Os silos verticais são estruturas com elevado índice de deformações excessivas e ruptura causados, principalmente, pelo desconhecimento da variabilidade nas pressões devidas ao produto armazenado. O objetivo deste trabalho é apresentar um estudo teórico, numérico e experimental das pressões exercidas pelos produtos armazenados granulares nas paredes de silos esbeltos, com a proposta da incorporação de parâmetros com propriedades estocásticas, nos modelos de pressões apresentados na literatura. Os parâmetros mais relevantes dos modelos de pressões foram ajustados aos dados experimentais obtidos em um silo-piloto, utilizando a técnica de estimação de parâmetros por máxima verossimilhança (EMV), e, para isso, foram empregados os algoritmos genéticos (AGs) como procedimento de otimização. As avaliações experimentais no silo-piloto foram conduzidas com três produtos: soja, milho e ração. Com as variabilidades dos parâmetros dos modelos de pressões encontrados nos experimentos, a confiabilidade estrutural dos silos verticais metálicos cilíndricos de chapas onduladas e fundo plano foi avaliada por meio da técnica de simulação de Monte Carlo (SMC). Os resultados mostraram que os modelos de pressões de Janssen (1895) e de Jenike et al. (1973) podem ser utilizados para o cálculo das pressões com as variabilidades dos parâmetros representadas pela distribuição lognormal. A avaliação da probabilidade de falha para este sistema está acima dos limites recomendados internacionalmente, indicando que atenção especial deve ser dada aos projetos de silos verticais esbeltos.

Vertical silos are structures with a large number of deformations and failures mainly due to misunderstanding of pressure variability of the storage products. The aim of this work is theoretical, numerical and experimental study of wall pressure in slender silos with the incorporation of stochastic properties of the parameters in pressures models used in the international literature. The most relevant parameters of the pressure models were adjusted to the experimental data obtained from a pilot-silo using maximum likelihood function, and for this purpose, Genetic Algorithms (GA) were used in the optimization procedure. The experimental evaluation in pilot-silo was conducted with three different bulk solids, which are: maize, soy and animal feed mixture. With the pressures models parameters, the structural reliability of flat bottom corrugated cylindrical steel silos with was evaluated using Monte Carlo simulation (SMC) to simulate a stochastic process. The results showed that Janssen (1895) and Jenike et al. (1973) pressure models can be used to evaluate the pressures with the parameters uncertainties modeled to lognormal distributions. The reliability index determined in this structural system was less than international recommended values for the design of slender silos.