Погрешность конечно-элементных моделей несущей способности наилучшим образом соответствующих экспериментальным результатам
Another Title
The uncertainty of finite element models of the bearing capacity best fit to the experimental results
Bibliographic entry
Надольский, В. В. Погрешность конечно-элементных моделей несущей способности наилучшим образом соответствующих экспериментальным результатам = The uncertainty of finite element models of the bearing capacity best fit to the experimental results / В. В. Надольский // Проблемы современного строительства [Электронный ресурс] : сборник научных трудов, Минск, 23 мая 2023 г. / редкол.: В. В. Бондарь, В. Ф. Зверев, Е. А. Козловский. – Минск : БНТУ, 2023. – С. 72-79.
Abstract
Наблюдается явный тренд развития принципа проектирования на основе технологии компьютерного численного моделирования. Неоспоримые преимущества использования численных моделей демонстрируются в многих работах. Однако применение численного моделирования следует проводить с высокой степенью осторожности и скептицизма. Одной из важных проблем в этом направлении является отсутствие статистических параметров неопределенности (погрешности) численных моделей, необходимых для разработки формата безопасности и калибровки значений частных коэффициентов. Статистические характеристики погрешности численных моделей остаются наименее изученными, поэтому в большинстве случаев результаты, полученные с помощью численных моделей, считаются абсолютно точными, что не может быть истиной. Данный аспект послужил мотивом данного исследования, в котором представлены пилотные результаты анализа неопределенности численных моделей для моделей наилучшим образом соответствующих экспериментальным данным, т. е. параметры моделей подбирались таким образом, чтобы несущая способность наиболее близко соответствовала экспериментальной.
Abstract in another language
There is a clear trend in the development of the design principle based on the technology of computer numerical modeling. The undeniable advantages of using numerical models are demonstrated in many works. However, the application of numerical modeling should be carried out with a high degree of caution and skepticism. One of the important problems in this direction is the lack of statistical parameters of uncertainty (error) of numerical models necessary for the development of a safety format and calibration of the values of partial coefficients. The statistical characteristics of the error of numerical models remain the least studied, so in most cases the results obtained using numerical models are considered absolutely accurate, which cannot be true. This aspect served as the motive for this study, which presents the pi-lot results of the uncertainty analysis of numerical models for models that best correspond to experimental data, i. e. the parameters of the models were selected in such a way that the load-bearing capacity most closely corresponded to the experimental one.