Development of a Fuzzy Probabilistic Methodology for Multiple-Site Fatigue Damage
Notice bibliographique
Résumé
A strategy for fuzzy-probabilistic assessment of the impact of multiple-site fatigue damage (MSD) on the fatigue resistance of aging structures is developed. The residual strength of a structure may be significantly reduced by the existence of fatigue damage at multiple locations. Depending on the level of knowledge with which they are known, MSD-related parameters may be represented as either purely random variables or fuzzy random variables. The membership functions of the 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 a first-order reliability method, is combined with a response-surface-based fuzzy modeling approach to construct the possibility distributions of the probabilistic safety indicators (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 structures. Moreover, the predicted bounds are dependent on the level of knowledge regarding the fuzzy input parameters, with a greater knowledge producing 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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».