 W/B,或已知混凝土早期強度求R28等,都是自變量(X),而 W/B 混凝土強度 R28(Y)是因變量,是事件發(fā)生前不能準(zhǔn)確預(yù)測的隨機變量,是我們要考查的指標(biāo)稱之為期望值的估計值、平均值。如本例中的混凝土的灰水比(X)與強度(Y)之間建立的近似正比線性關(guān)系,研究它們之間關(guān)系建立相關(guān)公式的方法稱之為一元線性回歸分析。

    現(xiàn)暫以筆者在從事商品混凝土技術(shù)工作中,積累的27組部份普通商品混凝土自變量水膠比(Xi)和因變量強度(Yi)數(shù)據(jù)(表2)用列表計算的方法擬合 B 公式,重在學(xué)習(xí)體驗前人發(fā)明最小二乘法的計算過程的艱辛,進而體會現(xiàn)代電腦比人腦計算的便捷。

    試以表2的 Xi和 Yi數(shù)據(jù)做的散點圖1,初步判斷 Xi和 Yi存在近似的直線性關(guān)系式(3),因變量 yi任意一點與直線的關(guān)系存在有誤差 εi式(4):

    式(4)中:

    β0和 βi——回歸系數(shù)。

    εi——第 i 次試驗中的誤差(i=1,2····,n)。

    圖1 散點圖

    假定 εi是一相互獨立、且服從正態(tài)分布 N(0,σ2)的隨機變量。問題是如何求得 b0、b1這兩個回歸系數(shù)的問題,有了它們就可建立回歸方程式了了。根據(jù)式 (4)每個 xi都可以算出變量 yi對應(yīng)的估計值 ,與觀察值 yi之間的偏差 εi為:

    表2 列表計算 b0和b1數(shù)據(jù)表

    一個很自然的想法是,如果在 n 次試驗中,y的觀測值與估計值之間的偏差總和 ε1+ε2+·····+εn愈小,則可認為回歸直線與觀測值擬合得愈好。又由于 εi中有正有負,如直接將它們的和作為衡量 y 和 x 之間的總偏差程度,就可能因 εi正負相消而使偏差總和為零作出錯誤的判斷,這顯然是不合理的。因此,通常用每個偏差平方和的方法,即

    Q 值的大小取決于 b0和 b1,如果能找到一組 b0、b1值使Q 達到最小,這時的 b0、b1值為系數(shù)的必將是與觀測值擬合得最好線性回歸。求得這樣一組 b0、b1值的方法可以用最小二乘法求得。所謂最小二乘法就是使得 Q 值達到最小的一種計算回歸系數(shù)(b0,b1)值的方法[4]。

    根據(jù)數(shù)學(xué)上求極值的原理,要使 Q 達到最小,應(yīng)使 b0和b1偏導(dǎo)數(shù)為0。

    將 Q 的表達式代入,可得

    式(8)為一二元一次方程,其求解如下:

    2.2計算 b0和 b1

    根據(jù)式(13)列表計算 b0和 b1,詳見表2。

    2.3一元線性回歸方程的顯著性檢驗

    一元回歸的顯著性檢驗有三種方法,它們是:相關(guān)系數(shù)檢驗、方差分析檢驗和剩余標(biāo)準(zhǔn)差檢驗。三種相關(guān)性檢驗的方法都是從數(shù)學(xué)上說明用一元線性回歸與實際強度與膠水比直線相關(guān)的程度。在這里只利用現(xiàn)有公式,對相關(guān)系數(shù)檢驗的方法來檢驗與實際線性相關(guān)的程度,不介紹另兩種檢驗方法和公式推導(dǎo)。

    2.4相關(guān)系數(shù) r 值計算與判斷步驟

    2.4.1由變量 X 和 Y 的觀察值計算 r 值

    相關(guān)系數(shù)是衡量兩個變量(X,Y)之間線性相關(guān)程度的一個量,用r表示。對 X、Y 兩個變量進行 n 次觀測,如第i 次的觀測為(Xi,Yi), 則它們之間的相關(guān)系數(shù) r 用下式計算:

    2.4.2臨界值

    給定檢驗水平a,在相關(guān)系數(shù)檢驗表中查自由度ν=n-2時的臨界值 r0(n 是對變量 x 和 y 的觀察次數(shù),即數(shù)據(jù)對子樣的個數(shù));本例給定檢

    驗水平 a=0.01,n=27,查“相關(guān)系數(shù)檢驗表”中査自由度 ν=n-2=25時的臨界查得r0=0.4869

    2.4.3判斷規(guī)則

    當(dāng) |r|>r0時,認為變量 x 和 y 之間的線性關(guān)系是顯著的,建立的回歸方程是合理的;當(dāng) |r|<r0時,認為變量和y之間的線性關(guān)系是不顯著的,建立的回歸方程沒有實際意義。

    當(dāng) |r| 愈接近1.0,則相關(guān)性愈好,|r|=0為完全相關(guān),方程為一直線。

    現(xiàn)查得r0=0.4869。

    ∵ |r| =0.9800>>r0=0.4869;

    ∴ 所擬合的——元回歸線性方程相關(guān)性特別顯著。

    3 B 公式的預(yù)報與控制

    3.1預(yù)報

    預(yù)報與控制是在 B 公式的一元回歸方程建立與顯著性檢驗合格后才進行的。所謂“預(yù)報” 是指已知膠水比(X= X0)時,利用建立的 B 公式來預(yù)報與 X0對應(yīng)的值在一個什么置信度范圍出現(xiàn)以及在驗收要求下,R28能否滿足驗收要求,達到“預(yù)防在先,事預(yù)則立”的目的。其依據(jù),正如以開始就強調(diào)的,我們現(xiàn)在討論的 和 R28都是屬于不確定性數(shù)據(jù)的統(tǒng)計值,它有一定的分布規(guī)律。大量的實踐證明,灰水比(X0)一定,強度的分布服從正態(tài)分布,于是得到以下三個置信度的預(yù)報區(qū)間:

    公式預(yù)報示意圖見圖2。

    圖2 公式預(yù)報示意圖

    3.2普通商品混凝土 C30的預(yù)報與控制實例

    普通商品混凝土 C30的預(yù)報與控制實例,詳見表3。根據(jù)問題的要求,選擇式(19)~式(21)中的置信度區(qū)間作為預(yù)報 X=X0時,對應(yīng)觀測值 Y0出規(guī)的機率區(qū)間。如圖2。 一般要求置信度95% 時,b0+b1X±2S 認為經(jīng)濟技術(shù)合理。即:則回歸直線的兩平行線。

    表3 普通商品混凝土 C30配合比實例

    表4 混凝土強度標(biāo)準(zhǔn)差

    以表3普通 C30商品混凝土為例:

    已知:W/B=0.46,X0=B/W=2.169,質(zhì)量控制水平S=3.5MPa

    代入公式:

    混凝土‘預(yù)測’置信度的有關(guān)規(guī)則對我們的啟示是:強度是一個隨機變量,在生產(chǎn)中由于受到許多難以控制因素的影響,強度值的波動不可避免。既使是在置信度68% 范圍內(nèi),C30混凝土的在生產(chǎn)檢驗中強度的波動可能在34.7~41.7MPa 之間,高低之差在20% 以上。在置信度95% 范圍內(nèi),波動也可能在31.4~45.4MPa 之間,可能出現(xiàn)的高低之差,將達到30% 以上。由此,我們在混凝土對比試驗中根據(jù)取值的判斷應(yīng)慎重,不能僅跟據(jù)一組試驗的取值結(jié)果,就判斷其優(yōu)劣。不同條件下的對比,更不能簡單下結(jié)論。數(shù)據(jù)的取值應(yīng)遵循一定的條件和一定的取值法則,否則可能得出錯誤的結(jié)論。關(guān)于數(shù)據(jù)的合理取值,需另在專項討論中論述,這里只是提醒關(guān)注非確定性數(shù)據(jù)隨機變量的特點。

    3.3控制

    (1)控制什么?控制的許可范圍有多大?

    所謂控制,就是在生產(chǎn)過程中對給定的原材料,對混凝土強度影響最大的水膠(灰)比在置信度95% 即范圍內(nèi),應(yīng)控制在什么范圍?才能滿足抗壓強度合格95% 的要求。工程實踐告訴我們對混凝土的質(zhì)量控制,對給定原材料,影響最大的是水膠(灰)比,在生產(chǎn)過程中必須時刻關(guān)注砂石含水量的變化,即時采取應(yīng)對措施并嚴格禁止現(xiàn)場應(yīng)加水,始終將水膠比控制在一個許可范圍,做到預(yù)防在先確?;炷临|(zhì)量。如3.2章節(jié)實例 C30混凝土,原設(shè)定的水膠比期望值 W/B=0.46

    計算結(jié)果表明:在95% 的置信度內(nèi),以 W/B=0.46為中心,水膠比應(yīng)控制在0.41~0.52范圍內(nèi)。既不能大于0.52,也不必低于0.41。此一要求正好與“規(guī)程”中除按配制強度計算得到的 W/B 估算值進行試配外,還須另外(W/ B±0.05)做三個配合比試配是一致的。如 C30的 W/B 估算值,W/B=0.46,它的 ±0.05,與要求質(zhì)量控制的 W/B 在(0.41~0.52≈0.46±0.05=0.41~0.51)基本一致。合格的混凝土抗壓強度可有95% 的大概率將出在這個范圍。水膠比必須<0.52,否則混凝土抗壓強度有可能低于30MPa,出現(xiàn)不合格。

    (2)實際生產(chǎn)中水膠比不變是相對的,變是絕對的。我們目標(biāo)只能是控制在一個許可范圍內(nèi)。

    (未完待續(xù))

    [1] 重慶建筑工程學(xué)院,南京工學(xué)院合編.混凝土學(xué)[M].北京:中國建筑工業(yè)出版社,1981,7

    [2] [美]戴維·達爾文﹙Darid Darwid﹚著.混凝土[M].吳科如,張雄,姚武,等譯,北京:化學(xué)工業(yè)出版社,2005,1.

    [3] [日]笠井芳夫著材料科學(xué)導(dǎo)論[M].張綬慶譯,北京:中國建筑出版社,1981,2.

    [4] 浙江大學(xué)盛驟,謝式千,潘承毅著.概率論與數(shù)理統(tǒng)計(第二版) [M].北京:高等教育出版社1989,8.

    [5] 王永逵,陸吉祥,著.材料試驗與質(zhì)量管理的數(shù)學(xué)方法[M].北京:中國鐵道出版社,1990.

    [6] [英]F·M·李著.水泥和混凝土化學(xué)(第三版)[M].唐明述等譯.北京:中國建工出版社,1980.

    [7] 王元.減水劑的應(yīng)用對使用水灰比定則的影響[J].商品混凝土,2013(3):1-6.

    [通訊地址]上海松江區(qū)榮樂中路228弄北九峰小區(qū)152號302室(201600)

    王永逵(1934—),前蘭州鐵道學(xué)院土木系建材室主任。

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