Frameless arch covering: practice of application

封面

如何引用文章

全文:

详细

Introduction. The research examines frameless arched buildings made of cold-formed steel profiles, which have gained widespread popularity due to their simplicity of production and installation, low cost, and technological efficiency. The drawbacks encompass the absence of regulatory and technical documentation, as well as design flaws, which frequently result in failures.

The aim of research is to analyze the load-bearing capacity of frameless arched roofs and develop recommendations for their design, construction, and operation to prevent failures.

Materials and Methods. To determine the load-bearing capacity of a frameless arched roof, the arch was analysed by numerical modelling in a finite element software suite, employing shell finite elements that accommodate both geometric nonlinearity (large deformations, displacements, etc.) and physical nonlinearity. The profile geometry was modeled using shell finite elements, incorporating all characteristics of the cross-section, taking into account the transverse corrugations on the shelf and the wall, as well as the unevenness of their height (on the wall). The calculations were carried out in a geometrically and physically nonlinear formulation of the problem.
This paper outlines the structural characteristics of frameless arched edifices, encompassing the materials used, profile varieties, geometric specifications, and their respective applications.  The limitations associated with the functioning of such structures are also delineated.

Research outcomes. The analysis of a failure case is provided: the failure of an arched structure under a snow load that was below the regulation threshold. Characteristic errors include inconsistencies between design models and actual operating conditions, neglect of geometric nonlinearity, and improper installation practices. The analysis showed that design and operation of frameless buildings, without consideration of their unique characteristics and the lack of an appropriate regulatory framework, may result in structural problems.

Conclusions. In order to prevent failures, it is proposed to develop a unified methodology for calculating structures, incorporate it into regulatory documents, and develop technical specifications for each profile type.

作者简介

N. Kamenshchikov

TsNII ProektStalKonstruktsiya, LLC

编辑信件的主要联系方式.
Email: Kamenshchikovnikolay@gmail.com

Chief Project Engineer, Light Gage Steel Structures Department

Moscow

M. Liplenko

TsNII ProektStalKonstruktsiya, LLC

Email: Liplenko@gmail.com

Candidate of Engineering Sciences, Chief Specialist, Light Gage Steel Structures Department

Moscow

参考

  1. Airumyan E. L., Kamenshchikov N. I., Liplenko M. A. Efficient steel structures from cold-formed galvanized sections – a promising direction for the development of metal construction in Russia. Science and Innovations in Modern Construction – 2012: International Congress dedicated to the 180th anniversary of SPbGASU. St. Petersburg: St. Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering, 2012. P. 48-52. EDN: OJWOCV.
  2. Liplenko M. A., Kunin Yu. S. Experimental study of the mechanical properties of cold-formed steel profiles of frameless buildings. Industrial laboratory. Materials Diagnostics. 2016;82(4):47-52. EDN VVRVSL.
  3. Chaika M. A., Mironov A. N., Mazur V. A., Olenich E. N. Stress-strain state of a frameless vaulted coating made of thin-walled cold-bent steel profiles, taking into account design features. Metal Constructions. 2023;29(4):181-193. EDN: FEXOFW.
  4. Korgin A. V., Ermakov V. A., Zeyd Kilani L. Z. The bearing capacity of arch cover structures made of thin-walled cold-formed profiles. Vestnik MGSU. 2022;17(8):1008-1016. doi: 10.22227/1997-0935.2022.8.1008-1016. EDN: ZGSLNV.
  5. Zverev V. V., Semenov A. S., Bobrovskikh D. A. Features of frameless arched buildings from thin-walled steel profiles. Components of Scientific and Technological Progress. 2024;(6):6-10. EDN: OSNRXT.
  6. Oleinik A. I. Strengthening of large-span frameless hangars. News of Higher Educational Institutions. Construction. 2018;(8):15-27. EDN: YSFVGX.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Kamenshchikov N.I., Liplenko M.A., 2025

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».