1. Pantheon
  2. Teses e Dissertações
  3. Teses e Dissertações defendidas na UFRJ
  4. Engenharias
  5. Engenharia Mecânica
Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/12060
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dc.contributor.advisorCastello, Daniel Alves-
dc.contributor.authorSilva, Gabriel Lucas Sousa da-
dc.date.accessioned2020-04-29T14:06:48Z-
dc.date.available2023-12-21T03:07:04Z-
dc.date.issued2018-02-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11422/12060-
dc.description.abstractThis work presents an application of the Approximation Error Approach (AEA) in the context of Structural Health Monitoring (SHM). Based on the Bayesian framework of statistical inversion, this approach allows one to compensate for errors caused by incorrect modeling of a physical system while still providing a relatively simple mathematical formulation. The application of different prior distributions of the unknown parameters is investigated. The AEA is compared to a traditional least-squares approach consisting of a forward model unable to compensate for modeling related errors.pt_BR
dc.languageengpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio de Janeiropt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectErro de aproximaçãopt_BR
dc.subjectMonitoramento de saúde estruturalpt_BR
dc.titleCompensation of model uncertainties in damage identification by means of the approximation error approachpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/5630317194591499pt_BR
dc.contributor.referee1Rochinha, Fernando Alves-
dc.contributor.referee2Peters, Franciane Conceição-
dc.description.resumoEsta dissertação apresenta uma aplicação do Approximation Error Approach (AEA), no contexto de Structural Health Monitoring (SHM). A abordagem proposta baseia-se na aplicação da Teoria Bayesiana de probabilidade na solução de problemas inversos. Tal abordagem permite corrigir a resposta prevista por um modelo através da compensação por um erro de modelagem associado usando uma formulação matemática que é relativamente simples. A aplicação de diferentes distribuições a priori para os parâmetros considerados nas simulações necessárias para o AEA ´e investigada. Resultados obtidos utilizando-se AEA e uma abordagem de mínimos quadrados são comparados.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenhariapt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Mecânicapt_BR
dc.publisher.initialsUFRJpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICApt_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
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