Reliability of spatial rod metal structures of high level of responsibility

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. Spatial rod metal structures of high level of responsibility are the most frequently used as structural systems for covering large spans of buildings and structures. However, progressive destruction can actively develop in these systems under unfavorable combination of factors. The aim of the research is to develop scientific justification of new approaches to the design of optimal spatial metal structures resistant to the development of progressive collapse of high level of responsibility with guaranteed levels of reliability of key and secondary elements.Materials and methods. The main research methods in the work are methods of structural mechanics in the form of the finite element method, methods of similarity theory, and methods of the theory of reliability of building structures.Results. As a result of the research work for the considered structures, a 2-stage algorithm for assessing reliability was developed, which differs from the previously developed ones by the possibility of assessing the development of progressive collapse. The results of its testing for frame-cantilever structures of coverings over stadium stands are presented in the form of established values of reliability indicators for a set of key elements. A similar assessment was made for the implemented reconstruction project of the long-span covering of the “Ilyichevets” sports complex (Mariupol).Conclusions. To assess the reliability of the studied structures, taking into account the tendency to the development of progressive collapse, a universal algorithm is proposed and tested in practical design, the main components of which are computer modelling of the process of successive failures of structural elements, and the establishment of failure probability values for the selected set of key elements. The studies carried out on the basis of its algorithm made it possible to identify a set of key elements of the cantilever part for the frame-cantilever coverings above the stadium stands, the failure of which initiates the beginning of an avalanche-like collapse, and to set limits for them to change the values of safety characteristics and survivability reserve. Additionally, the main provisions of the developed approach were experimentally tested during the development and implementation of the project of reinforcement of large-span bearing structures of the covering of the “Ilyichevets” sports complex (Mariupol).

About the authors

V. F. Mushchanov

Donbas National Academy of Civil Engineering and Architecture (DonNACEA)

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

A. N. Orzhekhovskiy

Donbas National Academy of Civil Engineering and Architecture (DonNACEA)

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

A. V. Mushchanov

Donbas National Academy of Civil Engineering and Architecture (DonNACEA)

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

M. N. Tseplyaev

Donbas National Academy of Civil Engineering and Architecture (DonNACEA)

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

References

  1. Ведяков И.И., Еремеев П.Г., Одесский П.Д., Попов Н.А., Соловьев Д.В. Расчет строительных конструкций на прогрессирующее обрушение: нормативные требования // Промышленное и гражданское строительство. 2019. № 4. С. 16–24. doi: 10.33622/0869-7019.2019.04.16-24. EDN ZIJLAD.
  2. Kolchunov V.I., Fedorova N.V., Savin S.Yu., Kovalev V.V., Iliushchenko T.A. Failure simulation of a RC multi-storey building frame with prestressed girders // Magazine of Civil Engineering. 2019. Nо. 8 (92). Pp. 155–162. doi: 10.18720/MCE.92.13. EDN ZZORLS.
  3. 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
  4. 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
  5. 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
  6. Li H., Wang C., Han J. Research on effect of ran-dom initial imperfections on bearing capacity of single-layer spherical reticulated shell // Industrial Construction. 2018. Vol. 48. Pp. 23–27. doi: 10.13204/j.gyjz20180402
  7. Zhi X., Li W., Fan F., Shen S. Influence of initial geometric imperfection on static stability of single-layer reticulated shell structure // Spatial Structures. 2021. Vol. 27. P. 7. doi: 10.13849/j.issn.1006-6578.2021.01.009
  8. 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
  9. Alekseytsev A.V., Gaile L., Drukis P. Optimization of steel beam structures for frame buildings subject to their safety requirements // Magazine of Civil Engineering. 2019. Nо. 7 (91). Pp. 3–15. doi: 10.18720/MCE.91.1. EDN GDKVHM.
  10. Zheng L., Wang W., Li H. 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
  11. 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
  12. 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. Nо. 2 (102). P. 10214. doi: 10.34910/MCE.102.14. EDN ZVLLVV.
  13. 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
  14. Luo H., Lin L., Chen K., Antwi-Afari M.F., 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
  15. 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 (4). С. 13–18. EDN NBMYRH.
  16. Ram M., Davim J.P. Acknowledgments // Advances in System Reliability Engineering. 2019. doi: 10.1016/B978-0-12-815906-4.09998-X
  17. Yang W., Zhang B., Wang W., Li CQ. Time-dependent structural reliability under nonstationary and non-Gaussian processes // Structural Safety. 2023. Vol. 100. P. 102286. DOI: 10.1016/J. STRUSAFE.2022.102286
  18. 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
  19. Perelmuter A.V., Kabantsev O.V. About 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
  20. 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
  21. Ведяков И.И., Райзер В.Д. Надежность строительных конструкций. Теория и расчет : монография. М. : АСВ, 2018. 414 c. EDN YTYHTE.
  22. 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
  23. 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
  24. 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
  25. Корноухов Н.В. Прочность и устойчивость стержневых систем: упругие рамы, фермы и комбинированные системы. M. : Стройиздат, 1949. 376 с.
  26. Стрелецкий Н.С. Избранные труды / под ред. Е.И. Беленя. 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. Nо. 2 (78). Pp. 101–115. doi: 10.18720/MCE.78.8. EDN XPKZTN.
  28. Mushchanov V.F., Orzhehovsky A.N. Numerical methods in assessing the reliability of spatial metal structures of a high level of responsibility // Construction of Unique Buildings and Structures. 2023. Vol. 106. Issue 1. P. 10605. doi: 10.4123/CUBS.106.05
  29. Мущанов А.В., Цепляев М.Н. Новые подходы в оценке устойчивости элементов пространственных металлических конструкций // Наука и творчество: вклад молодежи : сб. мат. Всерос. мол. науч.-практ. конф. студентов, аспирантов и молодых ученых. 2022. C. 196–200. EDN NEWMKM.
  30. 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

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».