土木工程的发展

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体积 2015年 |文章的ID 518450年 | https://doi.org/10.1155/2015/518450

哈米德艾哈迈迪,Amirreza Ghaffari, 管状的弯曲程度的概率评估X-Joints离岸结构承受弯曲载荷”,土木工程的发展, 卷。2015年, 文章的ID518450年, 12 页面, 2015年 https://doi.org/10.1155/2015/518450

管状的弯曲程度的概率评估X-Joints离岸结构承受弯曲载荷

学术编辑器:s . t . Quek)
收到了 2014年11月23日
修改后的 2015年2月13日
接受 2015年2月15日
发表 2015年3月05

文摘

管状接头的疲劳寿命离岸结构明显受弯曲的程度(捐赠)。罗伯特展览相当大的散射呼吁管理更加强调准确测定其概率分布是一个关键的输入对管状接头的疲劳可靠性分析。虽然在离岸夹克管X-joints普遍存在结构,作者都知道,没有进行综合研究的概率分布在管状X-joints强加于人。摘要,结果可用的参数方程的计算将责任强加给被用来开发概率分布模型强加于人的共鸣管状成员X-joints受到四种类型的弯曲载荷。基于参数的一项研究中,一组样本制备和密度直方图生成使用Freedman-Diaconis方法对这些样品。十二个不同的概率密度函数(pdf)安装这些直方图。在每种情况下,Kolmogorov-Smirnov测试是用来评估拟合优度。最后,后用为每个分布估计参数的值,提出了一套完整的pdf文档定义强加于人的管状X-joints承受弯曲载荷。

1。介绍

离岸jacket-type平台主要是用圆形空心型钢制作的(CHS)的成员。CHS成员之间的交点称为管接头。图1显示了一个管状X-joint连同三个一般叫位置沿支撑/和弦的十字路口:鞍,脚趾皇冠,皇冠跟。无量纲几何参数包括 , , , , 用于轻松与管接头的行为对其几何特征定义图1

管状关节受到波浪诱导循环加载,因此容易疲劳损伤。协同( - - - - - - )方法,基于热点应力(HSS),被广泛用于估算接头的疲劳寿命。高速钢可以通过计算乘法名义应力的应力集中系数(SCF)。然而,大量的疲劳试验结果的调查表明,管状接头的几何或加载类型不同,但具有类似嘶嘶常常可以忍受极大的不同数量的周期之前失败(1]。这些差异被认为是由于裂纹扩展速率的变化依赖于through-the-thickness应力分布以及高速钢。壁厚的应力分布假定为一个线性组合的薄膜和弯曲应力。它可以表现为弯曲的程度(捐赠),也就是说,弯曲应力比总压力。

如前所述,它已成为明显的高速钢不足以描述疲劳失效的各个方面。因此,标准的协同方法可能unconservative关节较低的强加于人。因此,当前HSS-based标准 - - - - - - 方法可以被修改,以包括强加于人代表through-the-thickness应力分布的影响在管接头,以减少散射 - - - - - - 曲线,获得更准确的疲劳寿命预测。的其他缺点 - - - - - - 方法,该方法只给出总生活,不能用来预测疲劳裂纹增长和其余了关节的生活。的疲劳分析了关节,断裂力学(FM)应该被使用。准确测定应力强度因子(SIF)是调频计算的关键。众所周知,有必要在管焊接接头复杂应力场考虑准确的SIF数据。由于引入的复杂性的本质结构几何形状和局部应力场,计算sif分析是不可能的。这个问题通常是通过使用简化模型,解决如平板解决方案或T-Butt权函数法为基础,用一个适当的甩负荷模型。为了使用这些简化的SIF模型计算剩余疲劳寿命的管状关节,所需的信息再次through-the-thickness的分布压力作用在预期裂纹路径,可以表现为强加于人。因此,罗伯特是一个重要的输入参数的计算管焊接接头疲劳裂纹增长。

确定性疲劳分析通常产生保守的结果,因为限制的假设是在关键输入参数。的一些关键参数的问题可以表现出随机行为。这突出的必要性进行可靠性分析这些关键参数可以建模为随机量。可靠性评估的基础,如果应用得当,可以提供巨大的洞察的性能和结构体系的安全。在任何特定的加载条件下,管状接头的捐赠价值主要是由联合几何和展品相当大的散射呼吁管理更加强调准确测定其概率分布是一个重要的输入对管状接头的疲劳可靠性分析。作者意识到,尽管相当多的研究工作完成的研究方法和sif在管状关节和一些项目的确定性分析定义强加于人(见下一段),没有进行综合研究的概率分布管状接头的强加于人。到目前为止已经使用捐赠的概率分布在离岸结构的疲劳可靠性分析主要是基于假设和有限的观察,特别是在分布参数。

Bowness和李2]调查下的疲劳裂纹曲率在离岸管状接头焊趾。李等人。3)数值研究了管式T - Y -,在综合负载下倾角。邵(4]分析了应力强度因子(SIF)裂缝的管状杆倾角进行平衡的轴向载荷。华兹华斯和史沫特莱5)研究了在非加强的管状接头应力集中。Efthymiou [6)开发了一套自洽场公式和广义函数用于疲劳分析的影响。Chang和多佛7)提出了参数方程来预测应力分布以及管状X和DT-joints的交集。Lotfollahi-Yaghin和艾哈迈迪8]研究沿着焊趾几何应力分布two-planar外撑的管状DKT-joints。艾哈迈迪和Lotfollahi-Yaghin9)进行了几何参数研究中心支撑离岸three-planar舱壁管状KT-joints。艾哈迈迪et al。10]研究chord-side自洽场分布的中心支撑双层加肋管式KT-joints内部。一系列系统化的薄壳有限元分析是由Chang和多佛11]330年的管状X和DT-joints典型的海上结构物的发现,在六个不同类型的加载。意味着和设计方程罗伯特在关键位置在轴向加载推导出管状杆倾角摩根和李12)254年从先前建立铁数据库关节。设计方程满足验收标准推荐的英国能源部(13]。李和Bowness [14SIF)提出的一个工程估算方法解决方案semielliptical weld-toe裂缝管状关节。灌浆管状接头的sif测定数值和经验由沈和Choo [15]。

摘要,结果可用的参数方程的计算将责任强加给被用来提出概率分布模型强加于人的共鸣管状成员X-joints受到四种不同类型的弯曲载荷包括单引号和双平面弯曲(调查),平面外弯曲(OPB)载荷(图2)。基于参数的一项研究中,一组样本制备和密度直方图生成使用Freedman-Diaconis方法对这些样品。十二个不同的概率密度函数(pdf)安装这些直方图。最大似然(ML)方法被用来确定拟合的参数分布。在每种情况下,Kolmogorov-Smirnov测试是用来评估拟合优度。最后,替换后的值估计参数分布模型,提出了一套完整的pdf文档定义在弯曲载荷下的管状X-joints强加于人。

2。罗伯特在管状X-Joints受到弯曲负荷

正如前面提到的,弯曲的程度(捐赠)弯曲应力的比值超过总应力表示为 在哪里 弯曲和膜应力组件和吗 总压力是和弦的外表面(图3)。

Chang和多佛11)提出的一组方程计算强加于人的和弦成员管X-joints受到弯曲负载(2)。在这些方程,罗伯特是高速钢的位置对应,也就是说,发生最大的自洽场的位置。 , , , 表示单一调查下的捐助,单一OPB双重调查,分别和双OPB加载(图2),强加于人+和强加于人主张强加于人的积极的和消极的高速钢的位置。应该注意的是,单一调查和单一OPB载荷可以发生在离岸夹克结构的管状接头根据波入射角,关节的位置,波峰的相对位置,和设计荷载组合。这样的加载情况下,单独的调查/ OPB时刻平衡内力的和弦成员而不是其他支撑成员

应用程序的有效性范围(2)如下:

3所示。准备捐赠的样本

MATLAB代码开发生成6个样本,基于DoB (2)。这些方程包括有五个变量 , , , , 。开发的MATLAB代码划分每个参数的有效性范围(3)分成相等的时间间隔,计算所有可能的组合的强加于人的边界值。例如,生成 样本,开发的代码计算所有可能的组合的捐助5的值 14.5(6日,23日,31.5,40),5的值 (0.2,0.35,0.5,0.65,0.8),5的值 (7.6,13.7,19.8,25.9,和32),5的值 (0.2,0.4,0.6,0.8,1.0),和五个值 (35°,48.75°,62.5°,76.25°、90°)导致了3125年 对于此示例数据点。

值的大小( ),指的是( ),标准偏差( )、偏态系数( )和峰度系数( 表中列出)生成的样本1


统计测量 样本
强加于人S-OPB 强加于人D-OPB

3125年 3125年 625年 3125年 243年 625年
0.4220 −0.6714 0.9054 0.8171 0.5890 0.8983
0.3050 1.65 0.0274 0.0747 0.2002 0.0337
−0.0633 −0.9183 −0.1602 −0.2505 0.0183 −0.2918
1.4590 2.3547 2.3787 2.9113 2.2840 3.2364

的价值 , , , , 样品是-也就是说,在这些情况下;预计将有一个长尾分布在左边,这是对减少值,比在右边。然而, 样品有一个积极的 这意味着其价值预计将有一个长尾分布在右边。此外,在 , , , , 样品的价值 小于三个这意味着,在这些情况下,概率分布将mild-peak(低峰态)。相反, 样品的价值 大于三个意义,在这种情况下,一个顶点(尖峰的)概率分布是可以预料的。

4所示。代的密度直方图

生成密度直方图的范围( )应该分为许多类/细胞/箱。出现在每个类的数量统计和列表。这些被称为频率。然后,每个类的相对频率可以通过频率除以样本大小。后来,通过划分密度计算出每个类类的相对频率宽度。类的宽度通常等于帮助解释。

应注意选择的类的数量( )。太少会造成数据的遗漏一些重要的特性;太多不能给一个明确的总体情况,因为可能会有高频率的波动。在目前的研究中,Freedman-Diaconis规则是适应确定类的数量: 在哪里 样本数据的范围, 是样本容量,差四分位范围计算如下: 在哪里 是下四分位数的下半部分数据的中位数,同样, 上四分位数是数据的上半部分的中值。

例如,密度直方图 , , , 样品如图4。预期的值 (表1),直方图(a)、(b),和(d)有较长的尾巴左边比右边的直方图(c)有一个长尾在右边。也可以看到,直方图(a)、(b)和(c)是低峰态;虽然(d)的直方图是尖峰的。

5。应用最大似然方法PDF配件

为了研究各种分布的拟合程度的样本数据,12个不同的pdf文件安装在生成的直方图。例如,pdf文档安装密度直方图 , , , 样品如图5

在每种情况下,分布参数估计使用最大似然(ML)方法。结果在表2。应该注意的是,没有一个认为发行版是可以安装 样本。因此,两个样品没有提供数据表2


安装PDF 参数 估计的价值
强加于人S-OPB 强加于人D-OPB

Birnbaum-Saunders
0.90498
0.0303296
0.813539
0.093508
- - - - - - 0.897649
0.037795
极值
0.91884
0.0251115
0.853587
0.0693142
0.688765
0.190828
0.91473
0.0318889
γ
1089.95
0.000830676
116.665
0.0070038
- - - - - - 704.135
0.00127574
广义极值

−0.342762
0.0280815
0.896484
−0.331497
0.0772041
0.79235
−0.286603
0.19848
0.518683
−0.325209
0.0350571
0.887031
Log-logistic
−0.0988711
0.0177489
−0.201561
0.05286
−0.56315
0.219722
−0.106302
0.0209965
物流
- - - - - - - - - - - - 0.906074
0.0160357
0.819049
0.0427215
0.590133
0.118319
0.899405
0.0187924
对数正态
−0.0998412
0.0303511
−0.206291
0.0934124
−0.596375
0.386297
−0.107973
0.0378179
Nakagami
273.263
0.820492
- - - - - - 2.2093
0.386864
177.064
0.80806
正常(高斯)
0.905396
0.0273892
0.817095
0.074663
0.589015
0.200225
0.89829
0.0337215
β
97.8619
10.2226
- - - - - - - - - - - - 64.4534
7.29193
Rician
- - - - - - 0.813649
0.0748107
0.546732
0.209701
- - - - - -
威布尔
- - - - - - - - - - - - 0.657831
3.29088
- - - - - -

毫升过程是一个替代的方法的时刻。的找到一个估计量,统计学家经常给它的偏好。为一个随机变量 用已知的PDF, ( ),观测值 随机样本的大小 的似然函数 ,在那里 代表了未知参数向量,定义为

目标是最大化 对于给定的数据集。这很容易通过 偏导数的 ,在那里 参数的数量,并将它们tozero。然后(ml)的极大似然估计的参数设置 通过求解方程。这样,最大的概率给observedset事件,提供真正的形式的概率分布是已知的。

6。使用Kolmogorov-Smirnov测试来评估拟合优度

拟合优度检验Kolmogorov-Smirnov是基于累积分布函数的非参数检验(CDF)连续变量。它不适用于离散变量。检验统计量,在一个双边测试中,最大绝对差(即。,通常经验之间的垂直距离)和假想的CDFs。连续变量 ,让 代表一个样本的次序统计量的大小 值,即安排在增加订单。经验或样本分布函数 是一个阶跃函数。这样的比例值不超过 和被定义为

例如,CDFs的经验 , , , 样品如图6

表示一个完全指定理论连续运作。零假设 这是真正的提供吗 是一样的 。也就是说,在零假设下,

测试标准是绝对的最大区别 正式定义为

理论连续CDFs的经验分布函数 , , , 样品如图7

一个较大的值的统计( )表示一个贫穷的健康。因此,可接受的值必须是已知的。关键值 对于大样本,说 ,(1.3581 )和(1.6276 ) 和0.01,分别16), 在假设检验水平的意义。

Kolmogorov-Smirnov测试的结果 , , , 样品的表36,分别。应该注意的是,根据Kolmogorov-Smirnov测试的结果,没有考虑连续CDFs是可以安装 样本。因此,两个样品没有提供表在这里。


安装分布 检验统计量 临界值 测试结果

Birnbaum-Saunders 0.0613 0.0541 0.0648 拒绝 接受
极值 0.0515 接受 接受
γ 0.0596 拒绝 接受
广义极值 0.0425 接受 接受
Log-logistic 0.0547 拒绝 拒绝
物流 0.0521 接受 接受
对数正态 0.0612 拒绝 接受
Nakagami 0.0723 拒绝 接受
正常(高斯) 0.0578 拒绝 拒绝
β 0.0404 接受 接受


安装分布 检验统计量 临界值 测试结果

Birnbaum-Saunders 0.0411 0.0242 0.0291 拒绝 拒绝
极值 0.0435 拒绝 拒绝
γ 0.0344 拒绝 拒绝
广义极值 0.0185 接受 接受
Log-logistic 0.0278 拒绝 接受
物流 0.0235 接受 接受
对数正态 0.0408 拒绝 拒绝
正常(高斯) 0.0221 接受 接受
Rician 0.0221 接受 接受


安装分布 检验统计量 临界值 测试结果

极值 0.0746 0.0864 0.1037 接受 接受
广义极值 0.0666 接受 接受
Log-logistic 0.0811 接受 接受
物流 0.0788 接受 接受
对数正态 0.1062 拒绝 拒绝
Nakagami 0.0721 接受 接受
正常(高斯) 0.0710 接受 接受
Rician 0.0671 接受 接受
威布尔 0.0660 接受 接受


安装分布 检验统计量 临界值 测试结果

Birnbaum-Saunders 0.0650 0.0541 0.0648 拒绝 拒绝
极值 0.0721 拒绝 拒绝
γ 0.0628 拒绝 接受
广义极值 0.0611 拒绝 接受
Log-logistic 0.0315 接受 接受
物流 0.0284 接受 接受
对数正态 0.0651 拒绝 拒绝
Nakagami 0.0608 拒绝 接受
正常(高斯) 0.0588 拒绝 接受
β 0.0587 拒绝 接受

很明显在表36β,广义极值、威布尔和物流分布检验统计量的最小值 , , , 样本,分别。

7所示。开发的概率模型强加于人

基于拟合优度检验Kolmogorov-Smirnov(表的结果36),它可以得出结论,β,广义极值,威布尔,和物流分布概率模型是最好的 , , , 分别在弯曲载荷下的管状X-joints。这些分布的pdf文件由以下方程: 在哪里 γ函数定义如下:

从表替换后估计参数的值2了,下面的概率密度函数 , , , 在管状X-joints承受弯曲载荷:

发达的pdf文件,如图8,可以应用在管状X-joints常见的疲劳可靠性分析离岸夹克结构承受弯曲载荷。

8。结论

摘要,结果可用的参数方程计算的捐助是用来提出概率分布模型强加于人的共鸣管状成员X-joints受到四种不同的弯曲载荷包括单人和双人调查和OPB载荷。基于参数的一项研究中,一组样本制备和密度直方图生成使用Freedman-Diaconis方法对这些样品。十二个不同的pdf文档安装这些直方图。毫升的方法被用来确定拟合的参数分布。在每种情况下,Kolmogorov-Smirnov测试是用来评估拟合优度。基于本次测试的结果,得出的结论是,β,广义极值,威布尔,和物流分布概率模型是最好的 , , , 分别在弯曲载荷下的管状X-joints。最后,替换后的值估计参数分布模型,提出了一套完整的pdf文档定义强加于人的管状X-joints受弯曲载荷。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

引用

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