An integrated approach to reliability assessment of spatial metal structures

Resumo

Introduction. Some results of implementation of the integrated approach to reliability assessment of design solutions of buildings and structures of increased level of responsibility (large-span rod and sheet metal structures, vertical cylindrical tanks of large volumes) with load-bearing metal structures are presented.Materials and methods. The initial stage of the developed approach to assess the reliability of buildings and structures of increased responsibility is the formation of refined finite element design schemes based on the detailing of nodal connections and geometric schemes of designed structures, which allows to identify the features of the stress-strain state (SSS) and perform a refined assessment of the stability of structural elements. Some general patterns obtained based on such detail are given for large-span structural coatings and structures of vertical cylindrical tanks. To realize the next stage of assessment of the propensity of the designed system to avalanche collapse, a special algorithm for calculating the SSS of the structure, implemented in a geometrically and structurally non-linear formulation, was developed and presented. At the same time, for the considered calculation situation, during the multi-stage calculation, a set of key elements is determined, the failure of which, on the one hand, initiates the beginning of avalanche-like destruction, on the other hand, allows using the established set of elements to determine the upper bound of the numerical value of the probability of failure (or the reliability index) of a repeatedly statically indeterminate system. At the final stage, if necessary, optimization of the obtained structural solution is performed using the Nelder – Mead method according to the specified failure probability indicators for key and minor elements.Results. The proposed approach allows to determine reliability indices of multiply statically indeterminable systems with acceptable practical accuracy. This is especially relevant for unique structures of increased responsibility. The mechanism of loss of stability of compressed rods of structural structures of the MARHI system was clarified, the methodology of correction of the µ coefficient determination taking into account the obtained results was proposed; the data of change of the aerodynamic coefficient of cylindrical tanks of large volumes V = 10,000–30,000 m3 were obtained. This allowed us to determine the following features for the constructions under consideration: with an increase in the volume of the reservoir, there is a change in wind pressure in the area of the ladder junction, compared with a reservoir without a ladder; the maximum discrepancy with the normative values (up to 20 %) was noted in the negative pressure zones (opening effect on the wall); in the active pressure zone, there is a decrease in the vacuum pressure, depending on the size, up to 6 %.Conclusions. A complex algorithm is proposed, which allows, on the basis of detailed design schemes and assessment of the propensity of the designed structures of high level of responsibility to avalanche-like destruction, to perform a refined assessment of their level of design reliability. On the basis of the algorithm, an optimization procedure of the initial design solution is proposed, based on the use of the Nelder – Mead method and currently implemented to minimize the target function in the form of the mass of the main structural elements (rods and connector nodes).

Sobre autores

V. Mushchanov

Donbas National Academy of Civil Engineering and Architecture (DonNACEA)

Email: mvf@donnasa.ru
ORCID ID: 0000-0003-3188-3400
Código SPIN: 9465-1673

A. Orzhekhovskiy

Donbas National Academy of Civil Engineering and Architecture (DonNACEA)

Email: aorzhehovskiy@bk.ru
ORCID ID: 0000-0002-9332-3807
Código SPIN: 3058-6140

M. Tseplyaev

Donbas National Academy of Civil Engineering and Architecture (DonNACEA)

Email: m.n.cepliaev@donnasa.ru
ORCID ID: 0000-0002-1729-4127
Código SPIN: 5039-9174

A. Mushchanov

Donbas National Academy of Civil Engineering and Architecture (DonNACEA)

Email: a.v.mushchanov@donnasa.ru
ORCID ID: 0000-0002-4381-9476
Código SPIN: 4194-7922

Bibliografia

  1. 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. Vol. 173. Pp. 122–149. doi: 10.1016/J.ENGSTRUCT.2018.06.082
  2. Savin S.Y., Kolchunov V.I., Emelianov S.G. Modelling of resistance to destruction of multi-storey frame-connected buildings at sudden loss of bearing elements stability // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2018. Vol. 456. P. 012089. doi: 10.1088/1757-899X/456/1/012089
  3. Guo Z., Li Z., Xing Z., Chen Y., Zheng Z., Lin G. Numerical analyses of post-fire beam-column assemblies with WUF-B connections against progressive collapse // Engineering Failure Analysis. 2022. Vol. 140. P. 106502. doi: 10.1016/J.ENGFAILANAL.2022.106502
  4. Li H., Wang C., Han J. Research on effect of random initial imperfections on bearing capacity of single-layer spherical reticulated shell // Ind. Constr. 2018. Vol. 48. Pp. 23–27. doi: 10.13204/j.gyjz20180402
  5. Zhi X., Li W., Fan F., Shen S. Influence of initial geometric imperfection on static stability of single-layer reticulated shell structure // Spat. Struct. 2021. Vol. 27. P. 7. doi: 10.13849/j.issn.1006-6578.2021.01.009
  6. Liu H., Zhang W., Yuan H. Structural stability analysis of single-layer reticulated shells with stochastic imperfections // Engineering Structures. 2016. Vol. 124. Pp. 473–479. doi: 10.1016/j.engstruct.2016.06.046
  7. Алексейцев А.В., Гейли Л., Друкис П. Оптимизация балочных конструкций каркасных зданий с учетом требований к их безопасности // Инженерно- строительный журнал. 2019. № 7 (91). С. 3–15. doi: 10.18720/MCE.91.1
  8. Zheng L., Wang W., Li H.W. Progressive collapse resistance of composite frame with concrete-filled steel tubular column under a penultimate column removal scenario // Journal of Constructional Steel Research. 2022. Vol. 189. P. 107085. doi: 10.1016/J.JCSR.2021.107085
  9. Колчунов В.И., Федорова Н.В., Савин С.Ю., Ковалев В.В., Ильющенко Т.А. Моделирование разрушения железобетонного каркаса многоэтажного здания с предварительно напряженными ригелями // Инженерно-строительный журнал. 2019. № 8 (92). С. 155–162. doi: 10.18720/MCE.92.13
  10. Fialko S.Yu., Kabantsev O.V., Perelmuter A.V. Elasto-plastic progressive collapse analysis based on the integration of the equations of motion // Magazine of Civil Engineering. 2021. Vol. 102. Issue 2. P. 10214. doi: 10.34910/MCE.102.14
  11. Xin T., Zhao J., Cui C., Duan Y. A non-probabilistic time-variant method for structural reliability analysis // Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part O: Journal of Risk and Reliability. 2020. Vol. 234. Issue 5. Pp. 664–675. doi: 10.1177/1748006X20928196
  12. Luo H., Lin L., Chen K., Antwi-Afari M., Chen L. Digital technology for quality management in construction : a review and future research directions // Developments in the Built Environment. 2022. Vol. 12. P. 100087. doi: 10.1016/J.DIBE.2022.100087
  13. Перельмутер А.В., Криксунов Э.З., Мосина Н.В. Реализация расчета монолитных жилых зданий на прогрессирующее (лавинообразное) обрушение в среде вычислительного комплекса «SCAD Office» // Инженерно-строительный журнал. 2009. № 2. C. 13–18.
  14. Ram M., Davim J.P. Acknowledgments // Advances in System Reliability Engineering. 2019. doi: 10.1016/b978-0-12-815906-4.09998-x
  15. Yang W., Zhang B., Wang W., Li C.Q. Time-dependent structural reliability under nonstationary and non-Gaussian processes // Structural Safety. 2023. Vol. 100. P. 102286. doi: 10.1016/J.STRUSAFE.2022.102286
  16. Krejsa M., Janas P., Krejsa V. Structural reliability analysis using DOProC method // Procedia Engineering. 2016. Vol. 142. Pp. 34–41. doi: 10.1016/J.PROENG.2016.02.010
  17. Perelmuter A.V., Kabantsev O.V. Bout the problem of analysis resistance bearing systems in failure of a structural element // International Journal for Computational Civil and Structural Engineering. 2018. Vol. 14. Issue 3. Pp. 103–113. doi: 10.22337/2587-9618-2018-14-3-103-113
  18. Zhang Z., Jiang C. Evidence-theory-based structural reliability analysis with epistemic uncertainty : a review // Structural and Multidisciplinary Optimization. 2021. Vol. 63. Issue 6. Pp. 2935–2953. doi: 10.1007/s00158-021-02863-w
  19. Truong V.H., Kim S.E. Reliability-based design optimization of nonlinear inelastic trusses using improved differential evolution algorithm // Advances in Engineering Software. 2018. Vol. 121. Pp. 59–74. doi: 10.1016/J.ADVENGSOFT.2018.03.006
  20. Saad L., Chateauneuf A., Raphael W. Robust formulation for Reliability-based design optimization of structures // Structural and Multidisciplinary Optimization. 2018. Vol. 57. Issue 6. Pp. 2233–2248. doi: 10.1007/s00158-017-1853-7
  21. Cao T.S., Nguyen T.T.T., Nguyen V.S., Truong V.H., Nguyen H.H. Performance of six metaheuristic algorithms for multi-objective optimization of nonlinear inelastic steel trusses // Buildings. 2023. Vol. 13. Issue 4. P. 868. doi: 10.3390/buildings13040868
  22. Yang M., Zhang D., Han X. New efficient and robust method for structural reliability analysis and its application in reliability-based design optimization // Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering. 2020. Vol. 366. P. 113018. doi: 10.1016/j.cma.2020.113018
  23. Мущанов А.В., Цепляев М.Н. Новые подходы в оценке устойчивости элементов пространственных металлических конструкций // Наука и творчество: вклад молодежи : сб. мат. Всерос. молодежной науч.-практ. конф. студентов, аспирантов и молодых ученых. 2022. С. 196–200. EDN NEWMKM.
  24. Truesdell C. Novozhilov’s foundations of the nonlinear theory of elasticity (1953) // An Idiot’s Fugitive Essays on Science. 1984. Pp. 151–157. doi: 10.1007/978-1-4613-8185-3_15
  25. Корноухов Н.В. Прочность и устойчивость стержневых систем: упругие рамы, фермы и комбинированные системы. М. : Стройиздат, 1949. 376 с.
  26. Стрелецкий Н.С. Избранные труды. М. : Стройиздат, 1975. 423 с.
  27. Mushchanov V.P., Orzhekhovskii A.N., Zubenko A.V., Fomenko S.A. Refined methods for calculating and designing engineering structures // Magazine of Civil Engineering. 2018. No. 2. Pp. 101–115. doi: 10.18720/MCE.78.8
  28. Mushchanov V., Orzhekhovskiy A. Numerical methods in assessing the reliability of spatial metal structures with a high level of responsibility // Construction of Unique Buildings and Structures. 2023. Vol. 106. P. 10605. doi: 10.4123/CUBS.106.5
  29. Orzhekhovskiy A., Priadko I., Tanasoglo A., Fomenko S. Design of stadium roofs with a given level of reliability // Engineering Structures. 2020. Vol. 209. P. 110245. doi: 10.1016/j.engstruct.2020.110245

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
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».