国家标准 GB/T38359一2019 结构用木质材料强度性能数据分析方法 Data-analysismethodsofstrengthpropertiesforstructuralw00dandw00od-based products 2019-12-31发布 2020-07-01实施国家市场监督管理总局发布国家标涯花管理委员会国家标准
GB/38359一2019 前言本标准按照GB/T1.1一2009给出的规则起草请注意本文件的某些内容可能涉及专利本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任本标准由国家林业和草原局提出本标准由全国木材标准化技术委员会(SAC/TC41)归口本标准起草单位;黑龙江省木材科学研究所、黑龙江省林业科学院、国家林业局林产工业规划设计院、林业科学研究院木材工业研究所、德华兔宝宝装饰新材股份有限公司、建筑西南设计研究院有限公司、黑龙江信息技术职业学院本标准主要起草人;王春明、李晓秀,曲敏、赵秀、井学伟,孙玉慧、毛磊、徐伟涛、龚迎春,刘巍岩、杨学兵、王春霞,谢序勤、刘一楠、郑海威、贾潇然,李维娜、张冬梅、赵立志、赵眉芳、林利民
GB/38359一2019 结构用木质材料强度性能数据分析方法范围本标准规定了结构用木质材料的抽样方法,以及利用参数统计和非参数统计对结构用木质材料强度性能数据的分析方法本标准适用于结构用木质材料总体的样本抽样、强度性能评估和特征值确定等数据分析规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的凡是注日期的引用文件,仅注日期的版本适用于本文件凡是不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件 GB/T3358.1统计学词汇及符号第1部分:一般统计术语与用于概率的术语 GB/T3358.2统计学词汇及符号第2部分;应用统计 GB/T4882数据的统计处理和解释正态性检验术语定义和符号 3.1术语和定义 GB/T3358.1和GB/T3358.2界定的以及下列术语和定义适用于本文件 3.1.1 结构用木质材料struecturalwoodandwood-basedproduet 结构材以作为结构构件承受载荷为目的,具有可靠和明确的力学性能指标,可满足工程设计要求的木质材料 [LY/T2381一2014,定义3.1] 3.1.2 p分位数(值p-quantile;p-fraetile 对0<力<1,使分布丽数F(r)大于或等于力的所有工的下确界注，改写GB/T3358.1一2009,定义2.13 3.1.3 统计容忍区间statistiealtoleraneeinteryal 由随机样本确定的、以规定的概率至少包含抽样总体规定比例的区间注:如此建立的区间其置信水平是多次重复使用时它至少包含抽样总体规定比例的频率 [[GB/T3359-2009,定义3.1.1] 3.1.4 统计容忍限statistiealtolerancelimit 表示统计容忍区间端点的统计量注，统计容忍区间可以是单侧的或双侧的 [GB/T33592009,定义3.1.2]
GB/T38359一2019 3.1.5 覆盖率coverage 总体中单元落人统计容忍区间的比例 [GB/T3359一2009,定义3.1.3] 3.1.6 次序统计量orderstatistie 由随机样本的检测值,依非降次序排列所确定的统计量注改写GB/T3358.1一2009 9,定义1.9 3.2符号下列符号适用于本文件变异系数,又称离散系数; CU 单侧容忍限系数样本量; NPE 非参数统计p分位数,本标准特指非参数统计5%分位数; NTL 非参数统计容忍限,本标准特指非参数统计置信水平为75%覆盖率为95% 的下容忍限; 分位 1 PPE 参数统计分位数; PTL 参数统计容忍限,本标准特指正态分布置信水平为75%覆盖率为95%的下容忍限; 样本标准差; 自由度,u=n一l 第i个样本的测试值 r '分布卢分位数或正态分布》分位数5%分位数写为 .工0.05; 样本平均值; 第，个样本的测试值的自然对数值; y 对数正态分布力分位数,5%分位数写为ya贴样本检测值取对数后的平均值精确度样本的抽取 4.1抽取样本的要求抽取的样本应能代表总体,通常需要对等级名称、采样的采集区域(例如国家、地区、工厂库存、生产现场等)、树种或种类,采样的时间跨度例如一天，一个月,一年等),材料尺寸、含水率等进行详细记录抽取样本应考虑样本来源,时间,试件位置属性等潜在的可变性影响因素抽取样本的方法应按简单随机抽样从批中抽取作为样本中的单位产品但是,当批由子批或(按某个合理的准则识别的)层组成时,应使用按比例配置的分层抽样,在此情形下,各子批或各层的样本量与其大小成比例
GB/38359一2019 4.3抽取样本的时间样本可在批生产出来以后或者在批生产期间抽取两种情形均按4.2抽取样本 4.4二次或多次抽样使用二次或多次抽样时,每个后继的样本应从同一批的剩余部分中抽取参数统计的数据分析 5 5.1计算均值时需要抽取的样本量 5.1.1根据经验、预测,文献、其他材料的试验结果或实际检测等方法得到平均值和标准差或者变异系数 5.1.2根据式(1)进行计算对式(1)的计算结果进行向上取整,得到估算的样本量n 式中: 估算的样本量; -在要求置信水平下的1分布值,取表1中双侧置信区间对应值标准差; -估算精确度,通常要求精确度为5%,所以=0.05; 样本平均值; 样本变异系数 cU 5.1.3样本按第4章要求抽取估算的样本量n,测试后,如果c实测值大于c估计值,则应把c实测值代人式(1),重新计算样本量n,并从同一批中补足抽样样本;如果cv实测值小于或等于c估计值，则样本量n不变表11分布值双侧置信区间/单侧置信区间/分位自由度 75.0%/87.5%/0.125(0.87580.0%/90.0%/0.10(o.9090.0%/95.0%/0.05(o.95) 95.0%/97.5%/0.025(o.975) 2.414 3.078 6.314 12.706 1.604 1.886 2.920 4.303 1.423 l.638 2.353 3.182 1.533 1.344 2.132 2.776 1.301 1.,476 2.015 2.571 1.273 2.447 1.440 1.943 1.254 1.415 1.895 2.365 1.240 1.397 1.860 2.306 1.230 1.383 1.833 2.262 1C 1.221 1.372 1.812 2.228 1 1.214 1.363 1.796 2.201
GB/T38359一2019 表1续双侧置信区间/单侧置信区间/分位自由度 75,0%/87.5%/0,125(0.87580,0%/90,0%/0,10(0,.90)90,0%/95,0%/0,05(0,95 95.0%/97.5%/0.025(0.975 1.782 1.209 1.356 2.179 13 1.204 1.350 2.160 1.771 14 1.200 1.345 1.761 2.145 15 1.197 1.34] 1.753 2.131 16 1.194 1.337 1.746 2.120 17 1.191 1.333 1.74 2.l10 18 1.189 1.330 1.734 2.101 1.328 1.729 .R7 2.093 19 2o 1.185 1.325 1.725 2.086 21 1.183 1.323 1.721 2.08o 22 1.182 1.321 1.717 2.074 23 1.180 1.319 1.714 2.069 24 1.318 1.179 1.711 2.064 25 1.178 1.316 1.708 2.060 .177 1.315 26 1.706 2.056 27 1.176 1.314 1.703 2.052 1.313 2.048 28 1.701 .175 29 1.174 1.311 l.699 2.045 30 1.173 1.310 1.697 2.042 40 1.167 1.303 1.684 2.021 60 1.162 1.296 1,671 2.000 120 1.156 1.289 1.658 1.980 1.150 1.282 1.645 1.960 5.2试验结果的统计计算 5.2.1样本平均值、标准差变异系数和置信区间 5.2.1.1 样本平均值样本平均数按式(2)进行计算 -- (2 心 n 式中 -样本平均值; 样本量; 第i个样本的测试值 .Z
GB/38359一2019 5.2.1.2样本标准差样本标准差按式(3)进行计算 ->-了式中: 样本标准差; 样本量; 样本平均值; 第i个样本的测试值 .Z 5.2.1.3样本变异系数样本变异系数按式(4)进行计算 =、/1了 c7U 式中: 变异系数 c'U 样本标准差; 样本平均值 5.2.1.4平均值的置信区间 5.2.1.4.1样本平均值双侧置信区间按式(5)计算 c1=工士(ts// 式中 C1 置信区间样本平均值; 在要求置信水平下的!分布值,根据自由度从表1中的双侧置信区间得到值; 样本标准差; 样本量 5.2.1.4.2样本平均值单侧置信区间下限按式(6)计算 cI一一(ts// 6 式中: CI 置信区间; 样本平均值; 在要求置信水平下的!分布值,根据自由度从表1中的单侧置信区间得到，值; 样本标准差; 样本量 5.2.1.4.3 样本平均值单侧置信区间上眼拨式(7)计算 CI=.r十ts/、/n 式中: CI 置信区间; 样本平均值; 在要求置信水平下的！分布值,根据自由度从表1中的单侧置信区间得到值;
GB/T38359一2019 样本标准差; 样本量 5.2.2p分位数(分位值 5.2.2.11分布的p分位数当质量检测值总体服从正态分布时,样本的质量统计量服从'分布 '分布分位数按式(8)计算一ts,当力<0,5时 (8 [十s,当力>0,5时式中符合正态分布的声分位数" r 样本平均值; 在要求分位的1分布值,根据自由度从表1中的对应的分位得到值; 样本标准差 5.2.2.2 正态分布的"分位数当质量检测值总体服从正态分布时,分位数按式(8)计算,值取表1中的对应的分位v=时的数值判断统计分布是否为正态分布可参照GB/T4882 5.2.2.3对数正态的p分位数当质量检测值总体服从对数正态分布时,分位数按式(9)计算 exp(y一ts,),当办<0.5时 9 lexp(y十s,),当力>0.5时式中符合对数正态分布的户分位数 y" 在要求分位的1分布值，值取表1中的对应的分位=时的数值样本检测值取对数后的平均值，了三 ln.r，; 一y)? -样本检测值取对数后的标准差，，= 、习 5.2.3统计分布区间的下容忍限 5.2.3.1符合正态分布置信水平为75%覆盖率为95%的下容忍限根据n值从表2中查出尺值,按式(10)进行计算: PTL=.r一ks (10 式中 PTL 置信水平为75%覆盖率为95%的下容忍限; 样本平均值; -置信水平75%覆盖率为95%的下容忍限系数,根据n从表2中取值样本标准差
GB/T38359一2019 表2正态分布置信水平75%覆盖率为95%的下容忍限系数 3.152 21 1.924 180 1.727 2.681 22 1.916 200 1.723 2.464 23 1.908 250 1.714 2.336 24 1.901 300 1.708 25 2.251 1,895 350 1.703 189 3 30 1.869 400 1.699 2.142 35 1.849 450 1.696 10 40 2.104 1.834 500 1.693 11 45 1.822 600 1.689 2.074 12 2.048 50 1.811 700 1.686 13 2.026 60 1.795 800 1.683 70 900 14 2.008 1.783 1.681 L.73 15 1.991 80 1000 1.679 16 1.977 90 1.765 1500 1.672 17 1.964 100 1.758 2000 1.669y 18 1.952 120 1.747 2500 1.666 19 1.942 140 1.739 3000 1.664 20 1.932 160 1.733 1.645 注:本条特指正态分布置信水平为75%覆盖率为95%的下容忍限,正态分布其他置信水平和覆盖率要求的下容忍限可参照GB/T3359一2009. 5.2.3.2对数正态分布置信水平为75%覆盖率为95%的下容忍限根据n值从表2中查出人值,按式(11)进行计算 PTL=exp(y一ks, 式中: PTI 置信水平为75%覆盖率为95%的下容忍限置信水平为75%覆盖率为95%的下容忍限系数,根据n从表2中取值; In.r，样本脸测的取对数后的半均值.了-" 习m- 样本检测值取对数后的标准差，s，= 非参数统计的次序统计数据分析 6.1采用非参数统计的次序统计方法时抽取的样本量非参数统计置信水平为75%覆盖率为95%的抽取样本量见表3
GB/T38359一2019 表3非参数统计的样本量和对应的次序统计量样本量" 次序统计量样本量"n 次序统计量 28 259 11 53 281 12 78 303 13 02 325 14 347 125 15 148 455 20 170 562 25 193 668 30 215 879 4o 237 1089 50 10 6.2非参数统计次序统计方法下容忍限的计算对检测结果进行次序统计,取表3中不大于实际抽样量的最大样本量对应的次序统计量的值作为非参数统计置信水平为75%覆盖率为95%的下容忍限非参数统计次序统计方法》分位数 6.3 对样本的检测结果进行次序统计(非降次序排列),分别称为ri1,r,,r,,从i=1到n计算 i/(n+1),直到i/n+1)>p/100,记录=i,然后按式(12)进行计算非参数统计力分位数: NPE (n十1)-j一1[r，一r-]十r- 12) 00" 式中: NPE 非参数统计分位数; 力分位 -样本量; -次序统计样本的序号第个次序统计量的值; .’ -第(j一1)个次序统计量的值 Zv-1 注;本章非参数统计计算适用于假定总体分布为连续,其他参数未知或分布不能用有限个实参数刻画的情况时产品性能特征值和用于建立产品设计值的特征值的评估要求 7.1产品性能特征值和用于建立产品设计值的特征值可以是统计置信水平为75%覆盖率为95%的下容忍限 7.2当使用样本平均值或5%分位数作为产品性能特征值或用于建立产品设计值的特征值时,应按如下要求评估样本平均值或5%分位数的精确度,通常要求的取值范围是(0.010.10): 当使用样本平均值作为产品性能特征值或用于建立产品设计值的特征值时,t:/x厉)<0,平 a 均值的精确度是合理的;ts/.x/)>,应按第4章的抽样方法增加抽样,直到s/.x/)<的条件满足 b 当使用非参数统计分位数作为产品性能特征值或用于建立产品设计值的特征值时，NPE NTL)/NPE<，NPE的精确度是合理的;(NPE一NTL)/NPE>,应增加抽样,直到 NPE一NTL/NPE<成立,或用NTL值作为产品性能特征值或用于建立产品设计值的
GB/38359一2019 特征值,但是基于这个抽样的NTL值是不严密的当使用参数统计分位数作为产品性能特征值或用于建立产品设计值的特征值时，PPE PTL)/PPE<,PPE的精确度是合理的;PPE一PTL/PPE>,应增加抽样,直到 (PPE一PTL)/PpPE<成立,或用PTL值为产品性能特征值或用于建立产品设计值的特征值示例 8.1均值样本量估计示例如结构用的兴安落叶松规格材,目测等级Ic,要求精确度为0.05,置信度为95%的条件下估计抗弯强度预估cw=0.35 置信度为95%时,，可以近似取值为2 计算结果如下 ×0.35=196 n \0.05 而实测结果抗弯强度的cw=0.378,则重新带人式(1)计算如下,向上取整为229个样本量 0.378 =228.6 n 0.05 如果认为229个样本量太大,试验很难达到,则在条件允许的情况下,可降低置信度或精确度如上面的材料精确度为0.05,置信度为75%的条件下估计抗弯强度置信度为75%时,近似的可以近似取值为1.2 计算结果如下向上取整为83个样本量 ×0.378 82.3 0.05 8.2样品检测结果分析计算示例 8.2.1样本检测结果示例某木材加工厂生产的同批单板层积材的抗拉强度检测结果见表4 表4单板层积材抗拉强度检测结果示例单位为兆帕序号抗拉强度序号抗拉强度序号序号抗拉强皮抗拉强度 68.85 54.58 29 47.47 43 57.33 45 57.68 58,98 30 56,l1 53,35 17 70.00 57.48 31 66,60 45 66,35 56,17 49.51 32 58.98 53.84 6 55.77 65.15 33 53.88 47 51.75 54.37 51.1l 59.38 68.88 34 8 56.72 64.00 35 55.86 49 63.33 52.4 7.72 50 58.29 44.36 36 37 5 47.95 58.98 62.96 56.74 10 51.92 57.48 38 58.03 52 60.82 2 1 61.60 52.04 39 51.30 53 66.78 " 12 公8 54 63,21 58,44 40 56,02 56.34 13 59.89 66.23 4l 47.02 27 2? 1 59.63 42 55.75 57.39 8.2.2样本平均值、标准差和变异系数对表4中的数据进行计算,分别得到=57.64MPa,s=5.83MPa,cv= 0.101=10.1%.
GB/T38359一2019 8.2.3样本平均值的置信区间对表4中的数据计算样本平均值置信水平为95%的双侧置信区间 n=54,置信水平为95%，取 2.007 计算如下得到样本平均值置信水平为95%的双侧置信区间为(56.05MPa,59.23MPa). CI=r士(x/、"=57.64士(2.007×5.83/54 对表4中的数据计算样本平均值置信水平为95%的置信区间下限和上限 n=54,置信水平为 95%，取1.676 计算如下得到样本平均值置信水平为95%的置信区间下限为56.31MPa和上限为 58.97MPa cI=-(s/人厉)=57.64-(1.676×5.83//54)=56.31 CI=r十(ts/、n=57.64十(1.676×5.83/、54)=58.97 8.2.4样本的分位数对表4中的数据计算样本'分布5%分位数 "=54,力=0.05时，'取1.676 计算如下得到样本1分布0.05分位数为47.87MPa r一ts=57.64一1.676×5.83=47.87 r0.0s= 对表4中的数据计算样本正态分布5必分位数户-00s.取I.G行计算如下得到样本正态分布0.05分位数为48.05MPa ron=r一ts=57.64一1.645×5.83=48.05 对表4中的数据计算样本对数正态分布5%分位数力=0.05,取1.645 计算如下得到样本对数正态分布0.05分位数为48.51MPa -, =4.05 y= 一y)'=0.1017 ，-、aas" y=exp(5一ts)=exp(4.05一1.645x0.1017)=48.51 按非参数统计对表4中的数据计算5%分位数当n=54时,3/(54十1)=0,055>0.05,得到=3 得到样本非参数统计5%分位数,NPE=47.36MPa NPE [品 (n+1)-(j-1[r,-ry-]十ro-7 ×54十1)一(3一1 -r2)十.r， Li00 =0.75×(47.47一47.02)十47.02=47.36 8.2.5样本的置信水平为75%覆盖率为95%的下容忍限对表4中的数据计算正态分布置信水平为75%覆盖率为95%的下容忍限当n=54时,取 1.805 计算得到样本正态分布置信水平为75%覆盖率为95%的下容忍限,PTL=47.12MPa PTL=一ks=57.64-1.805×5.83=47.12 对表4中的数据计算对数正态分布置信水平为75%覆盖率为95%的下容忍限当n=54时,取 l.805 计算得到样本对数正态分布置信水平为75%覆盖率为95%的下容忍限,PTL=47.72MPa PTL=exp(y一ks,)=exp(4.05一1.805X0.1017)=47.72 对表4中的数据计算非参数统计置信水平为75%覆盖率为95%的下容忍限当n=54时，取次序统计量的次序为2的数值作为非参数统计置信水平为75%覆盖率为95%的下容忍限,NTL =47.02MPa 10
GB/38359一2019 8.2.6使用样本平均值或5%分位数作为产品性能特征值和用于建立产品设计值的特征值的评估样本平均值作为性能特征值或用于建立产品设计值的特征值评估,取0.05,计算如下结果满足评估 s/(V)=2.007×5.83/(57.64×54)=0.0276<0.05 NPE作为性能特征值或用于建立产品设计值的特征值评估,NPE=47.36MPa，NTL 47.02MPa,取0.05,计算如下,结果满足评估 (NPE一NTL/NPE=47.36一47.02)/47.36=0,0070,05 正态分布的PPE作为性能特征值或用于建立产品设计值的特征值评估,PPE=48.05MPa NTL=47.12MPa,取0.05,计算如下,结果满足评估 PPE一PTL)/PPE=(48.05一47.12)/48.05=0.0190.05 8.2.7计算结果汇总对8.2.2,8.,2.4和8.2.5的部分计算结果汇总见表5 表5计算结果汇总单位为兆帕分布平均值 0.05分位数置信水平为75%覆盖率为95%的下容忍限正态分布 57.64 48.05 47.12 对数正态分布 48.51 47,72 非参数统计 47.36 47.02

结构用木质材料强度性能数据分析方法GB/T38359-2019

在建筑工程中，结构用木质材料被广泛应用于房屋梁柱、地板、屋顶等部位。为确保建筑结构的安全性和可靠性，必须对结构用木质材料的强度性能进行评估。GB/T38359-2019是中国国家标准化管理委员会发布的《结构用木质材料强度性能数据分析方法》。该标准规定了结构用木质材料强度性能的试验方法、数据处理和结果分析等方面的要求。

试验方法

GB/T38359-2019对结构用木质材料的强度性能试验方法做出了详细规定。试验时，应选择与实际使用情况相当的样品，并按一定时间间隔进行试验。在试验过程中，应注意以下几点：

试验样品的尺寸和形状应符合要求；
试验过程应严格按照标准要求进行；
试验结果应及时记录并处理。

数据处理

在试验完成后，需要对试验数据进行处理，以得出结构用木质材料的强度性能参数。数据处理的主要内容包括：

数据精度的控制；
数据筛选和剔除异常值；
数据分析和参数计算。

根据GB/T38359-2019，数据处理过程中应采用适当的数学模型和方法，如正态分布、方差分析等，在保证数据可靠性的基础上，得出结构用木质材料的强度性能参数。

结果分析

通过数据处理，可以得到结构用木质材料的强度性能参数。在结果分析时，需要考虑以下几个方面：

参数的物理意义和工程背景；
参数间的相互关系和影响；
参数的可靠性和精度。

在结果分析过程中，可以采用统计学方法，如回归分析、相关分析等，对所得数据进行分析和预测。同时，还应对参数的误差范围和置信度进行评估，以确定参数的可靠性。

总结

GB/T38359-2019规定了结构用木质材料强度性能数据分析方法的试验方法、数据处理和结果分析等方面的要求。按照标准要求进行试验和数据处理，可以得出结构用木质材料的强度性能参数，并对其进行结果分析。这些工作为保障建筑结构的安全性和可靠性提供了重要支持。

应用前景

随着人们对建筑结构安全性和可靠性的要求越来越高，结构用木质材料在建筑中的应用也越来越广泛。而GB/T38359-2019规定的强度性能数据分析方法，为结构用木质材料的评估提供了标准化、科学化的方法。这将有助于提高建筑结构的安全性和可靠性，保障人们的生命财产安全。

注意事项

在使用GB/T38359-2019规定的强度性能数据分析方法时，需要注意以下几点：

试验条件和操作应按照标准要求进行；
对于试验结果不一致或异常的样品，需要进行重新试验或特殊处理；
数据处理和结果分析过程中，需要采用合适的数学模型和方法，并进行误差范围和置信度的评估。

结论

GB/T38359-2019规定的结构用木质材料强度性能数据分析方法，为结构用木质材料的评估提供了科学化、标准化的方法。正确地使用这一方法，可以得出结构用木质材料的强度性能参数，并对其进行结果分析。这将为建筑工程的设计、施工和运营提供重要支持。