Рассматривается численный метод оценки параметров модели ползучести, позволяющий повысить точность прогнозирования процессов неупругого реологического деформирования в задачах оценки индивидуального поведения конкретного элемента конструкции. В основе метода лежит линейно параметрическая дискретная модель, описывающая в форме стохастического разностного уравнения результаты наблюдений кривой ползучести в ходе эксперимента.
A numerical method for the estimation of model parameters creep, allowing to improve the accuracy of prediction of inelastic processes rheological deformation in problems of estimation of individual-specific behavior of the structural element. The method is based on linear parametric discrete model describing in the form of stochastic differential equations the results of the observations of the creep curve in the course of the experiment.
УДК 519.246ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ ПОЛЗУЧЕСТИ В СЛУЧАЕ ОТСУТСТВИЯ ПЕРВОЙ СТАДИИ ПОЛЗУЧЕСТИIDENTIFICATION OF PARAMETERS OF CREEP MODEL IN THE ABSENCE OF THE FIRST STAGE OF CREEPМакаров Р.Ю., аспирант,ФГБОУ ВПО Самарский государственный технический университетРоссия, СамараDOI: 10.12737/6847 Аннотация: рассматривается численный метод оценки параметров модели ползучести, позволяющий повысить точность прогнозирования процессов неупругого реологического деформирования в задачах оценки индивидуального поведения конкретного элемента конструкции. В основе метода лежит линейно параметрическая дискретная модель, описывающая в форме стохастического разностного уравнения результаты наблюдений кривой ползучести в ходе эксперимента.Summary: a numerical method for the estimation of model parameters creep, allowing to improve the accuracy of prediction of inelastic processes rheological deformation in problems of estimation of individual-specific behavior of the structural element. The method is based on linear parametric discrete model describing in the form of stochastic differential equations the results of the observations of the creep curve in the course of the experiment.Ключевые слова: ползучесть, линейно-параметрическая дискретная модель, обобщенная регрессионная модель.Keywords: creep, linear parametric discrete model, generalized regression model. Одной из наиболее важных характеристик элементов конструкций является характеристика ползучести, которая даже в лабораторных условиях имеет большой разброс данных [1-3]. В большинстве случаев существующие методики определения параметров кривой ползучести являются детерминированными и не принимают во внимание объективно существующий разброс свойств материала. По-этому обоснованный подход к определению показателей надежности на стадии эксплуатации возможен лишь на основе вероятностных подходов и вероятностных моделей.