Approximate model of forecasting resource during the impact of non-Gaussian processes



如何引用文章

全文:

详细

The article develops approximate forecasting model assessments of fatigue life of power elements for the case of loading of stationary stochastic processes with the law of distribution ordinate different from the law of Gauss. The proposed predictive model is a correction of the Gaussian narrow-band model and can be used to obtain an express-assessment of the resource at the stage of elaborating the draft project of the loading of non-Gaussian processes.

作者简介

A. Podvoisky

Factory “SiN-gaz”, Saratov State Technical University

Email: apodvoyskiy08@gmail.com

V. Borovskih

Factory “SiN-gaz”, Saratov State Technical University

Email: apodvoyskiy08@gmail.com
Dr.Eng., Professor

参考

  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.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Podvoisky A.O., Borovskih V.E., 2012

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

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».