Recommendations for modelling elements from thin-walled steel sections

封面

如何引用文章

全文:

详细

Despite the increase in the growth rate of construction with the use of steel thin-walled sections, the building code for the design and calculation of these structures has a number of conventions and indicates the preferred use of the results of experimental studies in the design. Full-scale tests are generally not available during design, so numerical modelling is a correct alternative. The analysis of existing scientific literature shows that there is no consensus among researchers regarding the main parameters of the models and the modelling algorithm in general, so the aim of the paper is to develop recommendations for modelling thin-walled sections. The results of the study for object made from a coupled sigma profile under axial compressive force conditions let us develop key  recommendations for modelling including the use of finite element type, finite element mesh parameters, the mechanism of application of boundary conditions, external loads and other model parameters. The results were verified by analytical methods of thin-walled sections calculation. The obtained convergence of the results indicates the possibility of using these recommendations in the design and calculation of thin-walled structures.

作者简介

N. Korsun

Industrial University of Tyumen

Email: korsunnd@tyuiu.ru
ORCID iD: 0000-0002-1796-2615

D. Prostakishina

Industrial University of Tyumen

Email: prostakishinada@tyuiu.ru
ORCID iD: 0000-0002-6022-1775

参考

  1. Косых, П. А. Сравнение несущей способности легких стальных тонкостенных профилей различной конфигурации на основе компьютерного моделирования / П. А. Косых. – Текст : непосредственный // Вестник Томского государственного архитектурно-строительного университета. – 2015. – № 2 (49). – С. 135–143.
  2. Назмеева, Т. В. Несущая способность сжатых стальных тонкостенных элементов сплошного и перфорированного сечения из холодногнутого С-профиля / Т. В. Назмеева. – doi: 10.5862/MCE.40.5. – Текст : непосредственный // Инженерно-строительный журнал. – 2013. – № 5 (40). – С. 44–51.
  3. Имитационное моделирование напряженно-деформированного состояния тонколистового профилированного элемента с двойным гофрированием / А. В. Подзоров, В. В. Зверев, Н. Ю. Тезиков. – Текст : непосредственный // Наука и бизнес: пути развития. – 2015. – № 5 (47). – С. 103–105.
  4. Numerical investigation of CFS beam-columns with and without perforations / V. Zivaljevic, D. Kovacevic, D. Jovanović, D. Ladjinovic. – Текст : непосредственный // Conference: Association of Structural Engineers of Serbia – SYMPOSIUM 2020. – 2021. – P. 394–403.
  5. Selection of the initial geometrical imperfection in nonlinear FE analysis of cold-formed steel rack columns / J. Bonada, M. Casafont, F. Roure, M. M. Pastor-Artigues. – doi: 10.1016/j.tws.2011.10.003. – Текст : непосредственный // Thin-Walled Structures. – 2011. – Vol. 51. – P. 99–111.
  6. Computational modelling of geometric imperfections and buckling strength of cold-formed steel / Z. Sadovský, J. Kriváček, V. Ivančo, A. Ďuricová. – doi: 10.1016/j.jcsr.2012.06.005. – Текст : непосредственный // Journal of Constructional Steel Research. – 2012. – Vol. 78, No. 6. – P. 1–7.
  7. Кузнецов, И. Л. Исследование напряженно-деформированного состояния болтового узла соединения из холодногнутых тонкостенных профилей / И. Л. Кузнецов, М. А. Салахутдинов, Р. Г. Гайнетдинов. – doi: 10.22227/1997-0935.2019.7.831-843. – Текст : непосредственный // Вестник МГСУ. – 2019. – Т. 14, № 7. – С. 831–843.
  8. Geometric imperfections in CFS structural members: Part I: A review of the basics and some modeling strategies / S. Farzanian, A. Louhghalam, B. Schafer, M. Tootkaboni. – doi: 10.1016/j.tws.2023.110619. – Текст : непосредственный // Thin-Walled Structures. – 2023. – Vol. 186, No. 6. – P. 1–12.
  9. Geometric imperfections in CFS structural members, Part II: Data-driven modeling and probabilistic validation / S. Farzanian, A. Louhghalam, B. Schafer, M. Tootkaboni. – doi: 10.1016/j.tws.2023.110620. – Текст : непосредственный // Thin-Walled Structures. – 2023. – Vol. 185, No. 6. – P. 1–10.
  10. Guo, Ya. Distortional buckling behavior and design method of cold-formed steel lipped channel with rectangular holes under axial compression / Ya. Guo, X. Yao. – doi: 10.3934/mbe.2021312. – Текст : непосредственный // Mathematical Biosciences and Engineering. – 2021. – Vol. 18, No. 5. – P. 6239–6261.
  11. Gendy, Bassem L. Effect of geometric imperfection on the ultimate moment capacity of cold-formed sigmashape section / Bassem L. Gendy, M. T. Hanna. – doi: 10.1016/j.hbrcj.2015.04.006. – Текст : непосредственный // HBRC Journal. – 2017. – Vol. 13. – P. 163–170.
  12. Korsun, N. Modeling thin-walled elements with regard to steel hardening / N. Korsun, D. Prostakishina. – doi: 10.1051/e3sconf/202126302044. – Текст : непосредственный // E3S Web of Conferences : 24, Moscow, 22–24 April, 2021. – Moscow, 2021. – Vol. 263.
  13. Imperfection amplitudes for nonlinear analysis of open thin-walled steel cross-sections used in rack column uprights / M. M. Pastor-Artigues, M. Casafont, J. Bonada, F. Roure – doi: 10.1016/j.tws.2013.10.025. – Текст : непосредственный // Thin-Walled Structures. – 2014. – Vol. 76. – P. 28–41.
  14. An analytical solution of distortional buckling resistance of cold-formed steel channel-sectionbeams with web openings / N. Yu, B. Kim, W. Yuan. – doi: 10.1016/j.tws.2018.11.012. – Текст : непосредственный // Thin-Walled Structures. – 2019. – Vol. 135. – P. 446–452.
  15. Корсун, Н. Д. Моделирование и учет зон упрочнения стальных тонкостенных профилей в ПК ANSYS / Н. Д. Корсун, Д. А. Простакишина. – doi: 10.31660/2782-232X-2021-4-44-51. – Текст : непосредственный // Архитектура, строительство, транспорт. – 2021. – № 4 (98). – С. 44–51.
  16. Zeinoddini, V. M. Simulation of geometric imperfections in cold-formed steel members using spectral representation approach / V. M. Zeinoddini, B. W. Schafer. – doi: 10.1016/j.tws.2012.07.001. – Текст : непосредственный // Thin-Walled Structures. – 2012. – Vol. 60 (3). – P. 105–117.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

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».