Abordagens adaptativas na análise de confiabilidade baseada em metamodelo: uma revisão

O presente trabalho revisa a implementação de metamodelagem adaptativa para análise de confiabilidade, com ênfase em quatro tipos principais de metamodelos: superfícies de resposta, expansões de caos polinomial, máquinas de vetor de suporte e modelos de Kriging. A discussão apresentada é motivada pela disseminação identificada e pouca interação entre técnicas de metamodelagem em confiabilidade, o que torna desafiador para os profissionais decidirem qual considerar em um contexto de implementação. O problema conceitual da análise de confiabilidade e a descrição teórica dos quatro modelos são apresentados, complementados por uma discussão comparativa de aplicações com identificação de novas áreas de interesse. As diferentes considerações que influenciam a eficiência da metamodelagem adaptativa são revisadas, com extensão para discussões de aplicabilidade dos quatro modelos pesquisados. Apesar de todas as técnicas adaptativas contribuírem para alcançar ganhos significativos na quantidade de esforço exigido para a análise de confiabilidade, e com um trade-off mínimo em precisão, não se deve esperar que elas performem igualmente em relação à dependência do problema de confiabilidade que está sendo abordado. A aplicação cruzada de metodologias, a superação da lacuna entre metodologia e aplicação, e os ensembles são algumas das novas áreas de interesse em pesquisa identificadas. Uma das principais considerações críticas para a metamodelagem adaptativa, e que tem sido alvo de pesquisa limitada, é a necessidade de técnicas abrangentes que permitam uma seleção cega do modelo mais adequado em relação ao problema em questão. Para concluir, a extensa e abrangente discussão apresentada visa ser um primeiro passo para a unificação do campo da metamodelagem adaptativa em confiabilidade; para que futuras implementações não sigam exclusivamente linhas individuais de pesquisa que progressivamente se tornam mais restritas em escopo, mas também busquem desenvolvimentos transversais no campo da metamodelagem adaptativa para análise de confiabilidade.