|
чрезвычайных ситуаций, оценка собственности, корпоративный рискменеджмент и т.д.). В основе процедур оценки и нормирования лежит зависимость, связывающая между собой риск аварии объекта и уровни качества его несущих конструкций (см. формулу (2.9)): Rf^A pjk, P fl, v, Nk, т), (2.12) где R f— фактический риск аварии; рр — принимаемый уровень качества несущих конструкций ву'-той группе однородных несущих конструкций нулевого цикла (v число таких групп на нулевом цикле); /?д — принимаемый уровень качества несущих конструкций в /-той группе однородных несущих конструкций к-го этажа или яруса объекта строительства (Nk — число таких групп на к-том этаже объекта), т — число этажей. Поскольку рр и pp. зависят в общем случае от трех независимых случайных величин X, Y и Z и связаны с ними зависимостью (2.10) то при рас. чете фактических значений риска аварии Rr возникает проблема, связанная с *'* *•, 4 О • >**> ‘г'1 \ 1А Ч<гт’ * < , ,сЧ .f*I »/„ ■ ' • • • . . • >v< выбором значении уу, и /?д. > Наиболее простым вариантом является принятие математических ожиданий pjo и /?д в соответствующих группах однородных конструкций. Однако результаты математического моделирования процесса формирования риска аварии методом статистических испытаний [166] говорят о том, что параметры генерируемых статистических законов распределения Rf имеют ряд особенностей. В частности, вариации некоторых исходных данных (например, параметров функций плотности вероятности X, Y и Z) даже при рассмотрении одного и того же строительного объекта существенно меняют вид статистического закона распределения Rf. В Приложении 4 представлены результаты проведенного моделирования, выполненного в пакете MathCAD (горизонтальная ось — значения R f; вертикальная ось — частоты; точки — гистограмма; линия, проходящая через точки — результат локального сглаживания статистических данных адап |
139 5. Внедрение нормативов в хозяйственную практику даст возможность создать интегрированную базу данных, содержащую информацию о фактических уровнях безопасности построенных зданий и сооружений, позволяющую прогнозировать срок службы объектов строительства и планировать меры по предупреждению их аварий. Кроме того, внедрение позволит решить новые актуальные задачи, возникающие в процессе экономических реформ, обеспечение защиты инвестиций, стимулирование конкуренции производителен и др. * 6. Основной эффект от внедрения нормативной базы безопасности заключается в снижении тяжести социальных и экономических последствии аварии здании и сооружении, спровоцированных внезапными и непредвиденными факторами риска. В этом плане введение в отечественную строительную практику страхования рисков аварии в комплексе с сертификацией соответствия объекта строительства нормативным требованиям конструкционной безопасности обеспечивает выполнение Федеральных Законов «О защите населения и территорий от чрезвычайных ситуаций», «О промышленной безопасности» и «О защите прав потребителей». 2.3 Принцип обобщенной энтропии в теории экономического регулирования безопасности зданий и сооружений В современных условиях корректная оценка и нормирование риска аварии здании и сооружении становятся важнейшими элементами различных систем управления (градостроительство, предупреждение и локализация чрезвычайных ситуаций, оценка собственности, корпоративный рискменеджмент и т.д.). В основе процедур оценки и нормирования лежит зависимость, связывающая между собой риск аварии объекта и уровни качества его несущих конструкций (см. формулу (2.14)): где Rf Rf=f(pjk,Pjb,v, Nk, m\ 140 (2.17) фактический риск аварии; p^ — принимаемый уровень каче► ства несущих конструкции в у-то и группе однородных несущих конструкции нулевого цикла (v число таких групп на нулевом цикле); pjk — принимаемый уровень качества несущих конструкции в z-тои группе однородных несущих конструкций к-го этажа или яруса объекта строительства (Nk — число таких групп на A-том этаже объекта), т — число этажей. Поскольку pjo и pjk зависят в общем случае от трех независимых случайных величин X Y и Z и связаны с ними зависимостью (2.10) то при расчете фактических значений риска аварии Rf возникает проблема, связанная с выбором значений р^пр^. Наиболее простым вариантом является принятие математических ожиданий pfiKpjk в соответствующих группах однородных конструкций. Однако результаты математического моделирования процесса формирования риска аварии методом статистических испытаний [66, 81] говорят о том, что параметры генерируемых статистических законов распределения Rf имеют ряд особенностей. В частности, вариации некоторых исходных данных (например, параметров функций плотности вероятности X,YkZ) даже при рассмотрении одного и того же строительного объекта существенно меняют вид статистического закона распределения Rf. В Приложении 7 представлены результаты проведенного моделирования, выполненного в пакете MathCAD (горизонтальная ось — значения Rf; ертикальная ось частоты; точки гистограмма; линия, проходящая через точки результат локального сглаживания статистических данных адаптивным алгоритмом [159]). Во многих случаях у закона распределения появляется т.н. «тяжелый хвост», и усреднение Pjq и р^ в группах однородных конструкций становится некорректным [340]. Особенно это касается высокоответственных зданий и сооружений. Еще недавно считалось, что вероятностью гипотетических аварий, можно пренебречь. Исходя из этого положения, в нашей стране проектировали очень многое, начиная с систем |