A aplicação de simulações numéricas em problemas de confiabilidade estrutural costuma estar associada a grandes custos computacionais, dada a pequena probabilidade de falha inerente às estruturas. Ainda que diversos casos possam ser endereçados através de técnicas de redução da variância das amostras, a solução de problemas envolvendo grande número de graus de liberdade, respostas dinâmicas, não lineares e problemas de otimização na presença de incertezas são comumente ainda inviáveis de se resolver por esta abordagem. Tais problemas, porém, podem ser resolvidos através de representações analíticas que aproximam a resposta que seria obtida com a utilização de modelos computacionais mais complexos, chamadas chamados meta-modelos. O presente trabalho trata da compilação, assimilação, programação em computador e comparação de técnicas modernas de meta-modelagem no contexto da confiabilidade estrutural, utilizando representações construídas a partir de redes neurais artificiais, expansões em polinômios de caos e através de krigagem. Estas técnicas foram implementadas no programa computacional StRAnD - Structural Reliability Analysis and Design, desenvolvido junto ao Departamento de Engenharia de Estruturas, USP, resultando assim em um benefício permanente para a análise de confiabilidade estrutural junto à Universidade de São Paulo. / The application of numerical simulations to structural reliability problems is often associated with high computational costs, given the small probability of failure inherent to the structures. Although many cases can be addressed using variance reduction techniques, solving problems involving large number of degrees of freedom, nonlinear and dynamic responses, and problems of optimization in the presence of uncertainties are sometimes still infeasible to solve by this approach. Such problems, however, can be solved by analytical representations that approximate the response that would be obtained with the use of more complex computational models, called meta-models. This work deals with the collection, assimilation, computer programming and comparison of modern meta-modeling techniques in the context of structural reliability, using representations constructed from artificial neural networks, polynomial chaos expansions and Kriging. These techniques are implemented in the computer program StRAnD - Structural Reliability Analysis and Design, developed at the Department of Structural Engineering, USP; thus resulting in a permanent benefit to structural reliability analysis at the University of São Paulo.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:56:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 HertzWCL.pdf: 1101364 bytes, checksum: 81e217f795557edb8c6aa671cd62dabf (MD5) Previous issue date: 2006-10-06 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / This work presents the specification and the implementation of a language of Transformations in definite Models specification MOF (Meta Object Facility) of OMG (Object Management Group). The specification uses a boarding based on rules ECA (Event-Condition-Action) and was made on the basis of a set of scenes of use previously defined. The Parser Responsible parser for guaranteeing that the syntactic structure of the language is correct was constructed with the tool JavaCC (Java Compiler Compiler) and the description of the syntax of the language was made with EBNF (Extended Backus-Naur Form). The implementation is divided in three parts: the creation of the interpretative program properly said in Java, the creation of an executor of the actions specified in the language and its integration with the type of considered repository (generated for tool DSTC dMOF). A final prototype was developed and tested in the scenes previously defined / Este trabalho apresenta a especifica??o e a implementa??o de uma linguagem de Transforma??es em Modelos definidos segundo a especifica??o MOF (Meta Object Facility) da OMG (Object Management Group). A especifica??o utiliza uma abordagem baseada em regras ECA (Event-Condition-Action) e foi feita com base em um conjunto de cen?rios de uso previamente definidos. O parser respons?vel por garantir que a estrutura sint?tica da linguagem est? correta foi constru?do com a ferramenta JavaCC (Java Compiler Compiler) e a descri??o da sintaxe da linguagem foi feita com EBNF (Extended Backus-Naur Form). A implementa??o est? dividida em tr?s partes: a cria??o do programa interpretador propriamente dito em Java, a cria??o de um executor das a??es especificadas na linguagem e sua integra??o com o tipo de reposit?rio considerado (gerados pela ferramenta DSTC dMOF). Um prot?tipo final foi desenvolvido e testado nos cen?rios previamente definidos

A aplicação de simulações numéricas em problemas de confiabilidade estrutural costuma estar associada a grandes custos computacionais, dada a pequena probabilidade de falha inerente às estruturas. Ainda que diversos casos possam ser endereçados através de técnicas de redução da variância das amostras, a solução de problemas envolvendo grande número de graus de liberdade, respostas dinâmicas, não lineares e problemas de otimização na presença de incertezas são comumente ainda inviáveis de se resolver por esta abordagem. Tais problemas, porém, podem ser resolvidos através de representações analíticas que aproximam a resposta que seria obtida com a utilização de modelos computacionais mais complexos, chamadas chamados meta-modelos. O presente trabalho trata da compilação, assimilação, programação em computador e comparação de técnicas modernas de meta-modelagem no contexto da confiabilidade estrutural, utilizando representações construídas a partir de redes neurais artificiais, expansões em polinômios de caos e através de krigagem. Estas técnicas foram implementadas no programa computacional StRAnD - Structural Reliability Analysis and Design, desenvolvido junto ao Departamento de Engenharia de Estruturas, USP, resultando assim em um benefício permanente para a análise de confiabilidade estrutural junto à Universidade de São Paulo. / The application of numerical simulations to structural reliability problems is often associated with high computational costs, given the small probability of failure inherent to the structures. Although many cases can be addressed using variance reduction techniques, solving problems involving large number of degrees of freedom, nonlinear and dynamic responses, and problems of optimization in the presence of uncertainties are sometimes still infeasible to solve by this approach. Such problems, however, can be solved by analytical representations that approximate the response that would be obtained with the use of more complex computational models, called meta-models. This work deals with the collection, assimilation, computer programming and comparison of modern meta-modeling techniques in the context of structural reliability, using representations constructed from artificial neural networks, polynomial chaos expansions and Kriging. These techniques are implemented in the computer program StRAnD - Structural Reliability Analysis and Design, developed at the Department of Structural Engineering, USP; thus resulting in a permanent benefit to structural reliability analysis at the University of São Paulo.

Building performance simulations [BPS] tools are important in all the design stages, mainly in the early ones. However, some barriers such as time, resources and expertise do not contribute to their implementation in architecture offices. This research aimed to develop regression models (meta-models) to assess the thermal discomfort in a Brazilian low-cost house [LCH] during early design. They predicted the degree-hours of discomfort by heat and/or by cold as function of the design parameters changes for three Brazilian cities: Curitiba/PR, São Paulo/SP, and Manaus/AM. This work focused on using the meta-models to evaluate the impact of the parameters related to natural ventilation strategies on thermal performance in LCH. The analyzed Brazilian LCH consisted in a naturally ventilated representative unit developed based on the collected data. The most influential parameters in thermal performance, namely as key design parameters, were building orientation, shading devices positions and sizes, thermal material properties of the walls and roof constructive systems as well as window-to-wall ratios (WWR) and effective window ventilation areas (EWVA). The methodology was divided into: (a) collecting projects of Brazilian LCH, and based on that a base model that was able to represent them was proposed, (b) defining the key design parameters and their ranges, in order to compose the design space to be considered, (c) simulating thermal performance using EnergyPlus coupled with a Monte Carlo framework to randomly sample the design space considered, (d) using the greater part of the simulation results to develop the meta-models, (e)using the remaining portion to validate them, and (f) applying the meta-models in a simple design configuration in order to test their potential as a support design tool. Overall, the meta-models showed R2 values higher than 0.95 for all climates. Except for the regression models to predict discomfort by heat for Curitiba (R2 =0.61) and São Paulo (R2 =0.74). In their application, the models showed consistent predictions for WWR variations, but unexpected patterns for EWVA. / Simulações do desempenho de edificações são ferramentas importantes em todo processo de desenvolvimento do projeto, especialmente nas etapas iniciais. No entanto, barreiras como tempo, custo e conhecimento especializado impedem a implementação de tais ferramentas nos escritórios de arquitetura. A presente pesquisa se propôs a desenvolver modelos de regressão (meta-modelos) para avaliar o desconforto térmico em uma habitação de interesse social [HIS] brasileira. Estes meta - modelos predizem os graus-hora de desconforto por calor ou por frio em função de alterações nos parâmetros de projeto para três cidades brasileiras: Curitiba/PR, São Paulo/SP e Manaus/AM. O foco deste trabalho é o uso dos meta-modelos para avaliar o impacto de parâmetros relacionados com estratégias de ventilação natural no conforto térmico em HIS. A HIS brasileira analisada consistiu em uma unidade representativa, naturalmente ventilada e desenvolvida baseada em dados coletados. Os parâmetros que mais influenciam o conforto térmico, nomeados parâmetroschave de projeto foram: orientação da edificação, posição e tamanho das proteções solares, propriedades térmicas dos sistemas construtivos das paredes e do telhado, assim como, áreas de janela nas fachadas e áreas efetiva de abertura. A metodologia foi dividida em: (a) coleta de projetos de HIS brasileiras que embasaram a proposição de um modelobase que os representassem, (b) definição dos parâmetros chave de projeto e suas faixas de variação, a fim de compor o universo de projeto a ser explorado, (c) simulações térmicas usando o EnergyPlus acoplado com uma ferramenta de Monte Carlo para variar randomicamente o universo de projeto considerado, (d) uso da maior parte dos resultados das simulações para o desenvolvimento dos meta-modelos,(e) uso da porção remanescente para a validação dos meta-modelos e (f) aplicação dos meta-modelos em uma simples configuração de projeto, visando testar o seu potencial como ferramenta de suporte de projeto. De modo geral, os meta-modelos apresentaram R2 superiores a 0,95 para todos os climas, exceto os meta-modelos para predizer desconforto por calor para Curitiba (R2 =0,61) e São Paulo (R2 =0,74). Na fase de aplicação, os modelos mostraram predições consistentes para variações na área de janela na fachada, mas incoerências para variações nas áreas efetiva de abertura.

Building performance simulations [BPS] tools are important in all the design stages, mainly in the early ones. However, some barriers such as time, resources and expertise do not contribute to their implementation in architecture offices. This research aimed to develop regression models (meta-models) to assess the thermal discomfort in a Brazilian low-cost house [LCH] during early design. They predicted the degree-hours of discomfort by heat and/or by cold as function of the design parameters changes for three Brazilian cities: Curitiba/PR, São Paulo/SP, and Manaus/AM. This work focused on using the meta-models to evaluate the impact of the parameters related to natural ventilation strategies on thermal performance in LCH. The analyzed Brazilian LCH consisted in a naturally ventilated representative unit developed based on the collected data. The most influential parameters in thermal performance, namely as key design parameters, were building orientation, shading devices positions and sizes, thermal material properties of the walls and roof constructive systems as well as window-to-wall ratios (WWR) and effective window ventilation areas (EWVA). The methodology was divided into: (a) collecting projects of Brazilian LCH, and based on that a base model that was able to represent them was proposed, (b) defining the key design parameters and their ranges, in order to compose the design space to be considered, (c) simulating thermal performance using EnergyPlus coupled with a Monte Carlo framework to randomly sample the design space considered, (d) using the greater part of the simulation results to develop the meta-models, (e)using the remaining portion to validate them, and (f) applying the meta-models in a simple design configuration in order to test their potential as a support design tool. Overall, the meta-models showed R2 values higher than 0.95 for all climates. Except for the regression models to predict discomfort by heat for Curitiba (R2 =0.61) and São Paulo (R2 =0.74). In their application, the models showed consistent predictions for WWR variations, but unexpected patterns for EWVA. / Simulações do desempenho de edificações são ferramentas importantes em todo processo de desenvolvimento do projeto, especialmente nas etapas iniciais. No entanto, barreiras como tempo, custo e conhecimento especializado impedem a implementação de tais ferramentas nos escritórios de arquitetura. A presente pesquisa se propôs a desenvolver modelos de regressão (meta-modelos) para avaliar o desconforto térmico em uma habitação de interesse social [HIS] brasileira. Estes meta - modelos predizem os graus-hora de desconforto por calor ou por frio em função de alterações nos parâmetros de projeto para três cidades brasileiras: Curitiba/PR, São Paulo/SP e Manaus/AM. O foco deste trabalho é o uso dos meta-modelos para avaliar o impacto de parâmetros relacionados com estratégias de ventilação natural no conforto térmico em HIS. A HIS brasileira analisada consistiu em uma unidade representativa, naturalmente ventilada e desenvolvida baseada em dados coletados. Os parâmetros que mais influenciam o conforto térmico, nomeados parâmetroschave de projeto foram: orientação da edificação, posição e tamanho das proteções solares, propriedades térmicas dos sistemas construtivos das paredes e do telhado, assim como, áreas de janela nas fachadas e áreas efetiva de abertura. A metodologia foi dividida em: (a) coleta de projetos de HIS brasileiras que embasaram a proposição de um modelobase que os representassem, (b) definição dos parâmetros chave de projeto e suas faixas de variação, a fim de compor o universo de projeto a ser explorado, (c) simulações térmicas usando o EnergyPlus acoplado com uma ferramenta de Monte Carlo para variar randomicamente o universo de projeto considerado, (d) uso da maior parte dos resultados das simulações para o desenvolvimento dos meta-modelos,(e) uso da porção remanescente para a validação dos meta-modelos e (f) aplicação dos meta-modelos em uma simples configuração de projeto, visando testar o seu potencial como ferramenta de suporte de projeto. De modo geral, os meta-modelos apresentaram R2 superiores a 0,95 para todos os climas, exceto os meta-modelos para predizer desconforto por calor para Curitiba (R2 =0,61) e São Paulo (R2 =0,74). Na fase de aplicação, os modelos mostraram predições consistentes para variações na área de janela na fachada, mas incoerências para variações nas áreas efetiva de abertura.