СТРОИТЕЛЬСТВО И АРХИТЕКТУРА

Оценка применимости моделей ползучести и усадки (СП 63, EN 1992, fib MC2010, ACI 209, B4) по международным базам данных

Авторы

  • Арман Агабекович Далакян Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет, 129337, Россия, г. Москва, Ярославское шоссе, д. 26

Как цитировать

ГОСТ Далакян А. А. Оценка применимости моделей ползучести и усадки (СП 63, EN 1992, fib MC2010, ACI 209, B4) по международным базам данных // СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ. 2026. Т. 70. № 7. С. 16-26. DOI: 10.25726/y8592-2195-7594-d
APA Далакян, А. А. (2026). Оценка применимости моделей ползучести и усадки (СП 63, EN 1992, fib MC2010, ACI 209, B4) по международным базам данных. СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ, 70(7), 16-26. https://doi.org/10.25726/y8592-2195-7594-d

Аннотация

Расхождение прогнозов длительных деформаций бетона между нормативными моделями достигает величин, соизмеримых с самими деформациями, что при проектировании большепролётных и предварительно напряжённых конструкций оборачивается недооценкой прогибов и потерь предварительного напряжения. Пять расчётных моделей ползучести и усадки – СП 63.13330.2018, EN 1992-1-1, fib Model Code 2010, ACI 209.2R и B4 (RILEM TC-242-MDC) – построены на разных теоретических основах и откалиброваны по несовпадающим массивам испытаний, поэтому вопрос об их применимости не имеет единого ответа и распадается на частные: какая модель точнее для конкретного компонента деформации и на конкретном горизонте времени. Цель работы – количественно сопоставить прогнозы пяти моделей между собой и с обобщёнными статистическими характеристиками международной базы данных NU. Выполнен авторский модельный расчёт деформаций для бетона класса C30/37 при относительной влажности 65% и приведённом размере сечения 150 мм на интервале от 100 до 10 000 суток; результаты сопоставлены с опубликованными коэффициентами вариации ошибки моделей относительно базы NU. Разброс прогнозов усадки к 10 000 суткам составил около 33% от среднего, прогнозов коэффициента ползучести – около 28%; при этом ранжирование моделей по точности меняется при переходе от усадки к ползучести и от коротких сроков к многодесятилетним. Модель B4 удерживает наименьший коэффициент вариации по аутогенной усадке и базовой ползучести. По общей усадке несколько точнее оказывается EN 1992-1-1. Наибольшее рассеяние на длительных сроках даёт ACI 209.2R. Применимость модели определяется не её общим статусом, а сочетанием компонента деформации, диапазона времени и полноты калибровочного массива, на котором модель настроена.

Ключевые слова

ползучесть бетона усадка бетона прогнозные модели СП 63.13330 fib Model Code база данных NU коэффициент вариации ошибки длительные деформации предварительно напряжённые конструкции

Библиографические ссылки

Астахова И.Ф., Журбин А.Н. Концептуальная модель базы данных для расчета прогрева конструкций // Математическое моделирование в естественных и гуманитарных науках: тезисы докладов. Воронеж, 2000. С. 15.

Гуда А.Н., Уразгильдеев Р.Х. Методы отбора данных для построения регрессионных моделей // Повышение эффективности работы подвижного состава: межвузовский сборник научных трудов. Ростов-на-Дону, 1991. С. 126-130.

Ефремова Н.Ю. Классификация статистических моделей, применяемых для анализа данных сличений испытательных, поверочных, калибровочных лабораторий // Измерительная техника. 2005. № 5. С. 3-8.

Зубов Н.Н. Оценка точности, статистической адекватности и информационной способности регрессионной модели // Моделирование и оптимизация процессов и систем сервиса. Санкт-Петербург, 2015. С. 19-25.

Иванов А.И., Круглов Ю.А., Петров Л.С., Плугин А.И. Стенд для испытания моделей и фрагментов сооружений // Авторское свидетельство SU 619826 A1, 15.08.1978.

Катанаха Н.А., Гецов Л.Б., Семенов А.С. Модификация модели двухстадийной ползучести Содерберга в целях обеспечения достоверного прогноза при больших временах // XLI Неделя науки СПбГПУ: материалы научно-практической конференции с международным участием. 2012. С. 448-450.

Лисицын Д.В. Комбинированные регрессионные модели для описания данных, представленных в разных шкалах // Сборник научных трудов Новосибирского государственного технического университета. 2013. № 3 (73). С. 41-48.

Любашевская И.В., Новоселя И.В., Соснин О.В. Об оценках длительности до разрушения при ползучести // Математическое моделирование и краевые задачи: труды Второй Всероссийской научной конференции. 2005. С. 188-191.

Свитек А.С. Программа для оценки адекватности прогнозной модели реальному объекту по нескольким критериям // Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2022619186, 19.05.2022.

Соколов А.В., Соколова Л.А. Построение математических моделей: количественная оценка значимости принятых гипотез и используемых данных // Материалы XXI Международной конференции по вычислительной механике и современным прикладным программным системам (ВМСППС'2019). 2019. С. 114-115.

Супрун А.Н. Устройство для моделирования ползучести сред // Авторское свидетельство SU 353249 A1, 29.09.1972.

Тараторин Б.И. Материал моделей для поляризационно-оптического исследования процесса ползучести // Авторское свидетельство SU 259453 A1, 12.12.1969.

Чебраков Ю.В. Анализ данных в условиях неадекватностей аппроксимационных моделей: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук. Санкт-Петербург, 1992.

Шевцов М.М., Русак С.Н. Проверка адекватности моделей // Современные методы интеллектуального анализа данных в экономических, гуманитарных и естественнонаучных исследованиях: материалы международной научно-практической конференции. 2016. С. 342-350.

Юдин С.В. Построение моделей и обработка данных // Депонированная рукопись № 266-В2005. 25.02.2005.

Выпуск

Раздел

СТРОИТЕЛЬСТВО И АРХИТЕКТУРА

Метрики

65 просмотров
0 скачиваний
Хотите опубликоваться?
Подать статью

Машиночитаемые метаданные

Похожие статьи

1 2 3 4 5 6 7 8 9 > >> 

Вы также можете начать расширеннвй поиск похожих статей для этой статьи.