Quantificação da incerteza do problema de flexão estocástica de uma viga de Euler-Bernoulli, apoiada em fundação de Pasternak, utilizando o método estocástico de Galerkin e o método dos elementos finitos estocásticos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2014
Autor(a) principal: Hidalgo, Francisco Luiz Campos
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Curitiba
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica e de Materiais
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Vigas
Flexão (Engenharia civil)
Processo estocástico
Galerkin, Métodos de
Comportamento caótico nos sistemas
Monte Carlo, Método de
Métodos de simulação
Engenharia mecânica
Girders
Flexure
Stochastic processes
Galerkin methods
Chaotic behavior in systems
Monte Carlo method
Simulation methods
Mechanical engineering
Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/1069
Resumo: This study presents a methodology, based on the Galerkin method, to quantify the uncertainty in the stochastic bending problem of an Euler-Bernoulli beam resting on a Pasternak foundation. The uncertainty in the stiffness coefficients of the beam and foundation is represented by parametrized stochastic processes. The probability limitation on the random parameters and the choice of an appropriated approximate solution space, necessary for the subsequent demonstration of uniqueness and existence of the problem, are considered by means of theoretical hypothesis. The finite dimensional space of approximate solutions is built by tensor product between spaces (deterministic and randomic), obtaining a dense space in the theoretical solution space. The Wiener-Askey scheme of generalizes chaos polynomials is used to represent the stochastic process of the beam deflection. The stochastic finite element method is presented and employed in the numerical solution of selected examples. The results, in terms of statistical moments, are compared to results obtained through Monte Carlo simulations.
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