A quantificação da incerteza e a atualização da confiabilidade são essenciais para garantir a segurança e o desempenho dos sistemas de engenharia. Este estudo desenvolveu uma estrutura de modelagem bayesiana hierárquica (HBM) que utiliza dados para quantificar a incerteza e atualizar a confiabilidade. Este método, ao aproveitar a estrutura probabilística do HBM, fornece uma solução robusta para integrar a incerteza do modelo e a variabilidade dos parâmetros na avaliação da confiabilidade. A estrutura foi aplicada a um modelo matemático linear e a um modelo estrutural dinâmico: para o modelo linear, foram derivadas soluções analíticas para os hiperparâmetros e a confiabilidade, oferecendo meios eficientes e precisos para quantificar a incerteza e avaliar a confiabilidade; no modelo estrutural dinâmico, a atualização da confiabilidade é realizada diretamente utilizando as distribuições a posteriori dos hiperparâmetros obtidas do HBM, este método depende da distribuição a posteriori atualizada que reflete o impacto da incerteza do sistema e do comportamento dinâmico na previsão da confiabilidade. O método proposto demonstra vantagens significativas em relação à inferência bayesiana tradicional ao lidar com múltiplas fontes de incerteza em ambientes estáticos e dinâmicos. Este trabalho destaca a versatilidade e eficiência computacional da estrutura HBM, estabelecendo-a como uma ferramenta poderosa para quantificação da incerteza e atualização da confiabilidade no monitoramento da saúde estrutural e outras aplicações de engenharia.

quantificação da incerteza;atualização da confiabilidade;modelagem bayesiana hierárquica;informada por dados;dinâmica estrutural