bzhbБетон и железобетонConcrete and Reinforced Concrete0005-98893034-1302АО «НИЦ «Строительство»10.37538/0005-9889-2025-1(626)-50-65WPKKATbzhb-170Research ArticleСТРОИТЕЛЬНЫЕ МАТЕРИАЛЫ И ИЗДЕЛИЯBUILDING MATERIALS AND PRODUCTSМетодика выборочного контроля качества арматурного прокатаThe methodology of selective quality control of rebar productsХаритоновВ. А.KharitonovV. A.

Вениамин Александрович Харитонов, канд. техн. наук, профессор кафедры технологий обработки материалов, Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, Магнитогорск

e-mail: hva-46@yandex.ruтел.: +7 (351) 929-84-81

Veniamin A. Kharitonov, Cand. Sci. (Engineering), Professor of the Department of Materials Processing Technologies, Magnitogorsk State Technical University named after G.I. Nosov, Magnitogorsk

e-mail: hva-46@yandex.rutel.: +7 (351) 929-84-81

ПетровИ. М.PetrovI. M.

Игорь Михайлович Петров, канд. техн. наук, доцент кафедры металлургии и стандартизации, Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, филиал в г. Белорецке

e-mail: atrox.88@mail.ruтел.: +7 (349) 724-00-59

Igor M. Petrov, Cand. Sci. (Engineering), Associate Professor of the Department of Metallurgy and Standardization, Magnitogorsk State Technical University named after G.I. Nosov, branch in Beloretsk

e-mail: atrox.88@mail.rutel.: +7 (349) 724-00-59

СнимщиковС. В.SnimshchikovS. V.

Сергей Валентинович Снимщиков, канд. техн. наук, проректор по Э и ДПО, Московский государственный технический университет гражданской авиации, Москва

e-mail: s.snimshikov@mstuca.ruтел.: +7 (499) 459-04-90

Sergey V. Snimshchikov, Cand. Sci. (Engineering), Vice-rector for E and APE, Moscow State Technical University of Civil Aviation, Moscow

e-mail: s.snimshikov@mstuca.rutel.: +7 (499) 459-04-90

УсановМ. Ю.UsanovM. Yu.

Михаил Юрьевич Усанов, канд. техн. наук, доцент, заведующий кафедрой металлургии и стандартизации, Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, филиал в г. Белорецке

e-mail: barracuda_m@mail.ruтел.: +7 (349) 724-00-59

Mikhail Yu. Usanov, Cand. Sci. (Engineering), Associate Professor, Head of the Department of Metallurgy and Standardization, Magnitogorsk State Technical University named after G.I. Nosov, branch in Beloretsk

e-mail: barracuda_m@mail.rutel.: +7 (349) 724-00-59

СаврасовИ. П.SavrasovI. P.

Иван Петрович Саврасов*, канд. техн. наук, помощник проректора, Московский государственный технический университет гражданской авиации, Москва

e-mail: i.savrasov@mstuca.ruтел.: +7 (499) 452-47-60

Ivan P. Savrasov*, Cand. Sci. (Engineering), Assistant to the Vice-rector, Moscow State Technical University of Civil Aviation, Moscow

e-mail: i.savrasov@mstuca.rutel.: +7 (499) 452-47-60

ДеминД. О.DeminD. O.

Дмитрий Олегович Демин, преподаватель, Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова НИУ ВШЭ, Москва

e-mail: ddemin@hse.ru

Dmitry O. Demin, Lecturer, Tikhonov Moscow Institute of Electronics and Mathematics, National Research University "Higher School of Economics", Moscow

e-mail: ddemin@hse.ru

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова» (ФГБОУ ВО «МГТУ им. Г.И. Носова»)РоссияFederal State Budgetary Educational Institution of Higher Education "Magnitogorsk State Technical University named after G.I. Nosov" (MSTU named after G.I. Nosov)Russian FederationФедеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский государственный технический университет гражданской авиации» (ФГБОУ ВО «МГТУ ГА»)РоссияFederal State Budgetary Educational Institution of Higher Education "Moscow State Technical University of Civil Aviation" (MSTU CA)Russian FederationНациональный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ), Московский институт электроники и математики им. А.Н. ТихоноваРоссияNational Research University "Higher School of Economics", Tikhonov Moscow Institute of Electronics and MathematicsRussian Federation20251303202562615065Copyright © АО «НИЦ «Строительство», 20252025АО «НИЦ «Строительство»АО «НИЦ «Строительство»https://www.bzhb.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://www.bzhb.ru/jour/article/view/170Введение

Введение. Качество арматурного проката – ключевой фактор надежности железобетонных конструкций в условиях роста этажности и сложности строительных объектов. Современные российские стандарты (ГОСТ 34028-2016, ГОСТ Р 52544-2006) требуют строгого статистического контроля механических свойств проката, включая временное сопротивление, предел текучести и относительное удлинение. Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения точности методов выборочного контроля для минимизации рисков недостоверной оценки качества.

Цель

Цель. Разработка методики выборочного контроля качества арматурного проката на основе статистического анализа, включая проверку нормальности распределения данных, устранение выбросов и оценку соответствия требованиям стандартов.

Материалы и методы

Материалы и методы. Исследование базируется на анализе данных испытаний арматурного проката класса А600 (ГОСТ 34028-2016). Применены критерии Шапиро – Уилка, Пирсона (χ²) и Колмогорова – Смирнова для проверки нормальности распределения. Выбросы идентифицировались методом Шарлье (α = 0,05). Использованы программные средства для расчета статистических показателей (среднее, СКО, асимметрия, эксцесс) и визуализации (гистограммы, Q–Q графики).

Результаты

Результаты. Установлено, что наличие выбросов искажает распределение ключевых параметров. Для отношения временного сопротивления к пределу текучести исключение выбросов позволило восстановить нормальность распределения (p > 0,05 по двум критериям), тогда как для относительного удлинения δmax их влияние оказалось незначительным. Автоматизированный анализ подтвердил, что применение доверительных интервалов (95 %) и методов ГОСТ 34028-2016 повышает достоверность оценки качества.

Выводы

Выводы. Исключение выбросов – критический этап для обеспечения нормальности распределения данных. Комбинированное использование критериев согласия повышает надежность статистических выводов. Автоматизация методики на основе специализированного программного обеспечения сокращает время контроля и минимизирует человеческий фактор. Регулярный выборочный контроль необходим для соответствия продукции требованиям стандартов и снижения рисков в строительстве.

Introduction

Introduction. The quality of rolled reinforcement is a key factor in the reliability of reinforced concrete structures in conditions of increasing number of floors and complexity of construction projects. Modern Russian standards (State Standard 34028-2016, State Standard R 52544-2006) require strict statistical control of the mechanical properties of rolled products, including temporary resistance, yield strength and relative elongation. The relevance of the study is due to the need to improve the accuracy of sampling methods in order to minimize the risks of an unreliable quality assessment.

Aim

Aim. Development of a methodology for selective quality control of rebar products based on statistical analysis, including verification of the normality of data distribution, elimination of outliers and assessment of compliance with the requirements of standards.

Materials and methods

Materials and methods. The study is based on the analysis of test data for rebar rolled products of class A600 (State Standard 34028-2016). The Shapiro–Wilk, Pearson (χ2), and Kolmogorov–Smirnov criteria were applied to verify the normality of the distribution. Outliers were identified by the Charlier method (α = 0.05). Software tools were used to calculate statistical indicators (mean, RMSD, skewness, excess) and visualization (histograms, Q–Q graphs).

Results

Results. It was found that the presence of outliers distorts the distribution of key parameters. For the ratio of temporary resistance to yield strength, the exclusion of emissions allowed the normality of the distribution to be restored (p > 0.05 according to two criteria), whereas for the relative elongation δmax, their effect turned out to be insignificant. Automated analysis has confirmed that the use of confidence intervals (95 %) and State Standard 34028-2016 methods increases the reliability of quality assessment.

Conclusions

Conclusions. Eliminating of outliers is a critical step to ensure the normality of data distribution. The combined use of agreement criteria increases the reliability of statistical conclusions. Automation of the methodology based on specialized software reduces the monitoring time and minimizes the human factor. Regular sampling is necessary to ensure that products meet the requirements of the standards and reduce risks in construction.

арматурный прокатжелезобетонные конструкциивыборочный контролькачествостатистический анализнормальное распределениекритерийвыбросы значенийдоверительные интервалыавтоматизация контроляrolled rebarreinforced concrete structuresselective controlqualitystatistical analysisnormal distributioncriterionoutliers of valuesconfidence intervalsautomation of controlReferencesМадатян С.А. Арматура железобетонных конструкций. Москва: Воентехлит, 2000. 256 c.Madatyan S.A. Reinforcement of reinforced concrete structures. Moscow: Publishing house of militarytechnical literature, 2000, 256 p. (In Russian).Полякова М.А., Харитонов В.А., Снимщиков С.В., Петров И.М., Харитонов В.А. Прокат арматурный: сортамент, стандартизация, технология. Магнитогорск: Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, 2022. 288 c.Polyakova M.A., Kharitonov V.A., Snimshchikov S.V., Petrov I.M., Kharitonov V.A. Rolled rebar products: assortment, standardization, technology. Magnitogorsk: Nosov Magnitogorsk State Technical University Publ., 2022, 288 p. (In Russian).СП 63.13330.2018. Бетонные и железобетонные конструкции. Основные положения. Актуализированная редакция СНиП 52-01-2003. Москва: Стандартинформ, 2019.SP 63.13330.2018. Concrete and reinforced concrete structures. General provisions. Updated version of SNiP 52-01-2003. Moscow: Standartinform Publ., 2019. (In Russian).СП 430.1325800.2018. Монолитные конструктивные системы. Правила проектирования. Москва: Стандартинформ, 2019.SP 430.1325800.2018. Monolithic structural systems. Design rules. Moscow: Standartinform Publ., 2019. (In Russian).СП 14.13330.2018. Строительство в сейсмических районах. Актуализированная редакция СНиП 11-7-81*. Москва: Стандартинформ, 2018.SP 14.13330.2018. Seismic building design code. Updated version of SNiP 11-7-81*. Moscow: Standartinform Publ., 2018. (In Russian).Дорохин П.С., Харитонов В.А. Прогресс в структуре потребления арматурного проката диаметром до 18 мм неизбежен // <i>Стройметалл</i>. 2012. № 3. С. 14–23.Dorokhin P.S., Kharitonov V.A. Progress in the consumption structure of rolled rebar products with a diameter of up to 18 mm is inevitable. <i>Stroymetal</i>. 2012, no. 3, pp. 14–23. (In Russian).Снимщиков С.В., Харитонов В.А., Суриков И.Н., Аникеев В.В. Взгляд в будущее // <i>Стройметалл</i>. 2013. № 5. С. 7–13.Snimshchikov S.V., Kharitonov V.A., Surikov I.N., Anikeev V.V. A look into the future. <i>Stroymetal</i>. 2013, no. 5, pp. 7–13. (In Russian).Харитонов В.А., Петров И.М. Оценка и направления повышения конкурентоспособности бунтовой арматурной стали // <i>Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова</i>. 2013. № 4. С. 65–69.Kharitonov V.A., Petrov I.M. Assessment and ways for competitiveness increasing of coil reinforcing steel. <i>Vestnik of Nosov Magnitogorsk State Technical University</i>. 2013, no. 4, pp. 65–69. (In Russian).Коршунов Д.А. Аспекты надежности армирования // <i>Бетон и железобетон</i>. 2004. № 1. С. 27–31.Korshunov D.A. Aspects of reinforcement reliability. <i>Beton i Zhelezobeton = Concrete and Reinforced Concrete</i>. 2004, no. 1, pp. 27–31. (In Russian).Беленький Д.М., Вернези Н.Л., Косенко Е.Е. О прочностных возможностях арматурной стали // <i>Бетон и железобетон</i>. 2004. № 3. С. 17–21.Belenky D.M., Vernesi N.L., Kosenko E.E. On the strength capabilities of reinforcing steel. <i>Beton i Zhelezobeton = Concrete and Reinforced Concrete</i>. 2004, no. 3, pp. 17–21. (In Russian).Eurocode 2: Design of concrete structures – Part 1-1: General rules and rules for buildings.Eurocode 2: Design of concrete structures – Part 1-1: General rules and rules for buildings.Харитонов В.А. Анализ уровня качества арматурного проката класса В500С на основе методов математической статистики // <i>Черная металлургия. Бюллетень научно-технической и экономической информации</i>. 2013. № 8. С. 48–59.Kharitonov V.A. Analysis of the quality level of rolled rebar products of class B500C based on mathematical statistics methods. <i>Ferrous metallurgy. Bulletin of scientific, technical and economic information</i>. 2013, no. 8, pp. 48–59. (In Russian).Михеева Е.Н., Сероштан М.В. Управление качеством. Москва: Дашков и К, 2012. 532 c.Mikheeva E.N., Seroshtan M.V. Quality management. Moscow: Dashkov and Co., 2012, 532 p. (In Russian).ГОСТ 34028-2016. Прокат арматурный для железобетонных конструкций. Технические условия. Москва: Стандартинформ, 2019.State Standard 34028-2016. Reinforcing rolled products for reinforced concrete constructions. Specifications. Moscow: Standartinform Publ., 2019. (In Russian).ГОСТ Р 52544-2006. Прокат арматурный свариваемый периодического профиля классов А500С и В500С для армирования железобетонных конструкций. Технические условия. Москва: Стандартинформ, 2006.State Standard R 52544-2006. Weldable deformed reinforcing rolled products of A500C and B500C classes for reinforcement of concrete constructions. Specifications. Moscow: Standartinform Publ., 2006. (In Russian).ГОСТ 5781-82. Сталь горячекатаная для армирования железобетонных конструкций. Технические условия. Москва: Стандартинформ, 2006.State Standard 5781-82. Hot-rolled steel for reinforcement of ferroconcrete structures. Specifications. Moscow: Standartinform Publ., 2006. (In Russian).Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Москва: Высшая школа, 2003. 479 c.Gmurman V.E. Probability theory and mathematical statistics. Moscow: Higher school, 2003, 479 p. (In Russian).Румянцев М.И., Левандовский С.А., Ручинская Н.А., Черкисов К.Е., Логинов А.В. Статистические методы обработки и анализа числовой информации, контроля и управления качеством проката. Магнитогорск: Изд-во Магнитогорск. гос. техн. ун-та им Г.И. Носова, 2015. 259 c.Rumyantsev M.I., Levandovsky S.A., Ruchinskaya N.A., Cherkasov K.E., Loginov A.V. Statistical methods of processing and analyzing of the numerical information, quality control and management of rolled products. Magnitogorsk: Nosov Magnitogorsk State Technical University Publ., 2015, 259 p. (In Russian).Лемешко Б.Ю., Лемешко С.Б. Сравнительный анализ критериев проверки отклонения распределения от нормального закона // </i>Метрология</i>. 2005. № 2. С. 2–23.Lemeshko B.Yu., Lemeshko S.B. Comparative analysis of the criteria for checking the deviation of the distribution from the normal law. <i>Metrologiya</i>. 2005, no. 2, pp. 2–23. (In Russian).Лемешко Б.Ю., Рогожников А.П. О нормальности погрешностей измерений в классических экспериментах и мощности критериев, применяемых для проверки отклонения от нормального закона // <i>Метрология</i>. 2012. № 5. С. 3–26.Lemeshko B.Yu., Rogozhnikov A.P. On normality of errors in measurements in classical experiments and power of tests for deviation from the normal law. <i>Metrologiya</i>. 2012, no. 5, pp. 3–26. (In Russian).ГОСТ Р ИСО 5479-2002. Статистические методы. Проверка отклонения распределения вероятностей от нормального распределения. Москва: ИПК Издательство стандартов, 2002.State Standard R ISO 5479-2002. Statistical methods. Tests for departure of the probability distribution from the normal distribution. Moscow: Publishing house of standards, 2002. (In Russian).ISO 5479:1997. Statistical interpretation of data – Tests for departure from the normal distribution.ISO 5479:1997. Statistical interpretation of data – Tests for departure from the normal distribution.Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. Москва: Физматлит, 2006. 816 c.Kobzar A.I. Applied mathematical statistics. Moscow: Physical and mathematical literature publishing house, 2006, 816 p. (In Russian).Р 50.1.033-2001. Прикладная статистика. Правила проверки согласия опытного распределения с теоретическим. Часть 1. Критерии типа хи-квадрат. Москва: ИПК Издательство стандартов, 2002.R 50.1.033-2001. Applied statistics. Rules of check of experimental and theoretical distribution of the consent. Part I. Goodness-of-flt tests of a type chi-square. Moscow: Publishing house of standards, 2002. (In Russian).Р 50.1.037-2002. Прикладная статистика. Правила проверки согласия опытного распределения с теоретическим. Часть II. Непараметрические критерии. Москва: ИПК Издательство стандартов, 2002.R 50.1.037-2002. Applied statistics. Rules of check of experimental and theoretical distribution of the consent. Part II. Nonparametric goodness-of-fit test. Moscow: Publishing house of standards, 2002. (In Russian).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.