Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
2075.pdf
Скачиваний:
130
Добавлен:
07.01.2021
Размер:
2.91 Mб
Скачать

1.7. Метод расчёта по разрушающим нагрузкам и условный коэффициент запаса

Единый коэффициент запаса использовали и в методе расчёта по разрушающим (предельным) нагрузкам. Структура условия прочности по этому методу практически не изменилась:

Q

Qразр

,

(1.35)

n k

где Qn − усилие от эксплуатационных (нормативных) нагрузок; Qразр − разрушающее усилие, которое является функцией несущей способности конструкции с учётом нелинейных свойств материалов и резервов системы за счёт перераспределения внутренних усилий.

вменьшей степени на оценку нагрузочногоИэффекта Q. В новом методе расчёта в определённой степениДпроизошла переориентация в оценке значимости исходных данных и особенно их изменчивости. Расчётные значения пределовАпрочности материалов принимались равными среднестатистическим значениям, а расчётные нагрузки устанавливались путём умножениябэксплуатационных нагрузок на нормируемые коэффициенты запаса, дифференцированные от 1,6 до 2,2,

взависимости от соотношенийи несущей способности и воздействий. Например, нормируемый коэффициент запаса прочности нормальных сечений железобетонныхС конструкций имел два значения: 1,8 и 2.

По мнению В.Д. Райзера [51], коэффициент запаса k в условии (1.35) является, в сущности, функцией нормативных значений нагрузки и несущей способности: n

Qn

Детерминированную величину kn В.В. Болотин назвал условным коэффициентом запаса, не являющимся случайной величиной, а выражение (1.36) − «классическим условием прочности» [8].

Q Rn .

(1.37)

n kn

Математические ожидания нагрузки и несущей способности в выражении (1.15) и нормативные значения в формуле (1.36) являются детерминированными величинами. Но нормативные значения параметров, в том числе и коэффициента запаса kn, в отличие от матем а-

25

тических ожиданий должны быть установлены с учётом случайных изменений. Выразим нормативные значения нагрузки и несущей способности через математические ожидания в виде

Qn =

 

(1+μQ vQ ) и Rn =

 

(1μR vR ),

(1.38)

Q

R

где µQ и µR – число стандартов, характеризующих обеспеченность

нормативных значений Qn и Rn.

Подставляя выражения (1.38) в (1.36) и учитывая формулу (1.15), получим зависимость коэффициентов запаса kn и k в следую-

щем виде:

 

 

 

1−µRvR .

(1.39)

kn = k

 

 

1QvQ

 

Из выражения (1.39) следует условие kn k и можно заключить,

 

 

И

 

что условный коэффициент запаса kn зависит от изменчивости каждо-

го из параметров, определяющих надёжность конструкций.

 

Так постепенно подошли к вероятностной трактовке

расчёта

конструкций, которая получила отражение в идее случайной величи-

ны недифференцированного коэффициента запаса,

предложенной

проф. Н.С. Стрелецким [63]:

А

 

~

 

R(x)

 

k

=

~

Д,

(1.40)

 

 

Q(x)

 

где х − конечное число случайных независимых параметров, характеризующих прочность матер ала R~(x) и внешнюю нагрузку Q(x) .

С

 

 

Если известна плотностьбраспределения p(k), то вероятность на-

ступления состоян я, обусловленного равенством (1.40) и названного

предельным, определяетсяипо формуле

 

 

1

 

 

PQ = ∫ p(k)dk .

(1.41)

 

0

 

Формулы (1.40) и (1.41) представляют собой основу простейшей вероятностной модели расчёта конструкций. Применительно к зада-

чам прочности А.Р. Ржаницын назвал величину PQ(k < 1) вероятностью разрушения, удобную для вероятностных расчётов, когда нагрузка и прочность подчиняются несимметричным законам распределения, отличающимся от нормального закона. Имеются решения по её определению для различных случаев распределений нагрузки и прочности.

26

В практических расчётах полезными могут быть соотношения между вероятностью безотказности (надёжностью) PR = 1 − PQ, средним значением коэффициента запаса k и коэффициентом вариации vk:

 

 

 

 

 

 

 

2vk2

 

 

 

PR 1

 

 

 

k

 

;

(1.42)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

k 2vk2

 

+(k

1)2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

k

 

 

 

 

.

(1.43)

1v

 

 

 

 

 

k

 

P

P

 

 

 

 

 

R

Q

 

Формула (1.43) даёт точную оценку нижнего предела значения k, при котором гарантируется, что вероятность нахождения

~

 

~

 

 

 

 

 

(vk2 +1) 1

 

в интервале 1

 

 

равна PR, где c =

k

.

 

 

k

k 2ck 1

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

k

 

В работе [24] получена также формула для приближённой оцен-

 

 

 

 

 

 

~

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ки изменчивости k , выведенная разложением функции (1.40) в ряд

Тэйлора:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

И

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

v

2

 

+ v

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

vk

 

 

 

 

 

 

R

 

 

 

Q

.

(1.44)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

+ v2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

А

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Q

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Из свойства дисперсии произведения независимых случайных

 

 

2

2

2

2

2

б

 

 

 

 

Д

 

 

 

 

 

 

2

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

величин sxy

= sx sy

+ sy x

 

 

 

+ sx y

 

 

 

и приближённого равенства vx v1/ x

 

 

 

 

 

 

и

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

коэффициентов вариации случайной величины x и её обратного зна-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

~

 

 

~

~

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

чения x

 

удалось уточн ть выражение для оценки изменчивости k :

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

v

k

v

2

(1

 

+ v2 )

+ v2

(1.45)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

R

 

 

 

 

 

 

 

 

Q

 

 

 

 

 

Q

 

При разложении соотношения (1.40) в ряд Тэйлора до третьего

порядка имеем

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

С

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

R

 

 

 

 

RsQ2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

k

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

=

 

 

 

 

 

 

+

 

 

 

 

 

 

;

 

 

 

 

 

(1.46)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Q

 

 

 

Q 3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

sk2

 

sR2

+

sQ2

(R 2

 

+3sR2 )

+

 

 

sQ4

 

(3sR2 +8R 2 ) +15

R 2sQ6

.

(1.47)

 

 

Q 2

 

 

 

Q 6

 

 

 

 

 

 

 

Q 4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Q 8

 

В табл. 1.2 приведены результаты анализа приближённых оценок коэффициента вариации vk, полученных разными способами.

Наибольшая погрешность получается при больших значениях k и ап-

27

проксимации 1-го порядка и соответствует точности оценки, определённой по приближённым формулам.

Погрешность оценки по формуле (1.45) почти на 5% меньше, чем по формуле (1.44).

 

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 1.2

 

Погрешности при аппроксимации соотношения (1.40)

 

 

 

 

 

путём разложения в ряд Тэйлора

 

 

 

 

 

 

Аппроксимация vk = sk/ k

 

Оценка vk

 

 

 

 

по формулам

k

vR

vQ

по формулам (1.41) и (1.42)

 

 

 

 

1-го по-

2-го по-

3-го по-

 

(1.39)

 

(1.40)

 

 

 

рядка

рядка

рядка

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10

0,090

0,300

0,313

0,311

0,420

 

0,287

 

0,314

6

0,092

0,200

0,220

0,219

0,242

 

0,212

 

0,218

 

 

 

 

 

И

 

 

 

 

4,67

0,086

0,167

0,187

0,187

0,200

 

0,183

 

0,188

3,75

0,087

0,175

0,195

0,195

0,210

 

0,189

 

0,196

3,6

0,083

0,160

0,180

0,180

0,191

 

0,176

 

0,181

3,33

0,080

0,167

0,185

Д

 

0,180

 

0,186

0,184

0,197

 

 

 

Метод аппроксимации распределений случайных величин x и

их функций

y = f (x ) рядами Тэйлора достаточно эффективен, хотя и

 

 

~

~

 

 

 

 

 

 

допускает значительные погрешности. Разложение функции вокруг точки x = x в ряд Тэйлора до первых трёх членов имеет вид

 

 

 

 

 

 

~

2

 

 

 

 

~

~

~

 

 

/

(x

x)

 

 

//

 

 

y

= f (x )= f (x)+(x

Аx)f (x)+

 

2!

 

 

f

 

(x)+ ,

(1.48)

где − остаточный член.б

 

 

~

 

 

 

 

 

 

Если дисперс

случайных величин

малы, то приближённые

xi

значения для математическогои

ожидания функции случайных вели-

чин y f (xi )

, а для дисперсии s2y ≈ Σ[f (xi )]2 sxi2 .

 

 

Пример

С

растягивающая

 

стержень, имеет

среднее

1.7.

Нагрузка,

 

значение N = 10 кН и стандартное отклонение и sN = 1 кН. Среднее значение

площади поперечного сечения стержня А = 5 см2 и стандартное отклонение случайной величины А составляет sА = 0,4 см2. Найти среднее значение и стандарт-

ное отклонение растягивающего напряжения σt, которое задаётся выражением

~σt = f (N, A)= N~A.

Среднее значение σt N/ А = 10/5 = 2 кН/см2 = 20 МПа. Дифференцируя функцию f (N, A), получаем f/N = 1/A и f/А = -N/A2. Следовательно, диспер-

сия sσ2 ≈ (f/N)2sN2+ (f/А)2sА2 = (1/5)212 + (-10/52)20,42 = 0,0656 кН2/см4 и sσ = =2,56 МПа. Без учёта изменчивости площади сечения sσ = 1/5 = 2 МПа.

28

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]