柳春光, 馮曉波
(1.大連理工大學(xué)海岸和近海工程國家重點實驗室,遼寧大連 116024;2.中建國際設(shè)計顧問有限公司,上海200235)
隨著國民經(jīng)濟的日益發(fā)展以及城市現(xiàn)代化速度的加快和規(guī)模的壯大,生命線工程在人們?nèi)粘I钪械淖饔靡苍絹碓街匾?埋地管線是生命線工程的一個重要組成部分,主要運用于輸水、輸氣、輸油、通信、供電、排水等與人們生活有著直接關(guān)聯(lián)的領(lǐng)域,其一旦遭到破壞,將給人們的生活和城市的工業(yè)生產(chǎn)帶來嚴(yán)重的影響,因此,自1971年美國的圣爾南多大地震對埋地管線造成嚴(yán)重的影響后,埋地管線的安全問題就一直受到人們的關(guān)注.我國地域廣闊,資源豐富,但是分配不均,比如西氣東輸、南水北調(diào)等重大工程都需要埋地管線的連接,這些埋地管線將穿越斷層區(qū)、沉陷區(qū)、液化區(qū),因此,對于跨越這些區(qū)域的埋地管線進(jìn)行安全可靠性分析十分重要,進(jìn)行安全可靠性分析后對埋地管線進(jìn)行抗震設(shè)計,這樣地震發(fā)生時,穿越這些區(qū)域的埋地管線才不至于遭到破壞.因此分析埋地管線在地面大位移作用下的可靠度是十分必要的,本文主要運用均值一次二階矩法和蒙特卡羅法分析埋地管線在地面沉陷位移、材料性能參數(shù)、內(nèi)水壓力等隨機參數(shù)下的可靠度,希望能為沉陷區(qū)埋地管線的抗震設(shè)計提供一定理論基礎(chǔ).
設(shè)X1,X2,…,X n表示包括與抗力和荷載有關(guān)的隨機變量,由這些隨機變量表示的功能函數(shù)為[1]
顯然,此時的功能函數(shù)Z有3種狀態(tài):Z=0,極限狀態(tài);Z≥0,安全狀態(tài);Z≤0,失效狀態(tài).
將結(jié)構(gòu)功能函數(shù)在Xi(i=1,2,…,n)展開為泰勒級數(shù)并保留至一次項,得到
對上式分別取均值和方差得
引入量綱一參數(shù)——可靠度指標(biāo)
則失效概率
從式(6)可以看出,β與Pf有著一一對應(yīng)的關(guān)系.
蒙特卡羅法[1]又稱隨機抽樣法,是一種通過隨機變量的統(tǒng)計試驗或者隨機模擬來求解問題的數(shù)值方法.在當(dāng)前結(jié)構(gòu)可靠度的計算方法中,蒙特卡羅法被認(rèn)為是一種非常精確的計算方法.在大型有限元軟件ANSYS中,蒙特卡羅法的抽樣方法可以分為直接法、拉丁超立方法、自定義方法3種.
鋼管材料為X-65型鋼,管線直徑為300 mm,管線壁厚為7 mm,泊松比為0.3,管線埋深為1.5 m,彈性模量E=210 GPa;假設(shè)管線埋設(shè)于亞黏土中,土的容重為18 k N/m3,土體的摩擦角為30°,取土彈簧的屈服位移u0=0.007 5 m.計算時暫不考慮外界振動、溫度的變化以及初始裝配應(yīng)力等因素的影響.
假設(shè)本文所采用的管線是由剛性管線連接而成的直管,國內(nèi)外眾多實驗結(jié)果表明:抗震設(shè)計中管線的性能指標(biāo)一般是由管線的最大軸向應(yīng)力應(yīng)變控制.對于大應(yīng)力大應(yīng)變的問題,工程上常用的是三折線管材模型,一般將管材的形變特征分為3個狀態(tài):彈性、彈塑性、塑性.本文所采用管材的本構(gòu)關(guān)系如圖1所示,管材特性為E1=2.1×105MPa,E2=1 808 MPa,σ1=496.8 MPa,σ2=564 MPa,材料的屈服應(yīng)變ε1=0.002 4,材料容許拉伸應(yīng)變ε2=0.04,材料拉伸極限應(yīng)力對應(yīng)的應(yīng)變εm=0.145,材料拉斷時所對應(yīng)的應(yīng)力σb=508 MPa.
圖3 3個方向土彈簧的非線性模型Fig.3 Nonlinear model of the soil spring in three directions
本文將管線離散成四節(jié)點薄殼單元,沿管線周圍分成8個單元,沿管軸向薄殼單元的長度為0.1 m,采用等效彈簧邊界來代替遠(yuǎn)處無限長管線的變形,采用三向土彈簧來模擬管土之間的相互作用,假設(shè)場地兩側(cè)的土質(zhì)情況相同,取一側(cè)場地的土質(zhì)條件進(jìn)行分析,這樣可以提高有限元分析效率.根據(jù)上述的條件,通過計算后得到等效彈簧的力F與位移u的關(guān)系曲線如圖2所示.3個方向土彈簧的模型如圖3所示.
圖1 X-65鋼管本構(gòu)關(guān)系Fig.1 The constitutive relation of X-65 steel pipe
圖2 等效彈簧外力與位移曲線Fig.2 The force-displacement curve of equivalent spring
2.2.1 不考慮管道內(nèi)水壓力時埋地管線的可靠度 采用殼有限單元分析埋地管線在沉陷大位移作用下的可靠度,則埋地管線在沉陷情況下管內(nèi)最大軸向拉伸應(yīng)變的簡化公式[3]為
進(jìn)一步得到埋地管線在沉陷位移、管徑、管壁等隨機變量下的功能函數(shù):
假設(shè)各個隨機變量服從正態(tài)分布,已知各個隨機變量的均值與方差,通過Matlab編程計算得到結(jié)構(gòu)的可靠度指標(biāo)β=0.190 7,通過查表可得失效概率Pf=42.45%,從而得到結(jié)構(gòu)的可靠概率P為57.55%.
2.2.2 考慮管道內(nèi)水壓力時埋地管線的可靠度作者通過借鑒前人的計算公式推出了不考慮管道內(nèi)水壓力時埋地管線可靠度的簡化公式,接下來主要分析研究考慮管道內(nèi)水壓力時埋地管線可靠度計算的簡化公式,對于直管道,內(nèi)水壓力p產(chǎn)生的管道環(huán)向應(yīng)力σθ和縱向應(yīng)力σl分別為[4]
式中:μ為泊松比.
相應(yīng)管線內(nèi)最大的軸向應(yīng)力為
由式(11)和(12)可以得到管線的最大組合應(yīng)力為
由此可得埋地管線在沉陷位移、管徑、管壁以及管道內(nèi)水壓力等隨機變量下的功能函數(shù)為
采用類似的方法計算,得到結(jié)構(gòu)的可靠度指標(biāo)β=-0.952 2,通過查表得到結(jié)構(gòu)的失效概率Pf=83.03%,從而得到結(jié)構(gòu)的可靠概率為16.97%.
2.3.1 輸入輸出變量參數(shù)的定義 在確定分析文件正確前提下,直接進(jìn)入ANSYS中的可靠性設(shè)計模塊(PDS),進(jìn)行構(gòu)件的可靠性分析.在進(jìn)行結(jié)構(gòu)的可靠性分析前,要對輸入輸出變量進(jìn)行參數(shù)化定義.本節(jié)計算所涉及的參數(shù)[5~12]如下:假定所有參數(shù)都服從正態(tài)分布,沉陷位移均值珔y=0.3 m,變異系數(shù)δy=0.1;壓強均值珚p=8 MPa,δp=0.1;管道直徑均值珡D=0.3 m,δD=0.01;管道壁厚均值珋t=0.007 m,δt=0.05.
2.3.2 功能函數(shù)的建立 對于連續(xù)埋地管道而言,判斷管線是否失效的依據(jù)是管道所受的組合應(yīng)力是否超出管道材料的屈服應(yīng)力和極限應(yīng)力.埋地管線遭受沉陷大位移作用時,沉陷位移和管道內(nèi)水壓力共同作用使管壁內(nèi)產(chǎn)生壓應(yīng)力和拉應(yīng)力.
當(dāng)σmax>σ1時,管線處于正常使用極限狀態(tài);當(dāng)σmax>σ2時,管線處于承載力極限狀態(tài).對于沉陷區(qū)埋地管線主要考慮的是其在正常極限狀態(tài)下的可靠度,建立正常極限狀態(tài)下的功能函數(shù)方程為
2.4.1 考慮管內(nèi)水壓力時的計算結(jié)果 本文管線計算長度取20 m,沉陷區(qū)域長度取10 m,沉陷深度為0.3 m.采用等效彈簧[3、13]邊界來代替遠(yuǎn)處管線的變形,通過命令流編程,整個計算過程都在ANSYS中進(jìn)行,根據(jù)上文所述,主要分析埋地管線正常極限狀態(tài)的可靠性,所以當(dāng)管線的軸向最大組合應(yīng)力超過496.8 MPa時就可以認(rèn)為管線處于失效狀態(tài),從分析結(jié)果中可以得出,當(dāng)?shù)孛娉料菸灰茷?.3 m,變異系數(shù)為0.1,且考慮管道內(nèi)水壓力置信度為95%時管線的失效概率為78.545 7%.
圖4為隨機采樣過程中各個采樣點計算出S的分布情況.圖5為S的抽樣過程柱狀圖,從中可以看出抽樣過程近似服從正態(tài)分布,說明抽樣的次數(shù)是滿足要求的.圖6為S累計分布函數(shù)示意圖,通過圖6可得累計分布函數(shù)趨近于1,與概率論中的相關(guān)理論是符合的.通過分析計算結(jié)果可以得到珚S=-5.063×107,σS=6.309×107,可靠度指標(biāo)β=珚S/σS=-0.803.圖7為靈敏度分析結(jié)果圖.
圖4 考慮管內(nèi)水壓力時隨機采樣過程中各個采樣點計算出的S的分布圖Fig.4 The distribution of S in the random sampling process considering internal pressure in pipe
圖5 考慮管內(nèi)水壓力時S抽樣柱狀分布圖Fig.5 The columnar distribution of S considering internal pressure in pipe
圖6 考慮管內(nèi)水壓力時S累計分布函數(shù)示意圖Fig.6 The cumulative distribution function schematic of S considering internal pressure in pipe
圖7 考慮管內(nèi)水壓力時靈敏度分析結(jié)果圖Fig.7 The figure of sensitivity analysis results considering internal pressure in pipe
2.4.2 不考慮管內(nèi)水壓力時的計算結(jié)果 上節(jié)計算得出了考慮管道內(nèi)水壓力時埋地管線在沉陷情況下的可靠度,本節(jié)主要計算分析不考慮管道內(nèi)水壓力時埋地管線在沉陷情況下的可靠度.通過分析結(jié)果可以看出,當(dāng)?shù)孛娉料菸灰茷?.3 m,變異系數(shù)為0.1,且不考慮管道內(nèi)水壓力置信度為95%時管線的失效概率為37.419%.
圖8為隨機采樣過程中各個采樣點計算出的S的分布情況.圖9為S的抽樣過程柱狀圖,從圖中可以看出抽樣過程近似服從正態(tài)分布,說明抽樣的次數(shù)是滿足要求的.圖10為S累計分布函數(shù)示意圖,通過圖10可得累計分布函數(shù)趨近于1,與概率論中的相關(guān)理論是符合的.通過分析計算結(jié)果可以得到珚S=1.795×107,σS=5.385×107,可靠度指標(biāo)β=珚S/σS=0.333.圖11為靈敏度分析結(jié)果圖.
圖8 不考慮管內(nèi)水壓力時隨機采樣過程中各個采樣點計算出的S的分布圖Fig.8 The distribution of S in the random sampling process without considering internal pressure in pipe
圖9 不考慮管內(nèi)水壓力時S抽樣柱狀分布圖Fig.9 The columnar distribution of S without considering internal pressure in pipe
圖10 不考慮管內(nèi)水壓力時S累計分布函數(shù)示意圖Fig.10 The cumulative distribution function schematic of S without considering internal pressure in pipe
圖11 不考慮管內(nèi)水壓力時靈敏度分析結(jié)果圖Fig.11 The figure of sensitivity analysis results without considering internal pressure in pipe
本文主要分析研究了連續(xù)埋地管線在地面沉陷位移、管線直徑、管線壁厚以及管道內(nèi)水壓力等隨機變量下的可靠性,并采用均值一次二階矩法和蒙特卡羅法計算了管道在這些隨機變量下的可靠度,結(jié)果表明,兩者計算的結(jié)果相差不大.但采用一次二階矩法進(jìn)行可靠度計算時,主要是運用概率論進(jìn)行積分,難免存在誤差,并且計算難度大,而蒙特卡羅法是與計算機相結(jié)合的,計算效率高且結(jié)果比較準(zhǔn)確.地面沉陷位移的變異性對沉陷區(qū)埋地管線的可靠度有著十分重要的影響,與不考慮管道內(nèi)水壓力作用的結(jié)果相比,考慮管道內(nèi)水壓力時的失效概率較大,可靠度指標(biāo)較小,管道壁厚和直徑的變異性對沉陷區(qū)埋地管線的可靠度也存在著不可忽視的影響.
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