Анализ совместного воздействия нагрузок от подвесных кранов и снега на металлические конструкции покрытий промышленных зданий

• Автор: Окулов, Павел Дмитриевич
• Шифр специальности: 05.23.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1984
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 239 c. : ил

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА I. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ НАГРУЗОК, ДЕЙСТВУЮЩИХ НА КАРКАС ПРОМЫШЛЕННЫХ ЗДАНИЙ

1.1. Краткая характэристика подвесных кранов

и несущих конструкций покрытий

1.2. Обзор и анализ работ, посвященных изучению крановых нагрузок

.8

1.3. Исследования снеговых нагрузок, действующих

на покрытие производственного здания .

1.4. Методы оценни расчетных сочетаний .

1.5. Краткие выводы по главе. Цели и задачи

настоящего исследования
ГЛАВА 2. МЕТОДИКА ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ НАГРУЗОК ОТ ПОДВЕСНЫХ КРАНОВ И СНЕГА В ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ЗДАНИЯХ ЗАВОДОВ АВТОМОБИЛЬНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
2.1. Анализ существующих методов экспериментального
исследования нагрузон
2.1.1. Первичные средства измерений .
2.1.2. Усилители сигнала
2.1.3. Средства регистрации информации
2.2. Методика экспериментального исследования вертикальной нагрузки от подвесных кранов
2.3. Методика исследования нагрузки от снега
2.4. Выводы по главе
ГЛАВА 3. АНАЛИЗ ПРОЦЕССА НАГРУЖЕНИЯ КОНСТРУКЦИЙ ПОКРЫТИЯ ПОДВЕСНЫМИ КРАНАМИ
3.1. Результаты статистического исследования
вертикальной нагрузки от подвесных кранов
3.1.1. Распределения нрановой нагрузки и усилий в элементах конструкций покрытия. Оценка статистических параметров распределений
3.1.2. Частотные характеристики работы кранов. Длительность загрунения конструкций
3.2. Анализ статистических параметров распределений вертикальной крановой нагрузки
3.2.1. Вычисление расчетных уровней усилий
от одного крана
3.2.2. Распределения усилий от двух и четырех кранов. Вычисление расчетных уровней
3.2.3. Методика оценки коэффициентов сочетания нагрузок от двух и четырех нранов
3.3. Математическая модель загруаения нонструнций
двумя и четырьмя кранами
3.4. Оценка численных значений коэффициентов
сочетания
3.5. Выводы по главе
ГЛАВА 4. ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОЦЕССА НАГРУЖЕНИЯ КОНСТРУКЦИЙ ПОКРЫТИЯ СНЕГОВОЙ НАГРУЗКОЙ
4.1. Анализ изменчивости снеговой нагрузки по экспериментальным данным
4.2. Методина обработки данных по весу снекного
покрова на территории СССР
4.3. Модель снеговой нагрузки, действующей
на конструкции покрытия
4.4. Выводы по главе
ГЛАВА 5. СОЧЕТАНИЯ НАГРУЗОК ОТ ПОДВЕСНЫХ КРАНОВ И СНЕГА
5.1. Модель сочетания крановых и снеговых
нагрузок
5.2. Определение коэффициентов сочетания .
Стр.
5.3. Влияние конструктивной схемы покрытия
на величину коэффициентов сочетания
5Л. Выводы по главе
ОЦЕНКА ТЕХНИКОЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ
ОБЩИЕ ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ
ЛИТЕРАТУРА


Данный метод, несмотря на приближенность определения всех параметров, давал вполне достоверные результаты и в дальнейшем неоднократно использовался в других работах, преимущественно благодаря своей простоте. Б.Н. Кошутиным проведены наблюдения в -ом пролете трех цехов металлургического производства и -ти цехах заводов тяжелого машиностроения. В результате обработки информации были построены полигоны весов поднимаемых кранами грузов, полигоны вертикальных нагрузок на колонны и усилий в элементах крановых мостов. Полигоны строились для интервалов нагрузки, составляющих 0,1 нормативного значения. Этот прием позволил сравнивать разные объекты. При анализе полигонов вертикальной нагрузки на колонны одного ряда автор показал, что различие между ними для металлургических и машиностроительных цехов весьма мало, что позволило объединить полигоны, построенные для одного ряда нолонн в "обобщенный". На рис. В работе установлена зависимость статистических характеристик распределений нагрузок от отношения грузоподъемности крана к его полному собственному весу. Так,и мода,и математическое ожидание х оказались функцией параметра г ® л (рис. Рис. Рис, 1. Гаусса. Автор показал, что наилучший результат достигается при аппроксимации кривыми Пирсона, однако сложность вычисления параметров не оправдывает получаемую в результате точность. Поэтому, в виду того, что опытные распределения в основном имели симметричный вид, автором было предложено описывать экспериментальные распределения нормальной кривой Гаусса. Величины коэффициентов перегрузки были определены из условия, что за период, равный годам, число превышений расчетного уровня крановой нагрузки не должно быть больше единицы. У(Р>Рр)=^' (1. N - число загружений за расчетный период. Исходя из принятого закона распределения нагрузки и зная интенсивность работы крана (число загружений в единицу времени), можно определить число стандартов 2 , на которое удален от математического ожидания расчетный уровень нагрузки. Зная параметры X -математическое ожидание распределения и в - его стандарт, а также учитывая возможность повышения веса моста крана на % и увеличение X и 6 на % в случае сближения двух кранов, Б. Рм, и Рмг~ нагрузка на колонну соответственно от одного и двух кранов. По формуле (1. Б.Н. Кошугин приводит выражение для физического прздзла крановой нагрузки. Прздзльноз значение опрздзлязтся путем учзта всзх возможных неблагоприятных факторов: увеличения веса моста и тележки по сравнению с паспортными данными на %; приближения гзлзкни к осям путей на % блине (из-за неточности установки упоров), превышения веса груза на % номинальной грузоподъемности. К числу недостатков рассмотренной работы следует отнести, в первую очередь, большую трудоемкость способа "визуальных наблюдений", а также использование в "предельной" формуле (1. Тем не менее, результаты работы позволили обосновать снижение коэффициента перегрузки в СНиПе с 1,3 до 1,2 и показали возможность его дальнейшего снижения до 1,1 и 1,0. С.Ф. Пичугин в - гг. Исследование проводилось на основе обширного статистического эксперимента, проведенного в -ти пролетах трех металлургических заводов. При проведении эксперимента были получены записи процессов изменения усилий в узлах крепления верхнего пояса подкрановых балок к колоннам и в опорных частях балок. Необходимая продолжительность эксперимента устанавливалась путем оценки требуемой точности определения статистических параметров. В зависимости от особенностей нагружения эта продолжительность составляла от I до 8 суток. Наиболее простым и удобным из известных является метод графической аппроксимации опытных данных с помощью вероятностной бумаги. Этот метод подробно рассмотрен в // и широко используется в практике статистических исследований. Так не как и в работе //, С. Ф.Пи-чугин использует для оценки соответствия опытных данных выбранному теоретическому закону контрольные кривые, которые наносятся непосредственно на вероятностную бумагу (рис. Недостатком работы // с точки зрения методики обработки опытных данных является неопределенность интервала выбора максимумов для построения распределения. Однако этот недостаток сказывается на точности конечного результата лишь косвенно, т.