Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

2 2020

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: prefabricated reinforced concrete structures

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Author's method of continuum states on the example of imperfection in the construction of a large-panel building

Bieranowski Piotr

Inżynieria Bezpieczeństwa Obiektów Antropogenicznych

2020

Nr 2

1--10

The paper presents the results of FEM computer analysis regarding cracking of the wall prefabricated element. The proprietary coating model of the Wk-70 System large-panel building construction was used. For analysis, a construction diaphragm has been separated that is integrally connected to the vertical communication structure. Modeled through the scratch in the attic wall and compared with the wall model without damage. By building the shell model, a real and transparent picture of the static work of the structure was obtained, distinguishing zones: focus, redistribution, compensation and neutralization of stresses, whose genesis results from imperfection - scratches in a reinforced concrete composite. For the first time, the author introduces his own method of assessing the safety status of large-panel buildings - by the States Continuum Method.

Extracting structure of Bayesian network from data in predicting the damage of prefabricated reinforced concrete buildings in mining areas

Rusek Janusz, Firek Karol, Słowik Leszek

Eksploatacja i Niezawodność

2020

Vol. 22, no. 4

658--666

This article presents the results of the research on the construction of a model for assessing the risk of damage to building structures located in mining areas. The research was based on the database on the structure, technical condition and mining impacts regarding 129 prefabricated reinforced concrete buildings erected in the industrialised large-block system, located in the mining area of the Legnica-Glogow Copper District (LGCD). The methodology of the Bayesian Belief Network (BBN) was used for the analysis. Using the score-based Bayesian structure learning approach (Hill-Climbing and Tabu-Search) as well as the selected optimisation criteria, 16 Bayesian network structures were induced. All models were subjected to quantitative and qualitative evaluation by verifying their features in the context of accuracy of prediction, generalisation of acquired knowledge and cause-effect relationships. This allowed to select the best network structure together with the corresponding optimisation criterion. The analysis of the results demonstrated that the Tabu-Search method adopting the optimisation criterion in the form of Locally Averaged Bayesian Dirichlet score (BDla) led to obtaining a model with the best features among all the selected models. The results justified the adoption of the BBN methodology as effective in the context of assessing the extent of damage to building structures in mining areas.

W artykule zaprezentowano wyniki badań dotyczących budowy modelu do oceny ryzyka powstawania uszkodzeń budynków usytuowanych na terenach górniczych. Podstawą do badań była baza danych nt. konstrukcji, stanu technicznego oraz wpływów górniczych dla 129 żelbetowych prefabrykowanych budynków wznoszonych w uprzemysłowionym systemie wielkoblokowym zlokalizowanych na terenie górniczym Legnicko-Głodowskiego Okręgu Miedziowego (LGOM). Do analiz zastosowano metodykę sieci przekonań Bayesa (BBN – Belief Bayesian Networks). Stosując podejście score-based Bayesian structure learning (Hill-Climbing oraz Tabu-Search) oraz wyselekcjonowane kryteria optymalizacyjne, wyłoniono 16 struktur sieci Bayesowskich. Wszystkie modele poddano ocenie ilościowej i jakościowej, weryfikując ich własności w kontekście trafności predykcji, generalizacji nabytej wiedzy oraz zależności przyczynowo-skutkowych. Pozwoliło to na wyselekcjonowanie najlepszej struktury sieci wraz z odpowiadającym kryterium optymalizacyjnym. Analiza wyników wykazała, że metoda Tabu-Search przy przyjęciu kryterium optymalizacyjnego w postaci Locally Averaged Bayesian Dirichlet score (BDla), prowadzi do uzyskania modelu o najlepszych własnościach spośród wszystkich wyłonionych modeli. Uzyskane rezultaty uzasadniają przyjęcie metodyki BBN, jako efektywnej w kontekście oceny zakresu uszkodzeń budynków na terenach górniczych.