Otimização do risco de estruturas redundantes considerando os efeitos das não linearidades e múltiplos modos de falha
O desenvolvimento de métodos que permitam reproduzir numericamente o comportamento el de sistemas estruturais reais tem desa ado cientistas e pesquisadores a abordarem questões que vão além das condições de integridade do sistema. Neste sentido, uma série de novos parâmetros devem ser considerados d...
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2017
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Engenharia mecânica Estruturas (Engenharia) : Confiabilidade Análise de falhas Simulação numérica Structural reliability Multiple failure modes Nonlinearities Redundant systems Risk optimization |
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Engenharia mecânica Estruturas (Engenharia) : Confiabilidade Análise de falhas Simulação numérica Structural reliability Multiple failure modes Nonlinearities Redundant systems Risk optimization Esposito, Adelano Otimização do risco de estruturas redundantes considerando os efeitos das não linearidades e múltiplos modos de falha |
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O desenvolvimento de métodos que permitam reproduzir numericamente o comportamento el de sistemas estruturais reais tem desa ado cientistas e pesquisadores a abordarem questões que vão além das condições de integridade do sistema. Neste sentido, uma série de novos parâmetros devem ser considerados durante um processo de otimização estrutural, zelando pela con abilidade em níveis aceitáveis enquanto que os custos esperados de falhas sejam minimizados. Aparentemente, os objetivos segurança e economia competem entre si, nesse contexto, a otimização do risco estrutural surge como uma formulação que permite equacionar este problema através do chamado custo esperado total. Nesta Tese, apresenta-se o desenvolvimento de uma técnica precisa para satisfazer os termos que compõem a função custo esperado total, isto é, uma técnica capaz de estimar a con abilidade de sistemas estruturais redundantes pela identi cação dos múltiplos modos de falha de uma maneira mais precisa que os métodos convencionais aproximados e de simulação. Além disso, análises inelásticas de estruturas de aço incluindo as não linearidades físicas e geométricas são consideradas utilizando o MCDG, além de leis constitutivas para prever o comportamento inelástico. Em posse destas informações, o algoritmo calcula o risco como sendo a probabilidade de falha multiplicada pela consequência econômica resultante desta falha. Ao risco são acrescentados os demais custos associados ao sistema estrutural, os quais não dependem dos parâmetros aleatórios do sistema e por isso denominados custos xos. Como produto, tem-se o custo esperado total, o qual corresponde a função objetivo do problema de otimização estrutural. Aplicações numéricas demonstram a precisão e e ciência da metodologia na avaliação da probabilidade de falha de problemas envolvendo funções de estado limite altamente não lineares com múltiplas regiões de falhas, assim como os efeitos causados pelas não linearidades físicas e geométricas nas análises probabil ísticas e na otimização do risco das estruturas. Os resultados demonstraram que, em relação às incertezas e consequências monetárias da falha, a estrutura ótima pode ser encontrada apenas pela formulação da otimização do risco, onde a con guração da estrutura e os limites de segurança são otimizados simultaneamente. A otimização do risco resulta numa estrutura ótima em termos mecânicos, custo esperado total e segurança. === The development of methods that allow to numerically reproduce the actual behavior of real structural systems has challenged scientists and researchers and urged them to address issues that extend beyond the integrity of a system. Therefore, a series of new parameters must be taken into account during the structural optimization process, looking for acceptable reliability levels while minimizing the expected failure costs. Apparently, safety and economy compete with each other, and in this context, structural risk optimization arises as a formulation that allows equating this problem through the so-called total expected cost. In this Thesis, an accurate technique is developed to satisfy the minimization of the total expected cost function i:e:; a technique that allows estimating the reliability of redundant structural systems by the identi cation of multiple failure modes in a more precise way than conventional approximation and simulation methods. Besides, inelastic analysis of steel trusses including both geometric and physical nonlinearities are considered using the generalized displacement control method, in addition to constitutive laws to predict the inelastic behavior. Based on this information, the algorithm calculates risk as the failure probability multiplied by the economic losses resulting from such failure. The other costs associated to the structual system are added to the actual risk and since they do not depend on system's random parameters, they are referred as xed costs. As result, one obtains the total expected cost, which corresponds to the objective function of the structural optimization problem. Numerical applications shows the accuracy and e ciency of the methodology in the evaluation of the failure probability of problems represented by high nonlinear limit state functions with multiple failure regions. It is also included the e ects of geometric and physical nonlinearities originated in the probabilistic analysis and risk optimization of truss structures. Results show that, in consideration of uncertainty and the monetary consequences of failure, the optimum structure can only be found by a risk optimization formulation, where structural con guration and safety margins are optimized simultaneously. Risk optimization yields a structure which is optimum in terms of mechanics and in terms of the compromise between cost and safety. |
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Aparentemente, os objetivos segurança e economia competem entre si, nesse contexto, a otimização do risco estrutural surge como uma formulação que permite equacionar este problema através do chamado custo esperado total. Nesta Tese, apresenta-se o desenvolvimento de uma técnica precisa para satisfazer os termos que compõem a função custo esperado total, isto é, uma técnica capaz de estimar a con abilidade de sistemas estruturais redundantes pela identi cação dos múltiplos modos de falha de uma maneira mais precisa que os métodos convencionais aproximados e de simulação. Além disso, análises inelásticas de estruturas de aço incluindo as não linearidades físicas e geométricas são consideradas utilizando o MCDG, além de leis constitutivas para prever o comportamento inelástico. Em posse destas informações, o algoritmo calcula o risco como sendo a probabilidade de falha multiplicada pela consequência econômica resultante desta falha. Ao risco são acrescentados os demais custos associados ao sistema estrutural, os quais não dependem dos parâmetros aleatórios do sistema e por isso denominados custos xos. Como produto, tem-se o custo esperado total, o qual corresponde a função objetivo do problema de otimização estrutural. Aplicações numéricas demonstram a precisão e e ciência da metodologia na avaliação da probabilidade de falha de problemas envolvendo funções de estado limite altamente não lineares com múltiplas regiões de falhas, assim como os efeitos causados pelas não linearidades físicas e geométricas nas análises probabil ísticas e na otimização do risco das estruturas. Os resultados demonstraram que, em relação às incertezas e consequências monetárias da falha, a estrutura ótima pode ser encontrada apenas pela formulação da otimização do risco, onde a con guração da estrutura e os limites de segurança são otimizados simultaneamente. A otimização do risco resulta numa estrutura ótima em termos mecânicos, custo esperado total e segurança. The development of methods that allow to numerically reproduce the actual behavior of real structural systems has challenged scientists and researchers and urged them to address issues that extend beyond the integrity of a system. Therefore, a series of new parameters must be taken into account during the structural optimization process, looking for acceptable reliability levels while minimizing the expected failure costs. Apparently, safety and economy compete with each other, and in this context, structural risk optimization arises as a formulation that allows equating this problem through the so-called total expected cost. In this Thesis, an accurate technique is developed to satisfy the minimization of the total expected cost function i:e:; a technique that allows estimating the reliability of redundant structural systems by the identi cation of multiple failure modes in a more precise way than conventional approximation and simulation methods. Besides, inelastic analysis of steel trusses including both geometric and physical nonlinearities are considered using the generalized displacement control method, in addition to constitutive laws to predict the inelastic behavior. Based on this information, the algorithm calculates risk as the failure probability multiplied by the economic losses resulting from such failure. The other costs associated to the structual system are added to the actual risk and since they do not depend on system's random parameters, they are referred as xed costs. As result, one obtains the total expected cost, which corresponds to the objective function of the structural optimization problem. Numerical applications shows the accuracy and e ciency of the methodology in the evaluation of the failure probability of problems represented by high nonlinear limit state functions with multiple failure regions. It is also included the e ects of geometric and physical nonlinearities originated in the probabilistic analysis and risk optimization of truss structures. Results show that, in consideration of uncertainty and the monetary consequences of failure, the optimum structure can only be found by a risk optimization formulation, where structural con guration and safety margins are optimized simultaneously. Risk optimization yields a structure which is optimum in terms of mechanics and in terms of the compromise between cost and safety. 2017-02-02T02:30:59Z 2016 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/doctoralThesis http://hdl.handle.net/10183/151381 001010776 por info:eu-repo/semantics/openAccess application/pdf reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul instacron:UFRGS |