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ORCID:  http://orcid.org/0000-0002-8791-0706
Document type: Dissertação
Access type: Acesso Aberto
Title: Uma abordagem alternativa para avaliação da convergência do método de Monte Carlo adaptativo do GUM S1
Alternate title (s): An alternative approach to evaluation of convergence of the adaptive Monte Carlo method of GUM S1
Author: Leal, José Eduardo Silveira
First Advisor: Arencibia, Rosenda Valdés
First member of the Committee: Vilarinho, Louriel Oliveira
Second member of the Committee: Piratelli Filho, Antonio
Summary: Esta dissertação de mestrado apresenta uma nova abordagem para a avaliação da incerteza de medição de forma a solucionar os problemas encontrados no método de Monte Carlo Adaptativo (MCA), principalmente com relação à perda da estabilidade. Esta nova abordagem denominada de método de Monte Carlo Sequencial (MCS) se fundamenta nos mesmos princípios norteados pelo GUM e GUM S1 e visa ampliar o campo de aplicação dos métodos propostos nestes documentos. Quando comparado com o MCA, o MCS apresenta duas modificações, a primeira está relacionada com o armazenamento dos dados decorrentes da simulação, enquanto que a segunda consiste na aplicação de um novo critério de convergência. O MCS foi aplicado para estimar a incerteza de medições efetuadas com paquímetro, micrômetro externo, projetor de perfil e rugosímetro. A eficácia do MCS foi validada por meio da avaliação da repetibilidade dos resultados da simulação e pela comparação dos valores de incerteza obtidos e aqueles decorrentes da aplicação dos métodos GUM, MC e MCA. Ainda, o MCS apresentou maior repetibilidade em relação ao MCA no que diz respeito ao número de iterações necessárias para atingir a convergência da simulação. Este fato atribui a este método maior confiabilidade quando comparado com o MCA. A nova forma de armazenamento dos dados decorrentes da simulação usada no método MCS diminuiu de forma significativa a quantidade de dados a serem manipulados, e, consequentemente, ampliou o campo de aplicação do MCA.
Abstract: This dissertation presents a new approach to the measurement uncertainty evaluation in order to solve the problems found in the Adaptive Monte Carlo method (AMC), mainly about the loss of stability. This new approach, the Sequential Monte Carlo method (SMC), is based on the same principles guided by GUM and GUM S1 documents and aims to expand the scope of the proposed methods in these documents. When compared with the AMC, the SMC has two modifications; the first one is related to the storage of data resulting from simulation; and the second consists in applying a new convergence criterion. The SMC has been applied in order to estimate the uncertainty of measurements made with a caliper, external micrometer, profile projector and roughness meter. The SMC effectiveness was validated by the evaluation of the repeatability of the simulation results and through the comparison of the uncertainty values and those resulting from the application of the GUM, MC and AMC methods. Furthermore, the SMC showed greater repeatability when was compared to AMC as regards the number of necessary iterations to achieve the convergence of the simulation. This fact attributes to this method higher reliability in comparison with AMC. The new way of storing data resulting from the simulation method used in SMC decreased significantly the amount of manipulated data, and consequently extended the scope of the AMC method.
Keywords: Incerteza de medição
GUM
Método de Monte Carlo Adaptativo
Area (s) of CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Program: Programa de Pós-graduação em Engenharia Mecânica
Quote: LEAL, José Eduardo Silveira. Uma abordagem alternativa para avaliação da convergência do método de Monte Carlo adaptativo do GUM S1. 2016. 145 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2016. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2020.3014
Document identifier: http://doi.org/10.14393/ufu.di.2020.3014
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/29106
Date of defense: 24-Aug-2016
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