Confiabilidade estrutural utilizando o método de Monte Carlo e redes neurais.
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Date
2005
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Abstract
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.
Description
Keywords
Confiabilidade estrutural, Redes neurais, Método de Monte Carlo, Monte Carlo method, Neural networks
Citation
BARBOSA, A. H.; FREITAS, M. S. da R.; NEVES, F. de A. das. Confiabilidade estrutural utilizando o método de Monte Carlo e redes neurais. REM: Revista Escola de Minas, v. 58, n. 3, p. 247-255, jul./set. 2005. Disponível em: <http://www.scielo.br/pdf/rem/v58n3/v58n3a11.pdf>. Acesso em: 28 jan. 2013.