Análise de confiabilidade das fundações do cais modernizado do porto novo de rio grande (rs) aplicando metodologia bayesiana
Resumo
O objetivo deste trabalho é apresentar a aplicação de um procedimento de atualização
da previsão da capacidade de carga geotécnica de estacas, tomando como base os registros
documentados durante a execução das estacas. Essa atualização é obtida através da aplicação
dos conceitos da análise bayesiana. A incerteza dos parâmetros é modelada por distribuições
de probabilidade “a priori” e “a posteriori”. Para obtenção da distribuição “a priori” foram
utilizados métodos semi-empíricos de previsão da capacidade de carga das estacas baseados
em resultados de ensaios SPT (Standard Penetration Test), adaptados para incluir a
variabilidade dos resultados do ensaio. A estimativa da distribuição “a posteriori” foi realizada
através da atualização da distribuição “a priori”, utilizando uma função de máxima
verossimilhança baseada nos dados disponíveis em registros de cravação e na aplicação de
uma fórmula dinâmica. Além disso, determinou-se o índice de confiabilidade e a
probabilidade de falha da estrutura, confrontando-se as resistências com as solicitações, antes
e depois da atualização da capacidade de carga. Aplicou-se o procedimento em um
estaqueamento em água da obra de remodelação do Porto Novo, em Rio Grande, RS.
The objective of this study is to present the application of a procedure to update the prediction of the geotechnical bearing capacity of piles, based on the records documented during the execution of the work. This update is obtained through the application of Bayesian analysis concepts. The uncertainty of the parameters is modeled by "a priori" and "a posteriori" probability distributions. To obtain the "a priori" distribution, semi-empirical methods were used to predict the bearing capacity of piles based on SPT (Standard Penetration Test) results, adapted to include the variability of the test results. The "a posteriori" distribution was estimated by updating the "a priori" distribution using a maximum likelihood function based on the data available in driving records and the application of a dynamic formula. In addition, the reliability index and the failure probability of the structure were determined by comparing the resistances with the loads, before and after the load capacity update. The procedure was applied in the remodeling work of Porto Novo, in Rio Grande, RS.
The objective of this study is to present the application of a procedure to update the prediction of the geotechnical bearing capacity of piles, based on the records documented during the execution of the work. This update is obtained through the application of Bayesian analysis concepts. The uncertainty of the parameters is modeled by "a priori" and "a posteriori" probability distributions. To obtain the "a priori" distribution, semi-empirical methods were used to predict the bearing capacity of piles based on SPT (Standard Penetration Test) results, adapted to include the variability of the test results. The "a posteriori" distribution was estimated by updating the "a priori" distribution using a maximum likelihood function based on the data available in driving records and the application of a dynamic formula. In addition, the reliability index and the failure probability of the structure were determined by comparing the resistances with the loads, before and after the load capacity update. The procedure was applied in the remodeling work of Porto Novo, in Rio Grande, RS.
Descrição
Dissertação (mestrado)
Palavras-chave
Estacas, Capacidade de Carga, Análise Probabilística, Teorema de Bayes, Análise de Confiabilidade, Piles, Bearing Capacity, Probabilistic Analysis, Bayes Theorem, Reliability Analysis
Citação
BELONI, Aline de Viegas. Análise de confiabilidade das fundações do cais modernizado do porto novo de rio grande (rs) aplicando metodologia bayesiana. 2016. 130f. Dissertação(mestrado) - Programa de Pós-Graduação em Engenharia Oceânica, Escola de Engenharia, Universidade Federal do Rio Grande, Rio Grande, 2016.
