Service-life assessment of building components: application of evidence theory
Notice bibliographique
Résumé
This paper deals with the assessment of the service life of in-service building components subjected to known environmental and usage conditions. This assessment is complex because of two primary features. First, the assessment has to be carried within a multiscale context: a geometric scale that ranges from the material or elemental to building scale; a range in the complexity of the degradation (phenomena that varies from a single phenomenon to the consideration of several degradation scenarios); a range of possible performance requirements, from one function to several; and consideration, as well, to the time over which the process is carried out that may span from the design stage to that of management and repair. Second, this assessment must also take into consideration the availability and features of service-life data that by nature is heterogeneous, imprecise, uncertain, and incomplete. In this context, a comprehensive methodology is developed using all available data on service life derived from existing methods of service-life assessment of materials, elements or building components. Such data may, for example, be extracted from fundamental studies on durability, accelerated short-term exposure tests, statistical methods, factorial methods, feedback from practice, or expert opinion or other sources. The main stages of this methodology are: (i) identification of all possible degradation scenarios provided by failure mode and effects analysis (FMEA); (ii) collection of all available service-life data (SL-data) associated with these degradation scenarios, transformation of this data into a fuzzy-set format, and assessment of its quality; (iii) processing of unification of data and aggregation of data; and (iv) assessment of the service life of building components. The case study of a window unit allows for: (i) service-life assessment of a building component to be processed by unification of data and aggregation of data and (ii) a conclusion to be deduced.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».