Вот наткнулся на статью.
http://dgp.stroi.ru/d916dr298579m325.html
Выпущено ли уже СТО о котором речь идет в статье?
Может ли кто-нибудь поделиться литературой или конкретными методиками по теме (из списка литературы у меня есть только книги Райзера и Гумбеля - но это слишком общее).

Я не нашел там никакого "давай дэнги". Пропишут правила для себя и баста. Они я понял не претендуют на какие то гранты и на приоритетность себя в этой тематике – вполне достаточно опубликованных материалов, список литературы приводится.

Для обеспечения единой нормативной базы в соответствии с законом Российской Федерации "О техническом регулировании" ЦНИИПСК им. Мельникова разрабатывает комплекс стандартов организации в области металлических конструкций, основанных на 125-летнем опыте проектирования сооружений из металла. Эти стандарты не нарушают предельных неравенств методики предельных состояний и обязательных для исполнения требований нормативных документов (в настоящее время - СНиПов). Стандарты ЦНИИПСК будут обязательными для подразделений института при проектировании зданий и сооружений любого назначения и могут быть использованы другими организациями с разрешения разработчика. В данной статье продемонстрирован один из подходов, на которых будут основываться стандарты организации, касающиеся нагрузок и воздействий на здания и сооружения.

[novinkov]

Наверное, погорячился... Извиняюсь.
Подождем выхода стандарта.

[zsa]

Увеличили нагрузки (неважно какие-сегодня снег, завтра еще какие нибудь) пошло увеличение материалоемкости....Заводы заработали, объемы строймонтажа увеличились, деньги потекли... Все довольны! И разрабочики нормативов тоже , надо полагать... То же самое было и с трехслойными стенами. Вышел новый норматив... Заработали заводы по производству пенополистирола и т.п. Все довольны...
Ну хорошо, увеличили снег. Так что теперь все ранее построенное обрушится ? или как? Что делать то??? Усилять все ???

[Vlamos]

Немного не по теме - как понимать выделенное в тексте ???

Стандарты ЦНИИПСК будут обязательными для подразделений института при проектировании зданий и сооружений любого назначения и могут быть использованы другими организациями с разрешения разработчика.

Сообщение от Vlamos Немного не по теме - как понимать выделенное в тексте ??? могут быть использованы другими организациями с разрешения разработчика

Да так и понимать, что СТО объект авторского права, как и др. публикации (т.е. как музыка, кино, программы и т.д.)

[Vlamos]

СТО объект авторского права, как и др. публикации (т.е. как музыка, кино, программы и т.д.)

По моей серости,я себе представляю,что музыка, кино - это простой копирайт,т.е. текст песни,музыку нельзя воспроизводить без спроса, а СНиП я использую каким образом?Беру оттуда методику и ссылаюсь на нее при необходимости.
Т.е право на использование нужно приобретать?
Тогда - ведь уже кучу СТО напечатали - и что,есть прецеденты покупки прав использования?

Я ползуюсь СТО в "Стройконсультанте" (легальном). Не знаю, платил ли "Стройконсультант" им или нет. СНиП - собственность Госстроя (он торгует им за приличные бабки, голограммы придумал и кстати обязвает организации иметь в архивах легальные копии). ЦНИИПСК за разработку СТО никто не платил, это естественно - их инт. собственность.

[Uncle_C]

Уважаемые, коллеги! Я начинающий инженер. И как нт странно, по роду своей деятельности занимаюсь именно снеговыми нагрузками. Этой теме я посвятил и дипломную работу в университете, и диссертацию, которой занимаюсь сейчас. Предлагаю вам оценить идеи, выдвинутые моим руководителем и мной в статье (см. архив - скомпанованая статья).
Данная статья, по-моему мнению, сыровата и, спустя почти год после её выхода в свет, я пришёл к некоторым другим выводам. А именно:
- По рекоендациям многих мировых нормативных документов мы должны принимать распределение Гумбеля, что, как было кем-то сказано сдесь ранее, является навязыванием. В статье по ссылке (см. архив-распределение в немецком снеге") можно убедиться, что в зависимости от климатического и географического положения - распределение может быть и другим.
- что касается математического аппарата: я могу вам за 5 мин через критерий пирсона подогнать вариационный ряд снеговых максимумов к любому распределению. Всё зависит ещё и от того - разбиваете ли вы свой ряд на равные интервалы или неравные.

Мне хотелось бы услышать вашу критику и продолжить дискуссию, т.к. тематика меня очень интересует.

Сообщение от Uncle_C - что касается математического аппарата: я могу вам за 5 мин через критерий пирсона подогнать вариационный ряд снеговых максимумов к любому распределению. Всё зависит ещё и от того - разбиваете ли вы свой ряд на равные интервалы или неравные.

Объем выборки невелик (годовых максимумов вряд ли будет больше 40-60) поэтому - да, при таком подходе будет то, что несколько законов не отвергаются при уровне значимости например 0,05. Но, есть ошибка первого рода и второго рода (читайте Гмурмана, Вентцель, Большева-Смирнова), поэтому обязательно оценивайте мощность критерия хи квадрат.
Конечно, то обстоятельство, что наблюдений и станций мало, не способствует точности. Да и сами измерения (значения максимумов) уязвимы по точности т.к. зависят от добросовестности работников метеостанций - одной из самых низкооплачиваемых специальностей (ошибка нивелируется при большом числе замеров, но при малом может искажать результаты и вообще нормальная практика статанализа предполагает тестирование данных на отсев резко выделяющихся значений). Знаю из первых рук что ак. Болотин приезжих аспирантов всегда спрашивал про объем выборки и приглашал к себе только тогда, когда он превышал тысячу значений.
Что вообще есть распределение экстремальных значений? Это предельная модель взятых из N наблюдений максимумов (минимумов) из величин, имеющих распределение типа экспоненты (нормальное, гамма-, экспоненциальное). Если вы приобщите к анализу данные из которых эти максимумы получались, то тут вы можете что называется "на пальцах" пощупать Гумбель тут или нет.

[Uncle_C]

Объем выборки невелик (годовых максимумов вряд ли будет больше 40-60) поэтому - да, при таком подходе будет то, что несколько законов не отвергаются при уровне значимости например 0,05

В том-то и состоит вопрос - объём выборок по одиночной метеостанции всегда невелик - редко 100 значей, ну а в основном - 30 - 40. Ясно, что ни о какой статистике речь идти не может. Меня интересует, каким образом можно сгруппировать данные по нескольким метеостанциям или постам, чтоб выборка достигла 500 или более значений.
На данном этапе диссертационной работы, при тесном контакте с климатолагами и метеоролагами, появилась идея группировать данные для районов с одинаковой интенсивностью выпадения осадков в зимний период. Такого рода информация (статистически проанализированая за 50 лет) имеется и для территории Беларуси и для граничных государств. К примеру, на карте Беларуси - выделяют порядка 58 таких районов.

А что касается Пирсона и подгонки выборки под разные распределения, то это необязательно для малых выборок - я на днях выложу одну статейку - там хорошо всё будет описано (она у меня на работе - а в Беларуси до среды праздники ) [/quote]

Сообщение от Uncle_C В том-то и состоит вопрос - объём выборок по одиночной метеостанции всегда невелик - редко 100 значей, ну а в основном - 30 - 40. Ясно, что ни о какой статистике речь идти не может.

Почему не может? Может, только вероятности ошибок увеличиваются: спокойно обрабатывайте, оценивайте альфа и бета и публикуйтесь. Я же писал вам уже выше об этом.

Сообщение от Uncle_C Меня интересует, каким образом можно сгруппировать данные по нескольким метеостанциям или постам, чтобы выборка достигла 500 или более значений.

Объединяют только однородные данные (имеющие одинаковый закон распределения). А не то что вам захочется. Статистика - раздел математики - точная наука, все уже до вас изучено и можете даже не пытаться что то в нее привнести, не будучи математиком. Ваше дело - грамотно использовать ее аппарат. Будете много мудрить - можете сесть в калошу.

Сообщение от Uncle_C появилась идея группировать данные для районов с одинаковой интенсивностью выпадения осадков в зимний период.

Ежа с колючей проволокой ?

Сообщение от Uncle_C Такого рода информация (статистически проанализированая за 50 лет) имеется и для территории Беларуси и для граничных государств. К примеру, на карте Беларуси - выделяют порядка 58 таких районов.

Это разумно конечно, погода границ не признает.

Сообщение от Uncle_C я на днях выложу одну статейку - там хорошо всё будет описано (она у меня на работе - а в Беларуси до среды праздники

Можете не напрягаться, у меня огромная библиотека подобной литературы. К тому же вашу первую статейку я и не думал читать дальше заголовка - много дел.

[Vlamos]

В реальной "вилке" между заказчиком ( т.е._сниповским снегом) и знаниями проектировщика (обсуждаемыми значениями) видимо,определящая - позиция экспертизы.
Её позиция известна???

Экспертиза это конкретный человек в конкретном городе в конкретном кабинете. Позиция экспертизы обычно такова: посмотреть, есть ли обоснование, нет ли противоречия со СНиП (а противоречия - нет, больше можно - меньше нельзя) и главное - не нести ответственность.

[Vlamos]

Ну , в этой ситуации эта тема имеет лишь теоретическое значение, если я увеличу нагрузку,то заказчик это не поймет и , в лучшем случае,я услышу (только) много лестного в свой адрес...Здесь должен работать закон,если нет в СНиП,то экспертиза, иначе - стихия рынка..
Кстати,вот если бы страхование сооружений у нас работало,м.б. было и понимание со стороны заказчика..

Как раз сугубо практическое, как пресловутый КСС вообще.

[Vlamos]

Согласен,но иной КСС можно успешно завуалировать от заказчика или удачно обосновать, когда нет противоречия со СНиП, а снеговую нагрузку легко проверить , и очень наглядно видно для современных , облегченных до предела , покрытий из МК,которые не противоречат СНиП (впрямую).

[Uncle_C]

To The_Mercy_Seat:
Статью выложил, чтоб получить обоснованную критику опытных людей. Прискорбно, что вы мне в этом помочь не хотите. в конце концов она совсем небольшая.
Если у вас большая библиотека - не поделитесь информацией по снегу? Очень нужна литература по методикам определения нормативных (можно и расчётных) значений снеговой нагрузки на поверхности земли.

По поводу моего предложения группировки максимомов для нескольких метеостанций - я бы с удовольствием объеденил их, исходя из общего закона распределения. Но в том-то и проблема, что не хочется приписывать тот или иной закон для определённой станции по выборке из 50 значений. Сами ведь говорите, что погрешность слишком велика. Проще сгруппировать станции по другому признаку - и потом (при достаточном количестве статистической информации) обоснованно назначить теоретический закон распределения для целой области.

Сообщение от Uncle_C Если у вас большая библиотека - не поделитесь информацией по снегу? Очень нужна литература по методикам определения нормативных (можно и расчётных) значений снеговой нагрузки на поверхности земли. .

Нет, библиотека не по снегу, а по теории вероятностей и математической статистике.

Сообщение от Uncle_C Но в том-то и проблема, что не хочется приписывать тот или иной закон для определённой станции по выборке из 50 значений. Сами ведь говорите, что погрешность слишком велика. Проще сгруппировать станции по другому признаку - и потом (при достаточном количестве статистической информации) обоснованно назначить теоретический закон распределения для целой области.

Если данных мало, то погрешность будет такая, какая будет. Вы ее можете оценить, но перехитрить не можете. Это как вечный двигатель пытаться создать. Ошибка вылезет неявно на следующем этапе и в результате вы можете получть абсурдные выводы, имеющие вид правильных.
Почитайте книги: какие бывают выборки, как правильно подходить к обработке статданных, про параметрические и непараметрические методы. У меня такое поверхностное впечатление, что вы освоили вычисление Пирсона в Маткаде (взяли бы хоть Statistica) и пытаетесь совершить революцию в науке.
Ваша цель как аспиранта на самом деле - получить новые знания для себя и качественно решить к-л одну задачу (кандидатская - квалификационная работа прежде всего). Районирование снега по целой Беларуси тянет уже на докторскую.
Почитайте про критерий Пирсона в изложении ЕС Вентцель, у Гмурмана и в других наших учебниках данный материал изложен по дурацки. Много современных иностранных пособий по статистике (к программам), в т.ч. переводных.
В архиве цепляю надстройки к Excel - почитайте справку к ним, тоже довольно толковое изложение методов.
[ATTACH]1176702966.zip[/ATTACH]

[novinkov]

Еще одна статья (ПГС, 2007, №2) о нормировании снеговых нагрузок.
1. Читать всем апологетам распределения Гумбеля.
2. Не читать колеблющимся проектировщикам и лицам с неустоявшимся мировоззрением! => Соответственно, сам не читал тоже :)
3. Похоже, в ЦНИИПСК нет единого взгляда на нормирование снеговых нагрузок. О каком СТО может идти речь?
[ATTACH]1181214338.rar[/ATTACH]

Сообщение от novinkov Еще одна статья (ПГС, 2007, №2) о нормировании снеговых нагрузок.

Статья IMHO довольно сырая. Авторы на ходу выдумывают какие то свои статистические методы, вместо того чтобы пользоваться разработанными теориями. Притом рассуждают о какой то сверхточности своего метода не утруждая вообще никакими докозательствами.
Суть предлагаемого метода сводится к следующему - берем последние несколько точек и экстраполируем по ним максимальное значение, которое по их мнению существует для определенной местности (что очевидная ерунда). Ну в следующем году выпадет больше снега - соответственно будет новая кривая, причем заранее неизвестно какое значение и с какой вероятностью она даст. Я не понял - причем тут метод наименьших квадратов? Он же обоснован только для данных с нормально-распределенными отклонениями, а с чего они тут нормально-распределенные.
Хотя конечно и распределение Гумбеля уязвимо с точки зрения обоснования снега, т.к. не для всех станций подтверждается.
Но уж если и критиковать какие то существующие методы то с точки зрения статистики а не "попадания" пальцем куда-либо. Например подойти так: все годовые максимумы-максимов суть резко выделяющиеся от основной массы значений величины и должны отсеиваться и доказать это большим числом экспериментальных данных.