Погрешность конечно-элементных моделей несущей способности наилучшим образом соответствующих экспериментальным результатам

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.