Hoy en día hay consenso en que para obtener modelos con buena capacidad predictiva es necesario considerar incertidumbres, tanto en los modelos como en los datos. Esa necesidad es tanto mayor cuantos más complejos son los modelos. De hecho, la modelización de un sistema complejo, y las aproximaciones numéricas asociadas, son apenas una aproximación de la realidad. Se sabe que los parámetros del modelo no son conocidos con precisión, son inciertos. Esto es conocido como incertidumbre en los datos o parámetros del modelo (geometría, propiedades, condiciones iniciales o de borde). Más importante aún es tener conciencia de que en el proceso abstracto de modelización se hacen simplificaciones de la realidad que conducen también a incertidumbres. Son las incertidumbres del modelo, que son más complicadas de abordar por ser más difíciles de cuantificar. Para mejorar las predicciones de un modelo, es necesario entonces considerar ambos tipos de incertidumbres. En los sistemas de análisis estructural tradicionales (i.e. vigas, placas, membranas, etc.) es común suponer constantes las propiedades geométricas y mecánicas de los materiales que intervienen. Aunque tales hipótesis han sido, durante mucho tiempo, la base de soluciones prácticas es evidente que es inevitable cierta incertidumbre en la caracterización de las propiedades de los sistemas (i.e. densidad de masa, sección transversales, módulo de rigidez, etc.). En general, modelos para el análisis del comportamiento de elementos estructurales deberían tener en cuenta esta incertidumbre. Por ello, es que hoy en día se han vuelto más importantes, debido especialmente a la complejidad creciente en las estructuras de ingeniería y al uso de materiales tecnológicamente más avanzados (materiales compuestos y materiales con propiedades gradualmente variables, etc.). La influencia de las incertidumbres en los sistemas ha llevado a la comunidad científica a reconocer la importancia del enfoque estocástico de los problemas de ingeniería. Aplicaciones relacionadas a la cuantificación y propagación de incertidumbres así como su influencia sobre la confiabilidad de los modelos computacionales han ido ganando importancia Mientras que procedimientos analíticos resultaron más útiles para explorar y desarrollar el campo de la mecánica estocástica, son hoy los métodos computacionales, con la ayuda de poderosos recursos tecnológicos, las herramientas para hacerlos aplicables a sistemas ingenieriles reales de mayor complejidad. El proyecto incorpora y continúa diversas metodologías que directamente pueden ser aplicadas a la resolución de un amplio espectro de problemas de la mecánica del continuo en general y de la mecánica estructural en particular, algunos ya conocidos en análisis determinísticos como el Método de Elementos Finitos (MEF) y otros propios del contexto estocástico. Entre ellas deben mencionarse el método de perturbaciones, métodos espectrales: Karhunen-Loeve y Polinomios de Caos, Método de Simulación de Montecarlo. Se abordarán entre otros aspectos, modelos estocásticos para el análisis estático y dinámico de vigas-columnas de materiales compuestos (hormigón armado, maderas laminadas  glulam, etc.) reforzadas con material de matriz polimérica reforzados con fibras (PRF). La geometría y propiedades mecánicas de las PRF compuestas poseen incertidumbres intrínsecas debidas a la complejidad del proceso de fabricación y montaje, y es ampliamente aceptado que estas incertidumbres sean cuantificadas probabilísticamente y modeladas como variables o procesos aleatorios. El estudio de estos problemas específicos tiene estrecha relación con líneas de investigación de otros grupos de investigación de la FRCU, y permite que los resultados obtenidos mediante las técnicas analítico-numéricas sean comparados con resultados experimentales de los otros grupos. Por otra parte, también se abordará el estudio del comportamiento dinámico de cables estructurales con imperfecciones o variaciones en las propiedades geométricas y/o mecánicas, condiciones iniciales y de borde inciertas, como así también incertidumbres en las acciones que actúan sobre ellos las cuales son preponderantemente no determinísticas (acción del viento, acción de las corrientes, etc.). Los cables analizados son de uso frecuente en estructuras civiles tales como riostras (cables tensos) de antenas de telecomunicaciones y torres de líneas de trasmisión de energía, y amarres (cables poco tensos) de estructuras flotantes.