Vantagens da Expansão em Polinômio de Caos na Propagação de Incertezas em Sistemas Mecânicos
Resumo
O método de Monte Carlo (MC) é bastante utilizado na obtenção de meta-modelos para propagação de incertezas em sistemas mecânicos, porém tem convergência lenta e custo computacional alto. A Expansão em Polinômio de Caos (PCE) tem enormes vantagens com relação ao método de MC na propagação de incertezas [2] sendo a principal delas a possibilidade de convergência com poucas amostras. Este artigo é uma primeira tentativa dos autores de melhorar o processo descrito em [3] adaptando o meta-modelo com PCE no lugar de MC. Aqui um oscilador de Duffing é simulado assumindo que a rigidez linear é uma variável aleatória e comparando a propagação da incerteza com MC e PCE.
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