Evaluación de los métodos aproximados del análisis de fiabilidad en el caso del diseño elástico de estructuras

摘要

En este trabajo nos interesamos por las incertidumbres de parámetros para evaluar la fiabilidad del diseño mecánico en el caso particular de porticos elásticos lineales. En el caso de este estudio encontramos en la literatura varias metodologías que se dedican al análisis de fiabilidad. Su simplificación es un inconveniente crucial para generalizar su aplicación a los problemas que contienen una gran cantidad de variables aleatorias. Los enfoques de fiabilidad que son examinados aquí incluyen el acoplamiento completo de un código de elementos finitos externo con hierrmientas informáticas dedicadas a la fiabilidad. Seis metodologías han sido consideradas: Método de primer orden de la fiabilidad (FORM), método de segundo orden de la fiabilidad (SORM) con tres variantes (fórmulas de Breitung, Hohenbichler-Rackwitz y Tvedt) y el método del muestreo importante (ISM), que es una variante pertinente de las simulaciones de Monte Cario. Para optimizar el número de iteraciones al usar ISM se ha estudiado la influencia del coeficiente de la variación empleado para probar la convergencia sobre los datos de fiabilidad. Los resultados obtenidos indican que para varios casos de estudios, los métodos aproximados FORM y SORM producen resultados similares en términos de índice de fiabilidad y probabilidad del colapso que los producidos por el método ISM más exacto. Esto permitió la evaluación de la validez del método rápido y aproximado FORM para estudiar el análisis de fiabilidad en el caso del diseño elástico de los pórticos. La influencia sobre la fiabilidad de las distintas distribuciones de probabilidades, dependiendo de exactamente dos parámetros estadísticos introducidos para modelar incertidumbres como variables aleatorias continuas, esta examinada. Los resultados obtenidos indican que la fiabilidad depende de manera significativa de las funciones de distribución de la probabilidad utilizadas y no sólo de su media y variación.