Identificação de danos estruturais empregando modelos de funções exponenciais, transformação integral e inferência Bayesiana

Autores

DOI:

https://doi.org/10.14808/sci.plena.2023.119909

Palavras-chave:

identificação de danos, inferência bayesiana, transformada integral generalizada

Resumo

O presente trabalho aborda o problema inverso de identificação de danos estruturais em uma viga de Euler-Bernoulli. No modelo direto, o campo de dano estrutural é descrito de forma continua por funções de base exponenciais e a resposta dinâmica do modelo é obtida por meio de uma solução híbrida (analítica-numérica) fornecida pela Transformada Integral Generalizada. O problema inverso de identificação de danos é formulado segundo a inferência Bayesiana e o método Transitional Markov Chain Monte Carlo é utilizado para a amostragem da função densidade de probabilidade a posteriori dos parâmetros incertos que descrevem o campo de dano. A verificação da metodologia proposta é feita a partir de simulações numéricas considerando uma viga de Euler-Bernoulli simplesmente apoiada de modo que três cenários de dano distintos são analisados.

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Publicado

2023-12-14

Como Citar

de Andrade, R. P., Stutz, L. T., & Knupp, D. C. (2023). Identificação de danos estruturais empregando modelos de funções exponenciais, transformação integral e inferência Bayesiana . Scientia Plena, 19(11). https://doi.org/10.14808/sci.plena.2023.119909

Edição

Seção

ENMC/ECTM/MCSul/SEMENGO

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