Introducción a la confiabilidad y evaluación de riesgos. Teoría y aplicaciones en Ingeniería

Agradecimientos
Prefacio
Introducción: ciencia e ingeniería

I. Conceptos básicos sobre evaluación y modelación del riesgo

1. Modelación en ingeniería

1.1. Aspectos generales

1.2. Método científico
1.2.1. Razonamiento deductivo e inductivo
1.2.2. Nueva interpretación del método científico

1.3. Interpretación del concepto modelo

1.4. Características de los modelos
1.4.1. Modelos cuantitativos y cualitativos
1.4.2. Modelos clásicos en ingeniería
1.4.3. Modelos con dificultades de predicción

1.5. Sistemas complejos

1.6. Teoría de sistemas
1.6.1. Características de un sistema
1.6.2. Definición de un sistema
1.6.3. Propiedades de un sistema
1.6.4. Tipos de sistemas
1.6.5. Modelación jerárquica

1.7. Resumen
1.8. Problemas
 
2. Caracterización y modelación de fallas

2.1. Aspectos generales
2.2. Definición de falla

2.3. Causas de las fallas
2.3.1. Aspectos generales
2.3.2. Fallas estructurales
2.3.3. Fallas operacionales
2.3.4. Fallas ocasionadas por el factor humano

2.4. Medición de la extensión de la falla.

2.5. Modelos de falla
2.5.1. Relación causa-efecto
2.5.2. Resultado de una acción única
2.5.3. Secuencias de eventos conducentes a la ocurrencia de la falla
2.5.4. Recolección de evidencia y evaluación del entorno
2.5.5. Progresión de la falla.

2.6. Resumen.
2.7. Problemas

3. Conceptos básicos para el análisis de riesgos

3.1. Aspectos generales

3.2. Incertidumbre
3.2.1. Definición y causas de la incertidumbre
3.2.2. Factores adicionales que contribuyen a la incertidumbre en ingeniería

3.3. Amenaza

3.4. Vulnerabilidad
3.4.1. Definición de vulnerabilidad
3.4.2. Evaluación de la vulnerabilidad

3.5. Riesgo  
3.5.1. Definición del riesgo
3.5.2. Riesgo aceptable

3.6. Seguridad
3.7. Resumen
3.8. Problemas

4. Análisis de riesgo y toma de decisiones

4.1. Aspectos generales
4.2. Proceso de toma de decisiones
4.3. Toma de decisiones en ingeniería
4.4. Decisión basada en la comparación de costos

4.5. Decisión con base en el valor esperado
4.5.1. Análisis de valor esperado
 4.5.2. Árboles de decisión

4.6. Funciones de utilidad
4.6.1. Aspectos generales
4.6.2. Ordenabilidad de las funciones de utilidad
4.6.3. Construcción de funciones de utilidad
4.6.4. Utilidad máxima esperada
4.6.5. Funciones de utilidad continuas
4.6.6. Funciones de predisposición y aversión al riesgo

4.7. Estrategia integral para la toma de decisiones
4.8. Resumen
4.9. Problemas

5. Métodos aproximados para la evaluación del riesgo

5.1. Aspectos generales
5.2. Razonamiento aproximado

5.3. Opinión de expertos
5.3.1. Aspectos generales
5.3.2. Características de los expertos
5.3.3. Manejo de opinión de expertos: método Delphi

5.4. Manejo de evidencia
5.5. Evaluaciones puntuales

5.6. Intervalos
5.6.1. Manejo de evidencia con intervalos
5.6.2. Teoría de intervalos  
5.6.3. Método Vertex
5.6.4. Dependencia entre intervalos

5.7. Evaluación de los parámetros de la distribución triangular

5.8. Lógica difusa
5.8.1. Aspectos generales
5.8.2. Teoría de conjuntos clásicos y difusos
5.8.3. Matemática de la lógica difusa
5.8.4. Forma de la función de pertenencia
5.8.5. Conjuntos difusos como herramienta de evaluación

5.9. Aprendizaje estadístico
5.9.1. Conceptos básicos
5.9.2. Redes neuronales

5.10. Resumen.
5.11. Problemas
 
II Modelación probabilística del riesgo

6. Problema básico de confiabilidad

6.1. Aspectos generales
6.2. Medidas determinísticas de seguridad
6.3. Invarianza del factor de seguridad
6.4. Factor de seguridad central y característico

6.5. Problema básico de confiabilidad
6.5.1. Variables aleatorias distribuidas normalmente
6.5.2. Variables aleatorias distribuidas lognormalmente
6.5.3. Variables correlacionadas

6.6. Problema generalizado de confiabilidad

6.7. Aspectos conceptuales de la probabilidad de falla
6.7.1. La probabilidad como una medida científica
6.7.2. Caracterización de la probabilidad de falla.
6.7.3. Valores típicos de la probabilidad de falla nominal

6.8. Resumen.
6.9. Problemas

7. Métodos de simulación

7.1. Aspectos generales
7.2. Simulación de Monte Carlo

7.3. Métodos para la generación de números aleatorios
7.3.1. Conceptos básicos
7.3.2. Números aleatorios generados a partir de variables aleatorias correlacionadas
7.3.3. Extracción de información estadística

7.4. Cálculo de la probabilidad de falla
7.5. Eficiencia y precisión de la simulación
7.6. Técnicas de reducción de varianza

7.7. Simulación para problemas con información parcial
7.7.1. Método de estimación puntual
7.7.2. Latin Hypercube

7.8. Resumen
7.9. Problemas

8. Métodos de transformación y segundo momento

8.1. Aspectos generales
8.2. Definición general del índice de confiabilidad

8.3. Métodos de primer orden y segundo momento
8.3.1. Función de estado límite lineal
8.3.2. Función de estado límite no lineal

8.4. Procedimiento de Rackwitz-Fiessler
8.5. Variables aleatorias correlacionadas
8.6. Análisis de segundo orden (SORM)
8.7. Múltiples funciones de estado límite
8.8. Resumen.
8.9. Problemas

9. Confiabilidad de sistemas

9.1. Introducción
9.2. Modelación de sistemas
9.3. Confiabilidad de sistemas en serie
9.4. Confiabilidad de sistemas activos en paralelo
9.5. Redundancia

9.6. Definición de límites para la confiabilidad de sistemas
9.6.1. Límites de primer orden para sistemas en serie
9.6.2. Límites de primer orden para sistemas en paralelo
9.6.3. Límites de segundo orden para sistemas en serie

9.7. Análisis de sistemas con componentes correlacionados
9.7.1. Sistemas con componentes igualmente correlacionados
9.7.2. Sistemas de componentes con diferente correlación

9.8. Árboles de falla
9.8.1. Construcción de árboles de falla
9.8.2. Análisis de árboles de falla
9.8.3. Cut sets y path sets
9.8.4. Dependencia y límites para la probabilidad

9.9. Resumen.
9.10. Problemas

III. Temas especiales en confiabilidad

10. Determinación de factores parciales

10.1. Aspectos generales
10.2. Selección del valor de diseño
10.3. Factores parciales basados en valores característicos

10.4. Aproximación probabilística a la selección de factores parciales
10.4.1. Formato de los factores de carga
10.4.2. Calibración de factores parciales

10.5. Selección de factores parciales utilizando FORM
10.6. Resumen
 
11. Métodos avanzados de simulación

11.1. Aspectos generales

11.2. Técnicas de reducción de varianza

11.2.1. Muestreo estratificado
11.2.2. Variables anthithetic
11.2.3. Simulación direccional
11.2.4. Muestreo por importancia.
11.2.5. Métodos de aprendizaje estadístico.
11.2.6. Monte Carlo utilizando cadenas de Markov (MCMC)
11.2.7. Simulación utilizando subconjuntos

11.3. Resumen

12. Análisis de confiabilidad contra el tiempo

12.1. Aspectos generales

12.2. Confiabilidad de componentes
12.2.1. Aspectos generales
12.2.2. Integración del tiempo
12.2.3. Discretización del tiempo
12.2.4. Función de amenaza
12.2.5. Procesos estocásticos

12.3. Confiabilidad en función de la tasa de falla
12.3.1. Caracterización de la tasa de falla  
12.3.2. Función de densidad de probabilidad del tiempo a la falla
12.3.3. Tiempo medio hasta la falla
12.3.4. Análisis con tasa de falla constante
12.3.5. Análisis con tasas de falla dependientes del tiempo.

12.4. Confiabilidad de sistemas
12.5. Resumen

13. Análisis del ciclo de vida

13.1. Aspectos generales

13.2. Análisis de costos del ciclo de vida (LCCA)
13.2.1. Aspectos generales
13.2.2. Definición
13.2.3. Características del cambio de paradigma
13.2.4. Análisis del ciclo de vida y sostenibilidad

13.3. Aspectos básicos del análisis de costos del ciclo de vida
13.3.1. Definición de los actores
13.3.2. Definición de costos  
13.3.3. Comportamiento del sistema en el tiempo
13.3.4. Definición de la función objetivo

13.4. Análisis del ciclo de vida
13.5. Modelación del ciclo de vida

13.6. Optimización de criterios de diseño
13.6.1. Modelo .de renovación sin deterioro progresivo
13.6.2. Caracterización de la solicitación

13.7. Definición de estrategias de inspección y mantenimiento
13.7.1. Aspectos generales
13.7.2. Parámetros generales
13.7.3. Modelos de mantenimiento
13.7.4. Modelos de mantenimiento con reemplazo parcial

13.8. Resumen

14. Optimización en ingeniería: revisión de métodos tradicionales

14.1. Aspectos generales
14.2. Optimización

14.3. Optimización de funciones lineales
14.3.1. Problema básico
14.3.2. Método Simplex

14.4. Optimización de funciones no lineales
14.4.1. Búsqueda en una dirección
14.4.2. Método de la sección dorada
14.4.3. Búsqueda multidimensional
14.4.4. Optimización no lineal con restricciones

14.5. Optimización como criterio de diseño
14.6. Resumen

A. Resumen de probabilidad y estadística

A.1. Aspectos generales
A.2. Tipos de probabilidad

A.3. Matemática de la probabilidad
A.3.1. Axiomas básicos de probabilidad
A.3.2. Axiomas derivados de probabilidad

A.4. Variables aleatorias

A.5. Momentos de una variable aleatoria
A.5.1. Media o valor esperado (primer momento)
A.5.2. Varianza y desviación estándar (segundo momento)
A.5.3. Momentos de orden superior

A.6. Distribuciones de probabilidad más comunes
A.6.1. Ensayos simples discretos
A.6.2. Ocurrencias aleatorias
A.6.3. Casos límite
A.6.4. Distribuciones de valor extremo
A.6.5. Otras distribuciones comunes
 
A.7. Variables distribuidas conjuntamente
A.7.1. Distribución de probabilidad conjunta
A.7.2. Distribuciones de probabilidad condicional
A.7.3. Distribuciones de probabilidad marginal

A.8. Momentos de funciones con distribución de probabilidad conjunta
A.8.1. Media
A.8.2. Varianza
A.8.3. Covarianza y correlación.

A.9. Distribución normal bivariada

A.10. Transformación de variables aleatorias
A.10.1. Transformación de una sola variable aleatoria
A.10.2. Transformación de dos o más variables

A.11. Funciones de variables aleatorias
A.11.1. Suma de dos variables aleatorias
A.11.2. Multiplicación de dos variables aleatorias

A.12. Momentos de funciones de variables aleatorias
A.12.1. Funciones lineales
A.12.2. Funciones como producto de variables
A.12.3. División de variables
A.12.4. Momentos de una raíz cuadrada
A.12.5. Momentos de una forma cuadrática
A.13. Resumen

B. Series de Taylor y transformaciones útiles

B.1. Aproximación de funciones utilizando series de Taylor
B.2. Transformación de Cholesky
B.3. Ortogonalización de Gram-Schmidt
B.4. Transformación de Rosemblatt
B.5. Transformada de Nataf

C. Tablas de probabilidad

Bibliografía
Índice analítico