Application of artificial random numbers and Monte Carlo method in the reliability analysis of geodetic networks

  • Maria L. S. Bonimani Universidade Federal de Uberlândia
  • Vinicius Francisco Rofatto Universidade Federal de Uberlândia
  • Marcelo T. Matsuoka Universidade Federal do Rio Grande do Sul
  • Ivandro Klein Instituto Federal de Santa Catarina
Palavras-chave: Método Monte Carlo, Outliers, Redes Geodésicas, Simulação Computacional, Teste de Hipóteses, Controle de Qualidade

Resumo

Uma rede geodésica consiste de pontos devidamente materializados no terreno, cujas coordenadas são estimadas por meio de medidas angulares e de distâncias entre os vértices, e/ou por meio de técnicas de posicionamento por Sistema Global de Navegação por Satélite. Estas redes são essenciais para os diversos ramos da Ciências e Engenharia, como por exemplo, no monitoramento de estruturas (barragens, pontes, usinas hidrelétricas, portos, túneis, portos, etc), no monitoramento da deformação da crosta terrestre, na implantação de um cadastro urbano e/ou rural georreferenciado, entre outros. Um dos critérios que uma rede geodésicas deve atender é a confiabilidade. Neste contexto, a confiabilidade pode ser entendida como a capacidade da rede em detectar e identificar outliers à um certo nível de probabilidade. Aqui, usamos o Método Monte Carlo (MMC) para investigar a confiabilidade de uma rede geodésica. O elemento chave do MMC é o gerador de números aleatórios. Os resultados de uma rede de nivelamento simulada revelam que identificar um outlier é mais difícil que detectá-lo. De modo geral, a relação entre a detecção e a identificação de um outlier depende do nível de significância do teste estatístico empregado para tratar os outliers.

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Publicado
2019-06-26
Como Citar
[1]
Bonimani, M., Rofatto, V., Matsuoka, M. e Klein, I. 2019. Application of artificial random numbers and Monte Carlo method in the reliability analysis of geodetic networks. Revista Brasileira de Computação Aplicada. 11, 2 (jun. 2019), 74-85. DOI:https://doi.org/10.5335/rbca.v11i2.8906.
Seção
Artigo Original
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