Modelování požáru a analýza požární odolnosti konstrukcí se zohledněním náhodnosti vstupních parametrů

Abstract

Diplomová práce se zabývá problematikou modelování požáru pomocí pravděpodobnostního přístupu, zejména náhodnosti vstupních parametrů. Práce je rozdělena na teoretickou a praktickou část. V teoretické části jsou zprvu popsány modely požáru. Podrobněji je zde popsána parametrická teplotní křivka, která je dále používána jako model požáru v řešených příkladech. Popsán je teoretický základ pro generování náhodných čísel spolu s pravděpodobnostními rozděleními, které na sebe úzce navazují. Jako poslední část teoretického základu je zpracován přehled použitých pravděpodobnostních rozdělení pro jednotlivé vstupní parametry z jiných publikací. Praktická část práce je rozdělena do tří řešených příkladů. Všechny modely řešených příkladů jsou sepsané jako kód v programovacím jazyce Python. Tento model zjednodušuje práci s velkým výpočetním objemem, který je v pravděpodobnostním přístupu nezbytný. Oproti preskriptivnímu přístupu se pravděpodobností přístup neobejde bez vícekrát provedeného výpočtu modelu požáru. Prvním řešeným příkladem je citlivostní analýza vstupních parametrů, modelem jsou vygenerovány 2D a 3D grafy, které ukazují chování parametrické teplotní křivky dle ČSN EN 1991-1-2. Druhý řešený příklad se zabývá pravděpodobnostním přístupem pomocí metody Monte Carlo. Hlavním cílem, je zkoumání vlivu množství provedených výpočtů na výsledné hodnoty. Třetí řešený příklad se zabývá pravděpodobnostním přístupem pomocí metody Monte Carlo a metody Latinských Nadkrychlí. Hlavním cílem, je porovnání metod mezi sebou. Porovnávají se výsledné hodnoty ve vztahu k počtu provedených výpočtů. Aplikace druhého a třetího řešeného příkladu je provedena na konkrétní požární úsek, se vstupními údaji z teoretické části.

The diploma thesis deals with the problem of fire modelling using a probabilistic approach, especially the randomness of the input parameters. The work is divided into two parts, theoretical and practical. The theoretical part first describes the fire models. There is a parametric temperature curve described in more details here, which is further used as a fire model in the examples. The theoretical basis for generating random numbers is described along with probability distributions which are closely related. As a last part of the theoretical basis, an overview of used ones is prepared probability distributions for individual input parameters from other publications. The practical part of the work is divided into three solved examples. All models of solved examples are written as code in the Python programming language. This model simplifies working with large the computational data required in the probabilistic approach. In contrast to the prescriptive access the probability access is not possible without multiple calculations of the fire model. The first example is the sensitivity analysis of input parameters, the model generates 2D and 3D graphs that show the behavior of the parametric temperature curve according to ČSN EN 1991-1-2. The second example deals with the probabilistic approach using the Monte Carlo method. The main goal here was to examine the effect of the number of calculations performed to gain the resulting values. The third example deals with the probabilistic approach using the Monte Carlo method and the Latin hypercube sampling. The main goal here was to compare the methods with each other. The resulting values were compared in relation to the number of calculations performed. The application of the second and third solved example is performed to a specific fire section, using input data from the theoretical part.