Disciplina

Área

Área Científica de Engenharia e Arquitectura Naval > Engenharia e Arquitectura Naval

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Nível

Desenvolvimento de projecto individual, que inclui relatório, apresentação e discussão, (100% da nota final). É exigida a nota mínima de 9.5 valores em 20.

Tipo

Não Estruturante

Regime

Semestral

Carga Horária

1º Semestre

3.0 h/semana

126.0 h/semestre

Objectivos

Fornecer os fundamentos da representação da variabilidade e incerteza através de modelos probabilísticos. Apresentar as técnicas de propagação e análise de incertezas. Fornecer aos alunos métodos de combinação de diferentes tipos de incertezas e de análise de sensibilidades.

Programa

Modelação probabilística da variabilidade e da incerteza. Interpretação clássica e Bayesiana de probabilidade. Variáveis aleatórias. Modelos probabilísticos comuns. Estatística descritiva. Estimação de modelos a partir de dados. Técnicas de estimação e actualização Bayesiana. Propagação e análise da incerteza na resposta de modelos. Métodos analíticos e estatísticos: Métodos de primeira ordem (FOSM) e técnicas de simulação de Monte Carlo e de redução da variância. Análise de sensibilidades. Métodos de superfície de resposta. Discretização e simulação de campos aleatórios. Incerteza em problemas de decisão. Introdução às redes Bayesianas. Modelos de Redes Bayesianas. Diagramas de influência e árvores de decisão.

Metodologia de avaliação

Desenvolvimento de projecto individual, que inclui relatório, apresentação e discussão, (100% da nota final). É exigida a nota mínima de 9.5 valores em 20.

Bibliografia

Principal

Probability, Statistics and Decision for Civil Engineers

Benjamin, J. R. and Cornell, C. A.

1970

McGraw-Hill, Inc., New York


Probabilistic Concepts in Engineering Planning and Design

A. H-S. Ang and W.H. Tang

1975

Vol. 1: Basic Principles, J. Wiley


Probabilistic Risk Analysis, Foundations and Methods

T. Bedford & R. Cooke

2001

Cambridge University Press


Introduction to Simulation and Risk Analysis

J. Evans, D. Olson

1998

Prentice Hall


Sensitivity Analysis in Practice

A. Saltelli, S. Tarantola, F. Campolongo, M. Rato

2004

Wiley


Uncertainty

Morgan, M. G. and Henriou, M.

1990

Cambridge University Press


Simulation and the Monte Carlo Method

B. Y. Rubinstein

1981

New York: Wiley & Sons.


Computational Analysis of Randomness in Structural Mechanics

Christian Bucher

2009

Taylor & Francis Group, London, UK.


Response Surface Methodology: Process and Product Optimization Using Designed Experiments

R. H. Myers, D. C. Montgomery, DC and C. M. Anderson-Cook

2009

John Wiley & Sons, Inc.