热拌沥青混合料施工项目质量控制与保证.ppt

热拌沥青混合料施工项目,第十章：质量管理,质量管理体系的目标,生产合格产品 确保最终产品满足施工规范 满足客户（业主）需要，例如： 尽可能经济,QC 是质量控制体系中的控制部分。 QC确保相同材料的生产 在阶段检测中满足 规范要求 QC 是生产者的责任!,QA 是质量控制体系中的保证部分。 QA让业主确信生产者的 试验结果是正确的。 随机抽样和检测的间隔比生产者要大。 QA 是业主的责任!,检测职责,从业主到承包商转变 认证培训项目,在生产过程中的 质量控制（QC）,集料粒径 沥青用量 体积指标评价 现场密度,在生产过程中代理处的 质量保证（QA）,业主的随机生产和现场接受检验和承包商的检验类似。附加检测有: 厚度 平整度 总断面及工序,独立保障,为了确保QC/QA程序有较高的准确率 和可信度，业主应该有一个独立的 质量保证队伍。典型的质量保证队伍 是独立的，该队伍可随机评论双方的 手续并指出不足。,QC / QA,文件 每日结果 引入产品的问题 朝配合比方向所作的修改 其它,QC / QA,行为准则 规范允许值 及时对调整复查 调整的工地配合比 其它,质量确信下的质量控制,可信性是“你可以相信我”的 另一种说法！,密度,平整度,热拌沥青混合料（HMA） 路面密实度和平整度的 取样和检测,2 种密度的检测方法,1. 取芯法 2. 核子仪法,首先，讲一些背景,密度,单位体积的试样重量和水重的比值,Water weighs 62.4 pcf,最大理论密度 (MSG),混合料在无空隙状态下的单位体积重量 现场密度和最大理论密度进行比较 相对密度即为现场空隙率,In-Place Density,Max. Spec. Gravity,x 100,Percent of MSG =,最大理论密度,松散（未经压实）混合料,2-24,室温下的 松散混合料,2-25,取芯法,取芯法计算 MSG = 2.598 Lot avg. = 93.2,In-place core % density Sublot avg. 2.389 92.0 2.424 93.3 92.6 2.408 92.7 2.440 93.9 93.3 2.442 94.0 2.431 93.6 93.8 2.437 93.8 2.390 92.0 92.9,核子仪法,核子仪方法的标准数,为弥补放射源衰变，每天提供一个供参考的标准数字 应记录结果,核子仪方法的特定校定,每一种混合料需要一特定的校定数字 由标准仪器测10个地点 （单面需5个地点） 在每个地点取芯 岩芯的平均密度应输入标准检测器,核子仪法的质量控制检测,核子仪检测器必须在校定模式 最小每分钟读一次数 在同一地点读取次数（旋转 1800） 每次抽样取三个芯来核实仪器的正确性,核子仪法的计算 MSG = 2.575 (160.7 pcf),Reading 1 Reading 2 sublot avg 150.3 151.0 147.1 149.3 93.0 151.7 150.4 149.1 148.1 93.2 150.2 149.3 151.4 150.7 93.6 样品平均值 = 93.3,Reference Density Comparison,For 4% Voids Mix Design,密度% 现场空隙率,可变性,可变性：每种变异 如果我们找到变异原因，指定的变异 可以避免,路面施工中的 统计学,统计学,关于大量数字 收集、组织、解释的 数学 American Heritage Dictionary,统计学,科学使人类走出地狱 Dale Decker,数据处理和分析的科学工具,统计学 随机取样,统计学,中值（平均值） 偏差（范围） 变异性（标准偏差） 自由度,Normal Distribution is most important for highway materials,统计取样,全部列举和取样 总量 样品 数据 控制的环境,太多数据处理 起来太困难,平均值,统计学上称之为均值,平均值（简单化）,平均垒数 =,总垒数,击打次数,记住，如果你是平均值， 大约有一半比你高、 一半比你低!,柱状图,5.2,5.3,5.5,5.6,5.7,5.9,6.0,6.1,6.3,6.4,6.5,6.7,6.8,0,10,20,30,40,50,检测数目measurements,沥青用量, %,185 Data Points,柱状图和正态分布比较,0,20,30,40,50,10,正态分布,4.2,4.4,4.6,4.8,5,5.2,5.4,沥青用量, %,Average,变化的正态分布,4.4,4.6,4.8,5.0,5.2,5.4,5.6,沥青用量,正态分布的移动,4.2,4.4,4.7,4.9,5.1,5.4,5.6,Lot 3,Lot 2,正 确 和 精 确,正确,精确,既正确又精确,变异性标准,数据有多“好”？ 在给定的检测中期望多大的变异性？ 在检验中应取多大量信度？,Calculating Standard Deviation,标准方差,变异性的测量方法 不需要等式 评价源于计算器,正态分布和可能性,4.2,4.4,4.6,4.8,5,5.2,5.4,Asphalt Content,68%,95%,99.7%, 1 s, 2 s, 3 s,买方风险,基于检验结果， 买方可能会接受不合格的产品,卖方风险,买方可能会拒收合格的产品,风险管理,范围内的或然率,范围内的或然率,VV和VMA共同范围,范围内的或然率,三者共同范围,VMA 范围,空隙率 范围,统计学结论,统计学是一个帮助了解数据的有用工具 误用统计学可以使承包商的工作变得困难 理解统计学不必过于复杂化,随机取样,每个个体都有同等被选机会 判断有可能是偏见 采用随机个数表,随机取样,趋势是选较坏的地区进行检验 要理解材料特性，必须选择足够样本。,总体和样本,从总体或样本中取样,1 #,3#,2#,随机位置: 为什么用样本和子样本 ?,样本1000吨,子样本 200 吨,随机取样,随机 取样 成层,0+00,1+00,2+00,3+00,4+00,桩号,100,100,100,100,随机取样 示例,随机取样示例,样本大小: 1,000 吨 (# locations & # of sublots?),每个样本10个位置 5 个子样本（每个子样本2次测试）,随机取样示例,路面宽度（几英尺） 路面密度=151.5pcf（立方英尺每磅） 路面厚度：2英寸 样本起始桩号100+00,每200吨子样本的长度是多少?,200 吨 = 400,000 磅 400, 000 磅体积 = 400,000 磅 151.5 磅/英尺3 = 2640 立方英尺 长x宽x高=立方英尺 长x 12 英尺 x 0.2 英尺= 2640 英尺3 长 x 2.4 英尺2 = 2640 英尺3 长= 2640 英尺3 2.4 英尺2 每200吨子样本的长度=1100英尺,样本= 1000吨,100+00,5 个相同大小的子样本 2000吨1个（1100英尺）,随机数字表格,0.74,0.60,0.01,0.27,0.43,0.29,0.21,0.78,0.01,0.43,0.28,0.37,0.52,0.49,0.97,0.73,0.08,0.87,0.32,0.97,0.72,0.14,0.09,0.70,0.41,X (纵向) Y(横向),X (纵向) Y (横向),0.55,0.67,0.47,0.16,随机取样示例 子样本1,2 个位置 长= 1100 英尺 随机数字: (X)0.74 、 (X)0.60 随机数字: (Y)0.29 、 (Y)0.21,随机取样示例 子样本1,从 100+00桩号开始计算 X = 0.74 x 1100 英尺 = 814 英尺 X = 0.60 x 1100 英尺 = 660 英尺 Y = 0.29 x 12 英尺 = 3.5 英尺 Y = 0.21 x 12 英尺 = 2.5 英尺,2#子样本的随机位置是多少？,起始桩号 ： 100 + 00 在桩号 100+00 上加上814 英尺 = 桩号 108 + 14 从路面右边缘量 3.5 英尺 and 在桩号Add 100 + 00上加 660 英尺 = 桩号 106 + 60 从路面右侧量取 2.5 英尺,随机取样示例 子样本2,2 个位置 长 = 1100 英尺 随机数字: (X)0.01 、 (X)0.27 随机数字: (Y)0.78 、(Y)0.01,随机取样示例 子样本2,从桩号 111+00开始计算 X = 0.01 x 1100 英尺 = 11 英尺 X = 0.27 x 1100 英尺 = 297 英尺 Y = 0.78 x 12 英尺 = 9.4 英尺 Y = 0.01 x 12 英尺 = 0.1 英尺,2#子样本的随机位置是多少？,起始桩号 = 111 + 00 在桩号 111+00 上加11 英尺= 桩号111 + 11 从路面右边缘量 9.4 英尺 and 在桩号 111 + 00上加 297 英尺 = 桩号 113 + 97 从路面右边缘量取 0.1 英尺 ?,如果1英尺， 在量测中取1英尺,随机取样示例 子样本3,2 个位置 长 = 1100 英尺 随机数字:(X) _ and (X)_ 随机数字:(Y) _ and (Y)_,随机取样示例 子样本3,2 个位置 长= 1100 英尺 随机数字:(X) 0.43 、 (X) 0.28 随机数字:(Y) 0.43 、 (Y) 0.73,随机取样示例 子样本3,从 122+00桩号开始量测 X = _ x 1100 英尺 = _ 英尺 X = _ x 1100 英尺 = _ 英尺 Y = _ x 12 英尺 = _ 英尺 Y = _ x 12 英尺 = _ 英尺,随机取样示例 子样本3,从桩号 122+00开始量测 X = 0.43 x 1100 英尺 = 473 英尺 X = 0.28 x 1100 英尺 = 308 英尺 Y = 0.43 x 12 英尺 = 5.2 英尺 Y = 0.73 x 12 英尺 = 8.8 英尺,3#子样本的 两个随机位置是多少？,起始桩号 = 122 + 00 Add _ 英尺 to Station 122+00 = Station _+_ Measure _ 英尺 from the right edge of pavement and Add _ 英尺 to Station 122+00 = Station _+_ Measure _ 英尺 from the right edge of pavement,3#子样本的 两个随机位置是多少？,起始桩号为 122 + 00 在桩号 122+00上加 473 英尺 = 桩号 126 + 73 从路面右侧量取 5.2 英尺 and 在桩号 122+00上加 308 英尺 = 桩号 125 + 08 从路面右测量取 8.8 英尺,随机取样示例 子样本4,2 个位置 长 = 1100 英尺 随机数字:(X) _ 和 (X)_ 随机数字:(Y) _ 和 (Y)_,随机取样示例 子样本4,2 个位置 长 = 1100 英尺 随机数字:(X) 0.72 、(X) 0.37 随机数字:(Y) 0.14 、 (Y) 0.08,随机取样示例 子样本4,从桩号 133+00开始量测 X = _ x 1100 英尺 = _ 英尺 X = _ x 1100 英尺 = _ 英尺 Y = _ x 12 英尺 = _ 英尺 Y = _ x 12 英尺 = _ 英尺,随机取样示例 子样本4,从桩号 133+00开始量测 X = 0.72 x 1100 英尺 = 792 英尺 X = 0.37 x 1100 英尺 = 407 英尺 Y = 0.14 x 12 英尺 = 1.7 英尺 Y = 0.08 x 12 英尺 = 1.0 英尺,4#子样本的 两个随机位置是多少？,起始桩号 = 133 + 00 Add _ 英尺 to Station 133+00 = Station _+_ Measure _ 英尺 from the right edge of pavement and Add _ 英尺 to Station 133+00 = Station _+_ Measure _ 英尺 from the right edge of pavement,4#子样本的 两个随机位置是多少？,起始桩号 = 133 + 00 在桩号133+00上加 792 英尺 = 桩号 140 + 92 从路面右测量取 1.7 英尺 and 在桩号133+00上加 407 英尺 = 桩号137 + 07从路面右测量取 1.0 英尺,随机取样示例 子样本5,2 个位置 长 = 1100 英尺 随机数字:(X) _ 和 (X)_ 随机数字:(Y) _ 和 (Y)_,随机取样示例 子样本5,2 个位置 长 = 1100 英尺 随机数字:(X) 0.52 、 (X) 0.49 随机数字:(Y) 0.87 、(Y) 0.32,随机取样示例 子样本5,从桩号 144+00开始量测 X = _ x 1100 英尺 = _ 英尺 X = _ x 1100 英尺 = _ 英尺 Y = _ x 12 英尺 = _ 英尺 Y = _ x 12 英尺 = _ 英尺,随机取样示例 子样本5,从桩号 144+00开始量测 X = 0.52 x 1100 英尺 = 572 英尺 X = 0.49 x 1100 英尺 = 539 英尺 Y = 0.87 x 12 英尺 = 10.4 英尺 Y = 0.32 x 12 英尺 = 3.8 英尺,5#子样本的 两个随机位置是多少？,起始桩号 = 144 + 00 Add _ 英尺 to Station 144+00 = Station _+_ Measure _ 英尺 from the right edge of pavement and Add _ 英尺 to Station 144+00 = Station _+_ Measure _ 英尺 from the right edge of pavement,5#子样本的 两个随机位置是多少？,起始桩号 = 144 + 00 在桩号144+00上加 572 英尺 = 桩号149 + 72 从路面右边缘量取 10.4 英尺 and 在桩号144+00上加 539 英尺 = 桩号 149 + 39 从路面右边缘量取 3.8 英尺,1000吨样本的随机位置,子样本 X Y 纵向 横向 1 108 + 41 3.5 106 + 60 2.5 2 111 + 11 9.4 113 + 97 0.1 + 1 = 1.1 3 _ _ _ _ 4 _ _ _ _ 5 _ _ _ _,1000 吨样本随机位置,子样本 X Y 纵向 横向 1 108 + 41 3.5 106 + 60 2.5 2 111 + 11 9.4 113 + 97 0.1 + 1 = 1.1 3 126 + 73 5.2 125 + 08 8.8 4 140 + 92 1.7 137 + 07 1.0 5 149 + 72 10.4 149 + 39 3.8,分析密度数据,密实度付款系数 (MSMT 730),子样本 1 = 92.1 子样本 2 = 92.0 子样本 3 = 94.1 子样本 4 = 92.0 子样本 5 = 92.0 样本均值 = 92.4 % 标准差 = 0.930 Percent Within Specification Limits (PWSL) = 65,付款系数 = 0.93,密实度付款系数(MSMT 730),子样本 1 = 91.8 子样本 2 = 92.4 子样本 3 = 92.0 子样本 4 = 91.2 子样本 5 = 92.0 子样本 6 = 91.9 子样本 7 = 91.9 样本均值 = 91.9 % 标准差 = 0.358 PWSL = 39,付款系数 = 0.