Fuzzy Probabilistic Assessment of Aging Aircraft Structures Subjected to Multiple Site Fatigue Damage
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A strategy is developed for fuzzy probabilistic assessment of the fatigue resistance of aging aircraft structures due to multiple site fatigue damage (MSD). The residual strength of an aircraft structure may be significantly reduced by the existence of fatigue damage at multiple locations. Depending on the level of subjectivity and degree of knowledge, MSD-related parameters may be represented as either purely random variables or fuzzy random variables. The membership functions of probabilistic characteristics of fuzzy random variables, namely mean values and standard deviations, are developed. Mechanistic and probabilistic models used to evaluate multi-site fatigue damage are also presented. A probabilistic solution strategy, employing the first order reliability method (FORM), is combined with the response surface-based fuzzy modeling approach to develop possibility distributions of the probabilistic response quantities (namely reliability indices and failure probabilities) for components subjected to multiple site fatigue damage. Instead of providing the traditional single valued, purely probabilistic measure for reliability, the present formulation proves its merit in its ability to combine experimental data with expert knowledge to provide confidence bounds on the structural integrity of aging aircraft. Moreover, the predicted bounds are dependent on the level of knowledge regarding the fuzzy input parameters, with a higher degree of knowledge resulting in more narrow bounds. An example problem is used to demonstrate the advantages of the proposed methodology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».