Economic Model for Assessing the Return on Investments in Structural Health Monitoring Systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
urpose: The purpose of this article is the description of the approach to the economic assessment of a highly-effective system for state monitoring of structures ensuring an increase in safety and economic efficiency for utilization of complex engineering structures and buildings considering all existing risks. Design/Methodology/Approach: The essence of the approach is in obtaining the state control data of these structures and buildings from sensors, which detect hidden damages and cracks, monitor consequences of shocks, corrosion, tension, and overheating. Findings: All the collected data make up the predictive analysis using artificial intelligence, which can and must analyze this data in real-time mode. Practical Implications: Such a way for monitoring allows for assessing the state of the structures and repairing or replacing them before the critical moments occur, thus significantly reducing the cost of servicing data from complex engineering objects, as well as it ensures their reliability and safety. Digitalization should be introduced in all of the industrial sectors, including aviation, where effectiveness, reliability, and safety are closely interconnected. Originality/Value: Thanks to the development of the state monitoring systems and the economic efficiency of their use in critical structures, the possibility, and intensiveness of their improvement are growing. This has great value and pushes modern productions forward.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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