A METHOD OF COMPONENTWISE ANALYSIS OF STABILITY MARGINS FOR LARGE-SIZED SPATIAL STRUCTURES UNDER MULTIFACTORIAL LOADS

Cover Page

Cite item

Abstract

Покомпонентная оценка запасов устойчивости конструкции дает большее пони- мание о влиянии отдельных силовых факторов на сооружение в целом. Такой подход позволяет создавать более оптимальные и надежные конструкции. Методы, основан- ные на так называемом «параметре нагрузки», не могут правильно охарактеризовать ситуацию, когда конструкция нагружена совокупностью разнообразных внешних сил, по-разному влияющих на тенденцию потери устойчивости ее напряженно- деформи- рованного состояния. Для создания методики покомпонентного анализа крупногаба- ритных пространственных конструкций был применен подход, основанный на динами- ческой устойчивости, в котором для определения критической нагрузки рассматрива- ется задача о собственных малых колебаниях предварительно нагруженной конструк- ции. При таком подходе величина статической критической нагрузки соответствует ситуации, когда низшая собственная частота нагруженной конструкции приближа- ется к нулевому значению. Выполнены исследования различных ситуаций многокомпонентного нагружения на примере простой конструкций типа высотной башни, подкреплённой тросами, и сложных крупногабаритных пространственных ферменных сооружений, требующих нелинейного расчета. Выявленные эффекты потери устойчивости в сложных конструкциях подтверждают актуальность предложенной методики и перспективность ее применения при проектировании сооружений.

About the authors

A A Men'shikov

Moscow Aviation Institute (National Research University)

Email: amenshikov@list.ru
аспирант

V A Gnezdilov

Moscow Aviation Institute (National Research University)

канд. техн. наук

V G Grigor'ev

Moscow Aviation Institute (National Research University)

р физ.-мат., наук, профессор

I E Kurnikov

Moscow Aviation Institute (National Research University)

инженер

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).