Maintenance Cost Optimization for Bridge Structures Using System Reliability Analysis and Genetic Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Maintenance cost optimization and performance prediction of bridge structures have become important challenges in bridge management systems. The performance of bridge structures should be carefully monitored, especially in severe climatic conditions. The objective of this study is to develop a rational method that predicts the most cost-effective intervention schedule for bridges, where the structural safety is maintained with the minimum possible lifecycle cost. The framework functions through (1) a central database that contains the asset inventory along with the maintenance actions list, (2) a biquadratic system reliability–based deterioration model, (3) an intervention effect model that simulates the effect of undertaking various intervention scenarios on the bridge superstructure performance, (4) a financial model that computes the lifecycle costs throughout the planning horizon, and (5) an optimization model that utilizes a genetic algorithms engine to compare the different intervention scenarios and selects the most cost-effective one. This method is applied to a simply supported bridge superstructure case study, designed in accordance with Canadian highway bridge design standards. The results indicate that undertaking less costly minor repair actions may considerably reduce the lifecycle costs as a result of decreasing the number of costly major interventions. The optimum scenario resulted in an equivalent uniform annual cost of US$8,277 per year, which shows 4.5 times cost saving as compared with the conventional scenario where only major repairs are performed. This innovative combination of reliability analysis, nonlinear finite-element modeling, and genetic algorithms optimization supports asset managers in long-term planning and ensures undertaking rational and objective decisions.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».