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mickele [Metodi probabilistici di livello 2]
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@@ Linea 1: / Linea 1: @@
 ====== Metodi probabilistici di livello 2 ======
-Approssimiamo la funzione di stato limite con il suo sviluppo in serie di Taylor, secondo
+I metodi probabilistici di livello 2 approssimiamo la funzione di stato limite con il suo sviluppo in serie di Taylor
 $$g(\mathbf{x}) = g(x_1, x_2, \dots x_n) = g(\mathbf{x^{*}}) + \sum \limits_{i}^n \frac{\partial g}{\partial x_i} \left( x_i - x_i^{*}\right) + \frac{1}{2} \sum \limits_{i}^n \sum \limits_{j}^n \frac{\partial^2 g}{\partial x_i \partial x_j} \left( x_i - x_i^{*}\right) \left( x_j - x_j^{*}\right) + \dots $$
-====== Indice di affidabilità ======
+In base all'ordine al quale tronchiamo lo sviluppo in serie di Taylor avremo differenti sottofamiglie di metodi:
+  * i metodi FORM arrestano lo sviluppo in serie al primo ordine
+  * i metodi SORM si fermano al secondo ordine.
-$$P_f = \iint \limits_{Df} f_{R,E}(r,e) \; \mathrm{d}r \mathrm{d}e$$
+Inoltre tali metodi spostano l'attenzione dal calcolo della probabilità di insuccesso al calcolo di un indice di sicurezza, che vedremo tra breve, strettamente correlato con quest'ultima.
+====== Indice di sicurezza ======
-Introduciamo la variabile aleatoria $z$, che chiameremo esito, così definita
+Supponiamo sia possibile dividere le variabili aleatorie associate al nostro sistema in due insiemi:
+  * variabili con effetto favorevole sullo stato limite $r$; supponiamo siano le variabili $x_i$ con i compreso tra $1$ e $m$
+  * variabili con effetto sfavorevole sullo stato limite $e$; supponiamo siano le $x_i$ di indice compreso tra $m+1$ e $n$
-$$z = r - e$$
+A ciascun insieme di variabili associamo una variabile aleatoria
-Supponendo ad $r$ ed $e$ sia associata una distribuzione standard, abbiamo
+  * $ r = g_r \left( x_i \right)$ con $i=1 \dots m$
+  * $ e = g_e \left( x_i \right)$ con $i=m+1 \dots n$
-$$\mu_z = \mu_r - \mu_e$$
+Supponiamo infine che la funzione di stato limite assuma la forma
-$$\sigma_z^2 = \sigma_r^2 + \sigma_e^2 $$
+$g_{LS} \left( r,e \right) = r - e$
-La probabilità di insuccesso può essere scritta nella forma
+Supponendo che $r$ ed $e$ siano statisticamente indipendenti e che a ciascuno di esse sia associata una distribuzione normale, $g_{LS}$ diventa a sua volta una variabile aleatoria con distribuzione normale, e quindi
-$$P_r = \int \limits_{-\infty}^{0} f_{z}(z) \; \mathrm{d}z$$
+$$\mu_g = \mu_r - \mu_e$$
-Effettuiamo la standardizzazione della variabile $z$, passando alla variabile $u$
+$$\sigma_g^2 = \sigma_r^2 + \sigma_e^2 $$
-$$u = \frac{z-\mu_z}{\sigma_z} $$
+Con le ipotesi semplificative introdotte sopra, la probabilità di insuccesso può essere calcolata mediante l'integrale improprio
-La probabilità di insuccesso diventa
+$$P_r = \int \limits_{-\infty}^{0} f_{n}(g) \; \mathrm{d}g$$
-$$P_r = \int \limits_{-\infty}^{-\beta} f_{std}(u) \; \mathrm{d}u$$
+in cui ricordiamo che $f_{n}$ è una funzione del tipo
-in cui abbiamo introdotto il parametro $\beta = \mu_z / \sigma_z$ e la funzione standard di Gauss $f_{std}(u)$. Essendo quest'ultima una funzione simmetrica, possiamo scrivere
+$$f_{n} \left(g_{LS} \right) = \frac{1}{\sqrt{2 \pi \sigma_g^2}} \exp \left( {- \frac{1}{2} \left( \frac{ g_{LS} - \mu_g }{2 \sigma_g} \right)^2 } \right) $$
-$$P_r = \int \limits_{-\infty}^{-\beta} f_{std}(u) \; \mathrm{d}u = \int \limits_{\beta}^{\infty} f_{std}(u) \; \mathrm{d}u = 1 - F_{std}\left( \beta \right)$$
+Effettuiamo un cambio di variabile passando dalla variabile $g_{LS}$ alla variabile $u_g$, così definita
+$$u_g = \frac{g_{LS} - \mu_g}{\sigma_g} $$
+Con questa posizione $f_{n}(u_g)$ è una funzione simmetrica; possiamo quindi scrivere
+$$
+\DeclareMathOperator\erf{erf}
+P_r = \int \limits_{-\infty}^{-\beta} f_{n}(u_g) \; \mathrm{d}u_g = \int \limits_{\beta}^{\infty} f_{n}(u_g) \; \mathrm{d}u_g = 1 - \frac{1}{2} \left[ 1 + \erf \left( \frac{u_g}{\sqrt{2}}  \right) \right] $$
+$\frac{1}{2} \left[ 1 + \erf \left( \frac{u_g}{\sqrt{2}}  \right) \right]$ è la funzione di distribuzione cumulativa associata alla distribuzione di probabilità gaussiana.
+A sua volta $\DeclareMathOperator\erf{erf} \erf \left( x \right)$ è la funzione degli errori di Gauss, pari a
+$$\DeclareMathOperator\erf{erf} \erf(x) = \frac{2}{\sqrt{\pi}} \int \limits_{0}^{x} \exp \left( -t^2 \right) \mathrm{d} t$$
+I suoi valori sono facilmente determinabili negli ambienti di calcolo matematici di utilizzo usuale (excel, libreoffice-calc, matlab, la libreria math del linguaggio C).
+La probabilità di insuccesso è quindi funzione del solo parametro $\beta$ denominato //indice di sicurezza// poiché direttamente correlato con la probabilità di raggiungimento dello stato limite.
+Dall'ultima relazione è possibile ricavare la seguente correlazione tra la probabilità di insuccesso e l'indice di sicurezza
+^  $P_f$  |  $10^{-1}$  |  $10^{-2}$  |  $10^{-3}$  |  $10^{-4}$  |  $10^{-5}$  |  $10^{-6}$  |  $10^{-7}$  |
+^ $\beta$  |  1,28  |  2,32  |  3,09  |  3,72  |  4,27  |  4,75  |  5,20  |
+Partendo da tale osservazione, fissando per ciascuno stato limite la relativa probabilità di insuccesso, l'Eurocodice 0 (UNI EN 1990) definisce i valori minimi raccomandati dell'indice di sicurezza in funzione della classe di sicurezza.
+^ Classe di sicurezza  ^  Valori minimi di $\beta$  ^^
+^    ^  periodo di riferimento\\ 1 anno  ^  periodo di riferimento\\ 50 anni  ^
+^  RC3  |  5,2  |  4,3  |
+^  RC2  |  4,7  |  3,8  |
+^  RC1  |  4,2  |  3,3  |
+La classe di sicurezza è correlata con le conseguenze del collasso in termini di perdite di vite umane, economiche, sociali o ambientali (RC3 -> conseguenze eccezionali; RC2 -> conseguenze rilevanti; RC3 -> conseguenze trascurabili).
-Il parametro $\beta $ ci permette di valutare la proabilità di insuccesso della nostra struttura ed è pertanto un parametro sintetico significativo per valutare la sicurezza di una struttura. Chiameremo $\beta$ //indice di affidabilità// della struttura.
 ===== FORM =====
 I metodi FORM (First Order Reliability Methods) approssimano la funzione di stato limite con il suo sviluppo in serie di Taylor interrotto al primo ordine.
+Sotto tale ipotesi, sulla base di quanto visto al paragrafo precedente, procediamo al calcolo dell'indice di sicurezza $\beta$.
+Cerchiamo di dare un'interpretazione più intuitiva di tale indice.
+Per farlo effettuiamo il cambio di variabili
+$$r' = \frac{r - \mu_r}{\sigma_r} $$
+$$e' = \frac{e - \mu_e}{\sigma_e} $$
+Poiché la funzione di stato limite $g_{LS}$ è lineare rispetto ad $r'$ ed $e'$. Da quanto detto sopra questo vuol dire che:
+  * o la funzione di stato limite è effettivamente lineare
+  * o approssimiamo la funzione di stato limite al suo sviluppo in serie di Taylor troncato al primo ordine e centrato in un certo punto.
+Nel piano $r's'$ $g_{LS}$ sarà rappresentata con una retta. Il coefficiente $\beta$ è pari ala distanza di tale retta dall'origine.
 ==== FOSM ====
@@ Linea 48: / Linea 103: @@
 Sotto tali ipotesi, indicando con z la variabile aleatoria esito, pari al valore assunto dalla funzione di stato limite, abbiamo
-$$\mu_z =  g(\mu_{x,1}, \mu_{x,2}, \dots \mu_{x,n})$$
+$$\mu_g =  g(\mu_{x,1}, \mu_{x,2}, \dots \mu_{x,n})$$
-$$\sigma_z^2 = \sum \limits_{i=1}^{n} \sum \limits_{j=1}^{n} \left( \frac{\partial g}{\partial x_i} \right)_{\mu_x} \left( \frac{\partial g}{\partial x_j} \right)_{\mu_x} \sigma_{xi,xj}^2$$
+$$\sigma_g^2 = \sum \limits_{i=1}^{n} \sum \limits_{j=1}^{n} \left( \frac{\partial g}{\partial x_i} \right)_{\mu_g} \left( \frac{\partial g}{\partial x_j} \right)_{\mu_g} \sigma_{xi,xj}^2$$
 in cui $\sigma_{xi,xj}$ è la covarianza della variabile $x_i$ rispetto alla variabile $x_j$.
-Nel caso le variabili $x_i$ siano statisticamente indipendenti il calcolo della varianza della variabile $z$ si semplifica
+Nel caso le variabili $x_i$ siano statisticamente indipendenti il calcolo della varianza di $g$ si semplifica
-$$\sigma_z^2 = \sum \limits_{i=1}^{n} \left( \frac{\partial g}{\partial x_i} \right)^2_{\mu_x} \sigma_{x,i}^2$$
+$$\sigma_g^2 = \sum \limits_{i=1}^{n} \left( \frac{\partial g}{\partial x_i} \right)^2_{\mu_g} \sigma_{x,i}^2$$
 ==== AFOSM ====
-Anche il metodo AFOSM (Advanced First Order Second Moment) approssima la funzione di stato limite con il suo sviluppo in serie di Taylor troncato al primo ordine che però viene centrato in un punto $\mathbf{x^{*}}$ scelto in maniera da minimizzare $\beta = \mu_z / \sigma_z$
+Nel caso la funzione di stato limite sia lineare, il metodo FOSM ci permette di valutare il valore esatto dell'indicei di sicurezza. Nel caso sia non lineare, possiamo ottenere valori di \beta anche molto lontani dal valore effettivo.
+Per risolvere tale problema è stato formulato il metodo AFOSM (Advanced First Order Second Moment). Anche il metodo AFOSM approssima la funzione di stato limite con il suo sviluppo in serie di Taylor troncato al primo ordine, cambia però il punto $\mathbf{x^{*}}$ rispetto al quale centriamo lo sviluppo. Più in particolare il punto $\mathbf{x^{*}}$ è ottimizzato in modo da avvicinarsi all'effettivo valore di $\beta$.
+A tal proposito gli approcci possibili sono di varia natura, più o meno complessi. L'approccio più immediato mira alla ricerca del valore di $\mathbf{x^{*}}$ che minimizza il corrispondente valore di $\beta \left( \mathbf{x^{*}} \right)$, secondo
-$$ \beta_{HL} = \min \left\{ \left(  \frac{\mu_z}{\sigma_z} \right)_{\mathbf{x^{*}}} \right\}$$
+$$ \beta_{min} = \min \left\{ \left(  \frac{\mu_g}{\sigma_g} \right)_{\mathbf{x^{*}}} \right\}$$
 ===== SORM =====

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