5. Tập hợp chuẩn

Tập hợp trong đó giá trị đặc trưng sử dụng phải được mô tả đầy đủ. Việc mô tả phải tham khảo tất cả các thuộc tính có thể ảnh hưởng đến độ bền hoặc độ cứng vững và chỉ giới hạn trong số các miếng mẫu thử cần được xác định giá trị đặc trưng yêu cầu. Việc mô tả bao gồm nhưng không hạn chế đối với:

a) viện dẫn tiêu chuẩn sản phẩm có liên quan hoặc các yêu cầu kỹ thuật;

b) loài hoặc nhóm loài;

c) sự định danh hạng của sản phẩm;

d) kích cỡ hoặc dải kích cỡ của sản phẩm;

e) điều kiện độ ẩm của sản phẩm;

f) xử lý sản phẩm;

g) thời gian gia công sản phẩm.

...

...

...

6. Lấy mẫu

6.1. Phương pháp lấy mẫu

Phương pháp lấy mẫu phải nhằm mục đích tạo ra một mẫu đại diện cho các tham biến trong tập hợp chuẩn đã được xác định mà có thể ảnh hưởng đến các tính chất được thử. Việc lấy mẫu phải giảm đến mức tối thiểu việc lựa chọn độ chệch và phải phù hợp với mục đích của giá trị đặc trưng và bản chất của tập hợp chuẩn.

Phương pháp lấy mẫu phải được ghi lại. Tài liệu phải bao gồm chi tiết về các bước tiến hành để đảm bảo rằng mỗi tham biến liệt kê trong tập hợp như mô tả trong Điều 5 đều được bao gồm trong mẫu đại diện.

6.2. Cỡ mẫu

Mẫu phải đủ lớn để bao gồm cả các tham biến của sản phẩm tác động lên các tính chất được thử nghiệm và tạo cho kết quả có ý nghĩa về mặt thống kê.

CHÚ THÍCH 1: Vật liệu có hệ số biến động tập hợp, (V), của các tính chất được thử nghiệm được giả định hoặc được chỉ định là lớn hơn thì cần có cỡ mẫu lớn hơn.

CHÚ THÍCH 2: Một số tiêu chuẩn sản phẩm có thể xác định số lượng thử nghiệm tối thiểu phải được thực hiện để xác định các giá trị đặc trưng được sử dụng với các sản phẩm đã mô tả.

CHÚ THÍCH 3: Phụ lục B đưa ra một số hướng dẫn về lựa chọn cỡ mẫu.

...

...

...

CHÚ THÍCH 5: Khi các giá trị đặc trưng là để hỗ trợ thiết kế theo trạng thái giới hạn (hoặc thiết kế theo hệ số tải trọng (LRFD)), cỡ mẫu nên phù hợp đối với phương pháp thống kê được chọn để xác định độ bền ứng với phân vị chuẩn thứ 5 (phân đầy đủ bộ hoặc phù hợp với phần đuôi). Tuy nhiên, đối với dữ liệu được dùng để hỗ trợ phương pháp thiết kế độ tin cậy hoàn toàn, cỡ mẫu nên đủ để cho phép phân bố thống kê đầy đủ của tính chất cần được xác định.

7. Ổn định mẫu

Dữ liệu thử nghiệm từ các nhóm mẫu phải tương thích với định nghĩa tập hợp bằng cách:

a) phù hợp với yêu cầu kỹ thuật của tập hợp chuẩn tại thời điểm thử nghiệm theo 7.1 và 7.2, hoặc

b) điều chỉnh dữ liệu thử nghiệm theo 8.2 khi không đạt được sự phù hợp với 7.1 hoặc 7.2.

7.1. Độ ẩm mẫu

Mẫu phải được bảo quản sao cho độ ẩm tại thời điểm thử nghiệm phù hợp với quy định về tập hợp chuẩn như nêu trong Điều 5.

7.2. Nhiệt độ mẫu

Mẫu phải được bảo quản và thử nghiệm sao cho nhiệt độ tại thời điểm thử nghiệm phù hợp với mô tả về tập hợp chuẩn như nêu trong Điều 5.

...

...

...

8.1. Phương pháp thử

Dữ liệu thử nghiệm phải được tính toán theo một phương pháp thử thích hợp với các tính chất và với tập hợp chuẩn.

CHÚ THÍCH 1: Đối với các thử nghiệm trên một số loại sản phẩm, có thể yêu cầu phải phân biệt được các kết quả trên cơ sở kiểu phá hủy để đảm bảo rằng những kết quả đó tương thích với mục tiêu của chương trình thử nghiệm và tính chất được xác định.

CHÚ THÍCH 2: Những phương pháp thử liên quan đến nhiều biến số có thể ảnh hưởng đến kết quả bao gồm hình thức và tốc độ gia tải, cách đặt mẫu thử và phương pháp đo. Việc lựa chọn các biến số này phải phù hợp với mục tiêu của thử nghiệm và có thể cần một số điều chỉnh theo quy định trong 8.2.

8.2. Dữ liệu thử nghiệm tương thích với mô tả sản phẩm

Khi các giá trị đặc trưng áp dụng cho kích cỡ chuẩn hoặc độ ẩm chuẩn, có thể cần phải điều chỉnh các dữ liệu thử nghiệm thô. Bất kỳ sự điều chỉnh nào cũng phải phù hợp với các mô hình ứng xử thích hợp và phải được ghi lại chi tiết trong báo cáo.

CHÚ THÍCH: Phụ lục B đưa ra ví dụ về các loại điều chỉnh có thể cần thiết để tính đến những thay đổi của các mẫu thử so với mô tả của tập hợp chuẩn.

Khi dữ liệu thử nghiệm được tổ hợp từ một số dữ liệu tập hợp con khác nhau, cơ sở cho việc tổ hợp phải thỏa mãn các yêu cầu sau:

a) dữ liệu phải có nguồn gốc từ các tập hợp con giống nhau đã chuẩn hóa bằng cách sử dụng các mô hình điều chỉnh giống nhau và phải thỏa mãn các phép thử thống kê đối với việc tổ hợp các tập hợp con vào một tập dữ liệu đơn;

...

...

...

CHÚ THÍCH: Phụ lục A đưa ra các yêu cầu để tổ hợp hoặc gộp dữ liệu từ một số chương trình thử nghiệm khác nhau.

9. Đánh giá giá trị đặc trưng đối với tính chất kết cấu

9.1. Tính chất kết cấu

Các giá trị đặc trưng đối với các tính chất phải được trình bày bằng một trong hai cách tùy thuộc vào việc sử dụng của sản phẩm:

a) các tính chất vật liệu - khi tính chất đã xác định được nhân với một thông số hình học để được khả năng chịu lực hoặc độ cứng vững của bộ phận kết cấu;

b) các tính chất của bộ phận kết cấu - khi tính chất đã xác định là khả năng chịu lựa hoặc độ cứng vững của bộ phận kết cấu.

Các giá trị đặc trưng của các tính chất kết cấu phải được phân thành tính chất dựa trên trung bình các kết quả thử nghiệm và tính chất dựa trên các kết quả thử nghiệm ứng với phân vị chuẩn thứ 5 theo 3.2 và 3.3.

9.2. Giá trị đặc trưng dựa trên giá trị trung bình

Giá trị trung bình của các giá trị thử nghiệm phải được đánh giá theo khoản a) hoặc b):

...

...

...

                                                  (1)

trong đó

X_mean là giá trị trung bình của các giá trị thử nghiệm riêng lẻ (X_i);

X_i là giá trị thử nghiệm tổng quát;

n là số lượng các giá trị thử nghiệm.

b) giá trị trung bình của một phân bố thống kê được làm khớp với thông qua dữ liệu thử nghiệm

Đối với các giá trị đặc trưng về độ bền dựa trên giá trị trung bình, thì đánh giá giá trị trung bình của tính chất với độ tin cậy 75 % nhận được từ các kết quả thử nghiệm.

CHÚ THÍCH: Phương pháp thích hợp để ước lượng giá trị trung bình với độ tin cậy 75 % được nêu trong Phụ lục A.

Các giá trị đặc trưng đối với môđun đàn hồi hoặc môđun độ cứng phải là giá trị trung bình.

...

...

...

Giá trị phân vị chuẩn thứ 5 của các giá trị thử nghiệm phải được đánh giá theo:

a) ước lượng phi tham số của phân vị chuẩn thứ 5 của dữ liệu thử nghiệm được xác định bằng cách xếp theo trật tự và từ các tần suất tích lũy của các dữ liệu thử nghiệm lựa ra giá trị nội suy phân vị chuẩn thứ 5 (xem A.2.1 và A.2.2) hoặc

b) ước lượng phân vị chuẩn thứ 5 của dữ liệu thử nghiệm được xác định bằng cách làm khớp với một phân bố thống kê được chấp nhận vowis các dữ liệu thử nghiệm và chọn điểm phân vị chuẩn thứ 5 từ phân bố đã được làm khớp (xem A.2.3).

Giá trị phân vị chuẩn thứ 5 với độ tin cậy 75 % phải được đánh giá.

CHÚ THÍCH: Phương pháp thích hợp để ước lượng giá trị phân vị chuẩn thứ 5 với độ tin cậy 75 % được nêu trong Phụ lục A.

10. Báo cáo

10.1. Quy định chung

Báo cáo phải bao gồm các chi tiết về sự xác định tập hợp chuẩn, chương trình lấy mẫu, mô tả mẫu thử, phương pháp thử, phương pháp phân tích đã sử dụng và các giá trị đặc trưng như nêu trong 10.2 đến 10.6.

10.2. Tập hợp chuẩn

...

...

...

10.3. Lấy mẫu

Mô tả lại phương pháp lấy mẫu được áp dụng để chọn mẫu thử.

Phải trình bày việc cân nhắc và quyết định cỡ mẫu đã chọn (xem 6.2).

10.4. Phương pháp thử

Báo cáo về phương pháp thử nghiệm phải:

a) tham khảo tiêu chuẩn thử nghiệm đã sử dụng, hoặc

b) ghi lại đầy đủ các quy trình thử nghiệm đã sử dụng.

Báo cáo sự chuẩn bị mẫu thử phải bao gồm tóm tắt thống kê các đặc trưng của mẫu (ví dụ: độ ẩm, nhiệt độ, dấu hiệu hạng). Dữ liệu này phải ghi chi tiết đầy đủ để cho phép dữ liệu có thể được điều chỉnh theo các điều kiện khác nếu có yêu cầu.

Các kết quả thử nghiệm phải được thể hiện đầy đủ các chi tiết trong báo cáo để cho phép kiểm tra và lập lại các phân tích thống kê. Bất kỳ sự điều chỉnh nào về các kết quả thử nghiệm để đảm bảo tính tương thích với sự mô tả sản phẩm phải được ghi lại đầy đủ, cùng với những cơ sở cho các phương pháp sửa đổi và các hệ số đã sử dụng.

...

...

...

10.5. Phương pháp phân tích

Phương pháp phân tích phải được mô tả chi tiết. Đối với giá trị độ bền đặc trưng, phải viện dẫn phương pháp ước lượng giá trị phân vị chuẩn thứ 5 với độ tin cậy 75 %.

Khi sử dụng dữ liệu gộp, phải mô tả phương pháp tổ hợp dữ liệu.

Khi một phân bố được làm khớp với dữ liệu thử nghiệm, tất cả các thông số xác định của phân bố đã được làm khớp phải được báo cáo cùng với sự thích hợp của các tham số làm khớp.

10.6. Các giá trị đặc trưng

Các giá trị đặc trưng phải được báo cáo cùng với V của dữ liệu dẫn đến việc tính các giá trị này.

PHỤ LỤC A

(quy định)

...

...

...

A.1. Đánh giá giá trị trung bình với độ tin cậy 75 %

Trong trường hợp cần thiết, giới hạn độ tin cậy 75 % mức thấp trên tính chất trung bình theo công thức sau:

)                                               (A.1)

trong đó

X_mean,0,75 là giá trị đặc trưng được biểu thị bằng giá trị trung bình với độ tin cậy 75 %;

X_mean là giá trị trung bình của các giá trị thử nghiệm riêng lẻ (X_i);

k_mean,0,75 là hệ số điều chỉnh để tính giá trị trung bình ứng với độ tin cậy 75 %, lấy theo Bảng A.1;

V hệ số biến động của dữ liệu thử nghiệm nhận được bằng cách chia độ lệch chuẩn của dữ liệu thử nghiệm cho giá trị trung bình của dữ liệu thử nghiệm;

n là số lượng mẫu thử trong dữ liệu thử nghiệm.

...

...

...

Số lượng mẫu thử

n

k_{mean, 0,75}

3

0,82

5

0,74

10

0,70

...

...

...

0,68

50

0,68

100

0,68

>100

0,67

A.2. Đánh giá giá trị phân vị chuẩn thứ 5 ứng với độ tin cậy 75 %

A.2.1. Dùng dữ liệu phi tham số được phân tích theo ASTM D 2915

...

...

...

A.2.2. Dùng dữ liệu phi tham số được phân tích theo AS/NZS 4063.2

Khi dùng phương pháp này, phân vị chuẩn thứ 5 của dữ liệu thử nghiệm phải được đánh giá bằng cách xếp dữ liệu thử nghiệm theo trật tự và xác định phân vị chuẩn thứ 5 của dữ liệu đả được sắp xếp. Giá trị phân vị chuẩn thứ 5 với độ tin cậy 75 % được đánh giá theo công thức (A.2):

)                                                   (A.2)

trong đó

n là số giá trị thử nghiệm;

X_{0,05, 0,75} là giá trị phân vị chuẩn thứ 5 với độ tin cậy 75 %;

X_0,05 là giá trị phân vị chuẩn thứ 5 từ dữ liệu thử nghiệm đã nội suy trong khoảng sắp xếp dữ liệu Khi cần thiết;

k_{0,05, 0,75} là hệ số đưa ra giá trị phân vị chuẩn thứ 5 với độ tin cậy 75 % được nêu trong Bảng A.2;

V hệ số biến động của dữ liệu thử nghiệm nhận được bằng cách chia độ lệch chuẩn của dữ liệu thử nghiệm cho trung bình của dữ liệu thử nghiệm.

...

...

...

Số lượng mẫu thử

n

k_{0,05, 0,75}

5^a

-

10^a

-

30

2,01

...

...

...

1,94

100

1,85

>100

1,76

CHÚ THÍCH: Phương pháp phân tích: phi tham số theo AS/NZS 4063.

^a Rất khó nhận được ước lượng tin cậy của giá trị phân vị chuẩn thứ 5 từ tập hợp dữ liệu nhỏ.

A.2.3. Đánh giá bằng cách khớp dữ liệu với một phân bố

Khi dùng phương pháp này, giá trị phân vị chuẩn thứ 5 với độ tin cậy 75 % phải được đánh giá từ giá trị phân vị chuẩn thứ 5 của dữ liệu thử nghiệm bằng cách khớp một phân bố thông qua dữ liệu thử nghiệm và áp dụng công thức (A.2) với V nhận được bằng cách chia độ lệch chuẩn của dữ liệu thử nghiệm cho giá trị trung bình của dữ liệu thử nghiệm.

...

...

...

Bảng A.3 - k_{0,05, 0,75}

Phương pháp phân tích

Logarit chuẩn

Thông thường

Số lượng mẫu thử n

k_{0,05, 0,75}

k_{0,05, 0,75}

5^a

1,34

...

...

...

10^a

1,28

2,04

30

1,18

2,01

50

1,13

1,97

...

...

...

1,07

1,91

>100

1,05

1,90

CHÚ THÍCH 1: Các phân bố khác có thể được sử dụng lâu như các giá trị k_{0,05, 0,75} có thể được điều chỉnh.

CHÚ THÍCH 2: Đối với phân bố logarit chuẩn, V là độ lệch chuẩn của dữ liệu góc đã chia bởi giá trị trung bình của dữ liệu gốc, không có tỷ lệ giữa độ lệch chuẩn của logarit đối với giá trị trung bình của logarit.

CHÚ THÍCH 3: Dữ liệu được thể hiện trong Bảng này có nguồn gốc từ PN 05.2024 FWPA Australia. Dữ liệu đối với phân bố logarit chuẩn được hiệu chuẩn trong khoảng V từ 5 % đến 20 %. Hệ số Iogarit chuẩn đưa ra kết quả tương đương cho phân bố student t không tập trung được thể hiện trong EN 14358 và quy trình thực hiện US trong phạm vi 1 % đối với các cỡ mẫu từ 10 hoặc lớn hơn.

^a Rất khó nhận được ước lượng tin cậy của giá trị phân vị chuẩn thứ 5 từ tập hợp dữ liệu nhô.

...

...

...

Sự phân bố được coi là phù hợp đối với dữ liệu thử nghiệm khi thử nghiệm phù hợp Kolmogorov- Smirnov có ý nghĩa tại 0,05 hoặc cao hơn.

CHÚ THÍCH: Khi dữ liệu không đưa ra sự phân bố phù hợp hoặc dữ liệu là tập hợp từ một số sự phân bố, sự phân bố thay thế hoặc phương pháp phi số phải được sử dụng.

A.4. Gộp dữ liệu để phân tích

A.4.1. Quy định chung

Phép gộp liên quan đến tập hợp dữ liệu từ một số các tập hợp dữ liệu rời rạc để có được các nguồn thay đổi có thể không xuất hiện trong tập hợp con đơn lẻ. Mỗi một tập hợp có thể bao gồm dữ liệu từ các loài gỗ khác nhau, phương pháp sản xuất khác nhau hoặc các sản phẩm có cỡ khác nhau.

Trong Điều này, thuật ngữ dữ liệu tập hợp con là ứng với dữ liệu thử nghiệm từ cỡ đơn lẻ, hạng, mẫu thử sản phẩm. Dữ liệu gộp là tổng của tất cả tập hợp con hợp lệ như nêu trong Hình 1.

Hình 1 - Biểu đồ Venn đối với thuật ngữ trong phép gộp (xem Phụ lục B)

A.4.2. Điều kiện đã gộp

...

...

...

a) cùng mô tả về sản phẩm (ví dụ: gỗ xẻ đã hong khô);

b) cùng một cấp (ví dụ: cấp ứng suất);

c) tương tự về loài (ví dụ: cây lá kim).

A.4.3. Dữ liệu được chuẩn hóa

Khi áp dụng giá trị đặc trưng đối với kích cỡ chuẩn hoặc độ ẩm chuẩn, những điều chỉnh phải sử dụng cùng một kiểu tập hợp con dữ liệu. Kiểu tập hợp con dữ liệu đó phải phù hợp với vật liệu đã được thử nghiệm và phải ghi chi tiết trong báo cáo.

CHÚ THÍCH: Ví dụ, khi dữ liệu gộp từ gỗ có độ ẩm không chuẩn, phải sử dụng cách tính điều chỉnh về cùng một độ ẩm đối với tất cả các tập hợp con dữ liệu tham gia vào tập hợp dữ liệu gộp.

A.4.4. Các yêu cầu đối với phép gộp

Các tập hợp con được gộp phải có:

a) phân bổ thống kê tương tự nhau;

...

...

...

c) tính phục hồi (các đặc trưng của dữ liệu đã gộp không có thay đổi đáng kể, nếu loại bỏ tập hợp con), và

d) tính hội tụ (dữ liệu đã gộp có các đặc trưng tương tự như của một lượng mẫu rất lớn của các tập hợp con).

Phải sử dụng các phương pháp thống kê chuẩn để thừa nhận các tập hợp con đã chuẩn hóa và xác nhận tính hợp lệ của dữ liệu đã gộp.

CHÚ THÍCH: Ví dụ về các thử nghiệm thừa nhận và tính hợp lệ được nếu trong Phụ lục B.

A.4.5. Báo cáo

Khi sử dụng phép gộp, báo cáo phải ghi chi tiết sau:

a) định nghĩa về dữ liệu được gộp;

b) các kiểu chuẩn hóa hoặc kiểu điều chỉnh dữ liệu tập hợp con;

c) sự điều chỉnh các tập hợp con được gộp bao gồm các đặc trưng phân bố thống kê, hệ số biến động, tính phục hồi và tính hội tụ;

...

...

...

e) người báo cáo và ngày báo cáo.

PHỤ LỤC B

(tham khảo)

Giải thích

B.1. Giải thích về phạm vi áp dụng

Tiêu chuẩn này đưa ra các yêu cầu cơ bản để xác định các giá trị đặc trưng đối với các tính chất kết cấu của sản phẩm gỗ kết cấu. Các phần khác của bộ tiêu chuẩn đưa ra chi tiết yêu cầu đối với các kiểu khác của sản phẩm gỗ kết cấu.

Tiêu chuẩn này đưa ra cách thức chung để xác định các giá trị đặc trưng đối với các sản phẩm kết cấu gỗ:

- các sản phẩm có giá trị đặc trưng được mô tả trong Điều 5 Tập hợp chuẩn;

...

...

...

- ổn định mẫu theo mô tả trong Điều 7, nếu thích hợp;

- thực hiện thử nghiệm và các yêu cầu về kiểm tra lại dữ liệu thử nghiệm đối với sản phẩm cũng được mô tả trong tập hợp chuẩn theo mô tả trong Điều 8;

- thực hiện phân tích dữ liệu thử nghiệm để đánh giá các tính chất đặc trưng theo mô tả trong Điều 9.

Tiêu chuẩn này đưa ra phương pháp luận thống nhất để đánh giá các giá trị đặc trưng. Các giá trị đặc trưng được thiết lập để đại diện cho các tính chất của tập hợp chuẩn và nói chung được dùng để tính sai số dự kiến thống kê trong việc ước lượng các tính chất của một tập hợp lớn từ mẫu được rút ngẫu nhiên.

Các giá trị đặc trưng cho mục đích thiết kế thường được lựa chọn từ các giá trị đặc trưng thu được qua các kết quả thử nghiệm, nhưng cũng có thể bao gồm cả hệ số an toàn để tính đến bất kỳ hoặc tất cả các hệ số sau:

- sự thay đổi dự kiến trong sản phẩm hoặc các tính chất sản phẩm qua một thời gian dài: những thay đổi này có thể do sự thay đổi trong chất lượng nguồn gỗ, phương pháp sản xuất hoặc chất lượng các nguyên liệu thô khác;

- sự phức tạp của sản phẩm đối chứng: ví dụ, khi sản phẩm đối chứng có nhiều nhà sản xuất khác dẫn đến nguồn nguyên liệu lấy trên một diện tích rộng, việc lấy mẫu có thể không bao gồm được hết các tổ hợp có thể có về chất lượng của nguồn và phương pháp sản xuất. Bằng cách này, mẫu thử có thể không thực sự đại diện và cho phép sử dụng hệ số an toàn;

- sự phức tạp của kiểu phá hủy: nếu có nhiều kiểu phá hủy khác nhau, hoặc nếu cảm thấy rằng phép thử có thể chưa tìm hiểu được hết các dạng phá hủy, thì có lý do để sử dụng một hệ số an toàn bổ sung.

B.2. Giải thích về tài liệu viện dẫn

...

...

...

B.3. Giải thích về thuật ngữ và định nghĩa

Tất cả các giá trị đặc trưng về độ bền là ước lượng của giá trị tập hợp dựa trên giá trị từ mẫu thử. Khi lấy mẫu, sai số lấy mẫu thông thường nghĩa là các kết quả của mẫu thử có thể không đưa ra chính xác cùng một kết quả nếu mọi mẫu trong tập hợp đã được thử nghiệm. Do đó, việc hiệu chỉnh chuẩn các kết quả thử nghiệm được thực hiện để đưa ra độ tin cậy 75 %.

Hầu hết các giá trị đặc trưng độ bền được dựa trên độ bền phân vị chuẩn thứ 5 của tập hợp, vì vậy dữ liệu thử nghiệm được dùng để ước lượng giá trị phân vị chuẩn thứ 5 và giá trị này được dùng để ước lượng giá trị phân vị chuẩn thứ 5 với độ tin cậy 75 %. Hai phân vị chuẩn này trong phép xác định có ý nghĩa khác nhau. Độ bền phân vị chuẩn thứ 5 là giá trị độ bền có 5 % tập hợp có mức thấp hơn. Độ tin cậy 75 % công nhận độ bền được tính như phân vị chuẩn thứ 5 từ một mẫu thử có thể không cùng một kết quả nhận được nếu mọi mẫu thử đơn lẻ trong tập hợp đã thử. Giá trị với độ tin cậy 75 % là giá trị có sự thay đổi vượt quá trong 75 % nếu toàn bộ tập hợp đều đã thử.

Đối với môđun đàn hồi, giá trị đặc trưng đơn giản là giá trị trung bình của dữ liệu thử nghiệm. Điều đó có nghĩa là độ tin cậy 50 % trong việc tính giá trị trung bình tập hợp.

Một số giá trị đặc trưng độ bền (ví dụ độ bền cục bộ) dựa trên giá trị trung bình của dữ liệu thử nghiệm. Đối với các tính chất này, sử dụng giá trị trung bình của dữ liệu thử nghiệm độ bền.

Tiêu chuẩn này khuyến cáo rằng chi tiết tính toán giới hạn độ tin cậy đối với tất cả các giá trị đặc trưng phải được báo cáo để có thể sử dụng các dữ liệu thu được cho mục đích thiết lập các giá trị thiết kế hoặc cho mục đích chấp nhận.

Tập hợp danh từ được dùng để mô tả nhóm gỗ như sau:

- Tập hợp nghĩa là tất cả gỗ đều áp dụng các giá trị đặc trưng. Tập hợp bao gồm tất cả các vật liệu đã thử nghiệm và chưa thử nghiệm đáp ứng phép xác định của tập hợp chuẩn (xem B.5 để biết thêm chi tiết về định nghĩa tập hợp chuẩn).

- Mẫu nghĩa là các thanh của tập hợp chuẩn được lấy làm đại diện cho tập hợp chuẩn. Một mẫu là lượng tổng các thanh được lấy từ một tập hợp và nhằm phản ánh tất cả các thay đổi được tạo ra trong tập hợp. Tập hợp mô tả đặc trưng của mẫu, yêu cầu cần xem xét cẩn thận để đảm bảo rằng mẫu là đại diện. (Xem B.6 để biết thêm chi tiết về lấy mẫu và cỡ mẫu).

...

...

...

Ví dụ về các thuật ngữ này như sau:

- Một nhà sản xuất cần ghi lại giá trị đặc trưng độ bền uốn trong quy trình sản xuất một sản phẩm đơn lẻ từ một máy nghiền đơn lẻ trong thời gian một tháng. Tập hợp chuẩn là tất cả các sản phẩm được sản xuất bởi máy nghiền đó trong thời gian một tháng. Tập hợp chuẩn này có thể là điển hình cho 100 000 thanh gỗ.

- Cỡ mẫu là 120 thanh và mẫu này sẽ được rút ra ngẫu nhiên từ tập hợp chuẩn trong thời gian một tháng. Tỷ lệ mẫu là ít hơn 1 trên 1000 thanh sản phẩm, và mẫu có 120 thanh gỗ được lấy từ tập hợp chuẩn.

- Mỗi một thanh gỗ trong mẫu sẽ được cắt thành một mẫu thử đơn lẻ phù hợp với các yêu cầu phương pháp thử. Do đó, sẽ có 120 mẫu thử uốn được chuẩn bị từ việc lấy mẫu gỗ. Sau khi thử nghiệm sẽ có 120 phần tử dữ liệu, mỗi một phần tử cho mỗi một mẫu thử. Tập hợp đơn lẻ có 120 thanh của mẫu đơn lẻ và 120 mẫu thử biến dạng uốn và 120 điểm dữ liệu.

B.4. Giải thích về ký hiệu

Không có giải thích.

B.5. Giải thích về tập hợp chuẩn

Các giá trị đặc trưng đại diện cho các tính chất của vật liệu thông qua các mẫu được lấy. Tập hợp chuẩn là một công bố của tập hợp có mẫu được lấy và do đó tập hợp chuẩn liên quan trực tiếp đến các giá trị đặc trưng.

Bối cảnh cho thử nghiệm và sử dụng các giá trị đặc trưng có thể gây ảnh hưởng đến cách mà tập hợp chuẩn được chọn và được xác định như nêu trong các ví dụ sau:

...

...

...

- Khi các kết quả của thử nghiệm được sử dụng để kiểm tra việc thực hiện đơn vị sản xuất đơn lẻ, tập hợp chuẩn sẽ chỉ được lấy từ đơn vị sản xuất và giá trị nhận được sẽ liên quan đến việc sản xuất trong thời gian lấy mẫu. Tập hợp chuẩn sẽ là một sản phẩm hoặc dãy sản phẩm được chọn từ đơn vị sản xuất.

- Khi các kết quả của thử nghiệm được sử dụng để kiểm tra các tính chất của một mẻ đơn lẻ thì tập hợp chuẩn sẽ chỉ được lấy từ một dây truyền sản xuất trong khoảng thời gian sản xuất mẻ đó.

- Phải sử dụng các quá trình thống kê khác nhau để giám sát thị trường vì không thể xử lý một gói gỗ đơn lẻ như một tập hợp chuẩn. Nếu toàn bộ gói gỗ được xử lý như một tập hợp chuẩn và được thử nghiệm, hiệu quả mẫu là tập hợp chuẩn và tính toán giá trị đặc trưng là không phù hợp.

Cần phải có một lượng hợp lý về tập hợp chuẩn để các tính chất kết cấu được coi như là giá trị đặc trưng liên quan đến tất cả các yếu tố có thể đã gây ra ảnh hưởng đến quá trình sản xuất bằng các vật liệu đã thử nghiệm.

Danh mục liệt kê dưới đây là một ví dụ, nhưng nội dung của các điều chỉ ra rằng mọi yếu tố trong sản xuất sản phẩm có thể ảnh hưởng đến các tính chất kết cấu đều phải được nêu trong phần mô tả.

- Tiêu chuẩn hoặc yêu cầu kỹ thuật của sản phẩm là trung tâm trong việc mô tả tập hợp chuẩn. Trong nhiều trường hợp, yêu cầu kỹ thuật đưa ra chi tiết các khía cạnh của sản phẩm có thể gây ảnh hưởng đến các tính chất kết cấu. Điều này nên bao gồm các phương pháp được dùng trong việc hong khô, gia công bằng máy và phân hạng nếu thích hợp. Điều này cũng có thể giới hạn các loài được dùng cho sản phẩm.

- Các loài mà từ đó mẫu được rút ra tạo thành các loài của tập hợp chuẩn. Khi số loài có thể được dùng cho một sản phẩm cụ thể, điều quan trọng là tất cả các loài đó đều đại diện trong mẫu do vậy tất cả chúng có thể là một phần của tập hợp chuẩn.

- Hạng của sản phẩm là liên kết trực tiếp với các tính chất kết cấu thiết kế được sử dụng. Hạng của sản phẩm là một mô tả rất quan trọng.

- Hầu hết các sản phẩm gỗ đều có ảnh hưởng đến cỡ, vì vậy bất kỳ công bố nào về các tính chất cần phải được kết hợp với các cỡ cụ thể. Trong một vài trường hợp, một giá trị đặc trưng sẽ là một cỡ cụ thể và trong một vài trường hợp khác, nó sẽ được chuẩn hóa thành cỡ chuẩn. Trong cả hai trường hợp, kích thước mặt cắt ngang được dùng làm cơ sở cho giá trị đặc trưng là quan trọng.

...

...

...

- Một số cách xử lý được chấp nhận rộng rãi là có thể gây ảnh hưởng đến các tính chất kết cấu. Ví dụ, xử lý nhiệt có thể làm tăng khối lượng riêng và môđun đàn hồi. Do đó, khi áp dụng cách xử lý, phải yêu cầu có một số chi tiết về cách xử lý. Mặt khác, khi cách xử lý là xử lý nhiệt, cả nhiệt độ và khoảng thời gian xử lý có thể là rất quan trọng. Khi việc xử lý là một quy trình ngâm tẩm, thì áp suất của ứng dụng và nhiệt độ của mọi quá trình sấy khô lại có thể là quan trọng.

- Các tính chất của gỗ khúc và sau đó là gỗ được sản xuất từ chúng có thể thay đổi theo thời gian. Một số thay đổi có thể theo mùa và một số khác có thể phản ánh thực tế sự khác nhau về lâm sinh tại thời điểm gỗ khúc trưởng thành. Điều quan trọng là khoảng thời gian lấy mẫu là một phần của việc xác định tập hợp chuẩn.

B.6. Giải thích về lấy mẫu

Điều quan trọng trong yêu cầu này là việc lấy mẫu nên đại diện cho tất cả tham biến trong sản phẩm đã được xác định. Đối với sản phẩm nhận được từ các vùng địa lý rộng lớn khác nhau hoặc nhiều loài khác nhau, có thể có nhiều tổ hợp của môi trường tăng trưởng, các loài và phương pháp sản xuất trong tập hợp chuẩn. Mỗi một tổ hợp này phải có một lượng mẫu đủ lớn để dải tính chất trong mỗi sự kết hợp được đại diện đầy đủ.

B.6.1. Giải thích về phương pháp lấy mẫu

Một số phòng thử nghiệm sử dụng cách lấy mẫu phân tầng để đảm bảo rằng tất cả các tham biến trong tập hợp chuẩn được đại diện. Các phòng thử nghiệm khác sử dụng một cỡ mẫu lớn nhận được một cách ngẫu nhiên bao gồm tất cả các tổ hợp.

Mẫu phải được lấy ngẫu nhiên để tránh bất kỳ độ chệch ngoài dự kiến hoặc độ chệch cố ý nào.

- Độ chệch ngoài dự kiến có thể được đưa vào bằng cách hạn chế các đặc trưng mẫu thử. (Ví dụ, chỉ lấy mẫu trên chiều dài lớn hơn, sản phẩm nhận được bằng cách xếp vào bãi bị loại ra khỏi mẫu dù cho nó có thể là một phần của tập hợp chuẩn).

- Độ chệch cố ý có thể được được đưa vào bằng cách chỉ lấy mẫu từ một phần của hạng. (Ví dụ, nếu chỉ chọn một mẫu thử có thông số phân hạng cao thì các đặc điểm trong sản phẩm có thông số phân hạng thấp không là một phần của mẫu, dù cho chúng có thể là một phần của tập hợp chuẩn).

...

...

...

Điều quan trọng để đảm bảo mẫu đại diện là phải có số lượng lớn các thanh. Tuy nhiên, phải cân nhắc giữa việc thu được đại diện đầy đủ về tập hợp chuẩn và chi phí lấy mẫu cũng như chi phí khi thử nghiệm.

Việc đánh giá độ bền đặc trưng cần ước lượng tính chất tập hợp với độ tin cậy 75 % từ dữ liệu thử nghiệm. Hệ số này là hàm số của cả cỡ mẫu và V của tính chất. Cỡ mẫu càng lớn càng ít ảnh hưởng đến giới hạn độ tin cậy.

Có thể dùng giới hạn độ tin cậy được kỳ vọng để ước lượng cỡ mẫu dựa trên việc giảm độ kỳ vọng của các đặc trưng được tính toán từ dữ liệu thử nghiệm.

Ước lượng tính chất tập hợp với độ tin cậy 75 % theo công thức:

)                                                    (B.1)

Điều này có thể áp dụng để ước lượng n.

                                                               (B.2)

trong đó

X_0,05 là ước lượng kết quả thử nghiệm phân vị chuẩn thứ 5. Thông thường giá trị đặc trưng thiết kế dự đoán là gần đúng;

...

...

...

k_{0,05, 0,75} là hệ số đối với giá trị phân vị chuẩn thứ 5 với độ tin cậy 75 % được lấy từ Phụ lục A của tiêu chuẩn này. Hệ số này là hàm số của phương pháp phân tích đã chọn và cỡ mẫu;

V là ước lượng của hệ số biến động của tập hợp. Chỉ ước lượng, không cần thử nghiệm mẫu.

VÍ DỤ: Lựa chọn cỡ mẫu

Trong ví dụ này, thử nghiệm uốn sẽ được thực hiện trên gỗ lá kim với giá trị thiết kế dự kiến khoảng 20 MPa. Giá trị V chưa biết, nhưng các ước tính một cách thiên về an toàn là 45 %. Định nghĩa về tập hợp chuẩn bao gồm nguyên liệu có thể đã được rút ra từ hai vùng khác nhau.

Cỡ mẫu được yêu cầu để tạo ra chênh lệch giữa kết quả thử nghiệm và giá trị đặc trưng là 1 MPa hoặc 2 MPa. Dữ liệu được phân tích theo phương pháp phân bố logarit chuẩn.

Để lấy mẫu trên toàn dải sản phẩm từ cả hai vùng sinh trưởng, mỗi vùng cần lấy khoảng 50 thanh. Điều này sẽ cho tổng số khoảng 100 thanh trong mẫu tổng hợp.

Để phân tích dữ liệu theo phương pháp phân bố logarit chuẩn, lấy k_{0,05, 0,75} là 1,07 cho khoảng 100 mẫu thử.

Khi sự chênh lệch = 2 MPa,

Khi sự chênh lệch = 1 MPa,

...

...

...

B.7. Giải thích về ổn định mẫu thử

Sản phẩm khi được thử nghiệm vẫn phải thỏa mãn các yêu cầu kỹ thuật. Sản phẩm phải được bảo quản bằng cách sao cho điều kiện ổn định sản phẩm tại thời điểm thử nghiệm vẫn phải thỏa mãn các yêu cầu kỹ thuật của tập hợp chuẩn sản phẩm.

Khi không thể ổn định mẫu thử trước khi thử nghiệm, có thể thấp nhận điều chỉnh dữ liệu thử nghiệm để tương đương với dữ liệu thử nghiệm được lấy tại điều kiện chuẩn, việc cung cấp các dạng tốt cho những điều chỉnh đó được ghi lại.

B.7.1. Giải thích về độ ẩm sản phẩm

Nói chung, yêu cầu kỹ thuật của sản phẩm bao gồm các giới hạn về độ ẩm của sản phẩm. Ví dụ, nếu sản phẩm được phân loại là “đã hong khô”, thì tiêu chuẩn liên quan sẽ định nghĩa “đã hong khô” có độ ẩm chấp nhận đối với sản phẩm.

Sản phẩm phải được bảo quản sao cho tại thời điểm thử nghiệm, độ ẩm của mẫu thử phải nằm trong phạm vi dải độ ẩm chấp nhận đã xác định từ yêu cầu kỹ thuật của sản phẩm.

Ví dụ, một sản phẩm “chưa hong khô" có thể được lấy mẫu để thử nghiệm xác định các giá trị đặc trưng. Một định nghĩa chung của sản phẩm “chưa hong khô” là sản phẩm có độ ẩm cao hơn 25 %. Do vậy sản phẩm phải được bảo quản đợi thử nghiệm để có độ ẩm duy trì trên 25 %. Đối với hầu hết các môi trường, điều này bao gồm cả việc bảo quản trong không khí ẩm.

Ví dụ khác có thể là một sản phẩm có yêu cầu kỹ thuật về độ ẩm: “độ ẩm trung bình từ 12 % đến 15 % và không có thanh nào có độ ẩm lớn hơn 19 %”. Gỗ phải được bảo quản trong không khí có độ ẩm cân bằng từ 12 % đến 15 %, có thể nằm gần giữa của dải. Tại thời điểm thử nghiệm, độ ẩm phải được đánh giá để đảm bảo gỗ đã được thử phù hợp với yêu cầu kỹ thuật về độ ẩm tương đối chính xác của gỗ. Nếu độ ẩm đã đo nằm ngoài dải, cần một số điều chỉnh kết quả. Các điều chỉnh này phải sử dụng các dạng đã được thiết lập của mối quan hệ giữa các tính chất và độ ẩm đã thử nghiệm.

B.7.2. Giải thích về nhiệt độ sản phẩm

...

...

...

Nếu sản phẩm được quy định là phù hợp đối với nhiệt độ khắc nghiệt (cao hoặc thấp), thì sản phẩm nên được thử nghiệm dưới các điều kiện đảm bảo đúng theo yêu cầu kỹ thuật.

B.8. Giải thích về thử nghiệm

B.8.1. Giải thích về phương pháp thử

Các phương pháp thử phải phù hợp đối với sản phẩm được quy định trong tập hợp chuẩn. Phải lường trước các kiểu phá hủy thông thường của sản phẩm khi chịu tải trong quá trình làm việc. Ví dụ, thử nghiệm trượt sẽ gây ra phá hủy do ứng suất cắt, tuy nhiên trong một số trường hợp, thử nghiệm trượt có thể gây ra phá hủy do ứng suất uốn trên một số mẫu thử. Khi ước lượng độ bền trượt đặc trưng, có thể gộp dữ liệu từ bất kỳ kiểu phá hủy nào khác có thể được bao gồm, nhưng các kết quả phải được trình bày dưới dạng cận dưới của độ bền trượt của các mẫu thử đó. Phải thực hiện cẩn thận trong việc thiết lập các giá trị đặc trưng khi dữ liệu bao gồm nhiều kiểu phá hủy kết hợp lại do giá trị V thường xuyên được ước lượng thiếu.

Phương pháp thử cũng quy định dữ liệu phải được thu thập và yêu cầu tính toán để xác định độ bền phá hủy hoặc thử môđun đàn hồi.

B.8.2. Giải thích về dữ liệu thử nghiệm tương thích với mô tả sản phẩm

Điều 7 mô tả sự cần thiết phải bảo quản mẫu thử để việc ổn định mẫu thử phù hợp với các yêu cầu về quy định kỹ thuật của sản phẩm. Tuy nhiên, mặc dù đã có những nỗ lực để đạt được kết quả này, các điều kiện đo được trên mẫu thử trong một số phép thử lại nằm ngoài yêu cầu kỹ thuật.

Khi các phép đo tại thời điểm thử nghiệm cho thấy mẫu thử nằm ngoài các điều kiện quy định đối với sản phẩm, dữ liệu thô phải được hiệu chính bằng cách sử dụng mô hình ứng xử thích hợp. Ví dụ, ASTM D 1900 đưa ra phương pháp hiệu chính các kết quả đối với sự thay đổi nhỏ giữa độ ẩm đo được và độ ẩm quy định.

Cũng có thể kết hợp các kết quả thử nghiệm từ các mẫu có sự thay đổi khác nhau của sản phẩm cùng loại. Sự thay đổi thường là cỡ. Trong trường hợp này, dữ liệu thô có thể được chuyển thành cỡ chuẩn bằng cách xét đến yếu tố ảnh hưởng do kích cỡ đã được ghi nhận lại. Việc biến đổi này phải thích hợp đối với sản phẩm cụ thể và phải được minh chứng bởi dữ liệu nghiên cứu hoặc một mô hình về ảnh hưởng do kích cỡ nêu trong tiêu chuẩn áp dụng cho sản phẩm.

...

...

...

B.9. Giải thích về đánh giá các giá trị đặc trưng cho các tính chất kết cấu

B.9.1. Giải thích về tính chất kết cấu

Điều này phân biệt các giá trị đặc trưng thành hai loại.

a) Độ bền và môđun đàn hồi, những tính chất phải kết hợp với một thông số hình học để tính toán khả năng đặc trưng. Ví dụ về điều này là gỗ xẻ có khả năng chịu uốn đặc trưng được tính bằng cách nhân độ bền uốn đặc trưng với môđun tiết diện của mặt cắt ngang. Trong trường hợp này, giá trị đặc trưng cần tìm là độ bền uốn đặc trưng (f_m) của vật liệu và có thể sử dụng cho các mặt cắt ngang khác nhau để đưa ra các khả năng chịu mômen uốn khác nhau (M = f_mZ).

b) Khả năng và độ cứng vững, có thể so sánh trực tiếp với một tác động ảnh hưởng lên cấu kiện. Ví dụ về điều này là dầm chữ I. Toàn bộ tính năng của dầm này là hàm số chế tạo cụ thể của dầm và cỡ của dầm. Khả năng chịu mômen (M) phải được công bố trực tiếp khi không thể đặc trưng dầm bằng một độ bền uốn duy nhất.

Cả hai phương pháp diễn giải dữ liệu đều đưa ra một giá trị đặc trưng. Đối với các tính chất trong (a) sẽ là các tính chất đặc trưng của vật liệu và đối với các tính chất trong (b) sẽ là khả năng hoặc độ cứng vững đặc trưng của bộ phận. Các phương pháp dùng trong tiêu chuẩn này đều tương thích với cả hai cách diễn giải. Loại giá trị đặc trưng được được báo cáo sẽ là hàm số của loại sản phẩm.

Một số giá trị đặc trưng dựa trên giá trị trung bình và những giá trị khác đều ứng với phân vị chuẩn thứ 5. Bảng 1 phân loại các giá trị đặc trưng thành hai loại dựa trên tính chất được đại diện.

Bảng B.1 - Phân loại các giá trị đặc trưng đối với các tính chất kết cấu

Các tính chất đặc trưng/giá trị

...

...

...

Cơ sở

Độ bền uốn f_m

Khả năng chịu uốn M

Phân vị chuẩn thứ 5

Độ bền kéo f_t,0 song song với thớ

Khả năng chịu kéo N_t

Phân vị chuẩn thứ 5

Độ bền nén f_c,0 song song với thớ

Khả năng chịu nén N_c

...

...

...

Độ bền trượt f_s

Khả năng chịu trượt V

Phân vị chuẩn thứ 5

Độ bền nén vuông góc với thớ f_c,90

Khả năng chịu nén vuông góc với thớ N_c,90

Giá trị trung bình

Độ bền kéo vuông góc với thớ f_t,90

Khả năng chịu kéo vuông góc với thớ N_t,90

Phân vị chuẩn thứ 5

...

...

...

Độ cứng vững uốn EI

Độ cứng vững kéo EA

Độ cứng vững nén EA

Giá trị trung bình (phân vị chuẩn thứ 5)^a

Môđun trượt G

Độ cứng vững trượt GA

Giá trị trung bình (phân vị chuẩn thứ 5)^a

^a Một số sản phẩm có thể cần bổ sung giá trị phân vị chuẩn thứ 5 vào giá trị dựa trên giá trị trung bình thông thường.

B.9.2. Giải thích về giá trị đặc trưng dựa trên giá trị trung bình

...

...

...

Đối với môđun đàn hồi đặc trưng, sử dụng giá trị trung bình như giá trị đặc trưng, nhưng bất kỳ độ bền nào dựa trên giá trị trung bình (ví dụ độ bền kéo) phải được thay đổi để đưa ra giới hạn độ tin cậy 75 % mức thấp. Có thể sử dụng phương pháp thống kê thông thường để tìm ra giới hạn độ tin cậy về giá trị trung bình.

B.9.3. Giải thích về giá trị đặc trưng dựa trên phân vị chuẩn thứ 5

Đối với hầu hết các tính chất kết cấu, giá trị đặc trưng được dựa trên sự ước lượng giá trị phân vị chuẩn thứ 5 với độ tin cậy 75 %. Để thực hiện việc này cần:

- ước lượng phân vị chuẩn thứ 5 từ dữ liệu thử nghiệm, và

- ước lượng giá trị phân vị chuẩn thứ 5 với độ tin cậy 75 % từ tập hợp ước lượng nhận được từ thử nghiệm của một mẫu có cỡ giới hạn.

Thông tin hỗ trợ hai bước này được đưa ra trong Phụ lục A.

B.10. Giải thích về báo cáo

B.10.1. Giải thích về báo cáo chung

Báo cáo phải đưa ra tất cả thông tin giúp người đọc có đầy đủ chi tiết để nhận biết chính xác tập hợp đã lấy mẫu, phép thử đã thực hiện, tất cả các quá trình thống kê và phân tích, các giới hạn về giá trị đặc trưng cuối cùng.

...

...

...

Khi các giá trị đặc trưng được sử dụng làm dữ liệu thiết kế dựa trên độ tin cậy thì bên cạnh giá trị đặc trưng có thể yêu cầu bổ sung thông tin về toàn bộ phân bố kết quả.

B.10.2. Giải thích về tập hợp chuẩn

Việc mô tả tập hợp chuẩn phải bao gồm tất cả các yếu tố có thể gây ảnh hưởng đến các tính chất kết cấu hoặc nằm trong nguồn gốc của sản phẩm hoặc nằm trong việc sản xuất sản phẩm.

B.10.3. Giải thích về việc lấy mẫu

Chương trình lấy mẫu cũng phải được mô tả đầy đủ chi tiết để xác định rõ ràng bất kỳ giới hạn nào trong việc áp dụng giá trị đặc trưng. Khi lập hợp chuẩn kết hợp sự thay đổi đã biết, việc lấy mẫu dùng để thu thập các thay đổi đó phải được ghi lại trong báo cáo.

Phương pháp và sự diễn giải dùng để chọn cỡ mẫu cũng nên được ghi lại trong báo cáo.

Việc chuẩn bị hoặc ổn định mẫu thử cũng nên được mô tả chi tiết qua đó điều kiện của mẫu có thể được liên hệ đến yêu cầu kỹ thuật của tập hợp chuẩn.

B.10.4. Giải thích về phương pháp thử

Cách đơn giản nhất để dẫn chiếu đến phương pháp thử đã được thực hiện là đưa ra thông tin về tiêu chuẩn thử nghiệm. Khi tiêu chuẩn thử nghiệm không phải là một tiêu chuẩn ISO hoặc tiêu chuẩn quốc gia đã có, thì báo cáo phải nêu chi tiết về phương pháp thử.

...

...

...

B.10.5. Giải thích về phương pháp phân tích

Một số phương pháp phân tích tùy chọn được giới thiệu trong Phụ lục A. Phương pháp và tất cả các thông số sử dụng phải xác định. Khi sử dụng một phương pháp thay thế (ví dụ từ một tiêu chuẩn quốc gia), thì việc tham chiếu đến phương pháp đó phải hoàn toàn đầy đủ để cho phép một bên thứ ba có thể lặp lại phân tích đó.

B.10.6. Giải thích về các giá trị đặc trưng

Kết quả cuối cùng của việc sử dụng tiêu chuẩn này là một giá trị đặc trưng hoặc một tập hợp các giá trị đặc trưng có liên quan đến tập hợp chuẩn. Nhiều giả thiết và mô hình ứng xử được áp dụng để tìm ra giá trị hoặc các giá trị đặc trưng và việc sử dụng độ chính xác bất kỳ có nhiều hơn ba chữ số có nghĩa hàm ý không thể chứng minh được bằng quá trình.

B.11. Giải thích về việc gộp dữ liệu

Vì sự tương tự của các loài hoặc sự thuận tiện, thường mong muốn kết hợp hai hoặc nhiều loài vào trong cùng một nhóm giới thiệu sản phẩm cho chào hàng. Ngoài ra, các giá trị đặc trưng đối với cấp riêng lẻ có thể có nguồn gốc từ dữ liệu thử nghiệm về một số cỡ. Khi thực hiện điều này cần phải xác định các giá trị đặc trưng đối với dữ liệu gộp được kết hợp. Không có giới hạn về việc bao nhiêu tập hợp con dữ liệu có thể được kết hợp để tạo thành dữ liệu gộp.

Dữ liệu thử nghiệm từ một số lượng các chương trình thử nghiệm khác nhau có thể được gộp để tăng cỡ mẫu. Tuy nhiên, dữ liệu phải được chuẩn hóa và phải cung cấp đầy đủ thông tin về kiểu chuẩn hóa trong báo cáo để cho phép so sánh với các phương pháp chuẩn hóa khác.

Ví dụ, thường gộp dữ liệu từ các phép thử thực hiện trên các cỡ khác nhau của sản phẩm cùng loại. Trong trường hợp này, hệ số ảnh hưởng bởi kích cỡ được dùng để chuẩn hóa dữ liệu thành một cỡ chuẩn duy nhất. Tuy nhiên, các tiêu chuẩn quốc gia khác nhau sử dụng các dạng hoặc giá trị hệ số ảnh hưởng bởi kích cỡ khác nhau. Chi tiết đầy đủ trong báo sẽ cho phép một bên liên quan ở một quốc gia khác sử dụng hệ số ảnh hưởng bởi kích cỡ của riêng quốc gia đó để kiểm tra ảnh hưởng giá trị đặc trưng được đã được báo cáo.

Các ví dụ sau đây viện dẫn đến dữ liệu tập hợp con và dữ liệu gộp được mô tả trong Hình A.1.

...

...

...

Tập hợp con

Dữ liệu đã gộp

Nhóm loài

Dữ liệu các loài riêng rẽ

Dữ liệu các loài đã nhóm lại

Cỡ sản xuất

Dữ liệu cỡ riêng rẽ:

a) các tính chất phụ thuộc cỡ

b) các tính chất không phụ thuộc cỡ

...

...

...

Vùng sản xuất

Dữ liệu từ cùng sản phẩm được lựa chọn ra trong chương trình lấy mẫu khu vực

Dữ liệu tập hợp quốc gia

Giám sát sản xuất

Dữ liệu từ cùng sản phẩm được sản xuất trong khoảng thời gian khác nhau.

Dữ liệu sản phẩm theo thời gian

B.11.1. Giải thích về phương pháp gộp

Phương pháp thống kê tiêu chuẩn đối với dữ liệu thành phần sử dụng các phép thử thống kê tiêu chuẩn như phép thử Chi Square, các phép thử Tukey và Kruskal-Wallis, được trình bày trong hầu hết các giáo trình thống kê.

B.11.2. Ví dụ gộp các giá trị đặc trưng dựa trên các giá trị trung bình

...

...

...

Phân tích phi tham số của biến số trong mỗi một tập hợp dữ liệu con đã chuẩn hóa theo với A.4.3 được tiến hành như sau:

a) Sắp xếp trật tự mỗi một tập hợp con theo giá trị trung bình.

b) Thực hiện phép thử Kruskal-Wallis để xác định mức ý nghĩa.

Giá trị đặc trưng được tính toán trên dữ liệu đã gộp từ dữ liệu tập hợp con như sau:

a) Khi phép thử có ý nghĩa tại mức 0,01, giá trị đặc trưng trung bình cho dữ liệu gộp là giá trị trung bình của dữ liệu tập hợp con đã kết hợp.

b) Khi phép thử có ý nghĩa tại mức 0,01, lấy tập hợp dữ liệu con có giá trị trung bình thấp nhất được lấy làm tập hợp con chuẩn. Tất cả các tập hợp con khác được so sánh với tập hợp con đối chứng để chọn nhóm tập hợp con không thể phân biệt được so với tập hợp con đối chứng dùng phép thử so sánh nhiều Tukey trên giá trị trung bình tại mức ý nghĩa 0,01. Giá trị đặc trưng trung bình đối với dữ liệu gộp được xác định từ dữ liệu kết hợp của tất cả các tập hợp con trong việc nhóm lại này.

B.11.3. Ví dụ gộp các giá trị đặc trưng dựa trên các giá trị phân vị chuẩn thứ 5

Phương pháp này dựa trên các yêu cầu nhóm lại trong ASTM D 1990:2007.

Giá trị đặc trưng tạm thời dựa trên tất cả các dữ liệu gộp đã chuẩn hóa phù hợp với A.4.3 được tính toán theo 9.3. Mỗi một tập hợp con dữ liệu được so sánh với giá trị đặc trưng như sau:

...

...

...

b) thực hiện phép thử Chi Square để xác định xem tỷ lệ phần trăm của các mẫu mẫu thử thấp hơn giá trị nhóm có ý nghĩa thống kê đối với mỗi một loài trong nhóm hay không.

CHÚ THÍCH: Để có một độ nhạy thích hợp từ phép thử Chi Square, mỗi một tập hợp con dữ liệu phải có hơn 100 kết quả thử nghiệm.

Giá trị đặc trưng được tính toán trên dữ liệu gộp từ dữ liệu tập hợp con như sau:

a) khi phép thử không có ý nghĩa tại mức 0,01, giá trị đặc trưng của dữ liệu gộp là giá trị đặc trưng tạm thời;

b) khi phép thử có ý nghĩa tại mức 0,01:

i. sắp xếp trật tự các tập hợp con theo tỷ lệ phần trăm các miếng mẫu thử thấp hơn giá trị đặc trưng tạm thời;

ii. bắt đầu thực hiện với hai tập hợp con dữ liệu có tỷ lệ phần trăm các mẫu mẫu thử thấp hơn giá trị đặc trưng tạm thời cao nhất;

iii. sử dụng phép thử Chi Square để xác định xem tỷ lệ phần trăm các mẫu thử thấp hơn giá trị đặc trưng tạm thời có tương đương nhau hay không;

iv. khi phép thử Chi Square không có ý nghĩa tại mức 0,01, thì thêm vào tập hợp con dữ liệu này một tập hợp có tỷ lệ phần trăm các mẫu thử thấp hơn mức giá trị đặc trưng tạm thời cao nhất kế tiếp;

...

...

...

vi. giá trị đặc trưng của dữ liệu gộp được xác định theo 9.3 từ dữ liệu kết hợp trong nhóm tập hợp dữ liệu con cuối cùng để phép thử Chi Square không có ý nghĩa tại mức 0,01.

PHỤ LỤC C

(tham khảo)

Các ví dụ

C.1. Dữ liệu các ví dụ

Các dữ liệu sau đây lấy từ thử nghiệm trên 93 mẫu thử vật liệu gỗ xẻ kết cấu loại lá kim đã khô được xẻ có kích thước 90 mm x 35 mm được dùng để minh họa cách tính giá trị đặc trưng. Dữ liệu được sắp xếp theo trật tự tăng dần của môđun đàn hồi và độ bền uốn.

Bảng C.1 - Dữ liệu thô

Sắp xếp theo mô đun đàn hồi (MOE)

...

...

...

Sắp xếp theo độ bền uốn

MPa

Sắp xếp theo logarit cơ số tự nhiên của độ bền

Sắp xếp theo mô đun đàn hồi (MOE)

GPa

Sắp xếp theo độ bền uốn

MPa

Sắp xếp theo logarit cơ số tự nhiên của độ bền

6,52

...

...

...

2,91

11,71

52,80

3,97

6,58

20,69

3,03

11,76

53,12

...

...

...

7,53

20,99^a

3,04

11,76

53,42

3,98

7,63

21,24^b

3,06

...

...

...

53,61

3,98

8,34

23,01

3,14

11,89

53,76

3,98

8,40

...

...

...

3,15

11,90

54,30

3,99

8,59

24,07

3,18

12,00

54,60

...

...

...

8,79

24,11

3,18

12,01

54,95

4,01

8,82

24,74

3,21

...

...

...

55,40

4,01

8,85

24,79

3,21

12,41

55,50

4,02

8,91

...

...

...

3,26

12,52

56,55

4,04

8,97

27,40

3,31

12,58

58,80

...

...

...

9,12

28,84

3,36

12,64

59,85

4,09

9,32

29,05

3,37

...

...

...

60,30

4,10

9,38

29,06

3,37

12,81

60,50

4,10

9,43

...

...

...

3,37

12,89

61,69

4,12

9,50

29,72

3,39

12,92

61,95

...

...

...

9,57

31,55

3,45

13,06

62,45

4,13

9,62

31,60

3,45

...

...

...

62,74

4,14

9,91

32,50

3,48

13,39

63,59

4,15

10,03

...

...

...

3,54

13,39

64,84

4,17

10,18

34,71

3,55

13,46

67,59

...

...

...

10,26

34,75

3,55

13,47

69,26

4,24

10,26

36,27

3,59

...

...

...

73,31

4,29

10,31

36,49

3,60

13,55

75,31

4,32

10,32

...

...

...

3,60

13,66

75,82

4,33

10,33

36,90

3,61

13,87

75,92

...

...

...

10,44

38,21

3,64

14,02

77,92

4,35

10,44

38,27

3,64

...

...

...

78,19

4,36

10,45

39,68

3,68

14,42

80,36

4,39

10,55

...

...

...

3,69

14,57

83,18

4,42

10,56

41,42

3,72

14,74

83,27

...

...

...

10,60

42.20

3,74

15,28

83,55

4,43

10,61

42,36

3,75

...

...

...

83,57

4,43

10,62

43,78

3,78

15,67

85,72

4,45

10,65

...

...

...

3,80

15,79

87,77

4,47

10,77

44,81

3,80

16,25

90,08

...

...

...

10,88

45,10

3,81

16,26

90,14

4,50

10,90

46,43

3,84

...

...

...

90,82

4,51

10,99

47,39

3,86

16,33

92,26

4,52

11,02

...

...

...

3,88

16,40

92,81

4,53

11,24

48,68

3,89

16,81

93,28

...

...

...

11,35

50,76

3,93

16,87

95,76

4,56

11,35

51,77

3,95

...

...

...

96,46

4,57

11,48

51,79

3,95

17,06

101,13

4,62

11,48

...

...

...

3,95

17,10

115,06

4,75

11,63

52,58

3,96

...

...

...

^a dữ liệu đã sắp xếp thấp thứ ba.

^b dữ liệu đã sắp xếp thấp thứ tư.

Bảng C.2 - Tóm tắt các kết quả thử nghiệm

Mô đun đàn hồi (MOE)

GPa

Độ bền uốn

GPa

Đối với logarit cơ số tự nhiên của phân bổ logarit chuẩn (độ bền)

...

...

...

93

93

93

Giá trị trung bình hoặc giá trị trung bình cộng

11,907

54,133

3,897

Độ lệch chuẩn

2,570

...

...

...

0,448

V

0,216

0,424

-

Giá trị trung bình được xác định bằng:                                              (C.1)

Độ lệch chuẩn được xác định bằng:                                       (C.2)

Hệ số biến động được xác định bằng:                                                          (C.3)

C.2. Đặc trưng môđun đàn hồi

...

...

...

Giá trị đặc trưng dựa trên giá trị trung bình cộng (xem 9.2).

Giá trị MOE = trung bình cộng giá trị MOE = 11,9 GPa (trực tiếp từ tóm tắt dữ liệu phía trên)

Sử dụng A.1 tìm được giá trị trung bình cộng môđun đàn hồi đạt yêu cầu với giới hạn độ tin cậy 75 %.

Tại đây                                                                 (C.4)

Với:

K_mean,0,75 = 0,68 (nội suy giữa n = 50 và n = 100 trong Bảng A.1).

C.3. Đặc trưng độ bền uốn

...

...

...

a) Dùng dữ liệu phi tham số được phân tích theo ASTM D 2915 (xem A.2.1).

Xác định thứ tự thống kê đối với cỡ mẫu:

Dùng Bảng 2 trong ASTM D 2915: thứ tự thống kê = 4 với n = 102 và = 3 đối với 78 mẫu thử. Phép nội suy giữa hai cỡ mẫu, một mẫu của 93 mẫu thử tương ứng với một thứ tự thống kê bằng 3.6.

Xác định độ bền uốn đặc trưng:

Điều này có thể được thực hiện bằng phép nội suy từ dữ liệu giữa dữ liệu được xếp thấp thứ ba và dữ liệu được xếp thấp thứ tư. Dữ liệu xếp thấp thứ ba (thứ tự thống kê = 3) = 20,99, và dữ liệu xếp thấp thứ tư (thứ tự thống kê = 4) = 21,24.

Do đó, đối với thứ tự thống kê = 3,6, độ bền uốn đặc trưng = 21,24 MPa.

b) Đánh giá theo phương pháp phân tích phi tham số theo AS/NZS 4063 (xem A.2.2).

Giá trị phân vị chuẩn thứ 5 từ dữ liệu đã sắp xếp có một trình tự thống kê = 93 x 0,05 = 4,65. Bằng phép nội suy dữ liệu độ bền uốn bên trên, cho ta kết quả:

X_0,05 = 23,05 MPa

...

...

...

                                                                              (C.5)

Với:

k_{0,05, 0,75} = 1,868 (nội suy giữa n = 50 và n = 100 trong Bảng A.2).

c) Đánh giá bằng cách khớp dữ liệu với sự phân bố (xem A.2.3).

Chọn phân bố logarit chuẩn để thực hiện khớp dữ liệu. Giá trị logarit của độ bền được đưa ra ở kết quả trên:

Giá trị trung bình logarit: m = 3,897.

Độ lệch chuẩn logarit: s = 0,448.

...

...

...

X_p = exp [3,897 + Z(p)0,448]

Kết quả này được đưa ra trong đồ thị dưới đây.

Giá trị đặc trưng được đưa ra bởi công thức (A.2):

                                                                              (C.6)

Với:

X_{0,05, log chuẩn} = 23,59 MPa

k_{0,05, 0,75} = 1,078 (phép nội suy giữa n = 50 và n = 100 trong cột logarit chuẩn Bảng A.2).

...

...

...

Có thể sử dụng phép thử mức độ khớp của dữ liệu đã khớp theo Kolmogorov-Smirnov để đưa ra:

- Thông số Kolmogorov-Smirnov = 0,076.

- Giá trị tới hạn = 0,126. (mức đáng kể: 0,05).

Do đó, sự phân bố thỏa mãn được phép thử sự phù hợp.

C.4. So sánh các kết quả

Ba phương pháp thử đều đưa ra các độ bền uốn đặc trưng tương tự nhau:

- dữ liệu đã phân tích phi tham số theo ASTM D 2915 = 21,14 MPa;

- dữ liệu đã phân tích tích phi tham số theo AS/NZS 4063 = 21,17 MPa;

- dữ liệu được làm khớp theo phương pháp phân bố tự nhiên chuẩn = 22,47 MPa.

...

...

...

THƯ MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] ASTM D1990, Standard practice for establishing allowable properties for visually graded dimension lumber from in-grade tests of full-size specimens (Tiêu chuẩn thực hành thiết lập các tính chất cho phép đối với gỗ đã phân hạng kích thước bằng mắt từ các phép thử phân hạng của mẫu có toàn bộ kích cỡ).

MỤC LỤC

Lời nói đầu

Lời giới thiệu

1. Phạm vi áp dụng

2. Tài liệu viện dẫn

3. Thuật ngữ và định nghĩa

...

...

...

5. Tập hợp chuẩn

6. Lấy mẫu

6.1. Phương pháp lấy mẫu

6.2. Cỡ mẫu

7. Ổn định mẫu

7.1. Độ ẩm mẫu

7.2. Nhiệt độ mẫu

8. Dữ liệu thử nghiệm

8.1. Phương pháp thử

...

...

...

9. Đánh giá các giá trị đặc trưng của các tính chất kết cấu

9.1. Các tính chất kết cấu

9.2. Giá trị đặc trưng dựa trên giá trị trung bình

9.3. Giá trị đặc trưng dựa trên giá trị thử nghiệm phân vị chuẩn thứ 5

10. Báo cáo

10.1. Quy định chung

10.2. Tập hợp chuẩn

10.3. Lấy mẫu

10.4. Phương pháp thử

...

...

...

10.6. Các giá trị đặc trưng

Phụ lục A (quy định) Phân tích dữ liệu đối với các giá trị đặc trưng

Phụ lục B (tham khảo) Giải thích

Phụ lục C (tham khảo) Các ví dụ

Thư mục tài liệu tham khảo

Tiêu chuẩn quốc gia TCVN 11206-1:2015 (ISO 12122-1:2014) về Kết cấu gỗ - Xác định các giá trị đặc trưng - Phần 1: Yêu cầu cơ bản