Modeling and accounting of strengthening zones of thin-walled steel profiles in ANSYS

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

The article describes the process and reflects the results of modeling a steel thin-walled sigma profile operating under axial compression in the ANSYS software. Modeling is carried out taking into account the zones of hardening of steel along the profile section. The results are analyzed and compared with the results obtained in STARK.

Авторлар туралы

N. Korsun

Industrial University of Tyumen

Email: korsunnd@tyuiu.ru

D. Prostakishina

Industrial University of Tyumen

Email: prostakishinada@tyuiu.ru

Әдебиет тізімі

  1. Юрченко, В. В. Проектирование каркасов зданий из тонкостенных холодногнутых профилей в среде «SCAD Office» / В. В. Юрченко. – Текст : непосредственный // Инженерно-строительный журнал. – 2010. – № 8 (18). – С. 38–46.
  2. Илюхина, Е. А. Мировая практика применения технологии ЛСТК в строительстве / Е. А. Илюхина, А. А. Соболев. – Текст : непосредственный // Ползуновский альманах. – 2018. – № 1. – С. 89–92.
  3. Рыбаков, В. А. Применение полусдвиговой теории В. И. Сливкера для анализа напряженно-деформированного состояния систем тонкостенных стержней : специальность 01.02.04 «Механика деформируемого твердого тела» : автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук / Рыбаков Владимир Алексадрович ; Санкт-Петербургский государственный политехнический университет. – Санкт-Петербург, 2012. – 21 с. – Место защиты : СанктПетербургский государственный политехнический университет. – Текст : непосредственный.
  4. Любавская, И. В. Технологичность изготовления ЛСТК / И. В. Любавская, М. В. Сотников. – Текст : непосредственный // Тенденции развития современной науки : Сборник тезисов докладов научной конференции студентов и аспирантов Липецкого государственного технического университета : в 2-х частях, Липецк, 24–26 апреля 2017 года. – Липецк : Липецкий государственный технический университет, 2017. – С. 414–416.
  5. Арктиков, Г. А. Влияние холодной формовки на механические свойства стали замкнутых гнутосварных профилей холодной формовки / Г. А. Арктиков, В. Ф. Беляев, Л. И. Гладштейн. – Текст : непосредственный // Промышленное и гражданское строительство. – 1994. – № 5. – С. 16–24.
  6. Астахов, И. В. Пространственная устойчивость элементов конструкций из холодногнутых профилей / И. В. Астахов, Г. И. Белый – Текст : непосредственный // Монтажные и специальные работы в строительстве. – 2006. – № 9. – С. 21–25.
  7. Landesmann, A. Experimental Investigation of the Mechanical Properties of ZAR-345 Cold-Formed Steel at Elevated Temperatures / A. Landesmann, F. C. M. Moreira da Silva, E. M. Batista. – doi: 10.1590/1516-1439.297014. – Direct text // Materials Research-Ibero-American Journal of Materials. – 2014. – T. 17. – No. 4. – Pp. 1082–1092.
  8. Ranawaka, T. Experimental study of the mechanical properties of light gauge cold-formed steels at elevated temperatures / T. Ranawaka, M. Mahendran. – doi: 10.1016/j.firesaf.2008.06.006. – Direct text // Fire Safety Journal. – 2009. – T. 44. – No. 2. – Pp. 219–229.
  9. Lee, J. Prediction of mechanical properties of light gauge steels at elevated temperatures / J. Lee, M. Mahendran, P. Makelainen. – doi: 10.1016/S0143-974X(03)00087-7. – Direct text // Journal of Constructional Steel Research. – 2003. – T. 59. – No. 12. – Pp. 1517–1532.
  10. Корсун, Н. Д. Адаптация методики и анализ результатов лабораторных испытаний прочности стали тонкостенного холодногнутого профиля / Н. Д. Корсун, Д. А. Простакишина. – Текст : электронный // Вестник Евразийской науки. – 2020. – № 6. – URL : https://esj.today/PDF/63SAVN620.pdf (дата обращения : 10.11.2021).
  11. Корсун, Н. Д. Анализ работы тонкостенных профилей с учетом упрочнения стали / Н. Д. Корсун, Д. А. Простакишина. – Текст : электронный // Научные исследования XXI века. – 2021. – № 3 (11). – С. 48–52. – URL : https://esj.today/PDF/63SAVN620.pdf (дата обращения : 10.11.2021).
  12. Корсун, Н. Д. Анализ НДС составного сечения из тонкостенных профилей с учетом начальных геометрических несовершенств / Н. Д. Корсун, Д. А. Простакишина. – Текст : непосредственный // Академический вестник УралНИИпроект РААСН. – 2018. – № 4 (39). – С. 83–89.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

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».