Ajuste com quantificação de incertezas de modelos em elementos finitos através de função objetivo baseada na energia de deformação modal

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Silva, Edilson Morais Lima e
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Brasil
Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil
UFRJ
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Identificação de estruturas
Ajuste de modelos
Quantificação de incertezas
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA CIVIL
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11422/13720
Resumo: This work presents a new methodology for model updating with uncertainty quantification. The methodology is developed in an iterative and non-probabilistic way, considering the numerical and experimental uncertainties of the model updating process. Thus, the structural identification is performed by the SSI method and the uncertainties of the identification through the bootstrap resampling are calculated. For the optimization, the genetic algorithms are used, having as objective function the modal deformation energy and the natural frequency of the system. For the uncertainty quantification, the structural identification, modeling and optimization fluctuations are considered through the adjustments of the "n" samples generated by the bootstrap, performing the calculation of the statistics and then defining the confidence intervals of the adjustment made. Numerical simulations are performed for the evaluation of the implemented methodology, followed by vibration experimental tests conducted in a metal beam and a space frame. The results were satisfactory with the implemented algorithm being able to carry out the structural identification and adjustment of models considering the uncertainties in all the simulations and experimental tests performed.
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