| Revista: | REM. Revista Escola de Minas |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000313795 |
| ISSN: | 0370-4467 |
| Autors: | Barbosa, Anderson Henrique1 Freitas, Marcilio Sousa da Rocha Neves, Francisco de Assis das |
| Institucions: | 1Universidade Federal de Ouro Preto, Escola de Minas, Ouro Preto, Minas Gerais. Brasil |
| Any: | 2005 |
| Període: | Jul-Sep |
| Volum: | 58 |
| Número: | 3 |
| Paginació: | 247-255 |
| País: | Brasil |
| Idioma: | Portugués |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en inglés | Structural reliability analysis due to the great number of random variables or large number of simulations needed may result in a high computational cost. Two techniques largely used for structural reliability assess are Monte Carlo Simulation and the analytic methods FORM/SORM. These may present some inaccuracy in the assessment of the probability of failure. The Monte Carlo Method is easy to implement and absolutely general, but the great number of required simulations may result in high computational cost making the application impracticable. This work used a trained neural network to substitute the structural analysis needed for each Monte Carlo Simulation, in order to reduce the computational cost. The applications produced good results with low computational cost, certifying its application viability |
| Resumen en portugués | A análise de confiabilidade estrutural em geral, por envolver um grande número de variáveis aleatórias ou exigir uma grande quantidade de simulações, se depara com a questão do custo computacional. Duas técnicas utilizadas para essa avaliação são o método de simulação de Monte Carlo e os métodos analíticos do tipo FORM/SORM. Os métodos analíticos FORM e SORM podem apresentar problema de precisão no cálculo da probabilidade de falha. Em relação ao método de Monte Carlo, embora sejam de fácil implementação e absolutamente geral, o grande número de simulações pode exigir um tempo de processamento elevado, o que pode tornar sua aplicação inviável. Nesse trabalho, foi utilizada uma rede neural treinada para substituir a solução do problema estrutural necessário a cada simulação de Monte Carlo, com o objetivo de reduzir o custo computacional requerido na análise. As aplicações realizadas proporcionaram bons resultados, com baixo custo computacional, o que atesta a viabilidade de sua aplicação |
| Disciplines | Ingeniería |
| Paraules clau: | Ingeniería civil, Confiabilidad estructural, Método de Monte Carlo, Redes neuronales |
| Keyword: | Engineering, Civil engineering, Structural reliability, Monte Carlo method, Neural networks |
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