Method of reliability coefficients with adjustable values for steel structures design

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. The method of reliability coefficients with fixed values (declared in regulatory documents) is used as a basic method of limit state verification. However, there is a more general formulation of the semi-probabilistic method, within which the specificity of the design (e.g. information on the variability of actual dimensions, material properties, etc.) and the specificity of the location (e.g. information about climatic loads) can be taken into account more accurately. This method is referred to as the modified (adjustable) partial factor method.Materials and methods. The paper is aimed at the development of the method of reliability coefficients with adjustable values for the design of steel structures and the scientific justification of the parameters of this method. The methodological formulation of this method is based on determining the design values of the basic variables based on the distribution function for a given quantile. In this case, the quantile of the distribution is calculated using the sensitivity coefficients of the basic variables of the first-order reliability method and the target value of the reliability index.Results. The study describes in a general formulation a method of reliability coefficients with adjustable values for the design of steel structures, which allows explicitly taking into account the target reliability level and variability of the basic variables. In the course of the study, the scientific substantiation of the sensitivity coefficients of the basic variables based on the first-order reliability method was performed and instructions on the purpose of probabilistic models of random variables were presented.Conclusions. The analysis of the generalized function of the limiting state of the steel element by the probabilistic method showed that the sensitivity coefficients change significantly with the change in the loading parameter (characterizing the ratio of variable loads to the total), while it changes slightly depending on the type of variable load itself. Sensitivity coefficients can be assumed based on graphs or simplified dependencies presented in this study. Conservatively, the sensitivity coefficient values for the bearing capacity of the steel element can be assumed to be 0.6, for constant loading –0.4 and for variable loading –0.9.

About the authors

V. V. Nadolski

Brest State Technical University (BrSTU); Belarusian National Technical University (BNTU)

Email: Nadolskiv@mail.by
ORCID iD: 0000-0002-4211-7843

References

  1. Стрелецкий Н.С. Основы статистического учета коэффициента запаса прочности сооружений. М. : Стройиздат, 1947. 95 с.
  2. Балдин В.А., Гольденблат И.И., Коченов В.И., Пильдиш М.Я., Таль К.Э. Расчет строительных конструкций по предельным состояниям. М. : Госстройиздат, 1951. 271 с.
  3. Novak L., Cervenka J., Cervenka V., Novák D., Sýkora M. Comparison of advanced semi-probabilistic methods for design and assessment of concrete structures // Structural Concrete. 2022. Vol. 24. Issue 1. Pp. 771–787. doi: 10.1002/suco.202200179
  4. Nadolski V., Holicky M., Sykora M., Tur V. Comparison of approaches to reliability verification of existing steel structures // Budownictwo i Architektura. 2022. Vol. 21. Issue 4. Pp. 13–24. doi: 10.35784/bud-arch.3022
  5. Novák L., Novák D. Semi-probabilistic assessment of existing bridge using simplified methods for estimation of variance // Acta Polytechnica CTU Proceedings. 2022. Vol. 36. Pp. 142–148. doi: 10.14311/APP.2022.36.0142
  6. Lenner R., Sýkora M. Partial factors for imposed loads in areas for storage and industrial use // Structure and Infrastructure Engineering. 2017. Vol. 13. Issue 11. Pp. 1425–1436. doi: 10.1080/15732479.2017.1285328
  7. Caspeele R., Sykora M., Allaix D.L., Steenbergen R. The design value method and adjusted partial factor approach for existing structures // Structural Engineering International. 2013. Vol. 23. Issue 4. Pp. 386–393. doi: 10.2749/101686613x13627347100194
  8. Zhang Y., Toutlemonde F. Calibrating partial safety factors in line with required reliability levels for concrete structures // European Journal of Environmental and Civil Engineering. 2022. Vol. 26. Issue 9. Pp. 3863–3879. doi: 10.1080/19648189.2020.1824820
  9. Lara C., Tanner P., Zanuy C., Hingorani R. Reliability verification of existing rc structures using partial factors approaches and site-specific data // Applied Sciences. 2021. Vol. 11. Issue 4. P. 1653. doi: 10.3390/app11041653
  10. Ebrahim Z.A., Abdel-jawad Y.A. A modified semi-probabilistic approach for the assessment of the residual service life of reinforced concrete structures subjected to carbonation // Procedia Manufacturing. 2020. Vol. 44. Pp. 148–155. doi: 10.1016/j.promfg.2020.02.216
  11. Orcesi A., Diamantidis D., O’Connor A., Palmisano F., Sykora M., Boros V. et al. Investigating partial factors for the assessment of existing reinforced concrete bridges // Structural Engineering International. 2023. Vol. 34. Issue 1. Pp. 55–70. doi: 10.1080/10168664.2023.2204115
  12. Marková J., Holický M., Jung K., Sýkora M. Reliability of existing reinforced concrete slabs exposed to punching shear // Acta Polytechnica CTU Proceedings. 2022. Vol. 36. Pp. 119–126. doi: 10.14311/APP.2022.36.0119
  13. Holicky M. Safety design of lightweight roofs exposed to snow load // WIT Transactions on Engineering Sciences. Vol. 58. 2007. Vol. I. Pp. 51–57. doi: 10.2495/en070061
  14. Sýkora M., Holicky M. Reliability-based design of roofs exposed to a snow load // Reliability Engineering — Proceedings of the International Workshop on Reliability Engineering and Risk Management IWRERM 2008. Shanghai : Tongji University Press, 2009. Pp. 183–188.
  15. Nadolski V., Rózsás Á., Sykora M. Calibrating partial factors — methodology, input data and case study of steel structures // Periodica Polytechnica Civil Engineering. 2019. doi: 10.3311/PPci.12822
  16. Шпете Г. Надежность несущих строительных конструкций. М. : Стройиздат, 1994. 287 с.
  17. Koteš P., Prokop J., Strieška M., Vičan J. Calibration of partial safety factors according to Eurocodes // MATEC Web of Conferences. 2017. Vol. 117. P. 00088. doi: 10.1051/matecconf/201711700088
  18. Hyman P., Sriramula S., Osofero A.I. Calibration of safety factors for prestressed stayed steel columns // Architecture, Structures and Construction. 2022. Vol. 2. Issue 3. Pp. 365–380. doi: 10.1007/s44150-022-00066-5
  19. Holický M., Retief J.V., Sýkora M. Assessment of model uncertainties for structural resistance // Probabilistic Engineering Mechanics. 2016. Vol. 45. Pp. 188–197. doi: 10.1016/j.probengmech.2015.09.008
  20. Лычев А.С. Надежность строительных конструкций : учебное пособие. М. : Изд-во АСВ, 2008. 184 с. EDN QNNCVJ.
  21. Ведяков И.И. Современные принципы нормирования качества материалов и стальных конструкций // Строительная механика и расчет сооружений. 2007. № 2 (211). С. 62–64. EDN ZVYHQV.
  22. Tur V., Nadolski V. Belarusian national annex to Eurocode 3: basic variables formulation for the partial factors calibration // Modern Engineering. 2016. Vol. 1. Pp. 63–72.
  23. Тур В.В., Надольский В.В. Калибровка значений частных коэффициентов для проверок предельных состояний несущей способности стальных конструкций для условий Республики Беларусь. Часть 1 // Строительство и реконструкция. 2016. № 4 (66). С. 73–84. EDN WJIFTB.
  24. Тур В.В., Надольский В.В., Черноиван А.В. Вероятностные модели ветрового воздействия для климатических условий Республики Беларусь // Вестник Брестского государственного технического университета. Серия: Строительство и архитектура. 2017. № 1 (103). С. 65–71. EDN BDFIGH.
  25. Sanpaolesi L., Del Corso R., Formichi P. et al. Phase 1 final report to the european commission, scientific support activity in the field of structural stability of civil engineering works: Snow loads. Department of structural engineering, University of Pisa, 1998.
  26. Sanpaolesi L., Del Corso R., Formichi P. et al. Phase 2 Final report to the European commission, scientific support activity in the field of structural stability of civil engineering works: snow loads. Department of Structural Engineering, University of Pisa, 1999.
  27. Мартынов Ю.С., Надольский В.В. Статистические параметры базисных переменных, входящих в модели сопротивления стального элемента // Архитектура и строительные науки. 2014. № 1–2 (18–19). С. 39–41. EDN NPNGOE.
  28. Nadolski V., Sykora M. Uncertainty in resistance models for steel members // Transactions of the VŠB — Technical University of Ostrava, Civil Engineering Series. 2014. Vol. 14. Issue 2. Pp. 26–37. doi: 10.2478/tvsb-2014-0028
  29. Надольский В.В. Надежность стального элемента при потере местной устойчивости стенки // Вестник МГСУ. 2022. Т. 17. № 5. С. 569–579. doi: 10.22227/1997-0935.2022.5.569-579. EDN BJZUCE.
  30. Надольский В.В. Статистические характеристики погрешности численных моделей несущей способности для стальных элементов // Строительство и реконструкция. 2023. № 3 (107). С. 17–34. doi: 10.33979/2073-7416-2023-107-3-17-34. EDN TNLEVH.
  31. Gulvanessian H., Holicki M. Reliability based calibration of Eurocodes considering a steel member // JCSS Workshop on Reliability Based Code Calibration. 2002.
  32. Sýkora M., Holický M. Verification of existing reinforced concrete structures using the design value method // Proceedings of the 3th International Symposium on Life-Cycle Civil Engineering. 2012. Pp. 821–828.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
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».