Otimização de riscos sob processos aleatórios de corrosão e fadiga

• Autor(a) principal: Gomes, Wellison José de Santana
• Data de Publicação: 2013
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18134/tde-26032013-104724/
• topic: Confiabilidade estrutural; Otimização de risco; Otimização estrutural; Polinômios de caos; Polynomial chaos; Risk optimization; Structural optimization; Structural reliability

Processos aleatórios de corrosão e fadiga reduzem lentamente a resistência de estruturas e componentes estruturais, provocando um aumento gradual nas probabilidades de falha. A gestão do risco de falha de componentes sujeitos a corrosão e/ou fadiga é feita através de políticas de inspeção, manutenção e substituição, atividades que implicam em custos, mas visam manter a confiabilidade em níveis aceitáveis, enquanto o componente permanecer em operação. Aparentemente, os objetivos economia e segurança competem entre si, no entanto, a redução de recursos para inspeção e manutenção pode levar a maiores e crescentes probabilidades de falha, implicando em maiores custos esperados de falha, ou seja, maior risco. A otimização de risco estrutural é uma formulação que permite equacionar este problema, através do chamado custo esperado total. Nesta Tese, a otimização de risco é utilizada no intuito de encontrar políticas ótimas de inspeção e manutenção, isto é, quantidades de recursos a serem alocadas nestas atividades que levem ao menor custo esperado total possível. Os processos de corrosão e fadiga são representados através de modelos em polinômios de caos, construídos de maneira inédita, com base em dados experimentais ou observados da literatura. Com base nestes modelos, os problemas de otimização de risco envolvendo processos de fadiga e corrosão são resolvidos para diferentes configurações de custos de falha e de inspeções. Verifica-se que as políticas ótimas de inspeção, manutenção e substituição podem ser bastante diferentes para configurações de custo distintas, e que a determinação destas políticas é bastante desafiadora, devido, dentre outros fatores, à grande quantidade de mínimos locais do problema de otimização em questão, causadas por descontinuidades e oscilações da função custo esperado total.