Diseño de experimentos por bloques aleatorizados. Aplicación al control de calidad del hormigón

Laboratorio de materiales de ICITECH. https://icitech.webs.upv.es/index.php/home/laboratorio-de-materiales/

En la asignatura de “Modelos predictivos y de optimización de estructuras de hormigón”, del Máster en Ingeniería del Hormigón, se desarrollan laboratorios informáticos. En este caso, os traigo un ejemplo de aplicación de un diseño de experimentos. En este caso, un diseño de experimentos por bloques aleatorizados resuelto con SPSS y MINITAB.

Se pretende comparar la resistencia a compresión simple a 28 días obtenidos por cuatro laboratorios diferentes. Para ello se realizan cinco amasadas diferentes y se obtienen las resistencias medias para cada amasada por cada uno de los laboratorios. Los resultados se encuentran en la tabla que sigue.

Os paso la resolución de este laboratorio informático. Espero que os sea de interés.

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Tratamiento térmico del hormigón durante la prefabricación de dovelas

Dovela del puente de Île de Ré, en Francia. Fuente: https://es.wikipedia.org/wiki/Dovela
Dovela del puente de Île de Ré, en Francia. Fuente: https://es.wikipedia.org/wiki/Dovela

El tratamiento térmico del hormigón durante la prefabricación de las dovelas tiene como objetivo una aceleración de los procesos de fraguado y de endurecimiento para que el desencofrado se realice lo ante posible, siempre que la resistencia final sea similar a la del hormigón que endurece sin este tipo de tratamiento. El calentamiento se puede realizar mediante estufa tradicional o bien a través de los encofrados por resistencias eléctricas o por vapor a baja presión.

Para evitar que el endurecimiento acelerado no merme la resistencia final se debe utilizar preferentemente un cemento portland artificial, cuyo contenido en C3A sea menor al 11% y cuya relación C3S/C2S sea superior a 3. Además, el agua debe presentar una temperatura de 35ºC en el momento de la fabricación. Asimismo, se deberían utilizar encofrados con rigidez suficiente para oponerse a las dilataciones del hormigón en fase plástica en el momento del calentamiento.

El ciclo de tratamiento térmico debe cuidarse para evitar una bajada en la resistencia a largo plazo del hormigón, que normalmente puede estar entre el 5 y el 15%. Así un ciclo debería contemplar un periodo de preparación de 2-3 horas con el hormigón a temperatura ambiente, una posterior subida de temperatura a una velocidad inferior a 20ºC por hora, un escalón de tratamiento térmico que no pase de 80ºC (normalmente a 65ºC) con una duración que depende de las dimensiones de la sección y características del hormigón y una bajada de temperatura a un ritmo similar al realizado durante la subida. Por tanto, no hay que acortar el periodo de preparación, no acelerar la velocidad de subida de la temperatura y no elevar la temperatura máxima del tratamiento. A todo caso, la temperatura máxima queda limitada en función del ambiente expuesto y de la composición del cemento (ver UNE-EN 13369:2013).

Referencia:

AENOR (2013): UNE-EN 13369:2013 Reglas comunes para productos prefabricados de hormigón.

Caracterización estadística y prueba de normalidad en muestras de hormigón


Una tarea básica en cualquier trabajo científico o tecnológico que requiera el análisis de una muestra de datos es su caracterización estadística y la comprobación de la normalidad de dicha muestra. Dado un conjunto de datos, por ejemplo 20 resultados de rotura a compresión simple de una probeta normalizada de hormigón a 28 días, deberíais ser capaces de calcular lo siguiente:

  1. Calcular la media aritmética muestral, la desviación típica muestral, la varianza muestral , el coeficiente de variación muestral, la mediana y la moda
  2. Determinar el intervalo de confianza para la media muestral y para la desviación típica muestral para un nivel de confianza del 95%.
  3. Determinar las medidas de forma –coeficientes de asimetría y curtosis-.
  4. Determinar el recorrido o rango de la muestra. También el recorrido relativo de la muestra.
  5. Representar el histograma con un número de barras que sea la raíz cuadrada del número de datos
  6. Calcular la desviación media respecto al valor mínimo.
  7. Determinar el primer, segundo y tercer cuartil, así como el rango intercuartílico.
  8. Determinar el cuantil del 5%, del 50% y del 95%.
  9. Dibujar el diagrama de caja y bigotes y determinar los valores atípicos potenciales.
  10. Establecer con un nivel de confianza del 95% si la muestra procede de una población normal mediante la prueba de normalidad de Kolmogorov-Smirnov.

Para ello podéis utilizar cualquier programa estadístico. Para facilitar vuestro aprendizaje, os dejo un vídeo tutorial sobre cómo extraer datos estadísticos básicos con el programa SPSS. Espero que os sea útil.