Avaliação computacional da influência do erro de modelo da resistência na confiabilidade estrutural de lajes de concreto armado submetidas à punção
Autor: Carla Simone de Albuquerque (Currículo Lattes)
Resumo
Esta Tese de Doutorado analisou a influência da variável aleatória erro de modelo na avaliação da confiabilidade estrutural de lajes lisas de concreto armado submetidas à punção, sem armadura de cisalhamento. Foram analisados os modelos de resistência à punção prescritos pelas normas ABNT NBR6118 (2014), ABNT NBR6118 (2023), ACI318 (2025), EUROCODE2 (2023) e FIB MC2020 (2024). O erro de modelo foi definido a partir da comparação entre as resistências experimentais e aquelas previstas pelos critérios normativos. A análise estatística é fundamentada em um banco de dados composto por 288 resultados experimentais disponíveis na literatura. A partir desses dados, foram avaliados os desempenhos dos modelos normativos e a caracterização estatística do erro de modelo, com ajuste de distribuições de probabilidade. Os cálculos das resistências à punção e erro de modelo foram realizados em Python, enquanto a análise estatística na linguagem R. A formulação da FIB MC2020 apresentou o melhor ajuste estatístico, sendo adotada como referência para o erro de modelo utilizado nas análises de confiabilidade. A caracterização estatística evidenciou coeficientes de variação significativos, confirmando a relevância da incerteza de modelagem. As análises de confiabilidade estrutural foram realizadas pelo método FORM, com validação pelos métodos SORM e de simulação de Monte Carlo com Amostragem por Importância Adaptativa, considerando 96 casos representativos de lajes lisas. Foram avaliados cenários com e sem a inclusão do erro de modelo, considerando combinações simultâneas da resistência do concreto, da espessura das lajes e das razões de carregamento. Os resultados mostraram que a consideração do erro de modelo reduz de 15% a 35% os índices de confiabilidade. Entre as normas analisadas, a ACI318 apresentou o maior erro de modelo médio, seguida pela NBR6118 e EUROCODE2, enquanto a FIB MC2020 apresentou comportamento mais próximo dos resultados experimentais. A análise de sensibilidade evidenciou o erro de modelo como a variável dominante na composição do índice de confiabilidade, com cerca de 37,5% da sensibilidade média total, reforçando a importância de sua incorporação em avaliações probabilísticas de estruturas submetidas à punção. A norma EUROCODE2 apresenta os maiores índices de confiabilidade, seguido pela FIB MC2020, enquanto a ACI318 apresenta os menores valores.