AKMCS e suas variações: procedimento de confiabilidade utilizando Kriging e simulação de Monte Carlo

Abstract

Este estudo tem como objetivo descrever e analisar alguns métodos de Kriging com Monte Carlo disponíveis na literatura, demonstrando assim o estado da arte deste tema em expansão. Estes métodos utilizam do metamodelo de Kriging para substituir a função de desempenho dos problemas para resolver a análise de con?abilidade por meio da simulação de Monte Carlo, sendo sua principal intenção reduzir o custo computacional necessário. A pesquisa deste tipo de solução se popularizou com o primeiro método conhecido como AKMCS em 2010 e passou a ser explorado e estudado por uma grande quantidade de pro?ssionais. Com os métodos de Kriging com Monte Carlo é possível realizar análises de con?abilidade com alta precisão e baixo custo computacional, sendo possível utilizar as estatísticas do metamodelo de Kriging para gerar métodos ainda mais e?cientes. Com a pesquisa crescente e avanços disponíveis, propõem-se dar informações su?cientes para compreender o funcionamento do modelo de Kriging com a simulação de Monte Carlo simples, por importância ou com o uso de Kriging universal e analisar os resultados demonstrados na literatura e para alguns problemas de teste adicionais. Os resultados disponíveis indicam a tendência da pesquisa do Kriging universal ser ampliada, assim como justi?ca parcialmente a menor quantidade de trabalhos sobre o Kriging com simulação por importância, indicando também as vantagens e desvantagens para cada método descrito.

Abstract : This study aims to describe and analyze some methods using Kriging with Monte Carlo simulation available in the literature, thus demonstrating the state of the art of this expanding subject. These methods use the Kriging metamodel to replace the performance function to solve reliability analysis through Monte Carlo simulation, and its main intention is to reduce the computational cost required. The research of this type of solution became popular with the first method known as AKMCS in 2010 and started to be explored and studied by a large number of researchers. With Kriging with Monte Carlo methods it is possible to perform reliability analyzes with high precision and low computational cost, being possible to use Kriging metamodel statistics to generate even more efficient methods. With the increasing research and available advances, it is proposed to give sufficient information to understand the Kriging model with the crude Monte Carlo simulation, importance simulation or with the use of universal Kriging and analyze the results demonstrated in the literature and for some additional test problems. The available results demonstrate the tendency of expanding the studies about universal Kriging, as well as partially justify the smaller number of research about Kriging with importance simulation, also indicating the advantages and disadvantages for each method described.