公路工程試驗檢測數據處理問題探析

【摘 要】 工程試驗檢測數據處理在工程試驗檢測中是非常重要的，而工程試驗檢測在公路施工技術管理中至關重要，也就是說，為保證公路工程施工質量，做好數據處理工作是必須的。在試驗過程中，一定要根據相關的要求，切實做好數據的收集、記錄和處理工作，為后續工作的正常進行提供必要的鋪墊。本文正是在正確把握這一大方向的基礎上，針對公路工程試驗檢測數據處理中的各種相關問題，逐一提出問題、分析問題和解決問題，旨在更加透徹、深刻地領會其數據處理指導思想。

【關鍵詞】 工程試驗檢測；數據；處理問題

一、數據的表達

實際上，對數據進行處理，其最主要的任務就是通過數學方法找出大量數據背后實際蘊含的聯系，并將這一聯系表示出來。具體來說，就是要對試驗檢測數據進行有效的分析，設置參數，并逐步明確各項參數之間的聯系，最后用表格、函數方程或者圖示將其清晰地表示出來。一般來說，在進行數據的表達時，圖示法表格法和經驗公式法的應用是最為常見也最為有效的。

1.1 圖示法

圖示法在各種工程技術、科學技術中都應用廣泛，這主要是由于其自身直觀、簡潔的特點符合工程和科學的本質追求。圖示法，顧名思義就是以圖形來表示測量數據，具有結果直觀、明確的特點，能夠以最直接的方式看出函數的變化規律和變化趨勢。不過，圖示法也有其不足之處，即在圖形上難以看出準確、具體的函數關系，也難以進行精確的數學分析。在利用圖示法進行數據處理時，要把握以下三個方面的要點。

1.1.1 要在坐標軸上明確標出，分度值及分度值的名稱、單位和有效數字位數。這一點雖然不是至關重要，但在進行文字的書寫時，還是要盡量保持文字書寫方向與坐標軸平行。在同一坐標軸上有幾組數據同時表示時，則需要設置一定的差異以便于區分，不能出現數據難以辨別的狀況。

1.1.2 注意所測量數據的精度，要與坐標紙的大小和分度相對應。如果分度過大，則必然會影響到原始數據的準確性，引起所測數據精度降低；如果分度過小，則所測原始數據本身就因精度不夠而不能滿足做圖的標準。

1.1.3 以上對于工程人員來說應該是常識，即雖然測得的數據通常是分散的，但在實際作圖時，則一定要用平滑曲線進行連接，使其成為一條平滑的曲線而不是一條沒有實際工程意義的折線。雖然這樣做使得圖上很多點的位置與所測得的數據不一致，畢竟誤差是客觀存在的，但在整體水平上精度依然是有所上升的。其實在精度足夠高的情況下，所測得的數據的確是落在一條平滑曲線上的。在平常精度不那么高時，可以盡量選取一條靠近最多點的曲線進行描繪，或者是直接應用計算機軟件來進行擬合，如Excel表格等程序。

1.2 表格法

表格法在工程技術中應用最多。在很多科學實驗和工程設計中，第一步都是將所獲取的數據轉化為表格，然后再進行進一步的處理。不過，表格法也有其不足之處：一是表格中呈現的數量有限，不具備反映函數關系的能力，難以看出數據應變量與自變量之間的相應變化關系；二是表格的呈現無規律性可言，簡單易查看，但不便于深入的分析和處理。表格具體來說主要有試驗檢測數據記錄表和試驗檢測結果表兩種。試驗檢測數據記錄表相比之下要豐富一些，它包括多方面的內容，如檢測目的、內容摘要、監測數據和儀器設備 等，是一個原始數據的記錄。試驗數據結果表就顯得簡單很多，通常就只有幾個變量之間的對應關系，表示的是最終得到的分析結果。

1.3 經驗公式法

某些曲線在做出來以后，通過直觀的觀察就能看出其與某些特定的函數有相像之處，通常把在這種情況下與曲線對應的那個函數稱為經驗公式。前文所述，所獲得的數據都是可以用曲線來表示其內在函數關系的，但并不包括所有的數據。事實上，用一個公式來表達所有數據之間的關系是最為簡明扼要的，便于直接獲取自變量與應變量之間的關系，可以直接進行數學運算，還可以進行更深入的研究和探析，是非常理想的一種數據處理方法。在使用經驗公式法時，首先要解決一系列的問題，即如何建立公式、建立一個什么樣的公式、如何讓公式最大程度地表示所獲取的數據等。其具體的步驟是：a）描繪曲線 以自變量為橫坐標，應變量為縱坐標，將所獲取的數據一一描繪到坐標紙上，然后按照前文所描述的原則和方法描出一條曲線；b）分析曲線 對所描出的曲線進行觀察和分析，以此為依據來確定所選用的公式形式，一般來說，如果所描曲線為一條直線的話，就可以直接用一元線性回歸方程來確定直線方程，如果所描曲線是一條曲，那就需要根據曲線的形態、特點來確定曲線類型，具體來說，比如曲線整體呈現一個峰（谷）的話，一般就可以嘗試將其建立為二元一次方程來進行處理；c）曲線化直 在曲線的具體類型確定后，就可以通過將方程兩邊同時取對數的方法將其化為直線方程，然后再繼續按照一元線性回歸方法來處理；d）確定公式常量y=b+ax表示的是所測量數據的直線方程或是化直后的直線方程， a和b都是通過在方程中代入實測的數據解方程組得到的。

二、誤差的表示

根據誤差表示方法的區別，將誤差分為絕對誤差和相對誤差。絕對誤差是指實測值與真值之差。但要認識到一點，真值通常是不可能得到的，因此絕對誤差也無法確定。在實踐中

，只能應用精度較高的儀器來進行測量，所得到的數據稱為實際值。實際值相對來說就更接近于真值，以此來代替真值進行計算。絕對誤差的首要性質就是有單位，與被測值的單位一致；其次就是絕對誤差表示的是實際的偏差，但無法確切知道所測得誤差的精確程度。相對誤差不是一個具體的值，它只是一個比值，是絕對誤差與被測真值的比值。相對誤差的優勢在于它不僅能夠表示出絕對誤差，還能夠反映實際測量所達到的精度，并且能表示誤差的方向。作為一個比值，相對誤差沒有單位，一般是用百分數來表示。

2.1 誤差的來源

一定要明確一個觀念：誤差是客觀存在的，可以盡可能地減小但不可能消除。無論多精確的儀器、多細心的人，也都避免不了誤差的產生。誤差產生的原因是多方面的，有可能是裝置的不完善、環境變化的影響、人為操作的影響等，且在實際中，誤差往往并不是單一的原因導致的，而是不同因素共同作用的結果。

2.2 誤差的分類

前文將誤差根據其表示方法分為了絕對誤差和相對誤差，在這里再根據其性質的差異將其分為系統誤差、隨機誤差和過失誤差。系統誤差是指在相同條件下多次重復試驗時表現出的規律性的偏差。系統誤差在試驗開始前就已經存在，在試驗過程中始終偏離至同一個方向不變，因此容易被發現并排查。只需要進行多次試驗，認真觀察，掌握其規律，在測量結果中相應地進行修正就可以。系統誤差只可修正，不可排除。隨機誤差是由很多難以避免的微小因素引起的，無規律，影響不大。通常來說，經多次重復試驗，并運用概率論與數理統計等方法就可以進行分析和處理。過失誤差是人為主觀因素導致的，如誤讀、記錯或者是計算錯誤等，甚至是惡意歪曲試驗結果。一般來說，含有過失誤差的數據一定是要剔除不用的。在進行試驗的時候，應盡量避免過失誤差的出現。這也就是說，過失誤差是完全可以避免的。

參考文獻

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