ГОСТРИСО 2394—2016
- игнорирования систематической изменчивости наблюдаемых переменных (например, климатических пере
менных);
- расширенной экстраполяции статистической информации;
- пренебрежения возможными корреляциями.
- использования статистических распределений для описания неопределенностей, которые являются ча
стично или вовсе не являются статистической совокупностью (ср. с Е.2.2).
Статистические неопределенности обычно могут быть снижены увеличением объемов испытаний и наблю
дений.
Е.2.2 Различные способы получения исходных данных
Численные значения параметров, которые характеризуют модель и ее неопределенности, могут быть полу
чены множеством различных способов, таких как:
a) наблюдение или измерения;
b
) анализ;
c) решение;
d) суждение.
Часто исходные данные получаются сочетанием вышеуказанных способов.
Ниже приведены несколько простых примеров;
- Предел прочности бетона при растяжении обычно определяется измерением (прочности при сжатии) и
анализом (с использованием некоторой функции преобразования).
- Максимальная нагрузка, которую должен поднять кран, определяется решением. Дополнительные динами
ческие усилия определяются другими способами.
- Транспортные нагрузки на мостах обычно определяются наблюдением в сочетании с суждением о будущем
развитии. Принятие решения также может быть важным.
Базовые переменные, которые описывают неопределенности, следует характеризовать такими параметра
ми. как среднее значение, стандартное отклонение, корреляции с другими переменными, а также их распределе
ниями вероятности. Если численные значения этих параметров определяются согласно перечислениям а) и Ь),
приведенным выше, то методика обычно включает в себя анализ статистических данных, и результаты могут быть
представлены в статистических терминах. Если значения основных переменных определяются в основном при
нятием решения лили суждением, результаты вообще не могут быть представлены непосредственно в стати
стических терминах. Однако если предполагается, что все базовые переменные можно оценить
вероятностными методами (см. 9.1). то статистические параметры (среднее значение, стандартное отклонение и г.
д.) должны быть присвоены также тем базовым переменным, для определения значений которых
статистические данные отсут ствуют. Их получают довольно субъективным способом, при котором могут
отбираться также детерминированные величины. Так. например, возможное превышение допускаемой нагрузки на
перекрытие склада можно рассматри вать. принимая допускаемую нагрузку в качестве среднего значения, а
некоторое ожидаемое превышение — как стандартное отклонение.
Те неопределенности, которые обусловливаются грубыми ошибками измерения, влияниям масштаба и т. д „
должны быть устранены в максимально возможной степени мерами гарантии качества (см. приложение А). Если это
условие выполнено, то остаются два главных вида неопределенностей: неопределенности модели и статисти ческие
неопределенности. Данные два вида неопределенностей, по возможности, должны быть разделены стати
стическими методами (см. приложение D).
Е.2.3 Выбор функций распределения вероятности
Лишь в немногих случаях объем доступных данных позволяет однозначно определить функцию распределе
ния вероятности. В большинстве случаев приходится выбирать распределение (среди известных аналитических
распределений), которое обладает подходящими свойствами по отношению к рассматриваемой базовой перемен
ной. В большинстве случаев применимы следующие рекомендации.
- Для постоянных воздействий и временных воздействий в произвольный момент времени удобно приме
нять распределение Гаусса, если допустима ненулевая вероятность отрицательных значений. Логарифмически
нормальное распределение, распределение Вейбулла, гамма-распределение или распределение экстремальных
значений могут также быть подходящими, особенно если предполагается, что распределение будет представлять
максимальные значения в пределах выбранного базового периода.
- Для свойств материала и геометрических размеров могут подходить распределение Гаусса или логариф
мически нормальное распределение. Логарифмически нормальное распределение является предпочтительным,
если вызывает затруднение ненулевая вероятность отрицательных значений, связанных с выбором распределе
ния Гаусса.
Выбор функций распределения вероятности нужно делать с осторожностью. Возможно, следует рассмотреть
смещение. Если фактическое распределение имеет мультимодальный характер, то выбор одного единственного
распределения (среди известных аналитических распределений) может вызвать значительные погрешности.
Е.З Критерии отказа
Е.3.1 Предельные состояния по несущей способности
Предполагается, что критериями отказа строительной конструкции управляет функция
д{Х)
базовых пере
менных Х.таким образом, что;
43