Диссертация (1172916), страница 17
Текст из файла (страница 17)
пособие для студентов втузов [Текст] /В.Е. Гмурман; 3-е изд. – М.: ВШ, 1979. – 400 с.111. Брушлинский, Н.Н. Математические методы и модели управления вГосударственной противопожарной службе: учебник [Текст] / Н.Н. Брушлинский,С.В. Соколов. – М.: Академия ГПС МЧС России, 2011. – 173 с.112. ГОСТ 24452-80. Бетоны. Методы определения призменной прочности,модуля упругости и коэффициента Пуассона [Электронный ресурс]: государственный стандарт (введен Постановлением Госстроя СССР от 18.11.1980 г.№ 177) // СПС КонсультантПлюс.
– Электрон. Дан. – М., 2018. – Доступиз локальной сети б-ки Академии ГПС МЧС России.113. Зенков, Н.И. Строительные материалы и их поведение в условияхпожара [Текст] / Н.И. Зенков. – М.: ВИПТШ МВД СССР, 1974. – 176 с.114. ГОСТ 10180-2012 Бетоны. Методы определения прочности по контрольным образцам [Электронный ресурс]: межгосударственный стандарт(введен в действие Приказом Росстандарта от 27.12.2012 г. № 2071-ст) // СПСКонсультантПлюс. – Электрон. Дан. – М., 2018. – Доступ из локальной сети б-киАкадемии ГПС МЧС России.115. Жидков, А.В. Применение системы ANSYS к решению задач геометрического и конечно-элементного моделирования [Текст] / А.В.
Жидков. –Нижний Новгород: ННГУ, 2006. – 115 с.123116. Каплун, А.Б. ANSYS в руках инженера: руководство [Текст] /А.Б. Каплун, Е.М. Морозов, М.А. Олферьева. – М.: Едиториал УРСС, 2003. – 272 с.117. Бруяка, В.А. Инженерный анализ в ANSYS Workbench: учеб. пособие[Текст] / В.А. Бруяка [и др.]. – Самара: Самар. гос. техн. ун-т, 2010. – 271 с.118.
Вальгер, С.А. Основы работы в ПК ANSYS 16.0 [Текст] / С.А. Вальгер[и др.]. – Новосибирск: НГАСУ (Сибстрин), 2015. – 240 с.119. Кошмаров, Ю.А. Теплотехника: учебник для ВУЗов [Текст] /Ю.А. Кошмаров. – М.: Академия ГПС МЧС России, 2006. – 501 с.120. Кутателадзе, С.С. Основы теории теплообмена [Текст] / С.С. Кутателадзе. – М.: Атомиздат, 1979. – 416 с.121. Флетчер, К. Вычислительные методы в динамике жидкостей [Текст] /К. Флетчер: пер.
с англ.; в 2-х томах. – М.: Мир, 1991. – Т. 2. – 552 с.122. Magnussen, B.F. On Mathematical Modeling of Turbulent Combustion withSpecial Emphasis on Soot Formation and Combustion [Text] / B.F. Magnussen,B.H. Hjertager // Proceedings of the Combustion Institute. – 1977. – V. 16. – № 1. –P. 719–728.123. Westbrook, C.K. Simplified Reaction Mechanisms for the Oxidationof Hydrocarbon Fuels in Flames [Text] / C.K. Westbrook, F.L. Dryer // CombustionScience and Technology. – 1981. – V. 27.
– P. 31–43.124. Уонг, X. Основные формулы и данные по теплообмену для инженеров:справочник [Текст] / X. Уонг; пер. с англ. – М.: Атомиздат, 1979. – 216 с.125. Милованов, А.Ф. Огнестойкость железобетонных конструкций [Текст] /А.Ф. Милованов. – М.: Стройиздат, 1979. – 224 с.126. Гравит, М.В. Конструктивные методы повышения огнестойкостинесущих стальных конструкций: учебн. пособие [Текст] / М.В. Гравит [и др.]. –Санкт-Петербург: Изд-во Политехнического ун-та, 2016. – 81 с.127.
Гравит, М.В. Пожарно-технические характеристики строительныхматериалов в европейских и российских нормативных документах. Проблемыгармонизации методов исследования и классификации [Текст] / М.В. Гравит[и др.] // Пожаровзрывобезопасность. – 2016. – № 10. – С. 16–29.124128. ECO 15-20-15/2-20/2. Light oil burners. Installation and maintenancemanual [Text]. – Italia: Lambordghini calor S.p.A., via Statele, 342, 2002. – 101 p.129. Руководство по эксплуатации на универсальный многоканальный регистратор «Терем 4.1» [Текст].
– Челябинск: НПП «ИНТЕРПРИБОР», 2016. – 55 с.130. Паспорт на универсальный многоканальный регистратор «Терем 4.1»[Текст]. – Челябинск: НПП «ИНТЕРПРИБОР», 2016. – 8 с.131. Паспорт ВИТА.400522.010ПС. Преобразователи термоэлектрическиетипа ТПL005(004), ТПК005, ТПК 125-0314.1500 [Текст]. – М.: ЗАО НПЦ«НАВИГАТОР», 2013. – 2 с.132. Рекомендации по защите бетонных и железобетонных конструкцийот хрупкого разрушения при пожаре [Электронный ресурс]: рекомендации (разр.НИИЖБ Госстроя СССР, 1979 г.).
– Режим доступа: http://files.stroyinf.ru/Data1/9/9999.133. Еналеев, Р.Ш. Огнестойкость бетона: европейское нормированиев строительстве [Электронный ресурс] / Р.Ш. Еналеев [и др.] // Фундаментальныеисследования. – 2012. – № 9-4. – С. 904–908. – Режим доступа: https://elibrary.ru/download/elibrary_18376682_31155221.pdf.134. Курепин, В.В. Обработка экспериментальных данных: метод. указанияк лабор. раб. [Текст] / В.В. Курепин, И.В. Баранов; под ред. В.А.
Самолетова. –СПб.: СПбГУНиПТ, 2003. – 57 с.135. Бурдун, Г.Д. Основы метрологии [Текст] / Г.Д. Бурдун, Б.Н. Марков. –М.: Изд-во стандартов, 1972. – 312 с.136. ГОСТ 8.401-80. Государственная система обеспечения единства измерений. Классы точности средств измерений. Общие требования [Электронныйресурс]: государственный стандарт (утв. и введен в действие ПостановлениемГосстандарта СССР от 12.11.1980 г. № 5320) // СПС КонсультантПлюс. – Электрон.Дан. – М., 2018. – Доступ из локальной сети б-ки Академии ГПС МЧС России.137.
Кассандрова, О.Н. Обработка результатов наблюдений [Текст] /О.Н. Кассандрова, В.В. Лебедев. – М.: Наука, 1970. – 104 с.138. Демехин, В.Н. Здания, сооружения и их устойчивость при пожаре:учебник [Текст] / В.Н. Демехин [и др.]. – М.: Академия ГПС МЧС РФ, 2003. – 656 с.125139. Экспериментально-расчетное определение основныхпараметровзащитной стены для ограждения резервуарного парка мазутного хозяйстваТЭЦ-11, предназначенного для удержания потока мазута (волны прорыва), образующегося при квазимгновенном разрушении наибольшего резервуара группы(РВС-20000), в составе противопожарной защиты объекта, расположенногопо адресу: г. Москва, участок 4-го транспортного кольца, ш. Энтузиастов –Измайловское ш., ул. Перовская, д.1А: отчет о НИР / Крутов А.М.
[и др.]. –Сергиев-Посад: ЗАО «Теплоогнезащита», 2007. – 90 c.140. Бубнов, В.М. Огнестойкость железобетонных конструкций: учебн.пособие [Текст] / В.М. Бубнов, А.С. Карпов. – М.: Академия ГПС МЧС России,2009. – 76 с.126Приложение А(обязательное)РЕЗУЛЬТАТЫ ОБРАБОТКИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХПО ИЗМЕНЕНИЮ ПЛОТНОСТИ, ТЕМПЕРАТУРОПРОВОДНОСТИ,УДЕЛЬНОЙ ТЕПЛОЕМКОСТИ И КОЭФФИЦИЕНТАТЕПЛОПРОВОДНОСТИ ОБРАЗЦОВ РАЗЛИЧНЫХВИДОВ БЕТОНА ОТ ТЕМПЕРАТУРЫ127Таблица А.1 – Результаты обработки экспериментальных данных по изменениюплотности образцов из ФТБ от температурыDependent variable: ρ = f(T)ParameterCONSTANTTT2Estimate2345,80,649130,0003455948Standard Error8,865670,04047380,0000363724T Statistic264,594-16,03839,51128P-Value0,00000,00000,0000Analysis of VarianceSourceModelResidualTotal (Corr.)Sum of Squares142809,01845,45144654,45Df21012Mean Square71404,3184,545F-Ratio386,92P-Value0,0000R-squared = 98,7242 percentR-squared (adjusted for d.f.) = 98,4691 percentStandard Error of Est.
= 13,5847Mean absolute error = 9,62527Durbin-Watson statistic = 2,00809 (P = 0,2310)Lag 1 residual autocorrelation = -0,0405726The StatAdvisorThe output shows the results of fitting a second order polynomial model to describethe relationship between ρ and f(T). The equation of the fitted model isρ = 2345,8 – 0,65(Т – 273) + 0,00035(Т – 273)2.Since the P-value in the ANOVA table is less than 0,05, there is a statistically significantrelationship between ρ and f(T) at the 95 % confidence level.The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 98,7242 % of the variabilityin ρ. The adjusted R-squared statistic, which is more suitable for comparing models with differentnumbers of independent variables, is 98,4691 %.
The standard error of the estimate shows thestandard deviation of the residuals to be 13,5847. This value can be used to construct predictionlimits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu. The mean absoluteerror (MAE) of 9,62527 is the average value of the residuals. The Durbin-Watson (DW) statistic teststhe residuals to determine if there is any significant correlation based on the order in which theyoccur in your data file.
Since the P-value is greater than 0,05, there is no indication of serial autocorrelation in the residuals at the 95 % confidence level.In determining whether the order of the polynomial is appropriate, note first that the P-valueon the highest order term of the polynomial equals 0,00000251119. Since the P-value is less than0,05, the highest order term is statistically significant at the 95 % confidence level. Consequently,you probably don't want to consider any model of lower order.128Таблица А.2 – Результаты обработки экспериментальных данных по изменениютемпературопроводности образцов из ФТБ от температурыDependent variable: a = f(T)ParameterInterceptSlopeEstimate0,1124110,436191Standard Error0,1561680,0264394T Statistic0,71980616,4978P-Value0,48670,0000Analysis of VarianceSourceModelResidualTotal (Corr.)Sum of Squares3,3305600,1346053,46517Df11112Mean Square3,33056000,0122368F-Ratio272,18P-Value0,0000Correlation Coefficient = 0,980385R-squared = 96,1155 percentR-squared (adjusted for d.f.) = 95,7624 percentStandard Error of Est.
= 0,11062Mean absolute error = 0,081851Durbin-Watson statistic = 0,789242 (P = 0,0018)Lag 1 residual autocorrelation = 0,480497The StatAdvisorThe output shows the results of fitting a reciprocal-Y logarithmic-X model to describe therelationship between a and f(T). The equation of the fitted model isa = 1/(–0,037 + 0,48ln(T – 273)).Since the P-value in the ANOVA table is less than 0,05, there is a statistically significantrelationship between a and f(T) at the 95,0 % confidence level.The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 96,1155 % of the variabilityin a.
The correlation coefficient equals 0,980385, indicating a relatively strong relationship betweenthe variables. The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be0,11062. This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting theForecasts option from the text menu.The mean absolute error (MAE) of 0,081851 is the average value of the residuals.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
