| Summary: | Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, 2017. === Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2017-05-26T19:10:27Z
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Previous issue date: 2017-05-29 === Esta dissertação tem como objetivo formular e implementar meta modelos polinomiais e funções de base radial para quantificação de incerteza de fenômenos selecionados da mecânica da fratura e fadiga. Na mecânica da fratura, meta modelos com amostragens de Sequência de Sobol e Hipercubo Latino foram utilizados para análise da taxa de liberação de energia de uma placa de concreto com uma trinca semielíptica e com envelhecimento viscoelástico do material. Já para a análise da fadiga, meta modelos com amostragens Hipercubo Latino, Sequência de Sobol e Experimento Fatorial foram considerados para o número de ciclos de vida à fadiga do material. Foi proposto também um algoritmo que incorpora simulação de Monte Carlo no meta modelo capaz de considerar variáveis normais e não normais para quantificação da incerteza. Os resultados obtidos comprovam a eficiência e acurácia dos modelos tanto em superfícies polinomiais como nos modelos com funções de base radial. Ademais, os meta modelos conseguem fornecer resultados com boa precisão ao dos modelos de referência dados pela literatura com um número de amostras reduzidas para construção do meta modelo. === This research aims to formulate and implement polynomial and radial basis function metamodels for uncertainty quantification in selected fracture mechanics and fatigue problems. In fracture mechanics, metamodels with samples of Latin Hypercube and Sobol Sequence were used to analyze the energy release rate of a concrete slab with a semielliptical crack and with material viscoelastic aging. For the analysis of fatigue, metamodels with samples of Latin Hypercube, Sobol Sequence and Factorial Design were considered for the number of life cycles in fatigue of the material. It was also proposed an algorithm that incorporates Monte Carlo simulation in metamodels capable of considering normal and non-normal variables for the uncertainty quantification. The results obtained proved the efficiency and accuracy of the models in polynomial surfaces and in radial basis functions models. In addition, the metamodels could provide results with good precision to the reference models of the literature with a reduced number of samples to construct the metamodel.
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