Розрахункове визначення характеристик усадки і повзучості бетону

Abstract

UK: Постановка проблеми.Урозрахунку бетонних і залізобетонних конструкцій необхідно враховувати усадку і повзучість бетону, які є не другорядним фактором,тому щозатривалоїексплуатації таких споруд ці фактори можуть суттєво змінювати напружено-деформований стан конструкцій у часі та викликатипоявуграничних деформацій, тріщин і їх руйнування. Тому упроектуванні бетонних і залізобетонних конструкцій необхідно враховувати вплив усадки і повзучості бетону. Для цього проектант повинен мати параметри, які входять урівняння і розрахункові формули. Цих параметрів багато і вони визначаються експериментально та залежать від багатьох факторів. Однак проектант повинен мати ці параметри уже тоді, коли ще немає ніяких експериментальних даних про матеріал і конструкцію, але коли матеріал (клас міцності) уже заданий. Таким чином, виникає необхідність розрахункового визначення необхідних параметрів на основі головних факторів. Найпростіше розрахункове визначення характеристик повзучості бетону можливе затеорієюстаріння припостійному модуліпружності бетону, яка частково враховує післядію (оборотність) деформацій повзучості. Таку теорію будемо називати технічною теорією старіння і вона оперує найменшою кількістю параметрів (усього 2) та тільки однією кривою повзучості при початковому віку навантаження t0, а не сімейством цих кривих. Метастатті–розробленнятеоретичних рішень та практичних способів урахування розрахункових характеристик усадки і повзучості бетону в будівельних нормах проектування. Висновок. Отримано розвиток зручної для практичного використання лінійної теорії повзучості бетону – технічної теорії старіння, і розробку на її основі теоретичних рішень та практичних способів урахування розрахункових характеристик усадки і повзучості бетону в будівельних нормах проектування.

EN: Problem statement. The task of the research is evaluation the dynamics of changes in the level of injuries at work depending on the main causes of the accident. Technical, organizational, psychophysiological, technogenic, social, natural and environmental causes are closely interrelated and have a significant impact on the number of victims of accidents at the industrial plants, as well as on the number of victims of accidents with fatal consequences. The purpose of the article. The assessment of changes in industrial injuries at Ukrainian enterprises during 2010−2022. The establishing connection between social and industrial factors affecting the rate of industrial accidents. The creation of correlation-regression models for statistical evaluation and analysis of the influence of factor variables on the results of injury. Methodology. The use of descriptive statistics for the analysis of the dynamics of changes in the level of industrial injuries. Carrying out a correlation analysis to establish the density of connection between factor variables and resulting features. The use of regression-variance analysis to obtain coefficients of regression mathematical models and statistical indicators that explain the probability of significance of these coefficients. Calculation of the value of the relative error of the calculation data obtained according to mathematical models to confirm their adequacy. Scientific novelty. Multiple correlation-regression models have been developed that take into account the main causes of the accident as factor variables affecting the injury rate and the rate of fatal accidents. Practical significance. Mathematical models make estimate the impact of the main causes of accidents on the level of industrial injuries. The implementation of improved methods and means of safe activity at work is an important tool for correcting the cause-and-effect relationships of industrial injuries. Conclusions. The correlation-regression models were created to analyze the level of industrial injuries in Ukraine. The numerical calculations were carried out according to these models. The average values of the relative errors of the calculated data are 1.55 % and 6.08 %, which indicates the adequacy of the developed models.