2022年监理工程师考试《建设工程目标控制》预习卷(二)已更新,考生可通过233网校资料包进行下载。
2022年监理工程师考试《建设工程目标控制》预习卷(一)
一、单选题。下列每小题的四个选项中,只有一项是最符合题意的正确答案,多选、错选或不选均不得分。
1.工程在规定的条件下,满足规定功能要求使用的年限,也就是工程竣工后的合理使用寿命周期。这体现了建设工程质量特性中的( )。
A .适应性
B .耐久性
C .安全性
D .经济性
2.工程建设活动中,( )直接影响项目的决策质量和设计质量。
A .项目可行性研究
B .工程施工
C .工程勘察
D .工程竣工验收
3.工程质量控制按其实施主体不同分为自控主体和监控主体。下列单位中属于自控主体的是( )。
A .设计单位
B .咨询单位
C .监理单位
D .建设单位
4.涉及建筑主体变动或承重结构变动的装修工程,应由( )在施工前委托原设计单位或者相应资质等级的设计单位提出设计方案;没有设计方案的,不得施工。
A .监理单位
B .装修施工单位
C .工程质量监督机构
D .建设单位
5.下列不属于工程项目质量控制系统内容的是( )。
A .组织机构
B .工作制度
C .监理程序
D .质量标准
6.数据离散趋势的特征值中的标准偏差值越小,说明( )。
A .数据集中程度越低,离散程度小,代表性差
B .数据集中程度越高,离散程度大,代表性好
C .数据集中程度越高,离散程度小,代表性好
D .数据集中程度越高,离散程度小,代表性差
7.在制定检验批的抽样方案时,应考虑合理分配生产方风险和使用方风险,对于一般项目两类风险的合理控制范围是( )。
A .α≤5%,β≤5%
B .α≤5%,β≤10%
C .α≤5%
D .α≤1%,β≤15%
8.工程质量统计分析方法中,直方图法的主要用途有()。
A .描述质量缺陷的数据状况
B .确定质量问题的主要原因
C .掌握质量特性的分布规律
D .分门别类地分析质量问题
9.实践中,一般把从每件产品检测得到的某一质量数据即质量特性值视为()。
A .总体
B .个体
C .样本
D .子样
10.由于用两种不同方法或两台设备或两组工人进行生产,然后把两方面数据混在一起整理产生的非正常型直方图呈( )。
A .折齿形
B .孤岛型
C .双峰型
D .绝壁型
1.【参考答案】B
参考解析本题考查的是建设工程质量的特性。耐久性是指工程在规定的条件下,满足规定功能要求使用的年限,也就是工程竣工后的合理使用寿命期。
2.【参考答案】A
参考解析本题考查的是工程建设阶段对质量形成的作用与影响。工程建设活动中,项目可行性研究直接影响项目的决策质量和设计质量。
3.【参考答案】A
参考解析本题考查的是工程质量控制主体。工程质量控制按其实施主体不同,分为自控主体和监控主体。自控主体是指直接从事质量职能的活动者,包括勘察设计单位、施工单位。监控主体是指对他人质量能力和效果的监控者,包括政府、建设单位、工程监理单位。
4.【参考答案】D
参考解析本题考查的是建设单位的质量责任和义务。涉及建筑主体和承重结构变动的装修工程,建设单位应在施工前委托原设计单位或者相应资质等级的设计单位提出设计方案;没有设计方案的,不得施工。
5.【参考答案】D
参考解析本题考查的是项目质量控制系统的建立和实施。工程项目质量控制系统应包括组织机构、工作制度、监理程序、监理方法和监理手段等。
6.【参考答案】C
参考解析本题考查的是工程质量统计及抽样检验的基本原理和方法。数据离散趋势的特征值中的标准偏差值越小,说明数据集中程度越高,离散程度小,均值对总体(样本)的代表性好。
7.【参考答案】B
参考解析本题考查的是工程质量统计及抽样检验的基本原理和方法。主控项目:对应于合格质量水平的α和β均不宜超过5%。一般项目:对应于合格质量水平的α不宜超过5%,β不宜超过10%。
8.【参考答案】C
参考解析本题考查的是工程质量统计分析方法。通过直方图的观察与分析,可了解产品质量的波动情况,掌握质量特性的分布规律,以便对质量状况进行分析判断。同时可通过质量数据特征值的计算,估算施工生产过程总体的不合格品率、评价过程能力等。
9.【参考答案】B
参考解析本题考查的是工程质量统计及抽样检验的基本原理和方法。实践中,一般把从每件产品检测得到的某一质量数据(强度、几何尺寸、重量等)即质量特性值视为个体,产品的全部质量数据的集合即为总体。
10.【参考答案】C
参考解析本题考查的是直方图法。
1) 折齿型是由于分组组数不当或者组距确定不当出现的直方图。
2) 左(或右)缓坡型主要是由于操作中对上限(或下限)控制太严造成的。
3) 孤岛型是原材料发生变化,或者临时他人顶班作业造成的。
4) 双峰型是由于用两种不同方法或两台设备或两组工人进行生产,然后把两方面数据混在一起整理产生的。
5) 绝壁型是由于数据收集不正常,可能有意识地去掉下限以下的数据,或是在检测过程中存在某种人为因素所造成的。
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