Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Состояние вопроса
1.1 Анализ существующих подходов расчета надёжности стальных решетчатых башенных сооружений 11
1.2 Краткий обзор методов оценки надежности строительных конструкций на основе параметрической модели «нагрузка-прочность» 27
1.3 Классификация основных форм и анализ условий эксплуатации башенных сооружений .37
1.4 Выводы по первой главе 42
Глава 2. Методика оценки надежности несущих элементов конструкции эксплуатируемых решетчатых башенных сооружений на основе модели «нагрузка-прочность» с учетом вероятностного характера параметров и протекающих процессов
2.1 Разработка схемы оценки надёжности несущих элементов конструкции эксплуатируемых решётчатых башенных сооружений на основе статистического моделирования. 45
2.2 Законы распределения, применяемые для оценки надёжности, и их моделирование в многофункциональных вычислительных системах 57
2.3 Статистические характеристики и законы распределения расчетных параметров башенных сооружений .65
2.3.1 Геометрические отклонения размеров .65
2.3.2 Расчётное сопротивление стали элементов конструкции 67
2.3.3 Нагрузки .72
2.4 Влияние отклонений параметров законов распределения на оценку надёжности .113
2.5 Выводы по второй главе 117
Глава 3. Статистическое исследование дефектов и повреждений решетчатых башенных сооружений по результатам обследований
3.1 Анализ дефектов и повреждений несущих конструкций башен сотовой связи Республики Татарстан .121
3.2 Учет дефектов и повреждений при оценке надёжности решетчатого башенного сооружения 132
3.3 Выводы по третьей главе 143
Глава 4. Аппробация методики оценки надежности эксплуатируемых решетчатых башенных сооружений
4.1. Алгоритм оценки надежности на примере эксплуатируемого решетчатого башенного сооружения VUM+H75 .146
4.2. Руководство по реализации алгоритма оценки надежности эксплуатируемых решетчатых башенных сооружений многофункциональных вычислительных системах 170
4.3 Выводы по четвёртой главе 180
Глава 5. Оценка надежности башенного сооружения на основе сравнительного анализа действующих нагрузок
5.1 Влияние количества испытаний и расчетного времени эксплуатации на ожидаемые максимальные реализации скорости ветра при оценке надёжности 183
5.2 Сравнительный анализ надежности башенных сооружений на основании действующих нагрузок .193
5.2.1 Сравнительный анализ надежности башенных сооружений на основании данных об аналогичных конструкциях 194 5.2.2 Сравнительный анализ надежности башенных сооружений на основании длительности эксплуатации и испытания экстремальным ветром .202
5.3 Выводы по пятой главе 204
Заключение и общие выводы .207
Список используемой литературы .210
- Краткий обзор методов оценки надежности строительных конструкций на основе параметрической модели «нагрузка-прочность»
- Законы распределения, применяемые для оценки надёжности, и их моделирование в многофункциональных вычислительных системах
- Учет дефектов и повреждений при оценке надёжности решетчатого башенного сооружения
- Руководство по реализации алгоритма оценки надежности эксплуатируемых решетчатых башенных сооружений многофункциональных вычислительных системах
Введение к работе
диссертационного совета Абдрахманова Л.А.
Актуальность. Башенные сооружения с установленным на них оборудованием для связи, радио и телевещания являются сложными техническими объектами, обеспечивающими информационно-коммуникационные потребности общества. В настоящее время существенным фактором эффективности использования башенных сооружений является возможность совершенствования установленного на них оборудования, что сопровождается, как правило, увеличением его количества и парусности. Составной частью технической модернизации антенного оборудования эксплуатируемых башенных сооружений является обеспечение надежности несущих элементов конструкций. Существующие в настоящее время подходы к оценке несущей способности конструкций ориентированы на использование методов, которые не учитывают влияния всего многообразия факторов и случайного характера их изменений во времени при принятии эффективных решений о надёжности башенного сооружения. В ГОСТ Р 54257-2010 «Надежность строительных конструкций и оснований» рекомендуется применять вероятностно-статистические подходы для учета случайной изменчивости основных параметров. В связи с этим разработка научно-обоснованных подходов к совершенствованию оценки надёжности башенных сооружений с применением современных методов статистического моделирования является актуальной задачей.
Цель работы состоит в разработке методики оценки надежности несущих элементов конструкций эксплуатируемых башенных сооружений на основе численного статистического моделирования.
Для достижения поставленной цели в работе ставятся следующие задачи:
-
Выполнить анализ существующих детерминированных и вероятностно-статистических методов оценки надёжности строительных конструкций и их разработанности при оценке надёжности решетчатых башенных сооружений.
-
Разработать методику оценки надежности эксплуатируемых решётчатых башенных сооружений на основе статистического моделирования.
-
Разработать численную методику и соответствующий алгоритм оценки надежности эксплуатируемых решетчатых башенных сооружений на основе статистического моделирования, реализовать его в многофункциональных вычислительных системах.
-
Разработать и апробировать упрощенные методы статистического моделирования при оценке надёжности башенных сооружений, основанные на использовании информации о надёжности аналогичных конструкций в различных географических и климатических условиях, и о безотказной эксплуатации самой башни за определённый период времени.
-
Выполнить статистические исследования дефектов и повреждений эксплуатируемых решетчатых башенных сооружений с использованием результатов их натурных обследований.
-
Исследовать статистическими методами влияние количества испытаний и расчетного времени эксплуатации на оценку надежности решетчатого башенного сооружения.
Научная новизна работы:
-
Разработана методика оценки надежности эксплуатируемых решётчатых башенных сооружений, основанная на статистическом моделировании действующих процессов и параметров с учетом их случайного характера, что позволяет уточнить количественную оценку надёжности. В рамках методики проведена модернизация критериев оценки надёжности и разработаны принципы построения вероятностно-статистических моделей взаимодействия параметров.
-
Разработаны методы представления в виде статистических множеств таких параметров, как геометрические размеры несущих элементов, ветровая, гололёдная и особые нагрузки на несущие конструкции решётчатых башенных сооружений, позволяющие выполнить их корреляцию и синхронизацию, усовершенствованы статистические методы представления законов распределения расчетного сопротивления стали и постоянных нагрузок.
-
Разработаны статистические методы учёта влияния дефектов и повреждений на напряженно-деформированное состояние башенных сооружений, позволяющие смоделировать случайный характер их появления и деградацию механических и геометрических характеристик рассчитываемых элементов.
-
Разработаны методы упрощённой статистической оценки надежности металлической конструкции башни, основанные на сравнительном анализе действующих нагрузок.
Практическая значимость работы:
-
Разработаны методические рекомендации по оценке надежности эксплуатируемых башенных сооружений, в которых представлен алгоритм поэтапной реализации методики количественной оценки надежности на основе статистического моделирования, дано руководство по реализации алгоритма в многофункциональных вычислительных системах, приведен пример его применения в «МаthCAD».
-
Выявлены, исследованы и классифицированы основные дефекты и повреждения конструкций на основе обследования 60 стальных решетчатых башенных сооружений, что дало возможность представить их интервальную оценку.
-
Результаты, полученные в диссертации, использованы при экспертной оценке эксплуатируемых решётчатых башенных сооружений, что позволило дать рекомендации о дальнейшем сроке их эксплуатации или усилении несущих элементов конструкций, в частности при установке на них дополнительного оборудования.
Реализация работы.
Методика количественной оценки надежности эксплуатируемых решетчатых башенных сооружений была применена фирмами ООО «Исследование» и ООО «ПРИС Меткон» при экспертной оценке 25 эксплуатируемых решётчатых башенных сооружений, что подтверждено актами о внедрении.
Достоверность результатов работы обеспечивается использованием общепринятых математически корректных допущений теории надежности, математической статистики и теории вероятностей, подтверждается соответствием результатов расчета по разработанной методике с данными, полученными по методу предельных состояний и вероятностными аналитическими методами, проверкой сходимости моделируемых параметров с экспериментальными данными, использованием современных вычислительных систем и программ (“MathCAD”, ПК “ЛИРА”, “IOSO”).
Апробация работы. Основные результаты исследования докладывались на международных научно-технических конференциях “Образование и наука - производству” (Набережные Челны, 2010); “Теория и практика расчёта зданий, сооружений и элементов конструкций. Аналитические и численные методы” (Москва, 2010); “Прогрессивные технологии и перспективы развития” (Тамбов, 2010); “Промышленное гражданское строительство в современных условиях” (Москва, 2011); “Информационно – вычислительные технологии и их приложения” (Пенза, 2011); “Строительство – формирование среды жизнедеятельности” (Москва, 2012); “Оценка рисков и безопасность в строительстве. Новое качество и надежность строительных материалов и конструкций на основе высоких технологий” (Москва, 2012); на Всероссийской научно-практической конференции “Новые технологии в промышленности, науке и образовании” (Оренбург, 2010); на республиканской научной конференции “Проблемы архитектуры и строительства” (Казань, 2010, 2011, 2013). Работа принимала участие в конкурсе «50 лучших инновационных идей для Республики Татарстан (2011, Казань), конкурсе молодежных научных грантов и республиканских научных премий (2011, Казань), конкурсе У.М.Н.И.К (2011, Москва).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 работ, в том числе 3 научные статьи в рецензируемых изданиях, рекомендованных ВАК РФ.
Структура и объем работы.
Диссертация состоит из введения, 5 глав, общих выводов, списка литературы из 165 наименований. Работа изложена на 244 страницах машинописного текста, включает 81 рисунка, 69 таблиц и 3 приложения.
На защиту выносятся:
-
Методика оценки надёжности несущих элементов конструкций эксплуатируемых башенных сооружений на основе численного статистического моделирования, включающая в себя разработанный алгоритм и его реализацию в многофункциональных вычислительных системах.
-
Методы упрощённой статистической оценки надежности конструкции башни, основанные на использовании информации об эксплуатации аналогичных конструкций в различных климатических условиях, безотказной эксплуатации самой башни за определённый период времени.
-
Закономерности распределения дефектов и повреждений эксплуатирующихся решетчатых башенных сооружений, выявленные на основе результатов натурных обследований.
-
Методы представления значений параметров (расчетного сопротивления стали, геометрических размеров несущих элементов, постоянных, ветровой, гололёдной и особых нагрузок на несущие конструкции решётчатых башенных сооружений), позволяющие выполнить их корреляцию и синхронизацию.
-
Методы учёта влияния дефектов и повреждений на напряженно-деформированное состояние башенных сооружений, позволяющие смоделировать деградацию рассчитываемых физических и геометрических характеристик элементов.
Краткий обзор методов оценки надежности строительных конструкций на основе параметрической модели «нагрузка-прочность»
Вероятностные методы оценки надежности строительных конструкций практически начали использоваться в начале 20 века, когда специалисты, изучающие вопросы расчета строительных конструкций, стали учитывать изменчивость нагрузки, механических свойств материалов и других параметров в математических моделях предельных состояний. Основные положения вероятностного метода расчета надежности строительных конструкций представлены в работах В.В. Болотина, С.Л. Буторина М. А.А. Гвоздева, Г. Майера, В.М. Келдыша, Н.С. Стрелецкого, И.И. Гольденблата, В.Д. Райзера, А.Р. Ржаницына, Н.Ф. Хоциалова, Г.С. Шульмана, С.Г. Шульмана, Г. Шпете и др. [ 106 – 109, 113, 114, 134, 135, 146 ].
Впервые внедрение вероятностно-статистических методов в практику расчета строительных конструкций началось в ХХ веке учеными – механиками. Так в 1911г. Качини предложил проводить статистическую обработку результатов наблюдений за нагрузками и прочностными свойствами материалов. В 1929 – 1931 гг. Г. Майер в своих работах использовал статистическую модель запаса прочности. Н.Ф. Хациалов предложил идею комплексного вероятностного расчета строительных конструкций, которая получила свое дальнейшее развитие в работах по статистическим методам в строительной механике Н.С. Стрелецкого и А.Р. Ржаницына [ 113, 114, 134, 135 ]. Ими было показано, что расчеты элементов конструкций на прочность должны иметь статистический характер, вследствие вероятностного характера изменения свойств материалов и внешних нагрузок.
Традиционный подход оценки надёжности строительной конструкции основан на использовании параметрической модели “нагрузка – прочность”. При расчёте предполагается, что каждый элемент обладает определённой прочностью по отношению к действующим на него нагрузкам, то есть ко всем внешним и внутренним факторам, влияющим на работу конструкции. Данный подход оценки надёжности основан на следующем алгоритме (рис. 1.6). В работах М.Майера, Е.С. Стрелецкого, Н.Ф. Хоциалова [ 134, 135 ] введена характеристика надёжности, которая отражает вероятность превышения нагрузки прочностью. В 40 – 50 годы этот подход получил развитие. Он повлиял на структуру норм расчёт конструкций по предельным состояниям, в котором общий коэффициент запаса был расчленён на несколько составляющих. В начале 60 годов развитие теории надёжности, вышло на новый уровень, введен в расчёт фактор времени. Отказы стали трактовать, как выбросы некоторых случайных процессов из допустимого интервала значений. Вероятность безотказной работы конструкции становится функционалом некоторого случайного изменяющегося во времени процесса.
Оценка надёжности при помощи параметрической модели “нагрузка – прочность” основана на сопоставлении двух величин – соответственно плотности вероятностей прочности и плотности вероятностей нагрузки, где – средние значения величин прочности R и нагрузки Q. Тогда безотказная работа элемента определяется условием и записывается [ 13, 14, 57, 58, 106, 107, 109, 114, 146 ]: К детерминированным относят вышесказанный метод предельных состояний, метод предельных напряжений и т. д. К вероятностно статистическим методам опирающиеся на аналитический аппарат причисляют следующие [ 14, 106 ]: Метод двух моментов. Метод представляет сопоставление двух величин прочности R и нагрузки Q распределены по нормальному закону, тогда выражение (1.3) запишется: (1.4) где – индекс надёжности, – средние значения величин R и Q, – стандартные отклонения величин R и Q. Преимущество метода в его простоте, недостаток в ограниченности применения нормального закона распределения.
Метод статистической линеаризации. Метод основан на разложении функции надёжности в ряд Тейлора. Обычно применяется при определении числовых характеристик нелинейной функции нескольких случайных аргументов . Функция надёжности записывается как Разложение функции в ряд Тейлора в окрестности точки + +…+ +W, (1.6) где – значение частных производных, которые берутся при (i=1,2,..,n), W – нелинейные члены ряда, которыми в практических расчётах обычно пренебрегают. Математическое ожидание функции надёжности , определяется, как функция , вычисленная от случайных величин , т.е. (1.7) Дисперсия функции надёжности определяется, как функция , тогда . Полученные значения вероятности безотказной работы по этому методу являются приближенными, и завышают реальных значений.
Метод горячих точек. Метод применяется, если исходные величины описываются законами, отличными от нормального закона распределения, в этом случаи выполняется их аппроксимация нормальным законом. Аппроксимация производится на границе области отказов, в точке с максимально совместной плотностью всех исходных величин, так называемой “горячей точке”, потому что в ней сосредоточены наиболее вероятные их сочетания. Суть метода состоит в следующем. Пусть - исходные случайные величины с известными интегральными и дифференциальными функциями распределения. Граница области безотказной работы задана уравнением . Она выбирается так, чтобы вероятность безотказной работы была 0. На первой итерации в области = 0 выбирается точка подгонки
Законы распределения, применяемые для оценки надёжности, и их моделирование в многофункциональных вычислительных системах
Оценка величины погрешности средних значений полученного множества, необходимая для исследования случайных величин после трансформации множеств в виде сложения, умножения и.т.д., зависит от количества решений задачи или прогонов k. Способ оценки относительной погрешности основан на методе доверительных интервалов, с помощью неравенства Чебышева [ 18, 58 ]. где – “скорректированная” относительная погрешность, определённая из условий минимального числа прогонов для получения действительной погрешности. – коэффициент Чебышева, , – требуемый уровень доверительности, – выборочная оценка среднего значения и дисперсии для T прогонов. Число прогонов должно приниматься из условия соответствия принятому уровню достоверности: Полученная погрешность при фиксированном значении прогонов даст понятие о достоверности получаемых результатов. Законы распределения, применяемые для оценки надёжности, и их моделирование в многофункциональных вычислительных системах
Существует большое количество законов распределения случайных величин. В данном диссертационном исследовании для оценки надёжности несущих конструкций используются следующие законы: равномерное, нормальное, распределение Вейбулла, распределение Гумбеля, усеченное нормальное распределение, а также предложенное и теоретически обоснованное автором распределение Римана-Лиувилля для моделирования ветровой нагрузки [ 18, 19, 24, 36, 39, 40, 42, 45, 46, 48, 161 ].
Равномерное распределение является одним из универсальных распределений, применяемых для интервальной оценки значений параметров имеющих равнозначное появление на заданном отрезке. Случайная величина X принимает значение в интервале (a, b) и имеет равномерное распределение, если плотность распределения ее вероятностей имеет вид: Для моделирования случайных чисел при помощи равномерного закона распределения требуется их генерация. Любое современное программное обеспечение имеет функцию генерации псевдослучайных чисел в интервале от 0 до 1. Таким образом, для генерации в MathCad случайных чисел x в интервале от a до b используют формулу x=a+(b-a)rnd(0,1), (2.8) где функция rnd генерирует псевдослучайное число в интервале от 0 до 1.
Нормальное распределение универсальное распределение случайных величин, для которых наиболее вероятным является среднеарифметическое значение. Оно применяется при статистическом моделировании величин, имеющих симметричный разброс относительно математического ожидания (отклонение в размерах, плотности, жесткости и.т.д.).
Плотность распределения вероятностей описывается формулой: где х - случайная величина, М(х) - математическое ожидание, -среднеквадратичное отклонение. Функция распределения вероятностей имеет вид Генерация случайных чисел х при помощи нормального распределения выполняется также с помощью псевдослучайных чисел в интервале (0,1). Например, в MathCad используется следующее выражение: х=М+а[( )+6], (2.11) где функция rnd также генерирует псевдослучайное число в интервале от 0 до 1. Распределение Вейбулла часто используется для описания распределения таких метеорологических величин, как скорости ветра, гололёдные отложения и т. п. [ 10, 22, 39 ]. Существует множество видов данного распределения, которые различаются вводимыми коэффициентами. Рассмотрим два основных распределения Вейбулла [ 10, 22, 39 ]. Первое имеет следующую плотность распределения вероятностей при x 0: ; Второе имеет плотность распределения вероятностей при x 0: . где коэффициенты распределения, зависят от климатологического района и являются положительными числами. Наибольшее влияние на поведение функции f(x) оказывает параметр При =1 распределение Вейбулла преобразуется в показательное, а при =1,5 – в Релея. Моделирование случайных чисел x происходит при помощи обратной функции распределения Вейбулла [ 48 ]. Например, в MathCad используется выражение для первой функции, для второй, где функция rnd генерирует псевдослучайное число в интервале от 0 до 1. Закон распределение Гумбеля или по-другому двойной экспоненциальный закон предназначен для описания вероятности распределения экстремальных значений [ 36 ]. В частности, применяется в климатологии, например для описания распределения значений годовых максимумов скорости ветра [ 10, 24, 42, 119, 120 ].
Плотность вероятностей распределения определяется выражением: Параметры a, b – влияют на масштаб и форму распределения, они определяются из статистической выборки климатического района.
Генерация случайных чисел x происходит по тому же принципу, что и в распределении Вейбулла, через обратную функцию вида: где функция rnd также генерирует псевдослучайное число в интервале от 0 до 1. Усеченное нормальное распределение основано на нормальном распределении с плотностью распределения вероятности (2.9) и функцией F(x). Дополнительно задаются точки усечения – нижняя a и верхняя b. Такая форма нормального распределения применяется, когда требуется ограничить его с одной или двух сторон.
Учет дефектов и повреждений при оценке надёжности решетчатого башенного сооружения
Основные причины искривления элементов конструкции башни – недостаточный прокат элементов и негативное влияние сварки при несимметричном наложении швов. Чаще искривлениям подвержены элементы решетки средней гибкости, а величина искривления с увеличением гибкости растет. На рисунке 3.2,д представлено искривление раскоса. Развитие деформаций, возможно, произошло из-за высокой гибкости элементов. На фотографии заметно, что деформаций пытались избежать путём усиления уголков стальными прутами.
Сварные соединения элементов на большинстве эксплуатируемых башенных сооружениях выполнялись ручной сваркой и поэтому имеют большое количество дефектов. На современных башенных сооружениях при выполнении швов полуавтоматической сваркой количество дефектов стало значительно меньше. Низкое качество швов, выполненных вручную, создает дополнительную концентрацию напряжений. Глубина проплавления швов, даже выполненных автоматом, часто не превышает 0,5 высоты шва и по линии сопряжения фасонки и пояса возникает непровар. Стыки поясов выполняются без выводных планок и имеют кратеры. Все эти дефекты уменьшают предел выносливости соединения и вызывают зарождение усталостных трещин. Например, на рисунке 3.2,е продемонстрирован дефект монтажного соединения, вызванный неточностью при изготовлении, поэтому произведена замена болтового соединения на сварное, однако оно также выполнено с дефектами.
Неполномерные швы с уменьшенной, по сравнению с проектом, высотой катетов снижают несущую способность узлов. Подрезы, кратеры, неравномерная высота шва повышают концентрацию напряжений и особенно опасны в случае эксплуатации башен при отрицательной температуре и при наличии динамических нагрузок в виде порывов ветра. При изготовлении секции башни нередко нарушаются нормы о минимальном (не менее 40 мм) расстоянии между элементами решетки. При близком расположении швов в фасонках создается поле растягивающих напряжений, что повышает опасность хрупкого разрушения.
Отсутствие болтов или натяжения в болтовых соединениях встречается не часто и связано, в основном, с повышенными динамическими воздействиями от порывов ветра. Отсутствие болта во фланцевом соединении заметно на рисунке 3.2,б, впоследствии его заменили сваркой, что привело к изменению проектного решения.
Несоосность элементов решётки башенных сооружений в узлах также нередко превышает допуск на сборку и изготовление металлических конструкций в полевых условиях [ 25, 26 ]. По данным обследования эксцентриситет между осями элементов достигал в некоторых случаях 26 см. Из-за этого возникают дополнительные моменты в узлах, которые приводят к изгибу стержней и развитию пластических деформаций в сжатых элементах, что может привести к преждевременной потере устойчивости.. Для растянутых элементов при значительной расцентровке снижения несущей способности не происходит.
Коррозионные повреждения металла элементов и соединений, возникающие вследствие химической и электрохимической коррозии, разделяются на общие, равномерные или неравномерные по площади поверхности и местные, щелевые в виде отдельных питингов, язв, сквозных поражений. Общая поверхностная коррозия приводит к уменьшению площади поперечного сечения элементов и повышению уровня напряжений в элементах, а местная и щелевая коррозия не только ослабляет сечение, но и повышает концентрацию напряжений, что может привести к хрупкому разрушению элементов башенного сооружения. Решетчатые элементы обладают пониженной коррозионной стойкостью из-за малой толщины проката, зазоров в соединениях [ 1, 20 ]. Особо интенсивно протекает щелевая коррозия во фланцевых узлах. Наиболее высокая скорость коррозии элементов отмечается в промышленных районах (рис. 3.5), которая связана с агрессивным действием газов.
Руководство по реализации алгоритма оценки надежности эксплуатируемых решетчатых башенных сооружений многофункциональных вычислительных системах
1. Проведен обзор методов оценки надежности на основе параметрической модели «нагрузка-прочность», который показал, что в настоящее время активно используются детерминированные методы для расчёта надёжности башенных сооружений. Существуют аналитические и численные вероятностно-статистические методы, которые имеют более высокую точность, так как учитывают случайный характер протекающих процессов и внутренних параметров, расхождение в результатах между аналитическими и численными находятся в интервале 5,6 – 12,3%. Однако до настоящего времени не разработана методика оценки надёжности эксплуатируемых решётчатых башенных сооружений на основе численного вероятностно-статистического моделирования.
2. Разработана методика оценки надёжности эксплуатируемых решётчатых башенных сооружений на основе теоретически обоснованного метода статистического моделирования. Она, во-первых, дает более точную количественную оценку надёжности, что позволяет установить срок дальнейшей безопасной эксплуатации решётчатого башенного сооружения без дополнительного усиления или разработать рекомендации по усилению несущих элементов конструкций в частности при установке на них дополнительного оборудования. Во-вторых, позволяет дать оценку уровню напряженно-деформируемого состояния элементов конструкции за период эксплуатации, определить циклы и временные интервалы с экстремальными значениями напряжений в элементах, рассчитать продолжительность перемещения и поворота элементов конструкции с установленным оборудованием.
3. Разработаны методы статистического моделирования ветровых, гололёдных, особых нагрузок, размеров и рабочего сечения элементов конструкции, основанные на использовании имеющейся статистической
208 информации и функций распределения. Усовершенствованы методы статистического моделирования постоянных нагрузок и расчётного сопротивления стали, за счёт уточнения законов распределения. Показаны приемы синхронизации и корреляции множеств значений параметров. Доказана сходимость результатов, а также влияние неточностей в назначении параметров функций распределения на реализации значений. Относительное отклонение значений статистического моделирования от экспериментальных данных для ветровой нагрузки составило не более 3%.
4. Выполнено статистическое исследование дефектов и повреждений эксплуатирующихся решетчатых башенных сооружений по степени распространенности, дана их классификация и количественная интервальная оценка значений. К наиболее распространенным дефектам и повреждениям относятся: коррозионное поражение элементов и соединений – 85%, отклонение оси башни от вертикали – 21,7%, дефекты монтажных соединений – 65% случаев. Большинство дефектов и повреждений обладают случайным характером, поэтому их влияние на напряженно-деформированное состояние башенного сооружения предложено оценивать методом статистического моделирования. Условно неразвивающиеся дефекты и повреждения предложено учитывать при помощи изменения расчётной схемы, а развивающиеся – при помощи функций регрессии параметров.
5. Разработан и апробирован алгоритм количественной оценки надежности эксплуатируемых решетчатых башенных сооружений, основанный на статистическом моделировании. Статистическое моделирование уточняет значения напряжений в среднем на 3.2% относительно результатов, полученных методом предельных состояний, а также даёт количественную оценку надёжности для различных периодов эксплуатации. Разработаны программа оценки надежности решетчатых башенных сооружений, реализующая алгоритм в среде “MathCAD”, и руководство по ее составлению в других многофункциональных вычислительных системах.
6. Статистическими методами выявлено влияние количества испытаний путём изменения количества однотипных сооружений и расчетного времени эксплуатации на параметры в виде увеличения ожидаемых максимальных реализаций скорости ветра при оценке надёжности. Выведена логарифмическая зависимость максимальных реализаций скорости ветра от количества однотипных сооружений и расчётного времени эксплуатации.
7. Разработаны и апробированы методы статистического моделирования для оценки надежности конструкции башни, основанные на сравнении действующих нагрузок. Они позволяют использовать информацию о надёжности аналогичных конструкций в различных географических и климатических условиях, о безотказной эксплуатации башенного сооружения за определённый период времени и дают упрощенную априорную оценку надёжности эксплуатируемых башенных сооружений.
