Viscoelasticidade não-local em dinâmica de estruturas: modelagem, calibração, seleção e validação de modelos

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Tipo do documento:	Tese
Título:	Viscoelasticidade não-local em dinâmica de estruturas: modelagem, calibração, seleção e validação de modelos
Título(s) alternativo(s):	Nonlocal viscoelasticity in dynamics of structures: modeling, calibration, selection and model validation
Autor:	Faria, Domenio de Souza
Primeiro orientador:	Stutz, Leonardo Tavares
Segundo orientador:	Castello, Daniel Alves
Primeiro membro da banca:	Matt, Carlos Frederico Trotta
Segundo membro da banca:	Abreu, Luiz Alberto da Silva
Terceiro membro da banca:	Knupp, Diego Campos
Quarto membro da banca:	Trindade, Marcelo Areias
Resumo:	Nesta tese, modelos contínuos viscoelásticos não-locais são abordados para a descrição do comportamento dinâmico de nanoestruturas e problemas inversos de estimação de parâmetros e seleção de classes de modelos são propostos e solucionados por inferência Bayesiana. Nanoestruturas, em aplicações para sistemas nano-eletromecânicos, são afetadas por efeitos de escala e amortecimento por diversas causas. Uma vez que resultados experimentais são sempre, em algum nível, corrompidos por ruído e os modelos teóricos propostos sempre possuem algum nível de erro de modelagem em relação aos sistemas reais investigados, adota-se o paradigma Bayesiano na formulação de problemas inversos de estimação de parâmetros e seleção de modelos. Para a incorporação de efeitos de escala, é adotada a Teoria da Elasticidade Não-Local e, para a tratativa generalizada de efeitos dissipativos, amortecimentos dos tipos viscoso e viscoelástico, sendo utilizado o conceito variáveis internas de dissipação ao comportamento viscoelástico. Modelos não-locais viscoelásticos de vigas de Euler-Bernoulli e placas de Kirchhoff são propostos, incluindo os respectivos modelos de elementos nitos. Os problemas inversos de estimação de parâmetros são construídos considerando os parâmetros modais das nanoestruturas modeladas, objetivando inferir sobre o parâmetro não-local de escala, que é associado á incorporação de efeitos de escala na equação constitutiva não-local, e sobre os parâmetros dos modelos de amortecimento, viscoso e viscoelástico. Na formulação dos problemas inversos de seleção de modelos, a modelagem dos efeitos dissipativos por modelos de amortecimento viscoso ou viscoelástico com diferentes quantidades de variáveis internas con figuram diferentes classes de modelos. A determinação da melhor classe de modelos, a partir dos dados experimentais, e realizada baseando-se nas evidências obtidas pelo Teorema Bayes. Para a amostragem da função densidade de probabilidade a posteriori dos parâmetros e a obtenção das evidências das classes de modelos, o algoritmo Transitional Markov Chain Monte Carlo foi adotado. A partir da formulação e solução dos problemas inversos, permitiu-se compreender a topologia do suporte da distribuição a posteriori dos parâmetros, avaliar a capacidade preditiva das classes de modelos estudadas, as discrepâncias de modelagem e investigar os impactos do uso de diferentes níveis de informação a priori.
Abstract:	In this thesis, non-local continuous viscoelastic models are considered to describe the dynamic behavior of nanostructures and inverse problems for parameter estimation and model class selection are formulated and solved by Bayesian inference. Nanostructures, in applications for nano-electromechanical systems, are affected by scale effects and damping effects due to several causes. Furthermore, results from experimental studies are, in general, corrupted by noise and the proposed theoretic models always have some kind of modeling error. Therefore, the Bayesian paradigm is adopted in the formulation of inverse problems for parameter estimation and model class selection. For the incorporation of scaling e ects, the Non-Local Elasticity Theory is adopted, and, for the generalized approach for damping effects, viscous and viscoelastic damping models, using the concept of internal variables to describe the viscoelastic behavior. Non-local viscoelastic models of Euler-Bernoulli beams and Kirchhoff plates are proposed, including the respective nite element models. The inverse problems for parameter estimation are constructed considering the modal parameters of the modeled nanostructures, aiming to infer the non-local scale parameter, which is associated with the incorporation of scale effects in the non-local constitutive equation, and the parameters of the viscoelastic model. In the formulation of inverse problems for model selection problems, the modeling of dissipative effects by viscous or viscoelastic models with different quantities of internal variables de ne different model classes. The best model class is determined from the experimental data based on the evidences by the Bayes rule. For sampling the posterior probability density function of the parameters and obtaining the evidences of the model classes, the Transitional Markov Chain Monte Carlo algorithm is adopted. From the formulation and solution of the inverse problems, it was possible to understant the topology of the posterior probability density functions, evaluate the predictive capabilities of the studied model classes and investigate the model discrepancies as well the impacts of using different levels of prior information.
Palavras-chave:	Teoria da elasticidade não-local Viscoelasticidade Problemas inversos Seleção de classes modelos Dinâmica das estruturas Viscoelasticidade Engenharia de estruturas Modelos matemáticos Problemas inversos (Equações diferenciais) Nonlocal elasticity theory Viscoelasticity Inverse problems Model class selection
Área(s) do CNPq:	CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma:	por
País:	Brasil
Instituição:	Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Sigla da instituição:	UERJ
Departamento:	Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto Politécnico
Programa:	Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional
Citação:	FARIA, Domenio de Souza. Viscoelasticidade não-local em dinâmica de estruturas: modelagem, calibração, seleção e validação de modelos. 2021. 156 f. Tese (Doutorado em Modelagem Computacional) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Nova Friburgo, 2021 .
Tipo de acesso:	Acesso Aberto
URI:	http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/17373
Data de defesa:	17-Dez-2021
Aparece nas coleções:	Doutorado em Modelagem Computacional

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Tese - Domenio de Souza Faria - 2022 - Completa.pdf		5,9 MB	Adobe PDF	Baixar/Abrir Pré-Visualizar ×

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