Quantificação de incertezas em modelos paramétricos de previsão de vida em fluência

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Maudonet, Victor Vieira
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade do Estado do Rio de Janeiro; Centro de Tecnologia e Ciências::Faculdade de Engenharia; Brasil; UERJ; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica
• Palavras-chave em Português: Mechanical engineering; Strength of materials; Thermal deformations; Simulation methods; Engenharia mecânica; Resistência de materiais; Deformações térmicas; Métodos de simulação; ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA::MECANICA DOS SOLIDOS
• Link de acesso: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/17813

Na indústria, os materiais são frequentemente utilizados em aplicações de altas temperaturas e sob tensão mecânica. Uma deformação progressiva, dependendo do tempo, de um material submetido a tensão e temperatura é chamada de fluência. Este fenômeno é de grande interesse industrial e uma previsão segura da vida em fluência é uma fase crítica no projeto de equipamentos que operam em altas temperaturas. Ao reconhecer esse problema, um entendimento detalhado da fluência é essencial para o sucesso desses projetos, garantindo que os componentes não sofram deformação excessiva, o que pode levar à falha. A partir dessa perspectiva, diversos métodos paramétricos foram desenvolvidos para quantificar a deformação por fluência em aplicações de alta temperatura. No entanto, a maioria deles usa uma abordagem determinística e não considera rigorosamente a notável dispersão dos dados experimentais de fluência. O presente trabalho adota uma abordagem probabilística paramétrica para quantificar as incertezas associadas aos parâmetros de modelos paramétricos desenvolvidos para a previsão do tempo de ruptura por fluência. Com base nas informações estatísticas extraídas dos dados experimentais, uma arcabouço teórico de quantificação de incertezas com base em simulações de Monte Carlo foi aplicado para determinar a distribuição de probabilidade da quantidade de interesse. Em seguida, avalia-se a capacidade de previsão de cada modelo e define-se limites de segurança com níveis de confiança conhecidos. Outro objetivo é divulgar a estrutura probabilística desenvolvida neste trabalho para promover uma aplicação mais ampla dentro da comunidade de pesquisa internacional na avaliação da integridade estrutural para quantificar as incertezas associadas à fluência.