An Invasive Weed Optimization-Based Fuzzy Decision-making Framework for Bridge Intervention Prioritization in Element and Network Levels
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Notice bibliographique
Résumé
Recently, the number of deteriorating bridges has drastically increased. Furthermore, tight maintenance budgets are cut down, imposing escalating adverse implications on the safety of bridges. This state of affairs entails the development of decision support systems for the effective management of bridges within the allocated budget. As such, this study introduces an invasive weed optimization-based fuzzy decision-making framework designated for bridge intervention prioritization in both element and network levels. The proposed decision-making platform encompasses three main tiers. The first tier is an optimized fuzzy analytical network process model that aims at computing the weighting vector of the bridge defects, namely corrosion, delamination, cracking, spalling and scaling. In this model, a genetic algorithm optimization model is formulated to improve the consistencies of judgment matrices through circumventing the imprecisions encountered by the classical judgment assignment. The second tier encompasses establishing an integrated bridge deck condition assessment model capitalizing on ground-penetrating radar and inspection reports. In it, the severities of the bridge defects are demonstrated in the form of fuzzy membership functions to address the inherent uncertainties of inspection. Subsequently, a variable-length invasive weed optimization model is structured to automatically calibrate the fuzzy membership functions. The third model is designed for structuring a bridge maintenance decision-making strategy stepping on the integrated condition index. The capabilities of the proposed framework were validated through several levels of comparisons. For instance, it significantly outperformed some of the current condition assessment models. Additionally, it inferred that the thresholds separating the four categories of the integrated bridge deck condition index are 75.651, 67.769 and 60.318.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle