Thermo-hydro-mechanical model parameters adjustment via a distributed scientific workflow system

• Aldemon Lage-Bonifácio ^[1] ; Rafaela de Oliveira-Amaral ^[1] ; Michèle Cristina Resende-Farage ^[1] ; Ciro de Barros-Barbosa ^[1] ; Flávio de Souza-Barbosa ^[1]
  1. [1] Universidade Federal de Juiz de Fora

     Universidade Federal de Juiz de Fora

     Brasil

     
• Localización: DYNA: revista de la Facultad de Minas. Universidad Nacional de Colombia. Sede Medellín, ISSN 0012-7353, Vol. 84, Nº. 200, 2017, págs. 46-52
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Modelo termo-hidro-mecánico de ajuste de parámetros mediante un sistema científico de flujo de trabajo distribuido
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• Resumen
  • español

    Este trabajo presenta una estrategia numérica para el ajuste automático de parámetros del Modelo de Daño de Mazars, aplicado a un modelado termo-hidro-mecánico de estructuras de concreto. El procedimiento se basa en un sistema de flujo de trabajo científico (SWS) que aborda el universo combinatorio de parámetros ajustables al minimizar el número de simulaciones requeridas para obtener resultados optimizados. SWS no sólo mejora la eficiencia, sino que también facilita la estrategia en comparación con los procedimientos manuales. El algoritmo adoptado se desarrolla en un lenguaje de escritura intuitivo y emplea un ambiente computacional distribuido. La comparación con los datos experimentales indica que la metodología propuesta fue eficiente y efectiva para mejorar el análisis, minimizando los errores y ahorrando tiempo de procesamiento.

  • English

    This work presents anumerical approach for the automatic adjustment of parameters of theMazars Damage Model, applied to athermo-hydro-mechanical modeling of concrete structures. The procedure is based ona Scientific Workflow System (SWS)that addressesthe combinatorial universe of adjustable parametersbyminimizing the numberof simulations required for optimizedresults.Not only does SWS improve efficiency, by also makesthe strategy easierwhen compared to manual procedures. The adopted algorithmis developed in anintuitive script language and employs adistributed computational environment. Comparison to experimental data indicates that theproposed methodologywas efficient and effective in improving the analysis, by minimizing errors and saving processing time.