Modelos Não Lineares do Método dos Elementos de Contorno para ...

ser atribuídas, em parte, à construção do polinômio que representa a resistência da
estrutura a qual depende do plano de experiência adotado e também da distância entre
os pontos em cada plano.
Foi comparado também o custo computacional de cada análise efetuada. Esse
parâmetro é medido pelo número de chamadas do modelo mecânico necessárias para a
obtenção da convergência da análise de confiabilidade. O diagrama comparativo do
número de chamadas do modelo mecânico é apresentado na Fig. (9.37).
Por meio dessa figura pode-se observar que o modelo de acoplamento direto é o
mais eficiente uma vez que este obteve a convergência da análise com somente 28
chamadas do modelo mecânico. Os modelos MSR, pelo fato de aproximarem a equação
de estado limite, necessitam de um número maior de chamadas do modelo mecânico
para a convergência. Nesse conjunto de modelos a análise com o plano de experiência
Mínimo, com a redução progressiva da distância entre os pontos no plano de
experiência, foi a mais eficiente necessitando de 90 chamadas para a convergência.
Quando comparamos os dois métodos de confiabilidade utilizados vemos que o
acoplamento direto é mais eficiente já que este necessita de um número
aproximadamente 3 vezes menor de chamadas do modelo mecânico do que o modelo
mais eficiente do modelo MSR.
Chamadas do Modelo Mecânico
350
300
250
200
150
100
50
0
180
338
176
234
Composto
Modelos Utilizados
13 Pontos 8 Pontos
Composto Prog 13 Pontos Prog 8 Pontos Prog
Acoplamento Direto Mínimo Mínimo Prog
Figura 9.37 Número de chamadas do modelo mecânico para as análises numéricas efetuadas.
9.4.3 – 3° Cenário
Capítulo 9 – Acoplamento entre Modelos Mecânicos e de Confiabilidade Estrutural____________
338
No terceiro cenário a estrutura será novamente analisada porém considerando-se
três variáveis aleatórias. As variáveis aleatórias adotadas na análise são o carregamento
atuante, F, o parâmetro C da lei de Paris e a distância entre a fissura e o centro dos
furos, D f . Nessa análise foram consideradas as seguintes propriedades estatísticas para
192
28
130
90
279