Identificação de Danos Empregando um Modelo de Dano Contínuo e o Método de Monte Carlo com Cadeias de Markov

Authors

  • Josiele da Silva Teixeira Instituto Politécnico - IPRJ/ Universidade do Estado do Rio de Janeiro-UERJ
  • Leonardo Tavares Stutz Instituto Politécnico - IPRJ/ Universidade do Estado do Rio de Janeiro-UERJ
  • Antônio José da Silva Neto Instituto Politécnico - IPRJ/ Universidade do Estado do Rio de Janeiro-UERJ
  • Diego Campos Knupp Instituto Politécnico - IPRJ/ Universidade do Estado do Rio de Janeiro-UERJ

DOI:

https://doi.org/10.5540/tema.2015.016.03.0219

Keywords:

Identificação de danos, Modelo de dano contínuo, Inferência Bayesiana, Cadeia de Markov

Abstract

O presente trabalho apresenta um estudo referente à aplicação da abordagem Bayesiana como técnica de solução do problema de identificação de danos estruturais, onde a integridade da estrutura é continuamente descrita por um parâmetro denominado parâmetro de coesão. A estrutura escolhida para análise é uma viga simplesmente apoiada do tipo Euler-Bernoulli. A identificação de danos é baseada em alterações na resposta impulsiva da estrutura, provocadas pela presença dos mesmos. O problema direto é resolvido através do Método de Elementos Finitos (MEF), que, por sua vez, é parametrizado pelo parâmetro de coesão da estrutura. O problema de identificação de danos é formulado como um problema inverso, cuja solução, do ponto de vista Bayesiano, é uma distribuição de probabilidade a  posteriori do parâmetro de coesão, obtida utilizando-se a metodologia  de  amostragem  de  Monte  Carlo  com  cadeia  de  Markov. As  incertezas  inerentes aos dados medidos serão contempladas na função de verossimilhança. São apresentadas três estratégias de solução e um conjunto de resultados numéricos, onde considera-se diferentes níveis de ruído para as três estratégias de solução adotadas.

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J. S. Teixeira, D. C. Knupp, L. T. Stutz, A. J. Silva Neto, Identificação de danos estruturais via método de Monte Carlo com cadeia de Markov, em “Anais do XVI Encontro de Modelagem Computacional”, 2013.

Published

2016-01-28

How to Cite

Teixeira, J. da S., Stutz, L. T., Silva Neto, A. J. da, & Knupp, D. C. (2016). Identificação de Danos Empregando um Modelo de Dano Contínuo e o Método de Monte Carlo com Cadeias de Markov. Trends in Computational and Applied Mathematics, 16(3), 219. https://doi.org/10.5540/tema.2015.016.03.0219

Issue

Section

Original Article