SARA (Structural Analysis and Reliability Assessment) – интегрированный инженерный инструмент для вероятностной оценки инженерных сооружений с применением продвинутых нелинейных моделей материалов. Решение ориентировано на инженеров и проектировщиков, которым необходимо не просто рассчитать конструкцию, а оценить её надёжность с учетом неопределенностей – разброса характеристик материалов, вариативности нагрузок и других случайных факторов.
Используйте SARA для выполнения вероятностного анализа строительных конструкций, опираясь на реалистичные нелинейные модели поведения материалов.
SARA работает как надстройка к ATENA: пользователь строит расчётную модель в ATENA, а затем с помощью SARA проводит вероятностную оценку этой модели, чтобы получить не одно «точечное» значение результата, а распределение вероятностей (например, вероятность превышения предельного состояния при заданных нагрузках).
В основе работы программы лежит сочетание двух технологий:
ATENA – продвинутое ПО для нелинейного конечно-элементного моделирования, которое детально описывает поведение бетона и железобетона (включая растрескивание, разрушение, работу арматуры, ползучесть и т. д.).
FReET – многоцелевой вероятностный модуль для статистического анализа, оценки надежности и анализа чувствительности.
Ключевые функции
- Вероятностный анализ на базе нелинейных моделей ATENA. SARA использует ту же физическую модель конструкции, что и ATENA, но добавляет к ней стохастическую компоненту: параметры (прочность бетона, величина нагрузки, геометрические отклонения и т. п.) задаются как случайные величины с заданными распределениями.
- Эффективные методы выборки. В SARA применяется стратифицированная выборка на основе латинского гиперкуба (Latin Hypercube Sampling, LHS), что позволяет надежно оценить вероятности отказа при сравнительно небольшом числе расчетов.
- Анализ чувствительности и идентификация параметров. Инструмент позволяет определить, какие входные параметры сильнее всего влияют на результат (анализ чувствительности), а также решать обратные задачи – подбирать параметры модели так, чтобы расчет соответствовал экспериментальным данным или наблюдениям.
- Оценка надежности и расчет вероятности отказа. На выходе пользователь получает количественную оценку надежности конструкции – вероятность наступления предельного состояния, индекс надежности и другие метрики, принятые в вероятностных методах расчета.
- Интеграция с нелинейным расчетом. Поскольку SARA опирается на нелинейные модели ATENA, он корректно учитывает перераспределение усилий из‑за образования трещин, пластических деформаций и других нелинейных эффектов.
Преимущества SARA
- Реалистичная оценка поведения конструкции. Учет нелинейности материалов и стохастической природы нагрузок и свойств материалов дает более достоверную картину, чем традиционные детерминированные расчеты с коэффициентами запаса.
- Количественная оценка рисков. Вместо «запас прочности» пользователь получает понятную метрику – вероятность отказа или индекс надежности, что особенно важно для ответственных объектов, мостов, АЭС и т. д.
- Поддержка принятия проектных решений. Анализ чувствительности помогает понять, на какие параметры стоит обратить особое внимание (например, контроль качества бетона или уточнение ветровых нагрузок), и целенаправленно снижать неопределенность.
- Гибкость и научная обоснованность. Использование современных методов (LHS, нелинейный МКЭ, механика разрушения) позволяет применять SARA как для новых проектов, так и для оценки существующих сооружений, в том числе при реконструкции и усилении.
- Совместимость с ATENA. Поскольку расчетная модель создается в ATENA, пользователь сохраняет привычный рабочий процесс и может использовать все возможности нелинейного моделирования, а SARA добавляет к этому вероятностную составляющую.
Приобретайте Cervenka SARA – специализированное решение для инженеров, которым недостаточно традиционного расчета «по нормам», и нужна количественная, научно обоснованная оценка надежности и рисков для железобетонных и иных конструкций с учетом нелинейного поведения материалов и случайных факторов.
