Técnicas para redução do custo computacional em problemas de otimização de risco baseada em desempenho

Resumo

O presente projeto de pesquisa está associado com o projeto de Doutorado número 2020/14072-7, intitulado "Otimização do desempenho de estruturas de concreto armado sujeitas a ações sísmicas". O projeto busca investigar e implementar técnicas para redução do esforço computacional necessário para resolver problemas de otimização de risco baseada em desempenho propostos no projeto de pesquisa associado, considerando a metodologia do Projeto de Engenharia Sísmica Baseado em Desempenho (PBEE). As técnicas que serão estudadas incluem Kriging, aprendizado de máquina, redução de ordem do modelo (MOR) e combinações entre elas. O projeto de engenharia baseado em desempenho (PBE) para diversas ameaças é uma metodologia amplamente adotada por pesquisadores no mundo, por revelar cenários de risco e potenciais perdas atreladas ao desempenho de uma estrutura sujeita a desastres naturais na tomada de decisão. Atrelado ao conhecimento sobre o desempenho estrutural, os pesquisadores também buscam uma redução na vulnerabilidade de estruturas sujeitas às ameaças, integrando naturalmente o problema a técnicas de otimização. Porém, o esforço computacional necessário para a otimização de risco baseada em desempenho pode se tornar proibitiva, já que se faz necessário avaliar a desempenho estrutural de forma probabilística dentro da iteração do otimizador. Se o problema de otimização caracterizar uma otimização multi-objetivo, comum no ramo do PBE, a resolução se torna ainda mais custosa computacionalmente. Esse projeto busca complementar os conhecimentos do grupo de pesquisa no Brasil com a experiência do grupo de pesquisa do Prof. Spence na Krigagem e redução de ordem do modelo (MOR), assim como em outras técnicas avançadas para redução do esforço computacional na solução de problemas dinâmicos estocásticos. As técnicas buscam aproximar a resposta da estrutura considerando uma ação sísmica, assim como acelerar as iterações do algoritmo de otimização que será transformado em um problema de otimização multi-objetivo. O estágio de pesquisa no exterior é fundamental para impulsionar a tese de Doutorado da candidata, financiada pela FAPESP. (AU)