Disciplina
Modelação de Incertezas
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.
Pré-requisitos
Componente Laboratorial
Princípios Éticos
Componente de Programação e Computação
Componente de Competências Transversais
Bibliografia
Principal
Probability, Statistics and Decision for Civil Engineers
Benjamin, J. R. and Cornell, C. A.
Probabilistic Concepts in Engineering Planning and Design
Vol. 1: Basic Principles, J. Wiley
Probabilistic Risk Analysis, Foundations and Methods
Introduction to Simulation and Risk Analysis
Sensitivity Analysis in Practice
A. Saltelli, S. Tarantola, F. Campolongo, M. Rato
Simulation and the Monte Carlo Method
Computational Analysis of Randomness in Structural Mechanics
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