Toward a Big Data-Based Approach: A Review on Degradation Models for Prognosis of Critical Infrastructure
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
Abstract Safety and reliability of large critical infrastructure such as long-span bridges, high-rise buildings, nuclear power plants, high-voltage transmission towers, rotating machinery, and so on, are important for a modern society. Research on reliability and safety analysis started with a “small data” problem dealing with relative scarce lifetime or failure data. Later, degradation modeling that uses performance deterioration, or, condition data collected from in-service inspections or online health monitoring became an important tool for reliability prediction and maintenance planning of highly reliable engineering systems. Over the past decades, a large number of degradation models have been developed to characterize and quantify the underlying degradation mechanism using direct and indirect measurements. Recent advancements in artificial intelligence, remote sensing, big data analytics, and Internet of things are making far-reaching impacts on almost every aspect of our lives. The effect of these changes on the degradation modeling, prognosis, and safety management is interesting questions to explore. This paper presents a comprehensive, forward-looking review of the various degradation models and their practical applications to damage prognosis and management of critical infrastructure. The degradation models are classified into four categories: physics-based, knowledge-based, data-driven, and hybrid approaches.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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