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Enregistrement W2545900367

Damage assessment and soft reliability evaluation of existing transmission lines

2005· article· en· W2545900367 sur OpenAlexaff
Ibrahim Hathout

Notice bibliographique

RevueProbabilistic Methods Applied to Power Systems, 2004 International Conference on · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInfrastructure Maintenance and Monitoring
Établissements canadiensHydro One (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability (semiconductor)Reliability engineeringMargin (machine learning)Fuzzy logicTransmission lineElectric power transmissionSensitivity (control systems)Cumulative distribution functionProbability distributionFunction (biology)Line (geometry)Computer scienceStructural engineeringMathematicsProbability density functionEngineeringStatisticsArtificial intelligenceElectronic engineeringMachine learning
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper introduces a methodology for reliability assessment of existing-transmission structures and lines in the presence of structural deterioration. A model for damage assessment of existing-transmission structures is proposed. The model uses fuzzy weighted averages formula (FWA) and utilizes a fuzzy computational technique called resolution identity of fuzzy sets. The damage-state of the structure or line is a fuzzy function that can be used to fuzzily or soften the probability of failure of the existing transmission-structure or line. The model for probability of failure is derived as a function of the cumulative distribution of the standardized safety margin and the damage-state of the structure or line. The probability of failure is then expressed in terms of the first four moments of the safety margin probability distribution function. The proposed method produces a realistic reliability assessment of existing structures or line. A numerical example is given.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,735
Score d'incertitude au seuil0,801

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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