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Type: Dissertação
Title: Uma nova metodologia para avaliação da vulnerabilidade estrutural e robustez
Author: Orlandi, Aristides Pereira
First Advisor: Barbosa, Flávio de Souza
Co-Advisor: Cury, Alexandre Abrahão
Referee Member: Ainsworth Junior, George Oliveira
Referee Member: Ortola, Sophie
Resumo: O dimensionamento de estruturas com a adoção de coeficientes de segurança normativos nem sempre é adequado para garantir a estabilidade das construções, principalmente nos casos em que ações imprevistas levam à ruptura localizada de elementos de sustentação. Como exemplos, podem-se citar os casos do World Trade Center, nos Estados Unidos, onde a colisão de aviões causou o colapso de ambas as torres, e do Edifício Ronan Point, na Inglaterra, onde uma explosão de um botijão de gás causou a ruptura de toda uma prumada do prédio. Assim, a consideração da natureza aleatória das cargas é importante para projetar uma estrutura segura. Existem diversos métodos de projeto de estruturas que consideram incertezas nos processos de cálculo e execução de construções. O presente trabalho foca especificamente o uso de técnicas probabilísticas. Os métodos probabilísticos sempre admitem uma pequena probabilidade de falha e geralmente exigem altos esforços computacionais. Nesse sentido, o desafio atual é desenvolver um método de análise estrutural puramente probabilístico com custos de processamento computacional aceitáveis. Portanto, esta dissertação é baseada em uma metodologia probabilística que propõe uma nova estratégia para avaliar a probabilidade global de falha e seu respectivo índice de robustez, considerando diferentes tipos de incertezas. A metodologia proposta começa com a construção de uma árvore de eventos, gerando cenários aleatórios através de uma simulação de Monte Carlo. Dois estudos de caso de referência são considerados, produzindo resultados promissores com tempo de processamento computacional razoável.
Abstract: The design of structures with the adoption of normative safety coefficients is not always adequate to guarantee the stability of constructions, especially in cases where unforeseen actions lead to localized failures in supporting elements. As examples, one can mention the cases of the World Trade Center, in the United States, where airplane collisions caused the collapse of both towers, and the Ronan Point Building, in England, where an explosion of a gas cylinder caused the failure of an entire section of the building. Thus, the consideration of the random nature of loads is important to design a safe structure. There are several methods of structural design that consider uncertainties in the construction’s calculation and execution processes. The present work specifically focuses on the use of probabilistic techniques. Probabilistic methods always admit a tiny probability of failure and often demand high computational efforts. In this sense, the current challenge is to develop a purely probabilistic structural analysis method with acceptable computational processing costs. Hence, this dissertation is based on a probabilistic methodology that proposes a new strategy to evaluate the global probability of failure and its respective robustness index, considering different types of uncertainties. The proposed methodology begins with the construction of an event tree, generating random scenarios through a Monte Carlo simulation. Two benchmark case studies are considered, yielding promising results with reasonable computational processing time.
Keywords: Confiabilidade estrutural
Robustez de estruturas
Colapso progressivo
Árvore de falhas
Simulação de Monte Carlo
Structural reliability
Structural robustness
Progressive collapse
Event tree
Monte Carlo simulation
CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA CIVIL
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
Institution Initials: UFJF
Department: Faculdade de Engenharia
Program: Programa de Pós-graduação em Engenharia Civil (PEC)
Access Type: Acesso Aberto
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
Creative Commons License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/12060
Issue Date: 28-May-2020
Appears in Collections:Mestrado em Engenharia Civil (Dissertações)



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