META MODELOS PARA QUANTIFICAÇÃO DA INCERTEZA DA PREDIÇÃO DE FADIGA DE BAIXO CICLO EM MEMBROS ESTRUTURAIS

Autores

  • Iago Freitas de Almeida Universidade de Brasília
  • Francisco Evangelista Junior

DOI:

https://doi.org/10.26512/ripe.v2i16.21628

Palavras-chave:

Meta modelo. Regressão Polinomial. Fadiga de baixo ciclo. Quantificação da Incerteza.

Resumo

Este artigo tem como objetivo implementar M ), onde a partir de variáveis de entrada a resposta estrutural do sistema é determinada a partir de uma superfície de resposta ajustada por meio dos parâmetros do Meta modelo. A resposta do sistema estrutural é construída por uma superfície de resposta que modela a vida de fadiga de membros estruturais submetidos a carregamentos aleatórios com amplitude variável. É demostrada para análise de diferentes técnicas de amostragem, tais como hipercubo latino, sequência de sobol e experimento fatorial para a construção do meta modelo eficiente na predição da incerteza da vida de fadiga pelo modelo implementado.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Referências

Blatman, G., 2009. Adaptive sparse polynomial chaos expansions for uncertainty propagation and sensitivity analysis. Doctorate thesis, Université Blaise Pascal ”“ Clermont II. Ecolé Doctorale Sciences pour I’Ingénieur de Clermont ”“ Ferrand.

Chen, T., Hadinoto, K., Yan, W., e Ma, Y., 2011. Efficient meta-modelling of complex process simulations with time-space-dependent outputs. Computers and Chemical Engineering, vol. 35, pp. 502-509.

Dowling, N. E., 2013. Mechanical Behavior of Materials ”“ Engineering Methods for Deformation, Fracture, and Fatigue. Person, pp. 416 ”“ 790.

Dubourg, V., e Sudret, B., 2014. Meta-model-based importance sampling for reliability sensitivity analysis. Structural Safety, vol. 49, pp. 27-36.

Gaspar, B., Teixeira, A.P., e Soares, C.G., 2014. Assessment of the efficiency of Kriging surrogate models for structural reliability analysis. Elsevier, Probabilistic Engineering Mechanics, vol 37, pp. 24 - 34.

Montgomery, D.C., 2013. Design and Analysis of Experiments. John & Sons.

Myers, R.H., Montgomery, D. C., e Cook, C. M, 2009. Response Surface Methodology ”“ Process and Product Optimization Using Designed Experiments. New Jersey.

Negrão, G.Q., 2014. Implementação e avaliação da metodologia deformação-vida em componentes entalhados. Dissertação de mestrado, Publicação ENM. Departamento de Engenharia Mecânica, Universidade de Brasília, DF, pp. 7 ”“ 18.

Pina, A.C., Albrecht, C.H., Lima, B.S.L. P., e Jacob, B.P., 2014. Wavelet network metamodels for the analysis of slender offshore structures. Engineering Structures, vol. 68, pp. 71- 84.

Santilli, A., Puente, I., e Tanco, M., 2011. A factorial design study to determine the significant parameters of fresh concrete lateral pressure and initial rate of pressure decay. Construction and Building Materials, vol. 25, pp. 1946 ”“ 1955.

Shields, M.D., e Zhang, J., 2016. The generalization of Latin hypercube sampling. Reliability Engineering and System Safety, vol. 148, pp. 96 ”“ 108.

Sudret, B., 2012. Meta-models for structural reliability and uncertainty quantification. Asian ”“ Pacific Symposium on Structural Reliability and its Applications. Published by Research Publishing. Singapore, pp. 1 ”“ 7.

Tsao, H.S.J., e Patel, M.H., 2015. A general intuitive pattern for optimally sequencing treatment combinations in 2k factorial experiment and a simple estimation algorithm. Computers & Industrial Engineering, vol. 85, pp. 423-436.

Yan, W., Hu, S., Yang, Y., Gao, F., e Chen, T., 2011. Bayesian migration of Gaussian process regression for rapid process modeling and optimization. Chemical Engineering Journal,vol. 166, pp. 1095-1103.

Zhao, W., e Qiu, Z., 2013. An efficient response surface method and its application to structural reliability and reliability-based optimization. Finite Elements in Analysis and Design, vol.67, pp. 34-42.

Downloads

Publicado

2017-01-30

Como Citar

Almeida, I. F. de, & Evangelista Junior, F. (2017). META MODELOS PARA QUANTIFICAÇÃO DA INCERTEZA DA PREDIÇÃO DE FADIGA DE BAIXO CICLO EM MEMBROS ESTRUTURAIS. Revista Interdisciplinar De Pesquisa Em Engenharia, 2(16), 171–183. https://doi.org/10.26512/ripe.v2i16.21628

Edição

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

Seção

Artigos

Licença

Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:

Autores mantém os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, sendo o trabalho simultaneamente licenciado sob a Creative Commons Attribution License o que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria do trabalho e publicação inicial nesta revista.

Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.

Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal) a qualquer ponto antes ou durante o processo editorial, já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado.