Integrated Life-Cycle Framework for Optimal Inspection, Monitoring and Maintenance under Uncertainty: Applications to Highway Bridges and Naval Ship Structures
Notice bibliographique
Résumé
Existing engineering structures are continuously deteriorating and their lifetimes are limited. In order to help ensure the structural safety and extend the service life of existing deteriorating structures, significant research efforts for establishing cost-effective maintenance strategies have been made. A life-cycle analysis usually depends on structural assessment and prediction models under uncertainty. The accuracy associated with these models can be considerably improved if the data from structural health monitoring (SHM) are used efficiently. Therefore, integration of SHM into maintenance management has recently been considered as a significant tool for rational maintenance planning. Improved accuracy of structural performance assessment and prediction by SHM can lead to timely and appropriate maintenance interventions, resulting in reduction of both expected failure cost and expected maintenance cost of deteriorating structural systems. In order to maximize this potential benefit of SHM, information from monitoring has to be used appropriately, and an effective optimum monitoring planning is necessary. Furthermore, lifetime optimization of inspection, monitoring, and maintenance strategies needs to be investigated in a life-cycle management framework. The main focus of this study is the development of a rational probabilistic integrated framework for optimum inspection, monitoring and maintenance planning. Based on concepts of probability and reliability, novel approaches to assess and predict the structural performance using SHM data are developed and applied to existing highway bridges. For optimum inspection and monitoring planning under uncertainty, several probabilistic approaches are developed in this study. Optimization formulations for these approaches are based on the concepts of availability, damage detection delay, and time-based safety margin. The inspection or monitoring plan is a solution of a multi-objective optimization problem under uncertainty. The uncertainties associated with damage occurrence and propagation, and quality of inspection method are considered within the optimization problem. These approaches are applied to deteriorating structures (i.e., highway bridges, naval ships) under various deterioration mechanisms (i.e., corrosion, fatigue). Furthermore, considering the effects of probabilities of damage detection and repair on future structural performance, the optimum inspection and maintenance strategy under uncertainty are addressed to extend the lifetime of deteriorating structures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».