Живучесть железобетонного каркаса здания с учетом длительности эксплуатации

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Исследовано влияние длительности эксплуатации железобетонного каркаса здания на параметры его живучести при сценарии внезапного отказа одного из несущих элементов конструктивной системы. В качестве объекта исследования была выбрана железобетонная несущая система здания филармонии. Для количественной оценки ее живучести используется относительный индекс живучести, связанный с параметрами разрушающей нагрузки для системы с наличием начального локального разрушения и без разрушений. В рамках исследования выполнялось квазистатическое моделирование методом конечных элементов с учетом физической и геометрической нелинейности. Физическая нелинейность бетона, в том числе при длительной эксплуатации сооружения, учитывалась с помощью модифицированных билинейных диаграмм состояния материала, отличавшихся для элементов с различным напряженно-деформированным состоянием на стадии длительной эксплуатации. Параметры таких диаграмм были получены с использованием интегрального модуля В.М. Бондаренко. По результатам исследования получены и проанализированы деформации и усилия в элементах несущей системы после возникновения в ней начального разрушения. Построены графики зависимости изменения процента разрушенных элементов от параметров разрушающей нагрузки для моделей несущей системы с наличием начального локального разрушения в виде отказа колонны крайнего ряда и моделей системы без начальных разрушений. Показано, что при учете длительности эксплуатации сооружения значения параметра разрушающей нагрузки и параметра живучести несущей системы снижаются.

Об авторах

Сергей Юрьевич Савин

Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: suwin@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-6697-3388
SPIN-код: 1301-4838

кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры железобетонных и каменных конструкций

Москва, Российская Федерация

Мария Игоревна Ступак

Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет

Email: maria.stpak@gmail.com
ORCID iD: 0009-0008-1903-0572

магистрант, кафедра железобетонных и каменных конструкций

Москва, Российская Федерация

Дмитрий Константинович Маньков

Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет

Email: dmitrymanckov03@gmail.com
ORCID iD: 0009-0009-1311-2312

магистрант, кафедра железобетонных и каменных конструкций

Москва, Российская Федерация

Список литературы

  1. Pearson C., Delatte N. Ronan Point Apartment Tower Collapse and its Effect on Building Codes. Journal of Performance of Constructed Facilities. 2005;19(2):172–177. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0887-3828(2005)19:2(172)
  2. Tagel-Din H., Rahman N.A. Simulation of the Alfred P. Murrah federal building collapse due to blast loads. AEI 2006: Building Integration Solutions — Proceedings of the 2006 Architectural Engineering National Conference. 2006;2006:32. https://doi.org/10.1061/40798(190)32
  3. Belostotsky A.M., Pavlov A.S. Long span buildings analysys under phisical, geometic and structural nonlinearities consideration. International Journal for Computational Civil and Structural Engineering. 2010;6(1-2):80–86. EDN: PZEWH
  4. Caredda G., Makoond N., Buitrago M., Sagaseta J., Chryssanthopoulos M., Adam J.M. Learning from the progressive collapse of buildings. Developments in the Built Environment. 2023;15:100194. https://doi.org/10.1016/j.dibe.2023. 100194
  5. 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;173:122–149. https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2018.06.082
  6. Kokot S., Solomos G. Progressive collapse risk analysis: literature survey, relevant construction standards and guidelines — JRC 32253-2011. European Comission. 2012. https://data.europa.eu/doi/10.2788/70141
  7. Bažant Z.P., Verdure M. Mechanics of Progressive Collapse: Learning from World Trade Center and Building Demolitions. Journal of Engineering Mechanics. 2007;133(3):308–319. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9399(2007) 133:3(308)
  8. Pham A.T., Brenneis C., Roller C., Tan K.-H. Blast-induced dynamic responses of reinforced concrete structures under progressive collapse. Magazine of Concrete Research. 2022;74(16):850–863. https://doi.org/10.1680/jmacr.21.00115
  9. Levtchitch V., Kvasha V., Boussalis H., Chassiakos A., Kosmatopoulos E. Seismic performance capacities of old concrete. 13th World Conference on Earthquake Engineering. Vancouver, B.C., Canada. 2004. P. 1–15. Available from: https://www.iitk.ac.in/nicee/wcee/article/13_2182.pdf (accessed: 2.02.2024)
  10. Zhou Y. Concrete creep and thermal effects on the dynamic behavior of a concrete-filled steel tube arch bridge. Journal of Vybroengineering. 2014;16(4):1735–1744. Available from: https://core.ac.uk/download/pdf/323313701.pdf (accessed: 2.02.2024)
  11. Tosic N., Aidarov S., De la Fuente A. Systematic Review on the Creep of Fiber-Reinforced Concrete. Materials. 2020;13(5098):5098. https://doi.org/10.3390/ma13225098
  12. Trekin N., Kodysh E., Shmakov S., Terekhov I., Kudyakov K. Determination of the criteria of deformation in a special limiting state. International Journal for Computational Civil and Structural Engineering. 2021;17(1):108–116. https://doi.org/10.22337/2587-9618-2021-17-1-108-116
  13. Fedorova N.V., Iliushchenko T.A. Influence of pre-stressing over parameters of diagram of static-dynamic de-formation of RC elements. IOP Conference Series Materials Science and Engineering. 2019;687(3):033033. https://doi.org/10.1088/1757-899X/687/3/033033
  14. Szyniszewski S. Dynamic energy-based method for progressive collapse analysis. Proceedings of the 2009 Structures Congress — Don’t Mess with Structural Engineers: Expanding Our Role. 2009. P. 1259–1268. https://doi.org/10.1061/41031(341)138
  15. Szyniszewski S., Krauthammer T. Energy flow in progressive collapse of steel framed buildings. Engineering Structures. 2012;42(2):142–153. https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2012.04.014
  16. Savin S., Kolchunov V., Fedorova N., Vu N.T. Experimental and Numerical Investigations of RC Frame Stability Failure under a Corner Column Removal Scenario. Buildings. 2023;13(4):908. https://doi.org/10.3390/buildings13040908
  17. Tamrazyan A. Conceptual Approaches to Robustness Assessment of Building Structures, Buildings and Facilities. Reinforced concrete Structures. 2023;3(3):62–74. (In Russ.) https://doi.org/10.22227/2949-1622.2023.3.62–74
  18. Lizahub A.A., Tur A.V., Tur V.V. Probabilistic Approach for Assessing the Robustness of Structural Systems Made of Precast and Monolithic Reinforced Concrete. Building and reconstruction. 2023;108(4):93–105. (In Russ.) https://doi.org/10.33979/2073-7416-2023-108-4-93-105
  19. Fallon C.T., Quiel S.E., Naito C.J. Uniform Pushdown Approach for Quantifying Building-Frame Robustness and the Consequence of Disproportionate Collapse. Journal of Performance of Constructed Facilities. 2016;30(6). https://doi.org/ 10.1061/(ASCE)CF.1943-5509.0000912
  20. Quiel S.E., Naito C.J., Fallon C.T. A non-emulative moment connection for progressive collapse resistance in precast concrete building frames. Engineering Structures. 2019;179:174–188. https://doi.org/10.1016/j.engstruct. 2018.10.027
  21. Kolchunov V.I., Klyueva N.V., Androsova N.B., Bukhtiyarova A.S. Robustness of building and structures to undesigned actions. Moscow: ASV Publ.; 2014. (In Russ.) EDN: VTAMIJ
  22. Savin S.Yu., Fedorova N.V. Comparison of methods for analysis of structural systems under sudden removal of a member. Structural Mechanics of Engineering Constructions and Buildings. 2022;18(4):329–340. https://doi.org/10.22363/1815-5235-2022-18-4-329-340
  23. Almazov V.O., Plotnikov A.I., Rastorguev B.S. Problems of buildings resistance to progressive collapse. Vestnik MGSU [Monthly Journal on Construction and Architecture]. 2011;2–1:16–20. (In Russ.) EDN: OUVYJV
  24. Adam J.M., Buitrago M., Bertolesi, Sagaseta J., Moragues J.J. Dynamic performance of a real-scale reinforced concrete building test under a corner-column failure scenario. Engineering Structures. 2020;210:110414. https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2020.110414
  25. Bondarenko V.M., Borovskikh A.V. Integral Estimates of Structure Rigidity in the Theory of Reinforced Con-crete. Part 1. Structural mechanics and calculation of structures. 2016;264(1):2–7. (In Russ.) EDN: VRDGVB
  26. Bondarenko V.M., Borovskikh A.V. Integral Estimates of Structure Rigidity in the Theory of Reinforced Con-crete. Part 2. Structural mechanics and calculation of structures. 2016; 265(2):2–7. (In Russ.) EDN: WMHRQZ

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».