Reliability factors for steel elements designed on the basis of computer numerical models

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. Today, there is an increasing reliance on computer computational models to assess the load-bearing capacity of building structures. However, a very small number of studies address issues of ensuring the reliability of the obtained results. In the current design practice, the design reliability of structures is provided by a system of partial reliability factors that take into account the uncertainty of random variable and the accuracy of the model. Therefore, fixing the values of reliability factors or the methodology for determining them in the design standards is especially important.Materials and methods. The proposed method for determining reliability factors and their values are based on the methods of reliability theory and probability theory. Statistical characteristics of random variables and accuracy of the computer model are based on the systematization, analysis and generalization of existing studies.Results. The paper presents a system of reliability factors and a method for determining them for the studied construction solutions and standardized parameters of computer models. The results of studies of statistical characteristics of the measure of accuracy of computer models are presented. The values of conversion coefficients are proposed, which allow taking into account different models of the material, the degree of discretization and the values of imperfections.Conclusions. In the field of design of building structures, two extreme cases of using computer numerical models from the position of knowledge of the studied object (for new structural solutions and for studied solutions) and two extreme cases from the position of knowledge of model parameters (validated (standardized) or non-validated (non-standardized) computer model parameters are used). Depending on the case under consideration, model verification procedures should be specified and ways to ensure design reliability should be assigned.

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. Kövesdi B., Alcaine J., Dunai L., Braun B. Interaction behaviour of steel I-girders Part I: Longitudinally unstiffened girders // Journal of Constructional Steel Research. 2014. Vol. 103. Рр. 327–343. doi: 10.1016/j.jcsr.2014.06.018
  2. Prokop J., Vičan J., Jošt J. Numerical analysis of the beam-column resistance compared to methods by European standards // Applied Sciences. 2021. Vol. 11. Issue 7. P. 3269. doi: 10.3390/app11073269
  3. Nadolski V., Marková J., Podymako V., Sýkora M. On Development of numerical resistance models of thin-web steel girders // Transactions of the VSB — Technical University of Ostrava, Civil Engineering Series. 2023. Vol. 23 (1). Рр. 12–19. doi: 10.35181/tces-2023-0003
  4. Kovacevic S., Markovic N., Sumarac D., Salatic R. Influence of patch load length on plate girders. Part II: Numerical research // Journal of Constructional Steel Research. 2019. Vol. 158. Рр. 213–229. doi: 10.1016/j.jcsr.2019.03.025
  5. Белый Г.И., Кубасевич А.Е. Влияние усталостных трещин в стенке на прочность подкрановых балок // Вестник МГСУ. 2023. Т. 18. № 11. С. 1780–1790. doi: 10.22227/1997-0935.2023.11.1780-1790
  6. Матвеев А.Д. Метод многосеточных конечных элементов в расчетах композитных балок сложной формы // Решетневские чтения. 2018. Т. 1. С. 568–569. EDN YTFBAD.
  7. Устименко Е.Е., Скачков С.В. Метод конечных элементов модели тонкостенного профиля с полками объемного фасонного элемента // Инженерный вестник Дона. 2019. № 4 (55). С. 54. EDN KSJBFE.
  8. Мартыненко Т.М., Пронкевич С.А., Мартыненко И.М., Максимович В.А. Анализ прочности узловых соединений при различных исполнениях конструкции на основе моделирования в среде ANSYS // Механика. Исследования и инновации. 2022. № 15. С. 147–151. EDN QHUBTE.
  9. Фролов А.В., Воронов М.В., Медельцев А.А., Седова К.А., Шаповалов П.А. Моделирование напряженно-деформированного состояния сварных соединений в ANSYS Mechanical // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2022. № 11. С. 61–76. doi: 10.24412/2071-6168-2022-11-61-76. EDN UTPZGM.
  10. Палаев А.Г., Носов В.В., Красников А.А. Моделирование распределения температурных полей и напряжений в сварном соединении с применением ANSYS // Наука и технологии трубопроводного транспорта нефти и нефтепродуктов. 2022. Т. 12. № 5. С. 461–469. doi: 10.28999/2541-9595-2022-12-5-461-469. EDN YWMJEF.
  11. 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.
  12. Fieber A., Gardner L., Macorini L. Design of structural steel members by advanced inelastic analysis with strain limits // Engineering Structures. 2019. Vol. 199. P. 109624. doi: 10.1016/j.engstruct.2019.109624
  13. Алексеев А.К., Бондарев А.Е. Об апостериорной оценке нормы погрешности численного расчета на ансамбле независимых решений // Сибирский журнал вычислительной математики. 2020. Т. 23. № 3. С. 233–248. doi: 10.15372/SJNM20200301. EDN TLUUTP.
  14. Бритов Г.С. Верификация, валидация и тестирование компьютерных моделей линейных динамических систем // Информационно-управляющие системы. 2013. № 2 (63). С. 75–82. EDN PYPBYF.
  15. Надольский В.В. Оценка расчетного значения несущей способности стальных элементов, проектируемых на основе численных моделей // Вестник МГСУ. 2023. Т. 18. № 3. С. 367–378. doi: 10.22227/1997-0935.2023.3.367-378
  16. Сальников А.В., Французов М.С., Виноградов К.А., Пятунин К.Р., Никулин А.С. Верификация и валидация компьютерных моделей // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. 2022. № 9 (750). С. 100–115. doi: 10.18698/0536-1044-2022-9-100-115. EDN CUFIKS.
  17. Борисов Е.А., Теплов А.В. Особенности проверки качества программного обеспечения // Наука через призму времени. 2020. № 1 (34). С. 27–29. EDN KUTVJO.
  18. Tur V.V., Tur A.V., Lizahub A.Al. Experimental and theoretical study of the reinforced concrete flat slabs with the central support loss // Building and Reconstruction. 2023. No. 1 (105). Pp. 77–103. doi: 10.33979/2073-7416-2023-105-1-77-103. EDN HIIQFH.
  19. Перельмутер А.В., Тур В.В. Готовы ли мы перейти к нелинейному анализу при проектировании? // International Journal for Computational Civil and Structural Engineering. 2017. Т. 13. № 3. С. 86–102. EDN ZRKJPX.
  20. Афенченко Д.С., Петрова Ю.Н., Устинова М.Э., Олейникова Р.Е. Верификация аналитического расчета несущей способности перфорированного стержня средствами конечно-элементного комплекса // Вестник Керченского государственного морского технологического университета. 2019. № 4. С. 118–129. EDN CXAONF.
  21. Sinur F., Beg D. Moment–shear interaction of stiffened plate girders — Tests and numerical model verification // Journal of Constructional Steel Research. 2013. Vol. 85. Рр. 116–129. doi: 10.1016/j.jcsr.2013.03.007
  22. Graciano C., Ayestarán A. Steel plate girder webs under combined patch loading, bending and shear // Journal of Constructional Steel Research. 2013. Vol. 80. Рр. 202–212. doi: 10.1016/j.jcsr.2012.09.018
  23. Teichgräber M., Köhler J., Straub D. Hidden safety in structural design codes // Engineering Structures. 2021. Vol. 257. P. 114017. doi: 10.1016/j.engstruct.2022.114017
  24. Teichgräber M., Köhler J., Straub D. Über den Umgang mit versteckten Sicherheiten — Eine Fallstudie am Windlastmodell des Eurocode // Baustatik — Baupraxis. 2020. Vol. 14. Рр. 1059–1069.
  25. Laím L., Rodrigues J.P.C., Simões da Silva L. Experimental and numerical analysis on the structural behaviour of cold-formed steel beams // Thin-Walled Structures. 2013. Vol. 72. Рр. 1–13. doi: 10.1016/j.tws.2013.06.008
  26. Girão Coelho A.M., Simões da Silva L., Bijlaard F.S.K. Finite-element modeling of the nonlinear behavior of bolted t-stub connections // Journal of Structural Engineering. 2006. Vol. 132. Issue 6. Рр. 918–928. doi: 10.1061/(asce)0733-9445(2006)132:6(918)
  27. Simões da Silva L., Rebelo C., Nethercot D., Marques L., Simões R., Vila Real P.M.M. Statistical evaluation of the lateral–torsional buckling resistance of steel I-beams. Part 2: Variability of steel properties // Journal of Constructional Steel Research. 2009. Vol. 65. Issue 4. Рр. 832–849. doi: 10.1016/j.jcsr.2008.07.017
  28. Kala Z., Melcher J., Puklický L. Material and geometrical characteristics of structural steels based on statistical analysis of metallurgical products // Journal of Civil Engineering and Management. 2009. Vol. 15. Issue 3. Рр. 299–307. doi: 10.3846/1392-3730.2009.15.299-307
  29. Надольский В.В. Коэффициенты надежности для нелинейных моделей несущей способности балок с гибкой стенкой // Вестник МГСУ. 2023. Т. 18. № 6. С. 852–863. doi: 10.22227/1997-0935.2023.6.852-863
  30. Kala Z. Sensitivity assessment of steel members under compression // Engineering Structures. 2009. Vol. 31. Issue 6. Рр. 1344–1348. doi: 10.1016/j.engstruct.2008.04.001
  31. Agüero A., Pallarés L., Pallarés F.J. Equivalent geometric imperfection definition in steel structures sensitive to flexural and/or torsional buckling due to compression // Engineering Structures. 2015. Vol. 96. Рр. 160–177. doi: 10.1016/j.engstruct.2015.03.065
  32. Kala Z., Kala J., Simos T.E., Psihoyios G., Tsitouras Ch., Anastassi Z. Sensitivity analysis of stability problems of steel structures using shell finite elements and nonlinear computation methods // AIP Conference Proceedings. 2011. Рр. 1865–1868. doi: 10.1063/1.3636974
  33. Саиян С.Г., Паушкин А.Г. Численное параметрическое исследование напряженно-деформированного состояния двутавровых балок с различными типами гофрированных стенок // Вестник МГСУ. 2021. Т. 16. № 6. С. 676–687. doi: 10.22227/1997-0935.2021.6.676-687
  34. Kala Z. Sensitivity of load-carrying capacity of a thin-walled steel member to the initial curvature shape of its axis // Thin-Walled Structures. 2018. Рр. 835–842. doi: 10.1201/9781351077309-96
  35. Kala Z. Global sensitivity analysis in stability problems of steel frame structures // Journal of Civil Engineering and Management. 2016. Vol. 22. Issue 3. Рр. 417–424. doi: 10.3846/13923730.2015.1073618
  36. Sykora M., Nadolski V., Novak L., Novak D., Diamantidis D. Pilot comparison of semi-probabilistic methods applied to RC structures with multiple failure modes // Proceedings of fib International Congress. 2022. Рр. 10–20.
  37. Соловьев С.А., Соловьева А.А. Метод оценки надежности элементов плоских ферм на основе р-блоков // Вестник МГСУ. 2021. Т. 16. № 2. С. 153–167. doi: 10.22227/1997-0935.2021.2.153-167
  38. Соловьев С.А., Соловьева А.А. Метод вероятностного анализа надежности элементов конструкций на основе граничных функций распределения // Вестник МГСУ. 2023. Т. 18. № 10. С. 1545–1555. doi: 10.22227/1997-0935.2023.10.1545-1555

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

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».