POPV (DOProC)

Metoda Přímého Optimalizovaného Pravděpodobnostního Výpočtu (dále jen POPV) je vyvíjena od roku 2002 původně jako alternativa simulační techniky Monte Carlo v metodě SBRA. Původní název metody Přímý Determinovaný Pravděpodobnostní Výpočet - PDPV, byl odvozen od skutečnosti, že postup výpočtu je pro danou úlohu jednoznačně determinován svým algoritmem, na rozdíl od metody Monte Carlo, kde se výpočetní data pro danou simulaci náhodně generují. Řada konzultací a diskuzí s odborníky v oboru pravděpodobnostních metod však ukázala, že slovo determinovaný v názvu metody je poněkud zavádějící. Počet náhodných veličin vstupujících do výpočtu pravděpodobnosti poruchy je omezen možností danou úlohu numericky zvládnout. Při velkém počtu náhodně proměnných je totiž úloha časově velmi náročná i při dostupné výkonné výpočetní technice. Hledaly a rozvíjely se proto cesty optimalizace výpočtů, které snižují počet operací při zachování korektnosti výpočtu. V současné době již lze metodou POPV s využitím optimalizačních kroků výhodně řešit značné množství pravděpodobnostních úloh. Po konzultaci s odborníky zabývajícími se spolehlivostí konstrukcí (Šejnoha, Novák, Keršner, Teplý, 2009), byl název upřesněn na Přímý Optimalizovaný Pravděpodobnostní Výpočet - POPV.

Postup POPV vychází ze základních pojmů a postupů teorie pravděpodobnosti. Stejně jako u jiných metod jsou i u POPV vstupní proměnlivé náhodné veličiny (zatížení, geometrické a materiálové charakteristiky, imperfekce ad.) vyjádřeny histogramy s tzv. neparametrickým (empirickým) rozdělením, přičemž metoda není omezena ani pro použití parametrických rozdělení. Pro aplikaci POPV lze v současné době využít programový systém ProbCalc, jenž je stále rozvíjen. Lze něj do implementovat relativně jednoduše analytický transformační model dané konkrétní řešené pravděpodobnostní úlohy. Analyzovaná funkce spolehlivosti může být v tomto programu vyjádřena analyticky formou aritmetického výrazu ve znakové podobě (s využitím tzv. kalkulačky) nebo pomocí tzv. dynamické knihovny DLL, která může být vytvořena v kterémkoliv programovacím jazyce (např. v Borland Delphi).

English

The Direct Optimized Probabilistic Calculation (DOProC) was originally developed as a Monte Carlo alternative to SBRA the development of which started in the mid of 1980´s. The initial name of the method - Direct Determined Fully Probabilistic Calculation (DDFPC), was derived from the fact, that the calculation procedure for a certain task is clearly determined by its algorithm, while Monte Carlo generates calculation data for simulation on a random basis. It, however, followed from a number of consultations and discussions that the word "determined" is somewhat misleading. The method requires high-performing information systems for complex tasks. Therefore, efforts have been made to optimize calculations in order to reduce the number of operations, keeping, at the same time, reliable calculation results. Chances of optimizing the calculation steps seem to be extensive. Having consulted the issue with experts in construction reliability (Šejnoha, Novák, Keršner, Teplý 2009), the name of the method was made more precise and reads now Direct Optimized Probabilistic Calculation - DOProC.

DOProC is based on general terms and procedures used in probabilistic theories. Input random quantities (such as the load, geometry, material properties, or imperfections) are in DOProC method applied. The description of the random quantities is expressed by the non-parametric distribution in histograms. DOProC applications are processed in ProbCalc - this software is being improved all the time. It is rather easy to implement an analytical transformation model of the specific probabilistic application into ProbCalc. The reliability function under analysis can be expressed in ProbCalc analytically as a sign arithmetic expression (using the so-called calculator) or can be expressed using data from the dynamic library (the file with DLL extension) where the library can be created in any programming language (for instance, in Borland Delphi).


© 2018 VŠB-TU Ostrava