Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2018 |
Autor(a) principal: |
Fabrício, Daniel Antônio Kapper |
Orientador(a): |
Reguly, Afonso |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Palavras-chave em Inglês: |
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Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/10183/187978
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Resumo: |
A determinação de forma confiável das propriedades mecânicas dos materiais é um fator fundamental para a aplicação dos mesmos em engenharia, e a estimativa da incerteza de medição pelos laboratórios de ensaio impacta diretamente na interpretação do resultado. O Guia para a Expressão da Incerteza de Medição (GUM) é um documento que estabelece os critérios para o cálculo e a expressão da incerteza de medição, considerando as diferentes influências de cada parâmetro que compõe o valor da incerteza. Porém, a literatura recente demonstra que o GUM possui limitações, especialmente nos casos em que o modelo matemático de medição possui elevado grau de não linearidade e devido a pressupostos assumidos em relação à distribuição de probabilidade final. Nesses casos, recomenda-se que a incerteza de medição seja determinada através do Método de Monte Carlo (MMC), que considera a propagação da distribuição ao invés da propagação das incertezas. Assim, dadas as vantagens do MMC, e considerando a importância de se estimar a incerteza de medição de ensaios, esse trabalho tem como objetivo principal implementar o cálculo da incerteza para o ensaio de tenacidade à fratura KIC de materiais metálicos através do Método de Monte Carlo. Além disso, uma análise da influência da distribuição de probabilidade nos resultados de incerteza de medição foi realizada, através de um projeto de experimentos. Os resultados do trabalho demonstram a importância do uso do Método de Monte Carlo para a estimativa da incerteza de medição de ensaios e confirmam que a forma da distribuição de probabilidade possui influência significativa nos valores de incerteza de medição obtidos para o ensaio de tenacidade à fratura KIC. |