Control de calidad del Hormigón

Documentos relacionados
Control de calidad del Hormigón. San Luis, agosto de 2014

Control de calidad del Hormigón

Control de calidad del. Ciudad de La Rioja Mayo 2013

Control de calidad del Hormigón

ANÁLISIS DE DATOS CONTROL DE CALIDAD. Ing. Carlos Brunatti

HERRAMIENTAS DE CALIDAD EN PROCESOS METROLÓGICOS

Teorema Central del Límite (1)

Objetivos. Epígrafes 3-1. Francisco José García Álvarez

MUESTREO PARA ACEPTACION

Estadística y sus aplicaciones en Ciencias Sociales 6. Prueba de hipótesis. Facultad de Ciencias Sociales, UdelaR

GRAFICOS DE CONTROL DATOS TIPO VARIABLES

INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS ORIENTACIONES (TEMA Nº 7)

ESTADÍSTICA. Población Individuo Muestra Muestreo Valor Dato Variable Cualitativa ordinal nominal. continua

Teoría de la decisión

Pruebas de Hipótesis. Diseño Estadístico y Herramientas para la Calidad. Pruebas de Hipótesis. Hipótesis

3. ANÁLISIS DE DATOS DE PRECIPITACIÓN.

Objetivos. Aprender a construir gráficos p y/o np. Aprender a construir gráficos c y u. Cuando usarlos. Epígrafes

Guión de Prácticas. PRÁCTICA METROLOGIA. Medición. 2. CONSIDERACIONES PREVIAS a tener en cuenta SIEMPRE

Unidad V. Control Estadístico de la Calidad

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

Primera ronda de pruebas de aptitud interlaboratorial en pruebas al concreto en Costa Rica

Unidad Temática 3: Probabilidad y Variables Aleatorias

TERMINOLOGÍA ANALÍTICA - PROCESO ANALÍTICO - TÉCNICA ANALÍTICA - MÉTODO ANALÍTICO - PROCEDIMIENTO ANALÍTICO - PROTOCOLO ANALÍTICO

INDICE Capítulo I: Conceptos Básicos Capitulo II: Estadística Descriptiva del Proceso

Probabilidad y Estadística

NORMA ISO Introducción

Mediciones II. Todas las mediciones tienen asociada una incertidumbre que puede deberse a los siguientes factores:

NOCIONES DE ESTADÍSTICA CURSO PRÁCTICO DE CLIMATOLOGÍA 2011

Tema 11: Control del hormigón. Materiales, resistencia y ejecución. Ensayos.

Unidad 5 Control Estadístico de la Calidad. Administración de Operaciones III

Tema 2. Regresión Lineal

Concepto. 1,645 σ. f ck 5 %

Conceptos básicos de metrología

Otra característica poblacional de interés es la varianza de la población, 2, y su raíz cuadrada, la desviación estándar de la población,. La varianza

Optimizar recursos y asegurar cumplimiento metrológico Buenos Aires 23 de Octubre de 2015

Medidas de Tendencia Central.

MEDIDAS DE RESUMEN: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y DISPERSIÓN. Lic. Esperanza García Cribilleros

Tema 13: Distribuciones de probabilidad. Estadística

Estadística para la toma de decisiones

Objetivo: Comprender la diferencia entre valor esperado, varianza y desviación estándar. Poner en práctica el teorema de Chebyshev

INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICAS (INE) 29 de Abril de 2016

Pregunta 1. Pregunta 2. Pregunta 3. Pregunta 4. Pregunta 5. Pregunta 6. Pregunta 7. Comenzado el lunes, 25 de marzo de 2013, 17:24

Determinación del tamaño de muestra (para una sola muestra)

ANÁLISIS CUANTITATIVO POR WDFRX

1. La Distribución Normal

Tema 9: Contraste de hipótesis.

Agro 6998 Conferencia 2. Introducción a los modelos estadísticos mixtos

JUEGO DE BASKETBALL. Repaso de Distribuciones de Probabilidad Discretas y Continuas

NOCIONES DE ESTADÍSTICA CURSO PRÁCTICO DE CLIMATOLOGÍA 2012

Diseño de mezclas de concreto hidráulico. Grupo de trabajo en concreto hidráulico. Instituto Tecnológico de Tepic

Conceptos básicos estadísticos

Exactitud y Linearidad del Calibrador

Teoría de errores -Hitogramas

CAPÍTULO 15. ZAPATAS Y CABEZALES DE PILOTES

Estadística Descriptiva

Indicadores de Gestión

Teoría de muestras 2º curso de Bachillerato Ciencias Sociales

Medidas descriptivas I. Medidas de tendencia central A. La moda

3 PROBABILIDAD Y DISTRIBUCION NORMAL

MEDICIONES ELECTRICAS I

Modelos de PERT/CPM: Probabilístico

CAPÍTULO 4 TÉCNICA PERT

Procedimiento para la Aprobación de Sistemas Alternativos de Construcción para la Vivienda Unifamiliar en la República de Panamá

4. NÚMEROS PSEUDOALEATORIOS.

Tabla de Test de Hipótesis ( Caso: Una muestra ) A. Test para µ con σ 2 conocida: Suponga que X 1, X 2,, X n, es una m.a.(n) desde N( µ, σ 2 )

EL PAPEL DE LA ESTADISTICA EN O Y M. Objetivo: Identificar índices estadísticos, y métodos más convenientes, para aplicarlos en el estudio de O y M.

La distribución de Probabilidad normal, dada por la ecuación:

IV. SIGNIFICADO DE LOS METODOS DE ENSAYO APLICADOS A LOS COMBUSTIBLES 4.1 SIGNIFICADO DE LOS MÉTODOS DE ENSAYO DE LAS GASOLINAS.

EJERCICIOS RESUELTOS DE ESTADÍSTICA II

Fundamentos de Estadística y Simulación Básica

Anexo2 - Niveles de inspección y concierto de calidad

INFERENCIA ESTADISTICA

EJERCICIOS DE SELECTIVIDAD

Muchas variables aleatorias continuas presentan una función de densidad cuya gráfica tiene forma de campana.

Técnicas de Investigación Social

Control Estadístico de Procesos (SPC) para NO estadísticos.

Puntuaciones Estándarizadas, Distribución Normal y Aplicaciones. Dra. Noemí L. Ruiz Limardo 2008 Derechos de Autor Reservados, Revisado 2010

Los 10 pasos. para el aseguramiento de la calidad en uniones atornilladas. Equipos y sistemas de medición SCHATZ Advanced Quality

INDICE. Prólogo a la Segunda Edición

Análisis de Componentes de la Varianza

Tema 1.- Correlación Lineal

Teoría del muestreo. Tipos de muestras

08/10/ Introducción

Determinación de la Tensión Adm.de una barra de acero por medio del diagrama.

OTRAS HERRAMIETAS ESTADISTICAS UTILES. Dra. ALBA CECILIA GARZON

5. Los objetivos de la Calidad de los Datos (OCD) y la Evaluación de la

Conceptos Básicos de Inferencia

Agrupa los resultados por lotes: Rechazados, revisables y aceptados y:

CONTRASTE SOBRE UN COEFICIENTE DE LA REGRESIÓN

ADMINISTRACION DE OPERACIONES

LECTURA 01: LA DISTRIBUCIÓN NORMAL GENERAL. LA DISTRIBUCIÓN NORMAL ESTÁNDAR (PARTE I). TEMA 1: LA DISTRIBUCION NORMAL GENERAL.

UNIDAD 7 Medidas de dispersión

MANUAL DE LABORATORIO DE FÍSICA GENERAL 9ª Edición EXPERIENCIA N 02

POBLACIÓN Y MUESTRAS EN LA INVESTIGACIÓN

Tema 6. Variables aleatorias continuas

SESION 12 LA DISTRIBUCIÓN BINOMIAL

Método de cuadrados mínimos

1. Análisis de Sensibilidad

Transcripción:

Control de calidad del Hormigón

Calidad Hay muchos factores involucrados en la producción del hormigón, desde los materiales, la dosificación de la mezcla, el transporte, la colocación, el curado y los ensayos. Por eso, no debe sorprendernos de que se trata de un material variable.

Calidad Ello significa que si se realizan ensayos sobre muestras de hormigón idénticas, se verificarán variaciones en las propiedades mecánicas entre las diversas muestras. Esa variabilidad se debe tener en cuenta a la hora de redactar las especificaciones.

Calidad: factores Los que contribuyen a esa variabilidad son: Materiales Producción Ensayos

Verificación de la Calidad Se refiere colectivamente a todas los pasos dados para asegurar la confianza adecuada de que el hormigón se comportará satisfactoriamente en servicio.

Control de la Calidad Se aplica a cada acción empleada para medir las propiedades del hormigón y sus materiales componentes y controlarlas dentro de especificaciones establecidas.

Calidad tradicional Muchas especificaciones del hormigón, se basaban en recetas o prescripciones, que no tenían en cuenta las características del producto final.

Calidad tradicional Antes, se solía tomar en forma periódica, una muestra supuestamente representativa, se la ensayaba y se la comparaba con lo que establecía la especificación. Si ese material estaba dentro de las tolerancias fijas, se daba por aprobado y si no lo hacía, se lo rechazaba.

Ensayos Cuando se realiza un ensayo, existe la posibilidad de que el material tenga un 50 % de posibilidades de pasar el límite de la especificación y otro 50 % de no hacerlo. Si falla y se realiza un segundo ensayo, la probabilidad sigue siendo la misma (50 % + 50 % ) con lo cual se verifica que existe un 75 % de posibilidad de pasar y un 25 % de no hacerlo.

Ensayos

Calidad Una de las características a señalar es que se debe realizar un muestreo totalmente al azar, pues sino las técnicas estadísticas dan resultados no significativos.

Muestreo al azar Involucra una selección que le da igual probabilidad a todas las partes que conforman el lote, de poder ser elegidas.

Lote Es una cantidad prescripta y definida del material, que puede ser un volumen, un área, una cantidad de producción, unidades, etc, que se produce mediante el mismo proceso y con un mismo propósito.

Lote Al establecer su tamaño, se puede elegir la ubicación y la frecuencia del muestreo, para decidir qué cantidad de material es necesario tomar para cumplir con los límites especificados.

Lote Bajo este concepto, de muestreo y ensayo lote por lote, el proceso constructivo del hormigón se puede pensar como la producción de sucesivos lotes, que se deben ensayar para ser aceptados o rechazados.

Lote: ejemplo

Muestra La muestra resulta ser una porción del lote y se la usa para representarlo. Este término se emplea en un sentido estadístico.

Lote: ejemplo

Lote Se prefiere que en general haya cuatro o cinco porciones de la muestra (incrementos).

Variabilidad: medición Es necesario definir el concepto de variabilidad más precisamente. La distribución de las resistencias del hormigón se pueden aproximar a una distribución normal de frecuencias o de Gauss, que se define por dos parámetros

Parámetros estadísticos básicos La media, µ y la desviación estándar s.

Parámetros estadísticos básicos Se verifica que los resultados de los ensayos de los materiales de construcción tienden a agruparse alrededor de un valor central definido, denominado MEDIA o PROMEDIO. Los valores tienden a disponerse en forma simétrica alrededor del valor central, por lo que permite el empleo de la curva de distribución normal o de Gauss.

Curva de Gauss Tiene forma de campana. Esto permite establecer relaciones entre la media y la desviación estándar, para fijar límites realistas en las especificaciones de acuerdo con los tamaños de muestras seleccionados.

Desviación estándar

Histograma

Resultados de ensayos de resistencia de hormigón

Curvas de Gauss

Distribución gaussiana

Definiciones n = número de valores obtenidos en los ensayos. X= valores obtenidos individualmente. X = valor promedio o media. s = desviación estándar de la muestra. V = coeficiente de variación.

Coeficiente de variación s V = -------- x 100 X

Distribución de Gauss Si se acepta que existe una distribución normal de las resistencias a la compresión, surgen varias implicancias: No se puede diseñar en base a la resistencia media, pues si se lo hace así, significaría que la mitad del hormigón colocado tendría resistencias que caerían por debajo del valor de diseño lo cual es inaceptable.

Distribución de Gauss Por otra parte, no se puede exigir que todas las resistencias estén por encima del valor de diseño, porque todos los valores están distribuidos normalmente. Por eso, se debe decidir arbitrariamente qué constituye un porcentaje aceptable de probetas que caen por debajo de un valor de diseño mínimo.

Distribución de Gauss Usando ese porcentaje y conociendo o suponiendo, la desviación estándar de la resistencia que se puede esperar, se puede determinar la resistencia media requerida para la cual diseñar la mezcla de hormigón.

Curva de Gauss Cuando se realizan los ensayos del hormigón, se trata de evaluar la distribución en la resistencia de todo el hormigón de la estructura, basado en un tamaño de muestra limitado. Se deben recolectar suficientes datos para que los ensayos sean representativos del hormigón en la estructura, pero solamente se puede hacer una estimación.

Resistencia a la compresión Las variaciones posibles se deben a: - Variaciones en los métodos de ensayo. - Propiedades de la mezcla de hormigón o de sus componentes.

Método de ensayo Se determina mediante el cálculo de la variación de un grupo de cilindros preparados de una misma muestra, de una dada mezcla de hormigón.

Variaciones de mezcla a mezcla Las diferencias en la resistencia a la compresión se pueden deber a: - Características y propiedades de los componentes. - Dosificación, mezclado y muestreo. - Se relaciona con la variación total como sigue: σ 2 = σ 2 1 + σ 2 2

Resistencia a la compresión Se debe recordar que las probetas de control durante la construcción proveen una buena base para la evaluación de la resistencia potencial del hormigón, colocado en la estructura pero no necesariamente del hormigón endurecido en dicha estructura, que puede ser de mejor o peor calidad.

Calidad del hormigón Puede ser mejor determinada mediante el ensayo de, como mínimo, 30 ensayos normalizados de una determinada mezcla, aunque existen métodos estadísticos para evaluar dicha calidad con un menor número de datos. Se ha demostrado por la gran cantidad de ensayos que se verifica una curva gaussiana alrededor de un valor medio.

Calidad del hormigón En principio los valores de los resultados de los ensayos se grafican para formar un histograma, o distribución de frecuencias, que se puede ajustar a una curva de distribución normal. Se calcula el promedio para verificar que la f c cae dentro ciertos límites especificados.

Calidad del hormigón O sea, además del promedio X se determina también la desviación estándar s. Generalmente el inspector no está interesado en graficar el histograma, más bien podrá determinar el promedio, la desviación estándar o el coeficiente de variación para un determinado conjunto de resultados, sin recurrir a una gráfica.

Calidad del hormigón El productor determina la resistencia promedio del hormigón, f c para que la mezcla sea la adecuada para la obra y cumpla con las especificaciones establecidas.

Análisis estadístico del hormigón en obra Como consecuencia del control, se han de obtener una serie de resultados de los ensayos, correspondiendo cada uno de ellos al promedio de dos o tres probetas compañeras, procedentes de la misma muestra, generalmente a 28 días. Para que estos resultados tengan algún significado, es necesario proceder al análisis estadístico.

Resistencia a la compresión promedio El primer parámetro a obtener es una medida de tendencia central, es decir, el promedio de los resultados, pero aunque suministra información valiosa sobre el hormigón analizado, no resulta suficiente. Se debe disponer de información, de cómo ha sido la homogeneidad del hormigón, si los valores están alrededor de la media o se extienden por arriba y debajo de ella.

Resistencia característica Cuando se establece una resistencia a la compresión mínima, no quiere decir esto que sea mínima absoluta, pues siempre hay valores que seguramente están por debajo de ese límite, por lo que surge la necesidad de fijar una tolerancia o fracción defectuosa máxima. Se denomina valor característico.

Resistencia característica Se adopta de acuerdo con la tensión de rotura final o por las tensiones admisibles del hormigón. El ACI acepta un 10 % de defectuosos mientras que el CEB solamente el 5 %. Para el segundo de los casos, es corriente aceptar un 20 %.

Resistencia característica f k= f m t.s o f k= f m (1- t.v)

Resistencia característica

Resistencia característica

Resistencia característica Según el criterio que se sigue: -f k = f m 0,84 s (20 %) - f k =f m 1,29 s (ACI, 10%) - f k = f m 1,64 s (CEB, 5%)

Resistencia característica Es muy valiosa pues además de referirse al valor medio de los resultados, incluye además una idea de la dispersión de ellos, al tener en cuenta el valor de la desviación estándar, s. O sea, dos hormigones con el mismo valor de resistencia media, pero valores diferentes de la dispersión, brindan hormigones de calidad distinta.

Ejemplo Característica H1 H2 f m (MPa) 34,0 34,0 s (MPa) 2,7 8,5 f aceptable (%) 20 20 f k = 34,0 0,84 x 2,7 = 31,7 f k = 34,0 0,84 x 8,5 = 26,9 H1 es mejor que H2.

Calificación de una obra (f k >20 MPa) El ACI relaciona la desviación estándar s, con la calidad de una obra: s (kg/cm 2 ) < 28 28 a 35 Grado de control Excelente Muy bueno 35 a 42 Bueno 42 a 49 Regular > 49 Pobre

Error del ensayo Se deben tener en cuenta siempre los errores que se cometen en el muestreo y en el ensayo de las probetas. En el caso del ensayo, surge de cuantificar la dispersión entre probetas compañeras pertenecientes a una misma muestra. Da una idea de la idoneidad del laboratorio de ensayos.

Error de ensayo Para determinarlo, se calculan los rangos individuales y el rango promedio: - Rango individual = es la diferencia entre los valores mayor y menor de probetas compañeras. - Rango promedio = es el promedio del conjunto de muestras, debiendo ser un número superior a 10.

Error de ensayo s 1 = R. d En este caso s 1 representa la desviación estándar entre probetas compañeras o desviación estándar de ensayo. d es una constante que depende del número de probetas compañeras, o sea, vale 0,887 para dos probetas, 0,591 para tres probetas y 0,486 para cuatro probetas.

Error de ensayo s 1 V 1 = --------- x 100 f m Es el coeficiente de variación entre probetas compañeras o del ensayo.

Error de ensayo V 1 es el coeficiente de variación entre probetas compañeras o de ensayo, Para evaluar el error, se puede emplear la consideración que hace el ACI: Grado de control Excelente Muy bueno Bueno Regular V 1 entre probetas compañeras, % Menor que 3,0 3,0 a 4,0 4,0 a 5,0 5,0 a 6,0 Deficiente Mayor que 6

Ejemplo Resistencias individuales de probetas: 1 = 32,5 33,3 MPa 7 = 35,0 34,2 MPa 2 = 34,0 32,1 MPa 8 = 35,0 36,2 MPa 3 = 36,5 37,5 MPa 9 = 33,2 34,6 MPa 4 = 38,0 37,0 MPa 10 = 38,1 36,9 MPa 5 = 38,5 36,5 Mpa 6 = 37,2 35,8 MPa f 10 = 35,5 MPa

Ejemplo Resistencia de la muestra: 1 = 32,9 MPa 7 = 34,6 MPa 2 = 33,0 MPa 8 = 35,6 MPa 3 = 37,0 MPa 9 = 33,9 MPa 4 = 37,5 MPa 10 = 37,5 MPa 5 = 37,5 MPa 6 = 35,5 MPa

Rango de la muestra 1 = 0,8 MPa 7 = 0,8 MPa 2 = 1,9 MPa 8 = 1,2 MPa 3 = 1,0 MPa 9 = 1,4 MPa 4 = 1,0 MPa 10 = 1,2 MPa 5 = 2,0 MPa 6 = 1,4 MPa R = 1,27 MPa

Cálculos s 1 = R. d Para dos probetas d = 0,887. s 1 = 1,27 x 0,887 = 1,13 MPa. s 1 1,13 V 1 = ------ x 100 = --------- x 100 = 3,2 % f 10 35,6 Según la tabla anterior es muy bueno el grado de control

Evaluación de la Resistencia mediante las medias móviles Se lleva un registro cronológico de los resultados de los ensayos de resistencia de un lote de hormigón. Se van evaluando por grupos iguales a medida que se van obteniendo nuevos resultados, de manera que siempre el grupo lo conforma un mismo número de ellos, agregando el nuevo valor y eliminando en más antiguo.

Medias móviles Lo más común es que el grupo esté conformado por tres muestras y la serie de resultados serán: - fi = a,b,c,d,e. - La media móvil de tres muestras consecutivas se obtiene mediante la serie de los 3 promedios de las muestras consecutivas:

Medias móviles a + b + c b + c + d c + d + e f 3 = --------------- ; ------------- ; -------------- 3 3 3 Se debe recordar que cada resultado, se obtiene como el promedio de 2 ó más probetas compañeras.

Curvas de distribución normal Se pone mucho énfasis en los resultados de los ensayos de los cilindros individuales. Si un resultado da bajo, esto no significa que el hormigón es de pobre calidad. Lo que importa es que los resultados de los ensayos de los cilindros no caigan por debajo del f c.

Medias móviles Tiene la ventaja respecto de la resistencia característica en que se hace en forma continua, lo que permite tomar acciones correctivas cuando se observan resultados ajustados o defectuosos. La limitación es que sólo puede aplicarse a lotes de hormigón que estén representados por más de 10 muestras.

Medias móviles Para verificar que cada parcialidad cumple con la resistencia especificada, se deben dar dos requisitos: - f 3 f c + k - O sea debe superar la resistencia especificada más una constante. - f i f c -j

Medias móviles f 3 = resistencia media de cualquier grupo de 3 probetas consecutivas, en MPa. f c = resistencia especificada o de proyecto, MPa. k, j = constantes de evaluación, que dependen de la fracción defectuosa aceptable y del tipo de hormigón, en MPa.

Valores de j y k

Medias móviles En caso contrario, se debe recurrir a la resistencia característica, que considera el total del lote, sin perjuicio de llevar paralelamente un control parcial por el criterio de las Medias Móviles a título informativo.

CUSUM Mide el comportamiento relativo a las intenciones de diseño. Compara los resultados con valores objetivos y determina si son consistentes con los niveles requeridos. Excelente para detectar cambios y consiste simplemente en un gráfico de la suma de la característica de un proceso con el tiempo.

Ventajas del CUSUM Es más sensible en detectar cambios en las magnitudes, que se experimentan durante la producción del hormigón. Se pueden tomar decisiones confiables con pocos resultados. La tendencia de los resultados se puede identificar a partir de la pendiente de un gráfico.

Ventajas del CUSUM Las pendientes de los gráficos se pueden utilizar para determinar las magnitudes de las propiedades, por ejemplo, resistencia media y desviación estándar. La posición de los cambios en las pendientes de los gráficos, indican aproximadamente cuándo ocurrieron los cambios.

CUSUM Las desviaciones de los resultados individuales de la media tienen una distribución normal. La desviación promedio de la media es aproximadamente cero para un proceso estable.

CUSUM Por eso, si ε i es la diferencia entre la resistencia a la compresión promedio y el i ésimo resultado de resistencia a la compresión, o ε i = X -X i Donde X es la resistencia a la compresión promedio (establecida durante un período adecuado) y X i es el i ésimo ensayo de resistencia a la compresión

CUSUM ε i = (X X i ) = 0 Siempre que no cambie la resistencia a la compresión promedio y el número de ensayos (N) es suficientemente grande. Si ocurre algún cambo en un material del hormigón, en la producción, la colocación, el ensayo, en variaciones estacionales, o cualquier otra causa asignable:

CUSUM Las desviaciones de las variaciones de los resultados de ensayos alrededor de la media no son más al azar y ε i no será más 0 en promedio. Si la causa asignable es constante, la suma de ε i cambiará en una forma lineal.

CUSUM Un cambio en la pendiente del gráfico CUSUM indica una diferencia en la resistencia promedio a partir del valor supuesto. Una vez que se detecta la tendencia, se deben efectuar análisis posteriores para el gráfico del CUSUM y de los ensayos del hormigón, así como su manipulación, los materiales, su producción y el ambiente, para determinar la probable causa del cambio.

Cálculos del CUSUM Los datos previos de una mezcla de hormigón, producido para proveer un f c de 30 MPa, indican una resistencia promedio de 35,8 MPa. Durante el proyecto, están disponibles los datos de resistencia a la compresión secuencial. La carta CUSUM se puede construir a partir de los datos.

Cálculos del CUSUM

Cálculos de CUSUM Usando estos 19 resultados de ensayos solamente, la resistencia a la compresión promedio es 34,8 MPa y la desviación estándar de la muestra es 2,41 MPa. Se calcula para las primeras 3 entradas. También se provee la media móvil de 3 ensayos (MA3) porque es comúnmente monitoreada la variable de control de calidad.

Conclusiones La desviación estándar baja indica un control excelente aparente. La resistencia promedio es mayor que f c > f cr pero 1,0 MPa menor que la resistencia promedio determinada a partir de los datos previos. No hay instancias donde un promedio móvil de tres resultados es menor que f c.

Cartas de control Los principios estadísticos solos no son suficientes para el control de calidad, pues se debe actuar rápidamente para determinar la calidad del hormigón y los cambios que se han producido en la calidad. Puede que haya variado la resistencia media o la desviación estándar. Esto da lugar a que se analice al hormigón de manera continua.

Conclusiones Todo esto indica un comportamiento contractualmente satisfactorio y un proceso aparentemente bajo control. Las cartas de control simples no indican problemas significativos ningunos, aunque la media móvil tiende ligeramente a ser más baja durante un período de tiempo.

Carta CUSUM

Carta CUSUM La figura indica claramente que ha ocurrido un desplazamiento. Una disminución en el nivel de la resistencia media se origina aparentemente no más allá del décimo ensayo de resistencia. Se puede hacer una simple estimación de la disminución en el nivel de resistencia que ha ocurrido a partir de la pendiente de la carta CUSUM.

Carta CUSUM La pendiente del ensayo Nº 10 al ensayo Nº 19 se puede estimar como 18,9 (la suma acumulativa de las diferencias entre el Ensayo Nº 19 dividido por 9 (19-10 ensayos) o aproximadamente 2,1 MPa.

Uso del sistema CUSUM Se emplea para monitorear las tendencias de la resistencia promedio, la desviación estándar y la relación entre las resistencia a 28 d y a edad temprana. Se detectan cambios en dichas propiedades e indica qué acción hay que tomar para incrementar la posibilidad de cumplir con la especificación, o reducir el costo de los materiales.

Ejemplo de CUSUM aplicado a la resistencia media Resistencia buscada: 38 MPa. Resultado Nº Resistencia a los 28d (MPa) Diferencias respecto de la resistencia objetivo (38 MPa) Cusum, M (MPa) 1 42 4 +4 2 36-2 +2 3 41 3 +5 4 40 2 +7

Ejemplo Una diferencia positiva indica que el resultado es más grande que la resistencia buscada y una negativa, indica lo contrario. Si la resistencia promedio es mayor que la buscada, entonces la pendiente del gráfico del CUSUM vs los resultados será positiva o hacia la derecha y arriba.

Ejemplo

CUSUM

Cartas de control Las suposiciones de normalidad e independencia permiten hacer predicciones acerca de los datos. Ya se vio que la distribución tiene forma de campana y que además, la media está en el centro.

Cartas de control Se hacen suposiciones sobre el estadístico graficado: Es independiente, por ejemplo un valor no está influenciado por su valor pasado y no afectará los valores futuros. Está normalmente distribuido, por ejemplo, el dato tiene una función de densidad de probabilidad normal.

Cartas de control Son las distribuciones normales con el agregado de la dimensión tiempo. Son cartas de corridas con distribuciones normales sobre impuestas. Proveen un medio gráfico para ensayar hipótesis acerca de los datos.

Cartas de control La distribución de frecuencias se aplica para poder establecer una resistencia a la compresión promedio del hormigón antes del proceso de hormigonado, mientras que las cartas de control son herramientas estadísticas empleadas para la evaluación de los resultados de los ensayos durante la colocación del hormigón.

Cartas de control Son cartas de líneas horizontales, donde existe una línea central en un promedio especificado, una línea superior en el límite de aceptación más alto y otra inferior en el más bajo. Puede que haya dos por arriba y dos por debajo de la línea central.

Cartas de control Las dos líneas más cercanas a la central, se denominan líneas de advertencia, mientras que las dos más lejanas se denominan líneas de acción. Se pueden establecer a una distancia 2σ y 3σ respectivamente, los que vendrán indicados en las especificaciones.

Cartas de control para datos continuos (variables) Carta de control de la media (Shewhart). Carta de control del rango (Shewhart). Carta de control de la media móvil. Carta de control de las sumas acumulativas (CUSUM).

Cartas de control

Carta de control

Carta de control

Carta de control

Carta de control de la media (Shewhart)

Carta de control (Shewhart)

Carta de control

Rechazo de resultados anómalos

Cartas de control La probabilidad de una muestra de tener un valor particular está dado por su ubicación sobre la carta. Suponiendo que el estadístico graficado está distribuido normalmente, la probabilidad de un valor que quede más allá de:

Cartas de control Los límites de advertencia: es de aproximadamente 2,5 % (2σ). Los límites de control es aproximadamente 0,1 % (3σ): esto es raro e indica que * la variación se debe a una causa asignable. El proceso está fuera de control estadístico.

Cartas de control Las reglas de la corrida se usan para indicar situaciones que están fuera del control estadístico. Para las cartas de Shewhart con límites de advertencia y de control son: Un punto que cae más allá de los límites de control. 2 puntos consecutivos que caen más allá de los límites advertencia

Cartas de control 7 ó más puntos consecutivos que caen en un lado de la media, e indican un desplazamiento del proceso. 5 ó 6 puntos consecutivos que van en la misma dirección, que indican una tendencia. Otras reglas similares que pueden utilizar los mismos criterios.

Cartas de control Se usan para un número de ensayos consecutivos, como por ejemplo:

Carta de control para resistencia del hormigón

Control de asentamiento del hormigón

Carta de control para contenido de aire

Méritos relativos de las cartas de control Causa del cambio Tipo de carta Media Rango Desviación estándar CUSUM Error grosero Desplazamient o de. X Desplazamient o de variabilidad. Fluctuaciones rápidas Fluctuaciones lentas

Test de Q para detectar valores anómalos (Dixon) Es la herramienta estadística más común para ser usada para detectar valores aberrantes. Se basa esto en la brecha y el rango, a un número n dado. /O X / Q = ---------- R

Valores críticos de Q

Test de Q Si el Q calc < Q crit (tabla) al nivel de probabilidad elegido, se debe aceptar la medición sospechosa. Si Q calc > Q crit resulta descartable, se debe rechazar ese dato, con el nivel de probabilidad elegido. Se aconseja medir más veces para tener mayor confianza en el resultado.

Ejemplo Se obtuvieron los siguientes valores de NO 2- en una muestra de agua de río (ppm): 0,409 0,410 0,401 0,380 Hay algún dato sospechoso? El último. Se ordenan, por ejemplo, los datos en forma creciente: 0,380 0,401 0,403 0,410 Entre los valores extremos, se calcula el rango: 0,410 0,380 = 0,030 ppm

Ejemplo Cuál es la diferencia con el valor más cercano? / 0,380 0,401/ = 0,031 Q calc = (0,380 0,401)/0,030 = 0,70 Q tab = 0,78 Q calc < Q crit, debe aceptarse la medida discordante.

Test de Grubbs Es una manera alternativa para detectar resultados anómalos. Se basa en un valor de t aceptable a un n dado. Supone normalidad.

Test de Grubbs

Ejemplo Se tienen los siguientes valores en una determinación de NO 2- en agua de río: 0,403 ; 0,410 ; 0,401 ; 0,380 ; 0,400 ; 0,413 ; 0,411. x = 0,4026 s = 0,01121 G = / 0,380 0,4025/ / 0,01121 = 2,016 G crit (p= 0,05) = 1,938

RESUMEN Resultados Obtenidos Calidad de los Ensayos TRAZABILIDAD Desviación % de Recuperación Calibración Exactitud Error Aleatorio INCERTIDUMBRE Análisis de Error Precisión Error Sistemático Desvío Estándar y Desvío Estándar Relativo T de Student Test de Grubb Errores Groseros