Modelos substitutos com amostras de preenchimento aplicados à confiabilidade de materiais compósitos

• Main Author: Santana, Tomás Bührer
• Publication Date: 2021
• Format: Bachelor thesis
• Language: por
• Source: Repositório Institucional da UFRGS
• Download full: http://hdl.handle.net/10183/223540
• topic: Análise de confiabilidade; Compósitos; Surrogate models; Composite materials; Reliability

Este trabalho tem como objetivo examinar a aplicação de modelos substitutos com amostras de preenchimento na análise de confiabilidade de materiais compósitos. A estocasticidade relacionada às variáveis de projeto é de grande importância quando aplicada à segurança de estruturas. Os materiais compósitos usados na indústria aeronáutica, por exemplo, têm uma probabilidade de falha extremamente baixa. Além disso, a função de estado limite baseada no critério de Tsai-Wu é não linear e muito sensível às variáveis de projeto como ângulos de fibras e tensões limites. Esses aspectos podem tornar a análise pelo método first-order reliability method imprecisa para prever a probabilidade de falha desses materiais. Desse modo, métodos mais robustos como o Monte Carlo devem ser usados. No entanto, a demanda computacional aumenta. Assim, para viabilizar o uso desta técnica, um modelo substituto de Kriging com um algoritmo de amostra de preenchimento é empregado. Os resultados são comparados com a Rede Neural Perceptron Multicamada e a Rede Neural de Base Radial. Ao final, obtevese uma melhora ao lidar com códigos de alto custo computacional para obtenção dos critérios de falha.