Confiabilidade estrutural utilizando o método de Monte Carlo e redes neurais

Rem: Revista Escola de Minas

Anderson Henrique Barbosa¹  Marcílio Sousa Da Rocha Freitas¹  Francisco De Assis Das Neves¹ 

[1] ,Universidade Federal de Ouro Preto Escola de Minas Departamento de Engenharia Civil

关键词: Confiabilidade estrutural;    método de Monte Carlo;    redes neurais;    Structural reliability;    Monte Carlo Method;    Neural Networks;   

DOI  :  10.1590/S0370-44672005000300011

来源: SciELO

【 摘 要 】

A análise de confiabilidade estrutural em geral, por envolver um grande número de variáveis aleatórias ou exigir uma grande quantidade de simulações, se depara com a questão do custo computacional. Duas técnicas utilizadas para essa avaliação são o método de simulação de Monte Carlo e os métodos analíticos do tipo FORM/SORM. Os métodos analíticos FORM e SORM podem apresentar problema de precisão no cálculo da probabilidade de falha. Em relação ao método de Monte Carlo, embora sejam de fácil implementação e absolutamente geral, o grande número de simulações pode exigir um tempo de processamento elevado, o que pode tornar sua aplicação inviável. Nesse trabalho, foi utilizada uma rede neural treinada para substituir a solução do problema estrutural necessário a cada simulação de Monte Carlo, com o objetivo de reduzir o custo computacional requerido na análise. As aplicações realizadas proporcionaram bons resultados, com baixo custo computacional, o que atesta a viabilidade de sua aplicação.

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