Reliability assessment of damaged steel structures

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. In industrial buildings and constructions, structural steel is widely used due to its exceptional seismic qualities, low self-weight, and high strength. Frame buildings and bridges, for example, frequently use continuous steel beams with two or more spans. Not only does their design ensure strength, but it also reduces weight and material expenses. However, due to environmental influences, steel structures are subject to corrosion. As a result of corrosion damage accumulation steel structures lose some of their bearing capacity and operational safety. Ensuring the durability and reliability of steel structures during their operation is the main challenge for the construction industry. Managing the operational life of buildings and other structures in actual surroundings, as well as selecting the best structural and technological innovations while strengthening the existing framework, are the main approaches to deal with this issue.

The aim of research is to consider the features of the reliability assessment in damaged steel structures.

Methods. The following methods were used in research: mathematical modelling, forecasting, systematisation, experimental research, generalisation.

Research results. It seems appropriate to consider the steel structure's background operation and use a combination of the Monte Carlo method (MC) and the finite element method (FEM) to assess the corrosion losses of the cross section of a steel beam. This will allow for the assessment of a steel structure's reliability based on its service life, the effects of an aggressive external environment, and the ageing of the metal itself. The loading history of accumulated fatigue is determined using left-sided truncated normal Gaussian distribution of a random resistance value. Atmospheric corrosion of metals is a complex process that depends on a large number of interacting environmental factors. In order to assess corrosion losses and the depth of corrosion, it is proposed to use a model that takes into account the influence of sulphur dioxide through its concentration and the rate of chloride deposition. The Monte Carlo method based on the use of pseudorandom sampling and the strong law of large numbers to assess the reliability of any system is chosen as a simulation. The article presents an algorithm for determining the probability of unreliability of steel structural systems by adapting the MC approach.

Conclusion. The methodology that combines the finite element method with the Monte Carlo method is proposed to evaluate the reliability of a continuous steel beam based on its service life and the atmospheric environment's corrosive effects.

Full Text

Введение

Конструкционная сталь – это материал, широко используемый в заводских зданиях, обладающий высокой прочностью, малым собственным весом и превосходными сейсмическими характеристиками [1]. Например, непрерывные стальные балки, состоящие из двух и более пролетов, обычно используются в каркасных зданиях и мостах. Их конструкция не только обеспечивает условие прочности, но и минимизирует их массу и материальные затраты. Однако, как известно, стальные конструкции подвергаются коррозии под воздействием окружающей среды. В результате несущая способность и, следовательно, уровень их безопасности со временем снижаются из-за накопления коррозионных повреждений (например, потери сечения). Уровень неопределенности в отношении характеристик конструкции возрастает из-за нечеткости, присущей процессу разрушения. Скорость коррозии часто неравномерна и трудно предсказуема [2, 3].

В связи с этим следует отметить, что одной из основных задач в области строительства является обеспечение надежности и долговечности стальных конструкций при процессе их эксплуатации. Основными вариантами решения этой задачи являются управление эксплуатационным сроком службы зданий и сооружений в реальных средах, правильный выбор конструктивных и технологических решений при усилении существующей конструкции [4].

Оценка надежности и долговечности стальных элементов при коррозии металла вызывает интерес многих исследований. Учеными разработаны различные методы оценки надежности конструктивных элементов и систем, а также подходы к расчету приближенных границ вероятности отказа металлических конструкций. Однако, несмотря на имеющиеся труды и наработки, сегодня эта проблема изучена еще недостаточно и поэтому требует дальнейшего исследования. Дополнительную ценность имеют попытки теоретического определения возможного воздействия агрессивной среды на металлические конструкции, это позволило бы не проводить сложные экспериментальные испытания.

Итак, обозначенные обстоятельства предопределили выбор темы данной статьи.

Особенности использования модельных представлений стальных конструкций и уравнений механического состояния материалов, которые в формализованном виде отражают результат воздействия внешней среды, описаны в работах И. Т. Мирсаяпова [5], А. Р. Туснина [6], А. А. Соловьевой [7], В. С. Сафронова [8], С. С. Мехтиевой [9], В. П. Королева [10], В. Д. Райзера [11].

Алгоритм оценки технического состояния стальной фермы, в ходе которого производится комплекс работ по установлению фактического износа конструкций и определению соответствия нагрузкам и воздействиям, представлен в трудах Д. И. Королькова [12], Н. А. Бузало [13], Д. Н. Кузнецова [14], Е. А. Чайкина [15], Ю. Л. Виноградовой [16], Т. А. Паутовой [17], В. А. Шорина [18], И. И. Ведякова и Д. В. Соловьева [19].

Отдавая должное накопленному на сегодняшний день научному наследию и экспериментальному опыту, отметим, что ряд вопросов требует более пристального внимания. Так, в развитии нуждается методологический подход к определению несущей способности стальных конструкций в результате воздействия агрессивной среды, в том числе в условиях изменения климата. Особого внимания заслуживает разработка инженерной методики расчета таких конструкций, преимуществом которой должна стать простота в использовании и учет требований действующих нормативных документов.

Цель работы заключается в рассмотрении особенностей расчета надежности поврежденных стальных конструкций.

В ходе работы использовались следующие методы: математическое моделирование, прогнозирование, систематизация, экспериментальные исследования, обобщение.

Результаты исследования

Для оценки надежности стальной конструкции в зависимости от срока ее службы, воздействия агрессивной внешней среды и старения самого металла представляется целесообразным принимать во внимание предыдущую историю ее работы, а также использовать комбинацию метода Монте-Карло (МК) и метода конечных элементов (МКЭ), которые дают возможность оценить коррозионные потери поперечного сечения стальной балки.

Итак, пусть известно, что в процессе предварительной эксплуатации конструкции был достигнут определенный уровень внутренних усилий в элементах системы, которому соответствовало сопротивление R1, отказы в данном случае не наблюдались. При этом можно принять во внимание, что происходит левостороннее усечение кривой распределения случайной величины сопротивления, и, таким образом, считать, что в рассматриваемой конструкции фактически отсутствует вероятность встретить величину расчетного сопротивления меньше чем R1. Другими словами, в расчет принимаются только такие параметры сопротивления, для которых выполняется условие R ≥ R1. Подходящая кривая плотности вероятности рR превращается в кривую рR|R1 (см. рисунок).

 

Эффект левостороннего усечения [18]

The effect of left-sided truncation [18]

 

Безусловно, можно считать, что напряжения R1 соответствуют значениям, возникающим под влиянием действия зафиксированной постоянной нагрузки. Могут учитываться и напряжения от других нагрузок, если существуют заслуживающие доверия данные, которые свидетельствуют о самих фактах реализации таких нагрузок и содержат достоверные сведения относительно их фактических характеристик. Если используется левостороннее усечение, то кривая плотности при R ≥ R1 имеет вид

pR|R1R=μRpRR,

где коэффициент усечения

μR=110R1pRxdx=11PR1R.

Тогда общий вид формулы для расчета вероятности безотказной работы стальной конструкции принимает форму

PR|R1=R1pRxPsSdx,

где Ps(S) – интегральная функция распределения усилия.

Интеграл в этом выражении может быть трансформирован следующим образом:

PR|R1=R1pR|R1R0RpsxdxdR=μR0pRRPsSdR0R1pRyPsSdy=μRPsPs,1,

где Рs – вероятность безотказного состояния при отсутствии усечения;

Рs,1 – вероятность безотказного состояния при сопротивлениях R ≥ R1.

Атмосферная коррозия металлов – сложный процесс, зависящий от большого числа взаимодействующих факторов окружающей среды [20]. Для оценки коррозионных потерь предлагаем использовать следующую модель:

dt=AtBTOWCD1+SO2EF×1+ClGHejT+T0,

где d(t) – глубина коррозии, мкм;

t – время выдержки, годы;

TOW – время увлажнения, ч/год;

[SO2] – концентрация диоксида серы, мкг/м3;

[Cl] – скорость осаждения хлоридов, мкг/м2/сут;

T – температура выдержки, oC;

T0 – эмпирический коэффициент;

A, B, C, D, E, F, G, H, J – численные значения, установленные в ходе испы-таний.

Метод имитационного моделирования МК основан на использовании псевдослучайных чисел и закона больших чисел для оценки надежности любой системы [21-23]. Если безопасная область определяется условием f (X) > 0, где X – случайный вектор, содержащий все входные случайные величины, то вероятность ненадежности системы можно вычислить следующим образом:

Pf=IfX<0fxxdx=EIfX<0,

где If (X) < 0 – индикаторная функция:

IfX<0=1,0,   если   fX<0;если  fX0.

Расчетная программа для оценки надежности стальной балки непрерывного сечения была разработана с использованием МКЭ, модели коррозии с входными параметрами, основанными на сценарии изменения климата, и МК-имитации.

Оценка надежности сплошной стальной балки проводилась для различных длительностей коррозии – 10, 20, 50 и 100 лет. Обобщенные значения вероятности безопасности при моделировании МК непрерывной стальной балки с учетом коррозии ее металла приведены в таблице.

 

Вероятность безопасности непрерывной стальной балки

The probability of safety of a continuous steel beam

Годы

0

10

20

50

100

Вероятность безопасности (%)

96,77

81,44

75,91

68,61

63,08

 

Вывод

В статье представлен подход к оценке надежности непрерывной стальной балки в зависимости от времени ее службы и с учетом коррозионного воздействия изменения климата на базе комбинации МК и МКЭ.

×

About the authors

Margarita A. Aleinikova

Saint Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering

Email: ale11971_80@mail.ru

Candidate of Engineering Sciences, Associate Professor of the Department of Construction Mechanics. Research interests – technical inspection of buildings and structures, technical maintenance of buildings. Author of more than 30 publications.

Russian Federation, Saint Petersburg

Natalia I. Soitu

Saint Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering

Author for correspondence.
Email: natali_s01@mail.ru

Candidate of Engineering Sciences, Associate Professor of the Department of Construction Mechanics. Research interests – technical inspection of buildings and structures, technical maintenance of buildings. Author of more than 30 publications.

Russian Federation, Saint Petersburg

References

  1. Lin Youzhu. Theoretical models and reliability assessment of steel-UHPC-steel composite beams in offshore structures. Ocean engineering. 2023:78-84.
  2. Lukin Ye. K., Sebeshev V. G. Reliability and durability of tubular elements of steel structures in case of corrosion damage. Fundamental'nyye i prikladnyye voprosy transporta. 2023;(2):78-84. (In Russ.).
  3. Ngoc-Long T., Van-Phuc Ph., Morozov V. Investigation the corrosion initiation process in reinforced concrete structures under the impact of climate change. Architecture and engineering. 2021;6(2):37-44.
  4. Nadolskiy V. V. Reliability coefficients for nonlinear models of the load-bearing capacity of beams with a flexible wall. Vestnik MGSU. 2023;(6):852-863. (In Russ.).
  5. Mirsayapov I. T. Investigation of the stress-strain state of steel-reinforced concrete beams with partial sealing of I-sections in concrete. News of the Kazan State University of architecture and engineering. 2022;(3):56-66. (In Russ.).
  6. Tusnin A. R. Numerical calculation of steel-reinforced concrete structures. Construction: science and education. 2022;12(1):61-73. (In Russ.).
  7. Solovyeva A. A. A method for assessing the reliability of elements of flat trusses based on p-blocks. Vestnik MGSU. 2021;16(2):153-167. (In Russ.).
  8. Safronov V. S. Reliability of a rafter truss covering from thin-walled profiles “Molodechno”. Structural mechanics and structures. 2022;(2):123-132. (In Russ.).
  9. Mekhtiyeva S. S. A systematic approach to evaluating the effectiveness of structural solutions of steel trapezoidal coating trusses. Innovation and Investment. 2022;(9):167-170. (In Russ.).
  10. Korolev V. P. Evolution of conceptual approaches to the management of corrosion protection of steel structures and structures. Industrial and Civil Engineering. 2022;(8):32-40. (In Russ.).
  11. Rayzer V. D. Theory of reliability of equipment. Moscow: ASV; 2010. 384 р. (In Russ.).
  12. Korolkov D. I., Shubina Ju. I. Development of methods for determining the physical wear of steel columns. The Eurasian Scientific Journal. 2023;15(2). Available from: https://esj.today/PDF/63SAVN223.pdf (In Russ.).
  13. Buzalo N. A. Reduction of the force resistance of steel columns of industrial buildings that have received corrosion damage during operation Construction and Architecture. 2020;8(4):9-13. (In Russ.).
  14. Kuznetsov D. N. Assessment of the stability of non-existent structures in numerical modeling. Housing and utilities infrastructure. 2022;(1):9-16. (In Russ.).
  15. Chaykin Ye. A. Studying the stress-strain state of a structural design node on glued steel plates. Journal of Construction and Architecture. 2022;24(4):99-109. (In Russ.).
  16. Vinogradova Yu. L. Investigation of reliability of elements of engineering structures by generating random variables. Bulletin of Vologda State University. 2023;(2):12-14. (In Russ.).
  17. Pautova T. A. Analysis of methods of vibration diagnostics of metal structures. BMSTU Journal of Mechanical Engineering. 2021;(10):16-23. (In Russ.).
  18. Shorin V. A. Improving the reliability of steel tanks for phosphoric acid storage. Journal of Construction and Architecture. 2021;23(6):157-164. (In Russ.).
  19. Vedyakov I. I., Solovyev D. V. Development of a methodology for assessing the risk of progressive disease. Bulletin of the Scientific Research Center of Construction. 2021;(28):5–15. (In Russ.).
  20. Terekhov I. A., Korozhan A. I. Comparison of structural solutions of reinforced concrete and metal trusses taking into account operational indicators. Tendentsii razvitiya nauki i obrazovaniya. 2022;(92-15):97-103. (In Russ.).
  21. Inkov A. E. Evaluation of the reliability index of steel trusses according to the criterion of rigidity with an inter-val uncertainty of data. Structural Mechanics of Engineering Constructions and Buildings. 2023;19(1):46-55. (In Russ.).
  22. Adamtsevich L. A., Kats V. A. Model for assessing the reliability of construction systems at hazardous production facilities during their operation. Construction production. 2023;(2):102-105. (In Russ.).
  23. Maslennikov A. M., Kobelev Ye. A., Maslennikov N. A. Solving problems of stability of the finite element method. Bulletin of Civil Engineers. 2020;(2):68-74. (In Russ.).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. The effect of left-sided truncation [18]

Download (17KB)

Copyright (c) 2024 Vestnik of Volga State University of Technology. Series "Materials. Constructions. Technologies"

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».