Интеграция мировых научных процессов как основа общественного прогресса. Выпуск №44

ИНТЕГРАЦИЯ МИРОВЫХ НАУЧНЫХ ПРОЦЕССОВ КАК ОСНОВА ОБЩЕСТВЕННОГО ПРОГРЕССА

КОЭФФИЦИЕНТЫ

СОЧЕТАНИЯ

НАГРУЗОК

Полозов Алексей Александрович, Поволжский государственный технологический университет, г. Йошкар-Ола

Секция: «Строительство»

Во время эксплуатации здания, на него воздействует множество нагрузок. Сочетание нагрузок, которое в опасных сечениях вызывает максимальные усилия, является неблагоприятным. Нет общего принципа для определения неблагоприятных сочетаний, в каждом отдельном случае нужно подходить индивидуально. При статическом расчете одноэтажной поперечной рамы производственного здания нужно выбирать такие направления ветровой и крановой нагрузок, которые вызывают максимальные по модулю изгибающие моменты в расчетных сечениях стоек.

Вдругих случаях воздействие одной из нагрузок является благоприятным, поскольку снижает суммарные усилия в опасных сечениях. Например, на стенки заглубленного резервуара изнутри действует боковое давление жидкости, а снаружи – разгружающее боковое давление грунта. Таким образом, необходимо

вкаждом отдельном случае составлять расчетную схему с некоторым набором действующих нагрузок, таких, что их действие создает максимальные напряжения в опасных узлах конструкций.

Вчастности, в строительстве жилых и общественных зданий, ключевое сочетание - снеговой и ветровой нагрузки. При совместном сочетании этих

241

ИНТЕГРАЦИЯ МИРОВЫХ НАУЧНЫХ ПРОЦЕССОВ КАК ОСНОВА ОБЩЕСТВЕННОГО ПРОГРЕССА

нагрузок следует вводить коэффициенты сочетания нагрузок. Так как вероятность совместного действия максимальных нагрузок мала, а время их совместной работы непродолжительно.

В нормативных документах приведены коэффициенты сочетания нагрузок

Cm=Pd+(ψl1Рl1+ψl2Рl2+ψl3Рl3+…)+(ψt1Рt1+ψt2Рt2+ψt3Рt3+…); [1]

Коэффициенты напрямую учитывают кратковременность совместного действия нагрузок.

Модель единого коэффициента сочетания снеговой и ветровой нагрузок можно составить исходя из [1]. Коэффициент сочетания ψ учитывает пониженную вероятность одновременной реализации максимальных значений различных временных нагрузок. Как правило, коэффициент ψ определяется из условия равной обеспеченности суммарной реакции конструкции и её реакций на отдельные нагрузки. Используемая при этом формула [2] имеет следующий вид:

Модель раздельного коэффициента сочетания снеговой и ветровой нагрузок.

где

αx и Qk,x –коэффициенты влияния и характеристические значения.

Значение Qk,x можно получить путем сбора статистической информации н определенной территории, в свою очередь αx имеет вероятностный характер и может меняться от 0 до 1, что осложняет вывод определенных значений.

Таким образом, в нормативной литературе коэффициент сочетания нагрузок является статичным для каждого вида нагрузки, не смотря на снеговой и ветровой район строительства. Фактически, коэффициент сочетания является

242

ИНТЕГРАЦИЯ МИРОВЫХ НАУЧНЫХ ПРОЦЕССОВ КАК ОСНОВА ОБЩЕСТВЕННОГО ПРОГРЕССА

изменяемой величиной в зависимости от региона строительства и статистических данных ветровой и снеговой нагрузки в этом районе. Использование коэффициента по методике [1] существенно упрощает расчет сочетания нагрузок и, соответственно, проектирование конструкций, хотя и не является точным и исчерпывающим методом.

Литература:

1.СП 20.13330.2011, Нагрузки и воздействия – Москва, 2011. С. 5.

2.Махинько А.В., Махинько Н.А. Обоснование калибровки коэффициентов сочетания постоянной, снеговой и ветровой нагрузок при расчете металлических конструкций в рамках ДСТУ. – Полтавский национальный технический университет имени Юрия Кондратюка. - г. Полтава, Украина, 2015. - 5 с.

243

ИНТЕГРАЦИЯ МИРОВЫХ НАУЧНЫХ ПРОЦЕССОВ КАК ОСНОВА ОБЩЕСТВЕННОГО ПРОГРЕССА

Рис. 1 Оконный узел несущей стены из керамического камня, опирание пустотный железобетонной плиты на несущую железобетонную оконную перемычку

Рассмотрим, показанные на рисунке, сечения. Сечение 3-3 –несущая стена из керамического камня, её толщина обеспечивает необходимое минимальное сопротивление теплопередаче согласно действующим нормам для региона.

Всечении 2-2 видим, что часть тела стены занимает опорная часть плиты. Коэффициент теплопроводности бетона λ=1,96 Вт/(моС), что выше коэффициента теплопроводности керамического камня λ=0,76 Вт/(моС). Это значит, что фактическое сопротивление теплопередачи в сечении 2-2 меньше минимального.

Всечении 1-1 находятся железобетонные перемычки, соответственно теплопроводность ограждающей конструкции намного выше максимальной, а минимальное сопротивление теплопередаче не обеспечивается.

Из этого следует вывод, что основной метод устройства оконного узла в каменном строительстве не обеспечивает минимальное значение сопротивления теплопередачи

[1]

Для обеспечения минимального значения сопротивления теплопередаче в [2] предлагается установка архитектурных элементов, выполненных из теплоизолирующих материалов.

245

ИНТЕГРАЦИЯ МИРОВЫХ НАУЧНЫХ ПРОЦЕССОВ КАК ОСНОВА ОБЩЕСТВЕННОГО ПРОГРЕССА

Рис. 2 Оконный узел несущей стены с установленным архитектурных элементом (наличник)

Установка наличника из теплоизолирующего материала в местах мостиков холода, может обеспечить минимальное значение сопротивления теплопередаче. Минимальная толщина теплоизолирующего элемента может быть получена из стандартного расчета, а форма может изменяться из декоративных соображений.

Согласно полученным данным, в среднем толщина архитектурного элемента должна достигать 40-60 мм для обеспечения необходимой теплоизоляции, при использовании эффективных теплоизолирующих материалов. Такой архитектурный элемент не требует специальных мероприятий для его установки и дополнительных конструкций, он может быть выполнен при внешней отделке здания.

Входе работы проанализировано строение оконного узла каменного здания.

Воконном узле, при стандартном строении, существует мостик холода. Необходимое сопротивление теплопередаче можно обеспечить путем установки наружных архитектурных элементов, выполненных из теплоизолирующих материалов.

Литература:

1.СП 23-101-2004, Проектирование Тепловой защиты зданий. – Москва, 2004.

стр. 25.

2.Иванов А.В., Муреев П.Н., Осокина В.А. Создание энергоэффективных зданий с использованием архитектурных элементов из теплоизоляционных материалов.

– Международная научно-техническая конференция посвящённая 105-летию со дня рождения А.Н. Плановского, Повышение Эффективности процессов и аппаратов в химической и смежных отраслях промышленности / Сборник трудов / Том 1. - Москва 2016. - 273 с.

246

ИНТЕГРАЦИЯ МИРОВЫХ НАУЧНЫХ ПРОЦЕССОВ КАК ОСНОВА ОБЩЕСТВЕННОГО ПРОГРЕССА

ОСОБЕННОСТИ РАЗВИТИЯ МАЛОГО БИЗНЕСА В РОССИИ

Проходенко Оксана Олеговна, Самарский государственный экономический университет, г. Самара

Секция: «Экономика»

Ключевые слова: малое предпринимательство, кризис, доход, прибы ль. Осуществлено статистическое исследование динамики числа малых предприятий в РФ в период 2000-2014 гг. Построена экономико-математическая модель развития малого предпринимательства в РФ. Рассмотрены меры поддержания предпринимательской активности в условиях нестабильности

экономической системы.

Keywords: micro-entrepreneurship, incomes policy, recession, income, profit. The article substantiates statistical inquiry of RF average micro-entrepreneurship

during 2000-2014. The major indexes are presented. The indicator system for average micro-entrepreneurship is analyzed and this helps to develop an economic model. Government’s micro-entrepreneurship development programs are distinguished to maintain traders and the Russian economy.

В рыночной экономике развитие малого предпринимательства выступает ключевым фактором роста эффективности производства, обеспечения достаточного предложения товаров и услуг, а также повышения уровня жизни населения. В условиях неравномерного социально-экономического развития регионов малое предпринимательство в полной мере обеспечивает существование конкурентного рынка и, как минимум, создает минимально необходимый уровень предложения на рынке труда.

С одной стороны, размеры и управленческая гибкость данных субъектов демонстрирует определенную мобильность и способность адаптироваться к ситуации: позволяет своевременно отвечать на изменяющуюся конъюнктуру рынка, быстро перестраиваться под покупательские предпочтения и уровень доходов, а с другой, не позволяет обеспечить полномерную защиту от экономических, коммерческих, политических и других рисков. Таким образом,

247

ИНТЕГРАЦИЯ МИРОВЫХ НАУЧНЫХ ПРОЦЕССОВ КАК ОСНОВА ОБЩЕСТВЕННОГО ПРОГРЕССА

необходимо наиболее точно определить факторы, влияющие на развитие малых предприятий в России, в том числе в разрезе ее субъектов.

Анализ динамики среднего числа малых предприятий в РФ позволяет предположить, что в целом последние 15 лет наблюдалась положительная тенденция роста их количества, что может быть связано с интенсивным развитием предпринимательской деятельности в стране, ростом инвестиционной активности. Динамика числа малых предприятий в РФ за 2000-2014 гг. представлена на рисунке 1 [1].

Замедление темпа роста числа малых предприятий наблюдалось в 2003, 2005, 2010 и 2013 гг., темп прироста в эти годы составил 1,2; 2,75; 1,2; и 3 тыс., что может быть связано с последствиями нестабильности внутренней экономики государства, неустойчивостью курса национальной валюты, снижением реальных денежных доходов населения. В среднем же за 15 лет число малых предприятий в России увеличивалось на 87,46 тысячи в год, что составило 6% прироста; среднее значение 1% прироста – 13,6 тыс. малых предприятий.

Рис. 1 Число малых предприятий в РФ за 2000-2014 гг.

Линейный тренд для прогноза достаточно точно отражает тенденцию числа малых предприятий в РФ (R2=0,9212). Уравнение числа малых предприятий в РФ за 15 лет имеет вид y = 102,99x + 521,33,где х=1, 2, …, 15. Линейный тренд означает, что число малых предприятий в РФ изменяется с одинаковым абсолютным приростом 102,99 тысячи в год, т.е. ежегодно их число в среднем возрастает на 102,99 тысячи.

Однако сложившаяся структура малого бизнеса в реальных количественных измерениях в разрезе субъектов РФ свидетельствует о наличии существенных недостатков. В 2013 году по данным Росстата диапазон разброса численности малых предприятий достиг своего максимума. Таким образом, наблюдается усиление дифференциации по числу малых предприятий между регионами. Для анализа данного явления необходимо построить сводную таблицу (Таблица 1)

248

ИНТЕГРАЦИЯ МИРОВЫХ НАУЧНЫХ ПРОЦЕССОВ КАК ОСНОВА ОБЩЕСТВЕННОГО ПРОГРЕССА

для числа малых предприятий по численности городского населения в субъекте РФ (сведения представлены без учета данных по Автономной Республике Крым, городу Севастополю и Чукотскому автономному округу из-за отсутствия официальной информации на сайте Росстата).

Для большинства регионов (35%) характерна численность городского населения в среднем 581 тыс. чел. В данных субъектах РФ число малых предприятий составляет в среднем 9,91 тыс., что в 2,7 раза ниже среднего числа малых предприятий в целом по стране. Наибольшее число малых предприятий наблюдается в 8 регионах с самой высокой средней численностью городского населения (4716,75 тыс. человек), лидерами среди них являются Москва и Санкт -Петербург.

Таблица 1 Сводные данные для анализа дифференциации числа малых предприятий в

субъектах РФ по численности городского населения

Самарская область входит в группу со средней численностью городского населения 2502,5тыс. чел. и является в ней лидером по числу малых предприятий (53,3 тыс.) и величине среднедушевых денежных доходов(26865 руб. в месяц) [2]. По официальным данным Росстата уровень безработицы в изучаемом периоде в Самарской области составил 3,2%, что является наименьшим значением среди всех субъектов группы.

Таким образом, необходимо проверить гипотезу о зависимости среднего уровня безработицы и числа малых предприятий в регионе в разрезе всех субъектов РФ. Данные, представляемые Росстатом в Российском статистическом

249

ИНТЕГРАЦИЯ МИРОВЫХ НАУЧНЫХ ПРОЦЕССОВ КАК ОСНОВА ОБЩЕСТВЕННОГО ПРОГРЕССА

ежегоднике, позволяют отметить снижение уровня безработицы с ростом числа малых предприятий в регионе. Так, в изучаемом периоде в 8 субъектах РФ с наибольшей средней численностью городского населения (4716,75 тыс. человек) и наибольшим средним числом малых предприятий (101,89 тыс.) наблюдается самый низкий средний уровень безработицы – 4,25% (ниже в 1,6 раза среднего уровня безработицы по стране). Для группы субъектов, включающих Самарскую область, средний уровень безработицы ниже среднего значения по стране в 1,4 раза.

Рис. 2 Распределение числа малых предприятий в РФ в 2014 году

Сильный уровень дифференциации регионов по числу малых предприятий также отражается при построении кумулятивного распределение числа малых предприятий по количеству регионов (рис.2).

Так, группа с самым низким числом малых предприятий включает в себя наибольшее число регионов – 34.

Для выявления основных социально-экономических показателей, оказывающих влияние на число малых предприятий в регионе, первоначально были отобраны следующие факторы: уровень безработицы, удельный вес численности населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума, численность обучающихся по программам высшего профессионального образования, численность населения, в том числе городского населения, среднемесячная номинальная начисленная заработная плата, численность экономически активного населения, среднедушевые денежные доходы.

В результате устранения мультиколлинеарной зависимости между факторами и проведения регрессионного анализа построена экономикоматематическая модель (формула 1, можно считать, что полученная модель достоверна, так как множественный R2 =0,92; также данная модель статистически надежна, т.к. критерий Фишера Fнабл.=450 при Fкр.=3,96 и значима согласно критерию Стьюдента):

250