Notice bibliographique
Résumé
The present study is to report its authors' study on the risk assessment related to dam failure all over the world,especially,in the USA,Canada,Australia,Western Europe and South Africa.As is known,dam failure tends to cause severe disastrous consequences, including human casualty and material damage in economy and pro- duction.Statistically speaking,more than 3 000 dams in China that are likely to lead to severe deficiency and dangerous break-down. Therefore,it is of great necessity to analyze and evaluate the safety status and state of dams in our country.In the paper,we have pro- posed an evaluation model and made discussions on the corresponding evaluation specifications in the field.The suggested model may intro- duce F-N method (a curve with the annual probability of an event causing fatalities F versus the number of fatalities N)proposed by the Australian Commission on Dams (ANCOLD)generally used for as- sessing dam safety.However,F-N curve takes into no account the fuzzy characteristics of various factors.To make up for the inadequa- cy,the present paper has put forward an improved evaluation model of dam failure on the basis of fuzzy analytic hierarchy process (AHP).First of all,we have classified the main influencing factors into three categories,such as human casualty,financial loss,as well as social and enviromnental impacts in addition to the rest factors a- long with the above main ones.At the same time,an index system has also been established to quantitatively ensure the influential de- gree between the main factors and the sub-ones.Secondly,we have also determined the weights of factors related to the dam failure on the basis of AHP.Here we have also introduced the membership function to define the fuzzy evaluation matrix as well as the procedures of the fuzzy AHP evaluation model.And,finally,the fussy AHP model can also be used to analyze a practical engineering example in order to validate it.The evaluation results we have gained demonstrate that the hazards caused by the dam failure tend to be extremely severe and in turn should be on close guard against.The given conclusion proves in agreement with the results based on the other currently used meth- ods.Thereby,considering fuzzy relationship of the factors,the model is feasible for assessing the hazards of dam failure.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».