Este trabalho de pesquisa apresenta um modelo numérico para a análise de estruturas planas sob excitação aleatória induzida pelo vento. O comportamento não-linear da estrutura é considerado adotando-se um modelo constitutivo elasto-plástico para o material, aço estrutural. Os elementos das estruturas estudadas estão sujeitos ao surgimento e desaparecimento de rótulas plásticas, levando a um dimensionamento mais econômico. O conhecimento a respeito de vibrações aleatórias de estruturas lineares encontra-se estabelecido. Por outro lado, poucos resultados encontram-se disponíveis para o caso não linear considerado. Para a simulação de vibrações aleatórias uma análise de Monte Carlo é utilizada. Uma função de densidade espectral de potência das velocidades do vento é usada para gerar um certo número de funções harmônicas de carregamento. Os ângulos de fases destes harmônicos são gerados por um algoritmo pseudo-aleatório. Para cada função de carregamento realiza-se uma integração direta no tempo pelo método de Newmark. A grande quantidade de dados de resposta é tratada estatisticamente de modo a permitir a obtenção de conclusões, a respeito da possibilidade de ocorrência de eventos desfavoráveis, do ponto de vista da engenharia.

This work presents a numerical model to analyze structures under random dynamic excitation induced by the wind. The structure is considered to have nonlinear behavior due to the elastic-plastic constitutive law adopted for the material, structural steel. The members of the studied structures may experience formation or disappearance of plastic hinges, leading to a more economic design. Random vibrations of linear structures is a well established subject. On the other hand, very few results are available for the nonlinear case as the one considered. To simulate random vibrations a Monte Carlo type analysis is used. A power spectral density function for wind velocity is used to generate a large number of harmonic input functions. Their phase angles are generated via a pseudo-random algorithm. Numerical time integration using Newmark’s method is performed for each input function. The large amount of response data obtained is statistically treated to allow for useful engineering conclusions on the probability of occurrence of unfavorable events.