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Type: Dissertação
Title: Análise de fadiga estocástica pela simulação Monte Carlo com variáveis de controle
Author(s)/Inventor(s): Queiroz, Diego Filipe Craveiro de Souza
Advisor: Sagrilo, Luís Volnei Sudati
Abstract: Estruturas marítimas são sujeitas a carregamentos dinâmicos variáveis durante toda sua vida útil, o que pode causar danos de fadiga nelas. Assim, a consideração da análise de fadiga para o projeto de estruturas offshore é de extrema importância, a fim de que a estrutura atenda aos critérios de segurança e mantenha sua integridade. Porém, a análise de fadiga devido ao efeito das ondas pode ser muito cara computacionalmente, visto que demanda diversas análises estruturais para levar em consideração todos os possíveis estados de mar aos quais a estrutura é submetida. Neste sentido, este trabalho tem como principal objetivo a investigação da Simulação Monte Carlo com Variáveis de Controle como uma possível metodologia eficiente na análise de fadiga. Assim, são testadas diferentes funções de controle, tais como uma função polinomial quadrática, uma função definida pelo método Kriging e uma função mais simples proposta por Low [1]. A técnica de Amostragem por Importância também é investigada como uma alternativa para melhorar a eficiência desta avaliação. No trabalho foram investigados dois exemplos de análise de fadiga, sendo um exemplo teórico simplificado e um exemplo onde é analisada a fadiga das linhas de ancoragem de um FPSO submetido a estados de mar compostos por condições de duas ondas combinadas (mar local e swell). Os resultados encontrados indicam que a aplicação de funções de controle adequadas e de versões adaptadas de Amostragem por Importância são técnicas capazes de reduzir drasticamente o número de simulações necessárias para obter um mesmo nível de acurácia na avaliação do dano à fadiga quando comparada à Simulação Monte Carlo Bruta.
Abstract: Offshore structures are subjected to time-varying load effects during their service life, which may result in fatigue damage to them. Hence, fatigue analysis is of utmost importance in the design of offshore structures in order to meet its safety standards. However, fatigue analysis may result in a high computational cost, since it requires a huge amount of structural dynamic analyses to consider all possible sea states that the structure may be exposed to. In this regard, the aim of this study is to investigate the Monte Carlo Simulation using Control Variates as a possible efficient method in fatigue analysis of offshore structures. Thus, different control functions are studied and tested, for instance, a quadratic polynomial function, a model that uses an interpolation function constructed by the Kriging method and a simpler function proposed by Low [1]. Importance Sampling is another technique investigated as an alternative to enhance the efficiency of fatigue damage assessment. Therefore, two fatigue analyses are presented, where one consists of a theoretical simplified model and the other consists of a FPSO mooring lines system subjected to several sea states composed by two combined waves conditions (wind-sea and swell waves). The results obtained point out that the application of appropriate control functions as well as adaptive approaches of Importance Sampling technique are likely to drastically reduce the number of simulations required to achieve the same level of accuracy in the assessment of fatigue damage when compared to the classical Monte Carlo Simulation.
Keywords: Estruturas marítimas
Método de Monte Carlo
Fadiga de metais
Análise de fadiga
Interpolação geoestatística
Fadiga estocástica
Subject CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA CIVIL::ESTRUTURAS::ESTRUTURAS METALICAS
Program: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil
Production unit: Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia
Publisher: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Issue Date: Sep-2022
Publisher country: Brasil
Language: por
Right access: Acesso Aberto
Citation: QUEIROZ, Diego Filipe Craveiro de Souza. Análise de fadiga estocástica pela simulação Monte Carlo com variáveis de controle. 2022. 99 f. Dissertação (Mestrado) - Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil, COPPE, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2022.
Appears in Collections:Engenharia Civil

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