Проблемы теории снеговых нагрузок на сооружения

• Автор: Ледовской, Игорь Васильевич
• Шифр специальности: 05.23.17
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2009
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 292 с. : 33 ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
От автора.
Введение.

Максимальные значения веса спета па грунте.

1.1. Наблюдения за снежным покровом.

1.2. Два метода обработки наблюдений

1.3. Особенности выборки максимальных значений

1.4. Независимость максимальных значений

1.5. О влиянии потепления климата на тренд снеговых нагрузок на грунт

1.5.1. Регрессионный анализ тренда

1.5.2. Критерий инверсий для выявления тренда.

1.5.3. Определение тренда максимальных снеговых нагрузок
в Ленинградской области
1.6. Двойное экспоненциальное распределение.
1.6.1. Обоснование выбора распределения.
1.6.2. Оценка параметров распределения
1.6.3. Оценка веса снега на грунте
1.7. Неоднородность максимальных значений.
1.8. Обсуждение полученных результатов
Случайный процесс накопления снега на грунте
2.1. Понятие о временном ряде.
2.2. Характеристики временных рядов.
2.3. Преобразование случайного процесса накопления
2.4. Свойства декадных приращений.
2.4.1. Независимость приращений.
2.4.2. Равенство дисперсий приращений.
2.4.3. Идентификация анормальных приращений.
2.4.4. Нормальность закона распределения.
2.4.5. Интервальное оценивание дисперсий.
2.5. Распределение вероятностей в сечении
2.6. Некоторые вероятностные задачи
2.7. Расчет веса снега на равнине
2.8. Сравнение двух моделей
Анализ норм снеговых нагрузок на грунт
3.1. Введение
3.2. Основные положения нормирования снеговых нагрузок.
3.2.1. Нормирование до 1 июля года
3.2.2. Нормирование после 1 июля года.
3.2.3. Выводы
3.3. Новый метод нормирования
3.4. Анализ нового метода нормирования снеговых нагрузок.
3.4.1. Влияние периода повторяемости Т.
3.4.2. Влияние физикогеографических условий.
3.4.3. Частота превышения весом снега уровня х.
3.4.4. Методика определения нормативного и расчетного значений
снеговой нагрузки на грунт
Наблюдения за снеговыми нагрузками на покрытия зданий и их обработка
4.1. Обрушения покрытий зданий изза снега.
4.2. Результаты наблюдений.
4.2.1. Снег на покрытиях складских зданий
4.2.2. Снег на покрытиях спортивных зданий.
4.2.3. Выводы относительно результатов наблюдений
4.3. Снеговые нагрузки на пологие покрытия.
4.3.1. Результаты наблюдений
4.3.2. Моделирование накопления снега на покрытии
4.3.3. Выводы
Таяние снега на теплых покрытиях зданий
5.1. Задача о коэффициенте теплопроводности снега
5.1.1 Решение задачи
6.1.2 Теплопроводность с учетом диффузии пара.
5.1.3 Двусторонние оценки теплопроводности снега
5.1.4 Выводы
5.2. Моделирование таяния снега на покрытии
5.3. Сопоставление наблюдений и расчетов.
5.4. Выводы относительно таяния снега на покрытии .
Заключение.
Литера гура
Приложение 1.
1.1. Экспериментальные исследования
1.1.1. Ветровой перенос снега по поверхности земли.
1.1.2. Ветровой снегоснос с пологих покрытий.
1.2. Анализ нормативных рекомендаций.
Приложение II.
От автора
Диссертация написана на базе научноисследовательских работ, проведенных автором на кафедре сопротивления материалов СанктПетербургского государственного архитектурностроительного университета далее С1 ЮГА
Главная цель диссертации состоит в том, чтобы, вопервых, сделать выбор и обоснование статистических моделей свойств снеговой нагрузки на грунт и покрытия зданий. Вовторых, показать их использование при решении практических задач. Изложение материала двухслойное. Первый слой это представление каждого из обсуждаемых методов описания свойств снеговой нагрузки в рецептурноалгоритмическом виде, предназначенном для практического использования. Второй слой составляют примеры, которые сопровождают алгоритмы. Они приведены для пояснения. Знак означает окончание примера.
В заключение автор выражает благодарность коллективу кафедры сопротивления материалов за поддержку и внимание к работе.
И.В. Ледовской
Сентябрь года
ВВЕДЕНИЕ
Особое место среди внешних воздействий на сооружения занимают снеговые нагрузки. К наиболее важным свойствам снеговых нагрузок, которые рассмотрены в работе, относятся накопление снега па грунте в течение зимы изменчивость накопления в пространственных координатах снос и перераспределение снега ветром по покрытиям зданий теплопроводность и таяние снега. В течение зимы, например, вес снега, принимает неизвестные заранее значения, т. е. является случайной величиной СВ. Процессы накопления, сноса и таяния снега, нельзя задать явной математической зависимостью, поскольку наблюдение каждого из этих явлений дает невоспроизводимый результат. Накопление снега в течение зимы есть функция времени, и каждая конкретная реализация накопления называется выборочной функцией. Совокупность всех выборочных функций, описывающих, например, явление накопления снега в течение ряда зим, называется случайным процессом СГ1. Строительная механика и теория надежности призваны на основе статистических моделей, описывающих свойства снеговой нагрузки, предложить методы нормирования снеговых нагрузок на покрытия зданий.
Актуальность


Например, определение количества осадков, выпадающих на грунт за одну, две и более декад. V, 0 0, 1. ЯуДт тЖ 1. В этом как раз и заключается отличие статистических от традиционных методов изучения природных процессов. Вовторых, мысленно разделяется процесс накопления снега на две части обусловленные закономерными и случайными причинами, и выявляется закономерная изменчивость на фоне случайностей. Методы математической статистики позволяют оценить параметры имеющихся закономерностей, проверять те или иные гипотезы об этих закономерностях и т. Здесь детерминированная компонента функция, одинаковая для всех зим, но зависящая только от времени и от места наблюдения за снежным покровом в поле или в лесу, на равнине или в горах , случайная компонента, которая является хаотичной и непредсказуемой в каждую из п зим наблюдений. Модель А. Случайная компонента веса снега еД формируется как сумма весьма большого числа независимых случайных величин, которые неизвестны заранее. При этом сила воздействия любого из факторов не превалирует среди остальных, а характер воздействия аддитивный. Случайная компонента б,0 может быть как положительной, так и отрицательной величиной. ДО I ДО
1. Модель Б применяется в тех случаях, когда влияние факторов скорее мультипликативно, чем аддитивно логарифмы аддитивны. Логарифмическое преобразование делает среднее и дисперсию независимыми, что часто приводит в распределению, которое ближе к нормальному, чем исходное распределение вероятностей . Снеговая нагрузка в течение зимы носит накопительный характер. Не смотря на это, свои модели Е. И. Федоров , Д. М. Ротштейн , В. Д. Райзер строят по подобию модели Б 1. В случае модели Б 1. По крайней мере, в настоящее время отсутствуют доказательства об адекватности результатам снегосъемок какойлибо из указанных моделей. Поскольку вес снега в момент времени является суммой независимых случайных приращений, то из двух моделей предпочтительна модель А 1. Анализ данных в период устойчивого снежного покрова подтверждает, что модель А 1. До настоящего времени второй метод практически не использовался в расчетах запасов воды в снеге или снеговых нагрузок на грунт. Заключение. В настоящее время сформировалось два принципиально разных метода обработки и описания результатов снегосъемок. При первом методе величина Х рассматривается как одно из значений в последовательности случайных величин, изменяющихся скачкообразно через годичные интервалы, то есть случайный процесс накопления снега заменяется одной максимальной величиной. Статистическая модель, описывающая выборки максимальных значений веса снега на грунте, рассматривается в данной главе. При втором методе некоторый ряд значений веса снега на грунте Хп,Х2,Хк, полученный в ую зиму, рассматривается как одна из реализаций случайного процесса накопления снега на грунте. Этот метод изложен в второй главе. X, в течение периода снегонакопления в зависимости от порядкового номера декады периода устойчивого снежного покрова. Значения ХУ независимо от их расположения в выборке, мысленно будем разделять на две части вызванных закономерными и случайными причинами для выявления закономерной функции на фоне случайностей. На конкретном примере рассмотрим некоторые свойства максимальных значений X. Пример 1. Свойства максимальных значений Хг Ниже представлена выборка ежегодных максимальных значений веса снега из метеорологических таблиц ТМ1 метеостанции Информационного центра погоды ИЦП в СанктПетербурге с по год табл. Первый способ расположения в выборке случайных величин показан в таблице 1. Изза различий в метеорологических условиях, при которых происходило формирование снежного покрова в разные годы, наибольшее и наименьшее значения за зим наблюдений отличаются в 8 раз. Далее, в выборке имеются три значения 1, 1, 1,, которые выделяются среди других случайных значений. Возникает вопрос. Наконец, из представленных результатов наблюдений, по крайней мере, визуально видно, что величины ХУ в среднем, не проявляют тенденции к возрастанию или понижению.