Аппроксимативная модель прогнозирования ресурса при воздействии негауссовских процессов



Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье развивается аппроксимативная модель прогнозирования оценок усталостной долговечности силовых элементов для случая нагружения стационарными стохастическими процессами с законом распределения ординат отличным от закона Гаусса. Предлагаемая прогностическая модель представляет собой коррекцию гауссовской узкополосной модели и может использоваться для получения экспресс-оценок ресурса на этапе разработки эскизного проекта при нагружении негауссовскими процессами.

Об авторах

А. О Подвойский

ЗАО «Завод «СиН-газ», Саратовский государственный технический университет имени Ю.А.Гагарина

Email: apodvoyskiy08@gmail.com

В. Е Боровских

ЗАО «Завод «СиН-газ», Саратовский государственный технический университет имени Ю.А.Гагарина

Email: apodvoyskiy08@gmail.com
д.т.н. проф.

Список литературы

  1. The frequency domain approach in virtual fatigue estimation of non-linear systems: The problem of non-Gaussian states of stress / Braccesi C. [et alii] // International Journal of Fatigue.- 2009.- №31.- P. 766-775.
  2. u L. A new look at the effect of bandwidth and non-normality on fatigue damage / L. Yu, P.K. Das, D.P. Barltrop // Fatigue Fract Eng Mater Struct.- 2003.- №27.- P. 51–58.
  3. Winterstein S.R. Non-normal responses and fatigue damage / S.R. Winterstein // J Struct Eng.- 1985.- №111(10).- P. 1291-1295.
  4. Winterstein S.R. Moment-based Hermite models of random vibration / S.R. Winterstein // Report No.219. - Denmark: Technical University of Denmark.- 1987.
  5. Ko N.-H. Verification of correction factors for non-Gaussian effect on fatigue damage on the side face of tall buildings / N.-H. Ko // International Journal of Fatigue.- 2008.- №30.- P. 779-792.
  6. Подвойский А.О. Аппроксимативная модель прогнозирования оценок ресурса / А.О. Подвойский, В.Е. Боровских // Технические науки: теоретические прикладные аспекты: материалы Междунар. заочной научно-практической конференции.- Новосибирск: Сибирская ассоциация консультантов, 2012. -С. 16-22.
  7. Dirlik T. Application of computers in fatigue analysis. Warwick: University of Warwick, 1985. 241 p.
  8. Zhao W. On the probability density function of rainflow stress range for stationary Gaussian processes / W. Zhao, M.J. Baker // International Journal of Fatigue.- 1992.- № 14(2).- P. 121-135.
  9. Benasciutti D. Comparison of spectral methods for fatigue analysis of broad-band Gaussian random processes / D. Benasciutti, R. Tovo // Probabilistic Engineering Mechanics.- 2006.- № 21.- P. 287-299.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Подвойский А.О., Боровских В.Е., 2012

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».