Estimadores de erro a posteriori para o Método dos Elementos Finitos Generalizados (MEFG) aplicados à análise de estruturas de concreto

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ivone Passos Ferreira
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/BUBD-AHGQNV
Resumo: Este trabalho traz uma breve descrição das principais potencialidades do Método dos Elementos Finitos Generalizados e/ou Estendidos (MEFG/MEFX), que fazem deles ferramentas robustas e de desempenho superior na resolução de uma ampla gama de problemas numéricos. Na sequência, é introduzido o conceito de erro de discretização e suas implicações para as análises. O estado da arte dos estimadores de erro a posteriori é apresentado juntamente com o equacionamento mínimo necessário ao entendimento das peculiaridades inerentes a cada um deles. São elencados alguns dos principais melhoramentos conseguidos até o momento para os estimadores residuais Explícitos e Implícitos, os baseados na Recuperação do Gradiente e no Erro da Relação Constitutiva (ERC) e, por fim, os Orientados ao Objetivo. Especial interesse é devotado às estimativas de erro do tipo Implícitas (Método do Resíduo no Elemento Equilibrado EERM e Subdomínio-SRM). O desempenho de ambos os estimadores, em termos de eficiência e robustez, é avaliado por intermédio dos respectivos índices de efetividade globais e locais. Esses, por sua vez, originam-se do confronto das soluções numéricas MEFG (de estruturas de concreto bidimensionais) com as respectivas soluções de referência obtidas via MEF. Primeiramente, é feita a análise linear e, num segundo momento, os estimadores são estendidos para aplicação ao caso não linear. As estimativas obtidas são utilizadas, de forma independente, para avaliar a qualidade das simulações em estudo. A não linearidade física é incorporada aos cálculos com o auxílio do Modelo de Dano de Mazars e alguns dos importantes avanços nesse segmento de pesquisa são enfatizados. Essa é, sem dúvida, a primeira vez que o SRM é formulado e aplicado na resolução de problemas dessa natureza.
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