Condition assessment for bridges: a hierarchical evidential reasoning (HER) framework
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Infrastructure risk management practices enable decision-makers to effectively monitor and assess structural condition for repairing/replacing elements before major damage or collapse state is reached. Improved techniques have enhanced inspection and monitoring of infrastructure, but assessment and interpretation of the collected data remains a challenge. In this article, a hierarchical evidential reasoning (HER) framework is proposed for the condition assessment of bridges. The approach involves using a HER framework for classifying bridge data into primary, secondary, tertiary and life safety-critical elements. The proposed HER framework combines different distress indicators (bodies of evidence) at different hierarchical levels. The information is aggregated using Dempster–Shafer (D–S) and Yager rule of combination to propagate both aleatory and epistemic uncertainties throughout the model. Furthermore, importance and reliability factors (collectively termed ‘‘credibility factor’) are introduced for discounting evidence based on importance of bridge element and reliability of the collected data. The data are systematically combined to obtain primary/secondary/tertiary/life safety-critical condition indices. Finally, an overall bridge condition index is obtained. The indices are based on information from multiple sources thereby providing a more reliable assessment of bridge condition. The HER framework is applied to data from an existing bridge in order to demonstrate application of the proposed approach.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle