Как определить оцинкованный металл или нет


Советы как отличить оцинковку от алюминия, нержавейки и неоцинкованной стали.

При изготовлении металлических ёмкостей или сооружений (например распространённое строительство ангаров или складов) значение имеет качество металла, и, в частности, его коррозионная стойкость. С этой целью широко применяют стали с защитными (чаще – цинковыми) покрытиями, а также нержавеющую сталь и алюминий. Как можно различить эти металлы, обезопасив себя от действий недобросовестных дилеров?

Отличаем алюминий от оцинковки

С целью снижения нагрузки на несущие конструкции их часто выполняют из алюминия. Отличить алюминий от оцинковки просто, особенно, если перед покупателем – не готовая сборка, а заготовки из листового или профильного проката. Основные способы:

  • По плотности/весу. Плотность алюминия (2700 кг/м3) чуть ли втрое меньше плотности стали (7600…7900 кг/м3).
  • По твёрдости поверхности – алюминий мягче, и при царапании оставит на гладкой поверхности более глубокую борозду.
  • По воздействию на тканевые органы пальцев. Тончайшая плёнка из диоксида алюминия при фрикционном контакте с влажной кожей рук оставит частички алюминия на поверхности пальцев. При касании их с листом чистой бумаги или картона на нём останутся тёмно-серые полосы.

Внешне алюминий выглядит более серебристым, чем сталь, особенно – горячекатаная.

Различаем оцинкованную и неоцинкованную стали

И нержавейка, и оцинковка характеризуются хорошей стойкостью против коррозии, поэтому при небольших сроках эксплуатации сооружений (до 10 лет) меньшая цена оцинкованной стали может стать решающим выбором. Иное дело, если конструкция рассчитывается на менее длительное время применения, и возникает резон использовать обычную сталь. В таких случаях может потребоваться отличить оцинкованную сталь от неоцинкованной.

Разницу между обычной и оцинкованной сталью поможет установить простой тест:

  • Готовим раствор из трёх частей поваренной (не йодированной!) соли и одной части тёплой воды.
  • Окунаем в раствор чистую тряпку/тканевую салфетку и протираем ею поверхность испытуемой стали.
  • Выдерживаем образец в течение суток в обычном помещении при комнатной температуре (на солнце оставлять нельзя).
  • Осматриваем образец: если на нём не проявляются следы ржавчины, а фактура поверхности неоднородна на обработанных и необработанных участках, то перед вами – оцинкованная сталь.

Основа проверки заключается в том, что в результате гальванического цинкования – горячего или холодного – цинк активно проникает вглубь основного металла, внедряясь в его структуру, которая приобретает антикоррозионную стойкость. Обычная сталь такого защитного покрытия не имеет, поэтому насыщенный физиологический раствор активизирует процесс окисления с образованием окиси железа светло-красного цвета.

Другой способ отличить оцинкованную сталь от неоцинкованной основан на разных магнитных свойствах металлов. Цинк, например, немагнитен, поэтому приложив к неокрашенной поверхности заготовки обычный магнит, можно установить, имеется ли в её составе цинк или нет.

Если поверхность заготовки уже окрашена термостойкой краской, магнит не поможет. Необходимо проводить лабораторные испытания. Наибольшую точность даст тестирование на электронный парамагнитный резонанс (ЭПР). ЭПР показывает содержание молекул материала на осциллографе, поэтому оцинкованный прокат будет иметь высокое содержание цинка на внешней поверхности и его наличие во внутренних слоях. При окраске никакого цинка в покрытии не обнаружится.

Ещё один метод заключается в микрофотографировании отшлифованного поперечного сечения образца. При цинковании в структуре чётко заметны три интерметаллических слоя, отсутствующие в обычных сталях.

В завершение приведём и экзотический, способ – нужно просто… лизнуть стальную поверхность. Оцинкованная сталь, в отличие от обычной, имеет меловой привкус, причём очень отчётливый.

Различаем оцинкованную и нержавеющую стали

Визуально отличить нержавейку от оцинковки непросто, поскольку разница в плотности малозаметна (как, впрочем, и внешний вид металла). Приходится применять следующие виды испытаний:

  • На механическую прочность в исходном состоянии. Большинство сортов нержавейки имеют предел прочности на разрыв не менее 450 МПа. Для оцинковки этот показатель намного ниже – до 300…350 МПа.
  • На твёрдость по Бринеллю НВ. Для нержавейки нормальными показателями считаются НВ 230…300, для оцинкованной стали – НВ 200…250.
  • На пластичность. Удельное усилие, при котором на заготовке появляются трещины, составляет - для оцинкованной стали 170…230 МПа, а для нержавеющей – 350…400 МПа.

Если механических испытаний недостаточно, проводят химические исследования, в которых используется соляная кислота. Метод основан на свойствах цинка, который, взаимодействуя с покрытием из оцинкованного листа, активно выделяет водород. Небольшой капли соляной кислоты достаточно для того, чтобы оцинкованная поверхность начала покрываться пузырями, при этом слой цинка постепенно исчезает. Поверхность нержавейки химически неактивна.

Для оценки можно использовать и электромагнитные различия между цинкованной и нержавеющей сталью. Если магнит притягивается к заготовке, то с высокой степенью достоверности можно сказать, что это оцинкованная сталь, в то время как большинство нержавеющих сталей немагнитно.

конечных автоматов - как определить, является ли данный язык регулярным или нет (просто взглянув на язык)?

Переполнение стека
  1. Около
  2. Продукты
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
.Объяснение статистической значимости

| by Will Koehrsen

Второй строительный блок статистической значимости - нормальное распределение, также называемое гауссовой или колоколообразной кривой. Нормальное распределение используется для представления того, как распределяются данные из процесса, и определяется средним значением, заданным греческой буквой μ (мю), и стандартным отклонением, заданным буквой σ (сигма). Среднее значение показывает расположение центра данных, а стандартное отклонение - это разброс данных.

Нормальное распределение со средним μ и стандартным отклонением σ

Нормальное распределение применяется при оценке точек данных с точки зрения стандартного отклонения. Мы можем определить, насколько аномальна точка данных, основываясь на том, сколько стандартных отклонений она от среднего. Нормальное распределение имеет следующие полезные свойства:

  • 68% данных находятся в пределах ± 1 стандартного отклонения от среднего
  • 95% данных находятся в пределах ± 2 стандартных отклонения от среднего значения
  • 99.7% данных находятся в пределах ± 3 стандартных отклонения от среднего значения

Если у нас есть нормальное распределение для статистики, мы можем охарактеризовать любую точку с точки зрения стандартных отклонений от среднего. Например, средний рост женщины в США составляет 65 дюймов (5 футов 5 дюймов) со стандартным отклонением в 4 дюйма. Если мы встретим новую знакомую, рост которой составляет 73 дюйма, мы можем сказать, что она на два стандартных отклонения выше среднего и является самым высоким 2,5% женщин (2,5% женщин будут ниже μ - 2σ (57 дюймов) и 2.5% будет выше μ + 2σ).

В статистике, вместо того, чтобы говорить, что наши данные представляют собой два стандартных отклонения от среднего, мы оцениваем их с помощью z-показателя, который просто представляет собой количество стандартных отклонений, на которые точка от среднего. Преобразование в z-оценку осуществляется путем вычитания среднего значения распределения из точки данных и деления на стандартное отклонение. В примере с высотой вы можете проверить, что у нашего друга будет z-оценка 2. Если мы сделаем это для всех точек данных, новое распределение будет называться стандартным нормальным со средним значением 0 и стандартным отклонением 1, как показано. ниже.

Преобразование от нормального (справа) к стандартному нормальному распределению (слева). (Источник)

Каждый раз, когда мы проводим проверку гипотезы, нам нужно принять распределение для статистики теста, которое в нашем случае является средним (средним) количеством часов сна для наших студентов. Для z-критерия нормальная кривая используется в качестве приближения для распределения статистики теста. Как правило, согласно центральной предельной теореме, когда мы берем больше средних значений из распределения данных, они будут стремиться к нормальному распределению.Однако это всегда будет оценка, потому что реальные данные никогда не подчиняются нормальному распределению. Предположение о нормальном распределении позволяет нам определить, насколько значимым является результат, который мы наблюдаем в исследовании. Чем выше или ниже z-оценка, тем меньше вероятность того, что результат будет случайным, и тем более вероятно, что результат будет значимым. Чтобы количественно оценить, насколько значимы результаты, мы используем еще одно понятие.

.

Как определить p-значение при проверке нулевой гипотезы

  1. Образование
  2. Математика
  3. Статистика
  4. Как определить p -значение при проверке нулевой гипотезы
Rum Deborah J.

Когда вы проверяете гипотезу о совокупности, вы можете использовать статистику теста, чтобы решить, следует ли отклонять нулевую гипотезу, H 0 . Вы принимаете это решение, предлагая число, которое называется значением p .

Значение p- - это вероятность, связанная с вашим критическим значением. Критическое значение зависит от допущенной вами вероятности ошибки типа I. Он измеряет вероятность получения не менее сильного результата, чем ваш, если бы утверждение (H 0 ) было верным.

На следующем рисунке показано расположение тестовой статистики и соответствующие выводы.

a: not-equal-to. ”/>

Решения для H a : не равно.

Обратите внимание, что если альтернативная гипотеза является менее чем альтернативой, вы отклоняете H 0 только в том случае, если тестовая статистика попадает в левый хвост распределения (ниже –2).Аналогично, если H a является альтернативой «больше, чем», вы отклоняете H 0 только в том случае, если тестовая статистика попадает в правый хвост (выше 2).

Чтобы найти значение p- для вашей тестовой статистики:

  1. Найдите статистику вашего теста в соответствующем распределении - в данном случае в стандартном нормальном ( Z- ) распределении (см. Следующую таблицу Z ).


  2. Найдите вероятность того, что Z превосходит (более экстремально) вашу тестовую статистику:

    1. Если H a содержит альтернативу «меньше чем», найдите вероятность того, что Z меньше, чем ваша статистика теста (то есть найдите статистику вашего теста в таблице Z и найдите соответствующую ей вероятность).Это значение p- . (Примечание: в этом случае статистика вашего теста обычно отрицательная.)

    2. Если H a содержит альтернативу больше чем, найдите вероятность того, что Z больше, чем ваша тестовая статистика (найдите свою тестовую статистику в таблице Z , найдите соответствующую ей вероятность и вычтите ее из единицы). ). Результат - ваше значение p- . (Примечание: в этом случае статистика вашего теста обычно положительная.)

    3. Если H a содержит альтернативу «не равно», найдите вероятность того, что Z выходит за рамки вашей тестовой статистики, и удвойте ее.Есть два корпуса:

      Если ваша тестовая статистика отрицательная, сначала найдите вероятность того, что Z меньше вашей тестовой статистики (найдите свою тестовую статистику в таблице Z и найдите соответствующую ей вероятность). Затем удвойте эту вероятность, чтобы получить значение p- .

      Если ваша тестовая статистика положительная, сначала найдите вероятность того, что Z больше, чем ваша тестовая статистика (найдите свою тестовую статистику в таблице Z , найдите соответствующую вероятность и вычтите ее из единицы).Затем удвойте этот результат, чтобы получить значение p- .

Предположим, вы проверяете утверждение, что процент всех женщин с варикозным расширением вен составляет 25%, а в вашей выборке из 100 женщин было 20% с варикозным расширением вен. Тогда пропорция пробы p = 0,20. Стандартная ошибка для процента вашей выборки - это квадратный корень из p (1-p) / n, который равен 0,04 или 4%. Вы найдете статистику теста, взяв долю в выборке с варикозным расширением вен, 0,20, вычитая заявленную долю всех женщин с варикозным расширением вен, 0.25, а затем разделив результат на стандартную ошибку 0,04. Эти расчеты дают вам статистику теста (стандартный балл) –0,05, деленную на 0,04 = –1,25. Это говорит о том, что результаты вашей выборки и заявление о генеральной совокупности в H 0 отличаются от 1,25 стандартных ошибок; в частности, результаты вашей выборки на 1,25 стандартных ошибок ниже заявленного.

При тестировании H 0 : p = 0,25 по сравнению с H a : p <0,25, вы обнаружите, что значение p- равно -1.25, найдя вероятность того, что Z меньше -1,25. Когда вы посмотрите это число в приведенной выше таблице Z , вы обнаружите, что вероятность 0,1056 того, что Z меньше этого значения.

Примечание. Если вы тестировали двустороннюю альтернативу,

значение p будет 2 ∗ 0,1056 или 0,2112.

Если результаты, вероятно, были получены в соответствии с претензией, вы не можете отклонить H 0 (как присяжные решают невиновен). Если результаты по иску маловероятны, вы отклоняете H 0 (как присяжные признают виновным).

Об авторе книги

Дебора Дж. Рамси, доктор философии, , профессор статистики и специалист по статистике в области образования в Университете штата Огайо. Она является автором книги статистики для чайников, статистики II для чайников, и вероятности для чайников .

.База данных

- Как определить функциональные зависимости

Переполнение стека
  1. Около
  2. Продукты
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
.

Смотрите также