Análise de confiabilidade estrutural utilizando o método de Monte Carlo e redes neurais.
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Data
2004
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Resumo
A análise de confiabilidade estrutural em geral apresenta algumas restrições para
alcançar uma solução. Os métodos analíticos FORM e SORM apresentam alguns
problemas em função da complexidade da análise, que gera dificuldades na
determinação dos pontos de mínimo. O método de simulação de Monte Carlo, embora
seja 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. Este problema tem sido resolvido através de técnicas de redução de variância
tais como Amostragem por Importância e Esperança Condicionada. Neste trabalho
propõe-se a aplicação de uma rede neural treinada para a substituição de etapas
necessárias ao método de Monte Carlo, assim como da substituição do processo de
análise estrutural e de confiabilidade, com o objetivo de reduzir o custo computacional
requerido na análise. As redes utilizadas neste trabalho são do tipo backpropagation,
fazendo-se uso do algoritmo de Levenberg – Marquartdt e do algoritmo do gradiente
descendente com momentum. A aplicação das redes neurais, tanto atuando em conjunto
com o método de Monte Carlo quanto substituindo toda a análise, proporcionou bons
resultados com baixo custo computacional, o que atesta a viabilidade de sua aplicação.
Descrição
Programa de Pós Graduação em Engenharia Civil. Departamento de Engenharia Civil, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.
Palavras-chave
Construção metálica, Redes neurais - computação, Projeto estrutural - medidas de segurança
Citação
BARBOSA, Anderson Henrique. Análise de confiabilidade estrutural utilizando o método de Monte Carlo e redes neurais. 2004. 124 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil) – Departamento de Engenharia Civil, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2004.