Barbosa, Anderson HenriqueFreitas, Marcílio Sousa da RochaNeves, Francisco de Assis das2013-01-282013-01-282005BARBOSA, A. H.; FREITAS, M. S. da R.; NEVES, F. de A. das. Confiabilidade estrutural utilizando o método de Monte Carlo e redes neurais. REM: Revista Escola de Minas, v. 58, n. 3, p. 247-255, jul./set. 2005. Disponível em: <http://www.scielo.br/pdf/rem/v58n3/v58n3a11.pdf>. Acesso em: 28 jan. 2013.03704467http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/2072A análise de confiabilidade estrutural em geral, por envolver um grande número de variáveis aleatórias ou exigir uma grande quantidade de simulações, se depara com a questão do custo computacional. Duas técnicas utilizadas para essa avaliação são o método de simulação de Monte Carlo e os métodos analíticos do tipo FORM/SORM. Os métodos analíticos FORM e SORM podem apresentar problema de precisão no cálculo da probabilidade de falha. Em relação ao método de Monte Carlo, embora sejam de fácil implementação e absolutamente geral, o grande número de simulações pode exigir um tempo de processamento elevado, o que pode tornar sua aplicação inviável. Nesse trabalho, foi utilizada uma rede neural treinada para substituir a solução do problema estrutural necessário a cada simulação de Monte Carlo, com o objetivo de reduzir o custo computacional requerido na análise. As aplicações realizadas proporcionaram bons resultados, com baixo custo computacional, o que atesta a viabilidade de sua aplicação.pt-BRConfiabilidade estruturalRedes neuraisMétodo de Monte CarloMonte Carlo methodNeural networksArtigo publicado em periodicoA REM - Revista Escola de Minas - autoriza o depósito de cópia de artigos dos professores e alunos da UFOP no Repositório Institucional da UFOP. Licença concedida mediante preenchimento de formulário online em: 12 set. 2013.