Aplicação do algoritmo Metropolis para a inferência da rigidez de uma longarina

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Defiltro, Vinícius Favaretto
Orientador(a): Lopez, Rafael Holdorf
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Link de acesso: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/229110
Resumo: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil, Florianópolis, 2021.
id UFSC_63d388f2be9e4969944ed50ded488446
oai_identifier_str oai:repositorio.ufsc.br:123456789/229110
network_acronym_str UFSC
network_name_str Repositório Institucional da UFSC
repository_id_str
spelling Universidade Federal de Santa CatarinaDefiltro, Vinícius FavarettoLopez, Rafael Holdorf2021-10-14T19:28:39Z2021-10-14T19:28:39Z2021373195https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/229110Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil, Florianópolis, 2021.Este trabalho se propôs a explorar um mecanismo para estimar a segurança estrutural de obras de arte rodoviárias a partir de informações limitadas, usualmente dependendo de medições de campo. A junção entre a falta de informações diretas a respeito de dados essenciais para essa estimação e a necessidade de ferramentas eficientes para auxiliar em estratégias de tomada de decisão criam uma situação propícia para a apli- cação dos métodos Bayesianos. A resolução do problema inverso descrito consiste na obtenção da distribuição de probabilidade condicional dos parâmetros de interesse dadas as medições, denominada de distribuição posterior, seguindo a formulação Bayesiana através da aplicação do algoritmo Metropolis. O funcionamento e aplica- bilidade do método de estudo foram demonstrados através de exemplos numéricos. As dificuldades encontradas na resolução dos problemas exemplo foram justificadas e discutidas, inclusive com o respaldo da literatura científica pertinente. Por fim, o fra- mework explorado foi empregado em um estudo de caso: buscou-se inferir a rigidez de uma longarina de ponte rodoviária a partir de medições da sua deformação devido a passagem de veículos com peso conhecido. Como resultado, foi constatado que o algoritmo desenvolvido é capaz de atualizar o conhecimento prévio do analista com base nas informações adicionais disponíveis; ainda assim, melhorias são desejáveis para torná-lo propício ao uso em problemas reais de engenharia.Abstract: This research main pourpose was to explore a mechanism to estimate the structural safety of bridges having limited information, usually depending on field measurements. The combination of lack of direct information about essential data for the estimation and the need for efficient tools to assist in decision-making strategies create a suitable situation for the application of Bayesian methods. The solution of the described inverse problem consists in obtaining the conditional probability distribution of the parameters of interest given the measurements, called posterior distribution, following the Bayesian formulation through the application of the Metropolis algorithm. The behavior and appli- cability of the method were demonstrated through numerical examples. The difficulties identified in solving the example problems were justified and discussed with the sup- port of the relevant scientific literature. Lastly, the framework explored was employed in a case study: infer the stiffness of a road bridge stringer from measurements of its deformation due to the passage of vehicles with known weight. As a result, it was found that the developed algorithm is able to update the analyst?s prior knowledge based on the additional information available; still, improvements are desirable to make it suitable for use in real engineering problems.82 p.| il., gráfs.porEngenharia civilTeoria bayesiana de decisão estatísticaAlgorítmosAnálise estrutural (Engenharia)Aplicação do algoritmo Metropolis para a inferência da rigidez de uma longarinainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALPECV1257-D.pdfPECV1257-D.pdfapplication/pdf17100850https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/229110/-1/PECV1257-D.pdff5fa8b9c0a78f34f09f68d174277a076MD5-1123456789/2291102021-10-14 16:28:39.769oai:repositorio.ufsc.br:123456789/229110Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestsandra.sobrera@ufsc.bropendoar:23732021-10-14T19:28:39Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
dc.title.none.fl_str_mv Aplicação do algoritmo Metropolis para a inferência da rigidez de uma longarina
title Aplicação do algoritmo Metropolis para a inferência da rigidez de uma longarina
spellingShingle Aplicação do algoritmo Metropolis para a inferência da rigidez de uma longarina
Defiltro, Vinícius Favaretto
Engenharia civil
Teoria bayesiana de decisão estatística
Algorítmos
Análise estrutural (Engenharia)
title_short Aplicação do algoritmo Metropolis para a inferência da rigidez de uma longarina
title_full Aplicação do algoritmo Metropolis para a inferência da rigidez de uma longarina
title_fullStr Aplicação do algoritmo Metropolis para a inferência da rigidez de uma longarina
title_full_unstemmed Aplicação do algoritmo Metropolis para a inferência da rigidez de uma longarina
title_sort Aplicação do algoritmo Metropolis para a inferência da rigidez de uma longarina
author Defiltro, Vinícius Favaretto
author_facet Defiltro, Vinícius Favaretto
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Universidade Federal de Santa Catarina
dc.contributor.author.fl_str_mv Defiltro, Vinícius Favaretto
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Lopez, Rafael Holdorf
contributor_str_mv Lopez, Rafael Holdorf
dc.subject.classification.none.fl_str_mv Engenharia civil
Teoria bayesiana de decisão estatística
Algorítmos
Análise estrutural (Engenharia)
topic Engenharia civil
Teoria bayesiana de decisão estatística
Algorítmos
Análise estrutural (Engenharia)
description Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil, Florianópolis, 2021.
publishDate 2021
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2021-10-14T19:28:39Z
dc.date.available.fl_str_mv 2021-10-14T19:28:39Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2021
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/229110
dc.identifier.other.none.fl_str_mv 373195
identifier_str_mv 373195
url https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/229110
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv 82 p.| il., gráfs.
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFSC
instname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
instacron:UFSC
instname_str Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
instacron_str UFSC
institution UFSC
reponame_str Repositório Institucional da UFSC
collection Repositório Institucional da UFSC
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/229110/-1/PECV1257-D.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv f5fa8b9c0a78f34f09f68d174277a076
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
repository.mail.fl_str_mv sandra.sobrera@ufsc.br
_version_ 1851759211057250304