Accounting for Tolerances in the Strength Calculations of Structures

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Calculations with accounting for variations in the structural parameters in the field of tolerances should consider not only the tolerances for the geometry of parts but also, and to an even greater extent, the tolerances for the properties of materials and the program of loading. It has been exemplified that frequently applied approaches, for instance presetting the minimum properties of material in the field of tolerances for the overall structure, can be erroneous. Rarely specified tolerances for the program of loading have also been considered; it has been demonstrated that the respective variations can influence the qualitative behavioral features of structures and change the assurance factors significantly.

About the authors

A. O. Chernyavskii

South Ural State University, 454080, Chelyabinsk, Russia

Email: cherniavskiiao@susu.ru
Россия, Челябинск

O. F. Chernyavskii

South Ural State University, 454080, Chelyabinsk, Russia

Author for correspondence.
Email: cherniavskiiao@susu.ru
Россия, Челябинск

References

  1. Stefanou G. The stochastic finite element method: Past, present and future // Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering. 2009. V. 198 (9–12). P. 1031. https://doi.org/10.1016/j.cma.2008.11.007
  2. Лепихин А.М., Махутов Н.А., Москвичев В.В., Черняев А.П. Вероятностный риск-анализ конструкций технических систем. Новосибирск: Наука, 2003. 174 с.
  3. Khodaygan S. A framework for tolerance design considering systematic and random uncertainties due to operating conditions // Assembly Automation. 2019. V. 39 (5). P. 854. https://doi.org/10.1108/AA-10-2018-0160
  4. Rosa U.L., Goncalves L.K.S., de Lima A.M.G. Robust design of stochastic dynamic systems based on fatigue damage (Conf. Paper) // Lecture Notes in Mechanical Engineering. 2021. P. 406. https://doi.org/10.1007/978-3-030-53669-5_30
  5. Robust Parameter Design. In: Process Optimization. International Series in Operations Research & Management Science. Springer, Boston, MA. 2007. V. 105. P. 223. https://doi.org/10.1007/978-0-387-71435-6_9
  6. Lee K.-H., Park G.-J. Robust optimization considering tolerances of design variables // Computers and Structures. 2001. V. 79 (1). P. 77. https://doi.org/10.1016/S0045-7949(00)00117-6
  7. Couture A., Francois V., Cuilliere J.-C., Pilvin P. Automatic statistical volume element modeling based on the unified topology model // Int. J. of Solids and Structures. 2020. V. 191. P. 26.
  8. Kriegesmann B. Robust design optimization with design-dependent random input variables // Structural and Multidisciplinary Optimization. 2020. V. 61. Iss. 2. P. 661.
  9. Похабов Ю.П., Шендалёв Д.О., Колобов А.Ю., Наговицин В.Н., Иванов Е.А. К вопросу установления коэффициентов безопасности и запасов прочности при заданной вероятности неразрушения силовых конструкций // Cибирский аэрокосмический журнал. 2021. Т. 22. № 1. С. 166. https://doi.org/10.31772/2712-8970-2021-22-1-166-176
  10. ASME Boiler and Pressure Vessel Code. Section VIII – Rules for Construction of Pressure Vessels. Division 2 – Alternative Rules (BPVC-VIII-2-2019). American Society of Mechanical Engineers, 2019. 872 p.
  11. Нормы расчета на прочность оборудования и трубопроводов атомных энергетических установок ПНАЭ Г-7-002-86. М.: Энергоатомиздат, 1989. 525 с.
  12. Martínez-Frutos J., Ortigosa R. Robust topology optimization of continuum structures under uncertain partial collapses // Computers and Structures. 2021. V. 257. P. 106677. https://doi.org/10.1016/j.compstruc.2021.106677
  13. Зарубин В.С. Прикладные задачи термопрочности элементов конструкций М.: Машиностроение, 1985. 293 с.
  14. Гохфельд Д.А., Гецов Л.Б., Кононов К.М. и др. Механические свойства сталей и сплавов при нестационарном нагружении. Справочник. Екатеринбург: УрО РАН, 1996. 408 с.
  15. Ножницкий Ю.А., Качанов Е.Б., Голубовский Е.Р., Куевда В.К. Требования к порядку и процедурам оценки расчетных значений характеристик конструкционной прочности металлических материалов основных и особо ответственных деталей при сертификации авиационных газотурбинных двигателей // Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета им. академика С.П. Королёва. 2015. Т. 14. № 3-1. С. 37.
  16. Махутов Н.А., Чернявский О.Ф., Чернявский А.О., Гаденин М.М. Условия существования знакопеременного неупругого деформирования при малоцикловом нагружении // Проблемы машиностроения и надежности машин. 2008. № 5. С. 53.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2.

Download (115KB)
3.

Download (85KB)
4.

Download (41KB)
5.

Download (36KB)
6.

Download (215KB)

Copyright (c) 2023 А.О. Чернявский, О.Ф. Чернявский

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».