Fuzzy Numbers Applied in Reliability Assessment of Unreinforced Masonry Shear Wall
Notice bibliographique
Résumé
In order to have safe and economy construction, different sources of uncertainty should be properly characterized and considered in structural design and verification. A reliability analysis is run to assess the consistency of design process, including the uncertainty. A full probabilistic approach is an appropriate means in considering the aleatory portion of uncertainty. In dealing with epistemic uncertainty in reliability analysis, modern mathematical tools like fuzzy logic is required. The non-deterministic design in a case study on Unreinforced Masonry shear Wall (URMW) by applying fuzzy numbers has performed. Instead of uncertain deterministic data of material strength, a range of possible numbers in the form of fuzzy numbers introduced to the model, considering the experiences and the expert knowledge. The predicted capacity which is fuzzy number provide more insight into behavior of URMW. Moreover, the study on significant influence of each variable on the ultimate capacity of URMW is easier. Several reliability analysis are run using only stochastic method with using fuzzy numbers. The effect of model uncertainty on assessed reliability is highlighted. The distinction between linear and non-linear application of partial safety factors is assessed. The result illustrate the fluctuation of reliability level of URMW for a wide range of applied normal force and different materials.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».