Комплексный подход к оценке надежности пространственных металлических конструкций

Аннотация

Введение. Приведены некоторые результаты реализации разрабатываемого комплексного подхода к оценке надежности проектных решений зданий и сооружений повышенного уровня ответственности (большепролетные стержневые и листовые металлические конструкции, вертикальные цилиндрические резервуары больших объемов) с несущими металлическими конструкциями.Материалы и методы. Начальным этапом разрабатываемого подхода оценки надежности зданий и сооружений повышенной ответственности является формирование уточненных конечно-элементных расчетных схем, основанных на детализации узловых соединений, и геометрических схем проектируемых конструкций, что позволяет выявить особенности напряженно-деформированного состояния (НДС) и выполнить уточненную оценку устойчивости элементов конструкций. Для реализации следующего этапа оценки склонности проектируемой системы к лавинообразному обрушению разработан и приведен специальный алгоритм расчета НДС конструкции, реализованный в геометрически и конструктивно нелинейной постановке. На заключительном этапе в случае необходимости выполняется с использованием метода Нелдера – Мида оптимизация полученного конструктивного решения по заданным показателям вероятности отказа для ключевых и второстепенных элементов.Результаты. Предложенный подход позволяет с приемлемой практической точностью определять показатели надежности многократно статически неопределимых систем. Это особенно актуально для уникальных конструкций повы-шенной ответственности. Уточнен механизм потери устойчивости сжатых стержней структурных конструкций системы МАРХИ, предложена методика корректировки определения коэффициента µ с учетом полученных результатов; получены данные изменения аэродинамического коэффициента цилиндрических резервуаров больших объемов V = 10 000–30 000 м3. Это дало возможность определить особенности рассматриваемых конструкций.Выводы. Предложен комплексный алгоритм, позволяющий на основе детализации расчетных схем и оценки склонности проектируемых конструкций высокого уровня ответственности к лавинообразному разрушению выполнить уточненную оценку их уровня проектной надежности. На базе алгоритма предложена процедура оптимизации исходного проектного решения, базирующаяся на использовании метода Нелдера – Мида и реализованная на данный момент для минимизации целевой функции в виде массы основных конструктивных элементов (стержней и узлов-коннекторов).

Об авторах

В. Ф. Мущанов

Донбасская национальная академия строительства и архитектуры (ДОННАСА)

Email: mvf@donnasa.ru
ORCID iD: 0000-0003-3188-3400
SPIN-код: 9465-1673

А. Н. Оржеховский

Донбасская национальная академия строительства и архитектуры (ДОННАСА)

Email: aorzhehovskiy@bk.ru
ORCID iD: 0000-0002-9332-3807
SPIN-код: 3058-6140

М. Н. Цепляев

Донбасская национальная академия строительства и архитектуры (ДОННАСА)

Email: m.n.cepliaev@donnasa.ru
ORCID iD: 0000-0002-1729-4127
SPIN-код: 5039-9174

А. В. Мущанов

Донбасская национальная академия строительства и архитектуры (ДОННАСА)

Email: a.v.mushchanov@donnasa.ru
ORCID iD: 0000-0002-4381-9476
SPIN-код: 4194-7922

Список литературы

  1. Adam J.M., Parisi F., Sagaseta J., Lu X. Research and practice on progressive collapse and robustness of building structures in the 21st century // Engineering Structures. 2018. Vol. 173. Pp. 122–149. doi: 10.1016/J.ENGSTRUCT.2018.06.082
  2. Savin S.Y., Kolchunov V.I., Emelianov S.G. Modelling of resistance to destruction of multi-storey frame-connected buildings at sudden loss of bearing elements stability // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2018. Vol. 456. P. 012089. doi: 10.1088/1757-899X/456/1/012089
  3. Guo Z., Li Z., Xing Z., Chen Y., Zheng Z., Lin G. Numerical analyses of post-fire beam-column assemblies with WUF-B connections against progressive collapse // Engineering Failure Analysis. 2022. Vol. 140. P. 106502. doi: 10.1016/J.ENGFAILANAL.2022.106502
  4. Li H., Wang C., Han J. Research on effect of random initial imperfections on bearing capacity of single-layer spherical reticulated shell // Ind. Constr. 2018. Vol. 48. Pp. 23–27. doi: 10.13204/j.gyjz20180402
  5. Zhi X., Li W., Fan F., Shen S. Influence of initial geometric imperfection on static stability of single-layer reticulated shell structure // Spat. Struct. 2021. Vol. 27. P. 7. doi: 10.13849/j.issn.1006-6578.2021.01.009
  6. Liu H., Zhang W., Yuan H. Structural stability analysis of single-layer reticulated shells with stochastic imperfections // Engineering Structures. 2016. Vol. 124. Pp. 473–479. doi: 10.1016/j.engstruct.2016.06.046
  7. Алексейцев А.В., Гейли Л., Друкис П. Оптимизация балочных конструкций каркасных зданий с учетом требований к их безопасности // Инженерно- строительный журнал. 2019. № 7 (91). С. 3–15. doi: 10.18720/MCE.91.1
  8. Zheng L., Wang W., Li H.W. Progressive collapse resistance of composite frame with concrete-filled steel tubular column under a penultimate column removal scenario // Journal of Constructional Steel Research. 2022. Vol. 189. P. 107085. doi: 10.1016/J.JCSR.2021.107085
  9. Колчунов В.И., Федорова Н.В., Савин С.Ю., Ковалев В.В., Ильющенко Т.А. Моделирование разрушения железобетонного каркаса многоэтажного здания с предварительно напряженными ригелями // Инженерно-строительный журнал. 2019. № 8 (92). С. 155–162. doi: 10.18720/MCE.92.13
  10. Fialko S.Yu., Kabantsev O.V., Perelmuter A.V. Elasto-plastic progressive collapse analysis based on the integration of the equations of motion // Magazine of Civil Engineering. 2021. Vol. 102. Issue 2. P. 10214. doi: 10.34910/MCE.102.14
  11. Xin T., Zhao J., Cui C., Duan Y. A non-probabilistic time-variant method for structural reliability analysis // Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part O: Journal of Risk and Reliability. 2020. Vol. 234. Issue 5. Pp. 664–675. doi: 10.1177/1748006X20928196
  12. Luo H., Lin L., Chen K., Antwi-Afari M., Chen L. Digital technology for quality management in construction : a review and future research directions // Developments in the Built Environment. 2022. Vol. 12. P. 100087. doi: 10.1016/J.DIBE.2022.100087
  13. Перельмутер А.В., Криксунов Э.З., Мосина Н.В. Реализация расчета монолитных жилых зданий на прогрессирующее (лавинообразное) обрушение в среде вычислительного комплекса «SCAD Office» // Инженерно-строительный журнал. 2009. № 2. C. 13–18.
  14. Ram M., Davim J.P. Acknowledgments // Advances in System Reliability Engineering. 2019. doi: 10.1016/b978-0-12-815906-4.09998-x
  15. Yang W., Zhang B., Wang W., Li C.Q. Time-dependent structural reliability under nonstationary and non-Gaussian processes // Structural Safety. 2023. Vol. 100. P. 102286. doi: 10.1016/J.STRUSAFE.2022.102286
  16. Krejsa M., Janas P., Krejsa V. Structural reliability analysis using DOProC method // Procedia Engineering. 2016. Vol. 142. Pp. 34–41. doi: 10.1016/J.PROENG.2016.02.010
  17. Perelmuter A.V., Kabantsev O.V. Bout the problem of analysis resistance bearing systems in failure of a structural element // International Journal for Computational Civil and Structural Engineering. 2018. Vol. 14. Issue 3. Pp. 103–113. doi: 10.22337/2587-9618-2018-14-3-103-113
  18. Zhang Z., Jiang C. Evidence-theory-based structural reliability analysis with epistemic uncertainty : a review // Structural and Multidisciplinary Optimization. 2021. Vol. 63. Issue 6. Pp. 2935–2953. doi: 10.1007/s00158-021-02863-w
  19. Truong V.H., Kim S.E. Reliability-based design optimization of nonlinear inelastic trusses using improved differential evolution algorithm // Advances in Engineering Software. 2018. Vol. 121. Pp. 59–74. doi: 10.1016/J.ADVENGSOFT.2018.03.006
  20. Saad L., Chateauneuf A., Raphael W. Robust formulation for Reliability-based design optimization of structures // Structural and Multidisciplinary Optimization. 2018. Vol. 57. Issue 6. Pp. 2233–2248. doi: 10.1007/s00158-017-1853-7
  21. Cao T.S., Nguyen T.T.T., Nguyen V.S., Truong V.H., Nguyen H.H. Performance of six metaheuristic algorithms for multi-objective optimization of nonlinear inelastic steel trusses // Buildings. 2023. Vol. 13. Issue 4. P. 868. doi: 10.3390/buildings13040868
  22. Yang M., Zhang D., Han X. New efficient and robust method for structural reliability analysis and its application in reliability-based design optimization // Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering. 2020. Vol. 366. P. 113018. doi: 10.1016/j.cma.2020.113018
  23. Мущанов А.В., Цепляев М.Н. Новые подходы в оценке устойчивости элементов пространственных металлических конструкций // Наука и творчество: вклад молодежи : сб. мат. Всерос. молодежной науч.-практ. конф. студентов, аспирантов и молодых ученых. 2022. С. 196–200. EDN NEWMKM.
  24. Truesdell C. Novozhilov’s foundations of the nonlinear theory of elasticity (1953) // An Idiot’s Fugitive Essays on Science. 1984. Pp. 151–157. doi: 10.1007/978-1-4613-8185-3_15
  25. Корноухов Н.В. Прочность и устойчивость стержневых систем: упругие рамы, фермы и комбинированные системы. М. : Стройиздат, 1949. 376 с.
  26. Стрелецкий Н.С. Избранные труды. М. : Стройиздат, 1975. 423 с.
  27. Mushchanov V.P., Orzhekhovskii A.N., Zubenko A.V., Fomenko S.A. Refined methods for calculating and designing engineering structures // Magazine of Civil Engineering. 2018. No. 2. Pp. 101–115. doi: 10.18720/MCE.78.8
  28. Mushchanov V., Orzhekhovskiy A. Numerical methods in assessing the reliability of spatial metal structures with a high level of responsibility // Construction of Unique Buildings and Structures. 2023. Vol. 106. P. 10605. doi: 10.4123/CUBS.106.5
  29. Orzhekhovskiy A., Priadko I., Tanasoglo A., Fomenko S. Design of stadium roofs with a given level of reliability // Engineering Structures. 2020. Vol. 209. P. 110245. doi: 10.1016/j.engstruct.2020.110245

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».