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

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Os resulta<strong>do</strong>s foram verifica<strong>do</strong>s <strong>para</strong> as coor<strong>de</strong>nadas <strong>do</strong> ponto <strong>de</strong> projeto e<br />

também <strong>para</strong> o índice <strong>de</strong> confiabilida<strong>de</strong>. Nas Fig.(9.52), Fig.(9.53), Fig.(9.54) e<br />

Fig.(9.55) são apresenta<strong>do</strong>s os resulta<strong>do</strong>s <strong>para</strong> a convergência das variáveis aleatórias da<br />

análise e também <strong>para</strong> o índice <strong>de</strong> confiabilida<strong>de</strong>, β.<br />

Carregamento Atuante (kN/m)<br />

Número <strong>de</strong> Ciclos Atuante<br />

6,70<br />

6,50<br />

6,30<br />

6,10<br />

5,90<br />

5,70<br />

5,50<br />

5,30<br />

5,10<br />

4,90<br />

Composto<br />

13 Pontos<br />

8 Pontos<br />

Composto Prog<br />

13 Pontos Prog<br />

8 Pontos Prog<br />

Acoplamento Direto<br />

Mínimo<br />

Mínimo Prog<br />

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22<br />

Iterações<br />

Capítulo 9 – Acoplamento entre <strong>Mo<strong>de</strong>los</strong> Mecânicos e <strong>de</strong> Confiabilida<strong>de</strong> Estrutural____________<br />

Diâmetro <strong>do</strong> Furo (m)<br />

0,4050<br />

0,4040<br />

0,4030<br />

0,4020<br />

0,4010<br />

0,4000<br />

0,3990<br />

Composto<br />

13 Pontos<br />

8 Pontos<br />

Composto Prog<br />

13 Pontos Prog<br />

8 Pontos Prog<br />

Acoplamento Direto<br />

Mínimo<br />

Mínimo Prog<br />

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22<br />

Iterações<br />

Figura 9.52 Convergência <strong>para</strong> carregamento. Figura 9.53 Convergência <strong>para</strong> diâmetro <strong>do</strong> furo.<br />

5,014E+06<br />

5,012E+06<br />

5,010E+06<br />

5,008E+06<br />

5,006E+06<br />

5,004E+06<br />

5,002E+06<br />

5,000E+06<br />

4,998E+06<br />

Mínimo<br />

Mínimo Prog<br />

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22<br />

Iterações<br />

Composto<br />

13 Pontos<br />

8 Pontos<br />

Composto Prog<br />

13 Pontos Prog<br />

8 Pontos Prog<br />

Acoplamento Direto<br />

Índice <strong>de</strong> Confiabilida<strong>de</strong><br />

2,30<br />

2,10<br />

1,90<br />

1,70<br />

1,50<br />

286<br />

8 Pontos<br />

1,30<br />

Composto Prog<br />

1,10<br />

13 Pontos Prog<br />

8 Pontos Prog<br />

0,90<br />

Acoplamento Direto<br />

0,70<br />

0,50<br />

Mínimo<br />

Mínimo Prog<br />

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22<br />

Iterações<br />

Composto<br />

13 Pontos<br />

Figura 9.54 Convergência <strong>para</strong> N° <strong>de</strong> ciclos atuante. Figura 9.55 Convergência <strong>para</strong> β.<br />

Os resulta<strong>do</strong>s apresenta<strong>do</strong>s nessas quatro figuras mostram que as respostas<br />

obtidas por meio <strong>do</strong>s mo<strong>de</strong>los <strong>de</strong> superfície <strong>de</strong> resposta e acoplamento direto concordam<br />

entre si, o que é um bom indicativo sobre a convergência <strong>do</strong>s mo<strong>de</strong>los e a unicida<strong>de</strong> da<br />

solução obtida. Po<strong>de</strong> ser verifica<strong>do</strong> também que nos mo<strong>de</strong>los MSR que empregam a<br />

redução progressiva da distância entre os pontos <strong>do</strong> plano <strong>de</strong> experiência a solução é<br />

mais suave e estável quan<strong>do</strong> com<strong>para</strong><strong>do</strong> ao mo<strong>de</strong>lo em que a redução da distância <strong>do</strong>s<br />

pontos é feita após a convergência. Além disso, po<strong>de</strong>-se observar também que os<br />

mo<strong>de</strong>los com redução progressiva o caminho <strong>de</strong> convergência das variáveis aleatórias é<br />

praticamente o mesmo não <strong>de</strong>pen<strong>de</strong>n<strong>do</strong> <strong>do</strong> plano <strong>de</strong> experiência a<strong>do</strong>ta<strong>do</strong>.<br />

Apesar da resposta obtida pelos diferentes méto<strong>do</strong>s <strong>de</strong> confiabilida<strong>de</strong> utiliza<strong>do</strong>s<br />

ser a mesma constata-se que o custo computacional <strong>de</strong> cada análise, medi<strong>do</strong> pelo<br />

número <strong>de</strong> chamadas <strong>do</strong> mo<strong>de</strong>lo mecânico, é bem diferente como mostra a Fig. (9.56).<br />

Por meio <strong>de</strong>ssa figura po<strong>de</strong>-se observar que o mo<strong>de</strong>lo <strong>de</strong> acoplamento direto é o mais<br />

eficiente uma vez que este obteve a convergência da análise com somente 27 chamadas

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