Tapia Donoso, Jorge Nicolás2025-04-082025-04-082021-09https://repositorio.usm.cl/handle/123456789/74307El diseño de sistemas de ingeniería rara vez puede desarrollarse de manera determinista. La incertidumbre en dichos modelos puede encontrarse en distinto factores o propiedades que cumplen un rol fundamental en el sistema ingenieril, como lo pueden ser propiedades de los materiales, o valores de las solicitaciones a las cuales se ve sometido el sistema. Dado esto, es necesario cuantificar la confiabilidad del sistema dado el nivel de incertidumbre existente. Para lograr esto se puede recurrir a herramientas matemáticas, como lo es la teoría de probabilidad. La confiabilidad puede ser estimada a través de la probabilidad de falla, la cual mide las chances de que alguna respuesta del sistema exceda un valor umbral pre-establecido bajo algún criterio ingenieril, por ejemplo, el valor de algún desplazamiento de piso. Para poder modelar la incertumbre que afecta a un modelo, es recurrente asignar a variables de interés, funciones de densidad de probabilidad, las cuales poseen valores característicos que las definen, como lo son el valor esperado y la desviación estándar. La adecuada elección de las funciones de densidad de probabilidad es un paso fundamental para estimar correctamente la confiabilidad, por lo que, una variación en algunos de los parámetros característicos que la definen puede provocar variaciones considerables en el valor de la probabilidad de falla. Mencionado lo anterior, no solo es importante estimar adecuadamente la confiabilidad, si no que además, cuantificar que tan sensible es su valor respecto a los parámetros que definen a las funciones de densidad de probabilidad, pues puede entregar valiosa información del sistema. Existen distintas estrategias que permiten estimar la confiabilidad y su sensibilidad, una de ellas es aplicando el método de simulación Line Sampling, el cual permite estimar la probabilidad de falla, y en una etapa de post procesamiento cuantificar la sensibilidad mediante dos enfoques distintos pero equivalentes. El presente trabajo de título propone una estrategia que permita mejorar la estimación de la sensibilidad de la confiabilidad mediante un estimador óptimo combinado, el cual combine en un único estimador a los dos enfoques distintos que se pueden utilizar con la técnica de simulación Line Sampling, para problemas que involucren variables aleatorias.67 páginasesConfiabilidadTeoría de probabilidadMétodos de simulacióninfo:eu-repo/semantics/openAccess3560900287811