探究土工实验数据整理和分析方法

1、探究土工实验数据整理和分析方法两方面进行论述标签：土工实验：数据整理；分析方法为了提升岩土工程设计及其施工的合理性，必须要加强对实验数据分析保障，然而影响土工实验数据可靠性的因素主要取决于土样本身和实验两个方面，水量等，其扰动程度的因素，影响到土工实验数据可靠性，出现数据误差现象；都会影响实验数据的可靠性。一、造成土性参数实验结果误差性的原因靠性和精确性。二、土工试验数据所涉及内容1.地域相同或者相近，那么土的比重也将会比较相近。但是，因为在实际操作中，关数据直接进行比重实验，这样容易导致实验数据的误差存在。2.土的密度实验。通过土的密度实验可以详细的了解土的组成，可以了解其组成成分的性质，能

2、够为之后的施工提供更多的参考。土的密度与土粒的重量、等待土样达到日常状态之后再进行试验，这样可以让土密度实验的结果更加准确。3.土的含水量实验。土的含水量实验可以说是土工实验中的核心内容，其实何指导意义，其数据在实践应用中的效率和质量也将会呈现大幅度的下降。三、分析总体实验数据的检查，异常分析及其处理根据土体样本的物力性质及其力学性质最终得到土工实验数据的测量结果，数据统计原则，提高数据测量的精确性，具体从两个方面分析：一方面，根据土较多时，采用3 ms-m s+3之外的数据点时，其概率只有 0.27%，此时就将这两点作为实验数据的异常点进行处理，在分析数据异常ms-3之外的点全部剔除；另外当

3、实验数据的某一个土样参数位于ms-3ms+3引起的，对数据予以剔除处理；当实验数据比较少时，一般以 30 作为判别数据 t t 分布函数，确定出对应此置信水平的实验数据范围。四、分析最小样本数问题影响样本数的因素是：工程规模、实验现场勘察条件以及工程测量的精度要求，验中，为了提高数据的可靠性和精确性，以满足统计要求的最小样本数，因此， Bayes符合正态分布，因此，采用Bayes法时，需要将实验过程中，不同时间测量的数据有机地结合起来，最终得到一个比较可靠的数据，确保实验结果科学、有效。性和可靠性。五、土工实验数据分析方法的应用1.进行数据检查，果断进行取舍。在进行实验的过程中，如果有明显不符

4、合验据较多的情况下可以运用 3 中，存在于ms.3 m+3之外数值所占比例较少，因此，大于 ms 十 3 和小于 ms一 3 之间数值作为异常处理。2.土工实验数据中最小样本数问题。在土工试验过程中，最小样本数问题需比如工程规模、工程精度要求、现场勘查情况等等。3.土体性质指标的自相关性的问题。根据以往数据实验的关联性，求的往往是其之间的线性相关系数，但是对于其自相关函数通常并没有表现出线性相关， gg事先未知，因此 8 使用间距z 对 g 的影响进行综合考量。一般来说，z/g 的数值越大，其各抽样点的土性越接近相互独立，抽样误差也就越小。结语建设提供可靠的数据支持，能够有效防止工程建设中可能存在的潜在危险事故。影响较大，其影响因素包括土体本身性质、取样仪器情况、人为因素等，需要对此方面予以重视。参考文献：1 经海龙，张利国，土工实验数据分析方法探讨2017.2 郝松玉，郭正银.探讨