QUANTIFICAÇÃO DA INCERTEZA DA VIDA DE PLACAS DE AÇO SOB À FADIGA VIA POLINÔMIOS DE HERMITE

Autores

  • Nelson Afanador García Universidade de Brasília
  • Francisco Evangelista Junior

DOI:

https://doi.org/10.26512/ripe.v2i16.21626

Palavras-chave:

Polinômio de Hermite Multidimensional. Fadiga. Quantificação da incerteza. Metodologia deformação-vida.

Resumo

O objetivo deste trabalho é quantificar a incerteza no número de ciclos para falha por fadiga de componentes entalhados por meio do uso de polinômios de Hermite multidimensionais. A metodologia deformação-vida de estimativa de vida à fadiga é adotada e considera-se como variáveis aleatórias as propriedades do material e os níveis do carregamento aplicado. O uso de séries de polinômios de Hermite multidimensionais permitiu a predição da aleatoriedade do vetor de saída (número de ciclos para falha). Demonstra-se que um polinômio de Hermite multidimensional é capaz de estimar de forma adequada a propagação das incertezas associadas às variáveis de entrada. Os resultados sugerem que incertezas nas propriedades do material e no carregamento podem resultar em variações significativas no número de ciclos para falha de componentes sujeitos à falha por fadiga.

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Referências

Adomian, G. (1980). Applied Stochastic Processes. First. Vol. 1. New York: Academic Press.

Bannantine, J., J. Comer e J. Handrock (1989). Fundamentals of metal fatigue analysis. New York, State United: Prentice Hall.

Berveiller, M., B. Sudret e M. Lemaire (2006). “Stochastic finite elements a non-intrusive approach by regression”. Em: European Journal of Computational Mechanics 15.1-3, pp. 81”“92.

Blatman, G. (2009). “Adaptive sparse polynomial chaos expansions for uncertainty propagation and sensitivity analysis”. Mestrado em Engenharia Civil. Clermont-Ferrand: Universite Blaise Pascal, p. 222.

Blatman, G. e B. Sudret (2008). “Sparse polynomial chaos expansions and adaptive stochastic finite elements using a regression approach”. Em: Comptes Rendus MÃl’canique 336.6, pp. 518”“523.

”” (2010). “An adaptive algorithm to build up sparse polynomial chaos expansions for stochastic finite element analysis”. Em: Probabilistic Engineering Mechanics 25.2, pp. 183”“197.

”” (2011). “Adaptive sparse polynomial chaos expansions based on Least Angle Regression”. Em: Journal Computational Physics 230.6, pp. 2345”“2367.

Doll, J. e D. Freeman (1986). “Randomly Exact Methods”. Em: Science 234.4782, pp. 1356”“ 1360.

Ghanem, R.G. e P.D. Spanos (2003). Stochastic Finite Elements: A Spectral Approach. United State: Dover Publications.

Ghiocel, D. e R. Ghanem (2002). “Stochastic Finite Element Analysis of Seismic Soil Structure Interaction”. Em: Journal Eng. Mechanics 128.1, pp. 66”“77.

Hosder, S. e R.Walters (2010). “Non-Intrusive polynomial chaos methods for uncertainty quantification influid dynamics”. Em: 48th AIAA Aerospace sciences meeting including the new horizons forum e aerospace exposition. Orlando, USA.

Huang, S., B. Liang e K. Phoon (2009). “Geotechnical probabilistic analysis by collocation based stochastic response surface method an EXCEL add in implementation”. Em: Georisk 3.2, pp. 75”“86.

Iman, R. e W. Conover (1980). “Small Sample Sensitivity Analysis Techniques for Computer Models, with an Application to Risk Assessment”. Em: Communications in Statistics-Theory and Methods 9.17, 1749â˘A ¸S1842.

Isukapalli, S. S. (1999). “Uncertainty Analysis of Transport Transformation Models”. PhD thesis. New Jersey, United State: The State University of New Jersey, p. 141.

Keese, A. e H. Matthies (2005). “Hierarchical parallelisation for the solution of stochastic finite element equations”. Em: Journal Computers and Structures 83.14.

Le-Maitre, O.P. e O.M. Knio (2010). Spectral Methods for Uncertainty Quantification: With Applications to Computational Fluid Dynamics. London, UK: Springer.

Maitre, O. et al. (2001). “A stochastic projection method for fluid flow I basic formulation”. Em: Journal of Computational Physics 173.3, pp. 481”“511.

Morrow, J. (1965). “Cyclic plastic strain energy and fatigue of metals”. Em: ASTM STP 378.1.1, p. 45.

Neuber, H. (1961). “Theory of stress concentration for shear-strained prismatical bodies with arbitrary nonlinear stress-strain law”. Em: Journal of applied mechanics 28.1, pp. 544”“550.

Papoulis, A. (1991). Probability, Random Variables, and Stochastic Processes. First. Vol. 1. New York: McGraw-Hill.

Phoon, K.K. e S.P. Huang (2007). “Uncertainty Quantification Using Multi-Dimensional Hermite Polynomials, ASCE 2007, pp. 1?10.” Em: J. ASCE 1.1, pp. 1”“10.

S-K. Choi, R. Grandhi e R. Canfield (2007). Reliability-based structural design. London: Springer.

Socie, D., N. Dowling e P. Kuranth (1984). “Fatigue life estimation of notched members”. Em: ASTM STP 833 833.1, pp. 284”“299.

Sudret, B. (2007). “Uncertainty propagation and sensitivity analysis in mechanical models : Contributions to structural reliability and stochastic spectral methods”. PhD thesis. Clermont Ferrand, France: UniversitÃl’ Blaise Pascal, p. 173.

Sudret, B. e A. Der-Kiureghian (2000). Stochastic Finite Elements and Reliability: A State of the Art Report. Rel. téc. University of California, Berkeley.

Tatang, M. (1995). “Direct Incorporation of Uncertainty in Chemical and Environmental Engineering Systems”. PhD thesis. Cambridge, MA: Massachusetts Institute of Technology, p. 141.

Villadsen, J. e M. Michelsen (1978). Solution of differential equation models by polinomial approximation. Englewood Cliffs, NJ.: Prentice-Hall.

Webster, M., M. Tatang e G. McRae (1996). Application of the Probabilistic Collocation Method for an Uncertainty Analysis of a Simple Ocean Model. Rel. téc. MIT Joint Program on the Science e Policy of Global Change Reports Series No. 4, Massachusetts institute of Technology.

Xiu, D. (2009). “Fast Numerical Methods for Stochastic Computations A Review”. Em: Communications in Computational Physics 5.2-4, pp. 242”“272.

”” (2010). Numerical Methods for Stochastic Computations. New Jersey: Princeton University Press.

Xiu, D e J S Hesthaven (2005). “High Order Collocation Methods for Differential Equations with Random Inputs”. Em: SIAM J. Sci. Comput. 27.3, pp. 1118”“1139.

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Publicado

2017-01-30

Como Citar

García, N. A., & Evangelista Junior, F. (2017). QUANTIFICAÇÃO DA INCERTEZA DA VIDA DE PLACAS DE AÇO SOB À FADIGA VIA POLINÔMIOS DE HERMITE. Revista Interdisciplinar De Pesquisa Em Engenharia, 2(16), 159–170. https://doi.org/10.26512/ripe.v2i16.21626

Edição

v. 2 n. 16 (2016): STOCHASTIC MODELING AND UNCERTAINTY QUANTIFICATION

Seção

Artigos

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