Alves, Antônio Marcos de LimaLuzzardi, Francisco Jose Von Ameln2025-03-262025-03-262015LUZZARDI, Francisco Jose Von Ameln. Análise de confiabilidade das fundações do cais do estaleiro honório bicalho no porto de Rio Grande (RS) aplicando metodologia bayesiana. 2015. 162f. Dissertação (mestrado) - Programa de Pós-Graduação em Engenharia Oceânica, Escola de Engenharia, Universidade Federal do Rio Grande, Rio Grande, 2015.https://repositorio.furg.br/handle/123456789/12478Dissertação (mestrado)As incertezas existentes na Engenharia, de um modo geral, são provenientes de diversos fatores, tais como as aproximações e limitações dos modelos matemáticos utilizados, o conhecimento limitado das propriedades dos materiais, bem como a heterogeneidade dos mesmos. Também os ensaios para a determinação de parâmetros dependem de equipamentos, de procedimentos e de mão de obra que geram imprecisões em seus resultados. Enfim, existem diversas situações que propiciam a diferença entre os resultados calculados e os encontrados na prática. Assim, é necessária uma margem de segurança, com o objetivo de eliminar as possíveis incertezas. Porém, a tendência atual da Engenharia é tratar o Fator de Segurança não como um valor determinístico, mas sim em conjunto com uma “probabilidade de ruína” da estrutura. O presente trabalho busca determinar esta probabilidade de ruína na fundação do cais do estaleiro Honório Bicalho, no Porto Novo da cidade de Rio Grande, RS, empregando análise estatística Bayesiana. Na análise foi determinada a distribuição probabilística da capacidade de carga estática prevista pelos métodos semi-empíricos de Aoki & Velloso e de Décourt & Quaresma, utilizando-se os dados provenientes do ensaio de SPT (Standart Penetration Test), denominada de distribuição “a priori”. Com os dados de controle de cravação das estacas (negas medidas ao final da cravação e Ensaios de Carregamento Dinâmico), e adotando a fórmula dinâmica dos Dinamarqueses, foi definida uma distribuição probabilística de capacidade observada, chamada de “função de verossimilhança”. Com os resultados das distribuições “a priori” e função de verossimilhança, aplicando a metodologia Bayesiana foi determinada a distribuição de capacidade “a posteriori”, que consiste em uma atualização das previsões “a priori” com base em dados medidos ou observados. Combinando as distribuições de capacidade com a distribuição probabilística de solicitações sobre as estacas, foram determinados os índices de confiabilidade e as probabilidades de ruína da estrutura, antes e depois da atualização. Os resultados foram comparados com resultados de Prova de Carga Estática realizada na obra. De uma forma geral, observou-se um ganho de confiabilidade na obra através do emprego da metodologia Bayesiana de análise.The uncertainties in Engineering, in general, come from several factors such as limitations of the approaches and mathematical models, limited knowledge of the material properties as well as its heterogeneity. Also the tests for determining parameters depend on equipment and labor that generate inaccuracies in the results. Finally, there are several situations that favor the difference between the calculated results and those found in practice. Thus a safety margin is required, in order to cover possible uncertainties. However, the current trend in Engineering is to treat the Safety Factor not as a deterministic value, but in conjunction with a "probability of failure" of the structure. This study aims to determine this probability of failure for the foundations of shipyard pier located in Rio Grande, Brazil, employing Bayesian statistical analysis. First, the probability distribution of the static capacity of the piles predicted by semi-empirical brazilian methods based on the results of Standard Penetration Tests (SPT), was determined. This distribution is called "a priori" distribution. Then, based on the pile driving control data, (set per blow and Dynamic Load Tests), and adopting a dynamic formula (Danish Formula), a probabilistic distribution of the observed capacity was defined, called "likelihood function". With the results of "a priori" and likelihood distributions, a distribution called “a posteriori” was defined, applying Bayesian methodology. This distribution consists of an update of the "a priori" distribution, based on measured or observed data. Combining the capacity and demand (load) distributions, the reliability indices and the probability of failure were calculated, before and after the update. The results were compared with results of a Static Load Test carried out on the site. In general, it was observed a gain in reliability by employing the Bayesian methodology analysis.poropen accessFundaçõesProbabilidade de RuínaMetodologia BayesianaCapacidade de CargaAnálise de ConfiabilidadeFoundationsProbability of FailureBayesian MethodologyCapacity of The PilesReliability AnalysismasterThesis