System-reliability-based disaster resilience analysis: Framework and applications to structural systems
Notice bibliographique
Résumé
As part of the recent effort to understand the performance capabilities of various engineering systems from their initial disruptions to the recovery phase, interest in the concept of resilience has been growing. In particular, to assess the disaster resilience of civil infrastructures subjected to natural or man-made hazards, various resilience criteria have been proposed. Given that infrastructures are complex systems consisting of components whose post-disaster performance capabilities are uncertain and interdependent, a system-reliability-based perspective is needed for a comprehensive evaluation of their disaster resilience. To this end, this paper characterizes disaster resilience from a system-reliability-based perspective in terms of three criteria: reliability, redundancy, and recoverability. These criteria are then discussed at each of the three scales of infrastructure systems, i.e., individual structures, infrastructure networks, and urban communities. Among the research needs and opportunities identified for the nine combinations of the resilience criteria and application scales (termed a “3x3 resilience matrix”), this paper focuses on a comprehensive assessment of the reliability and redundancy of an individual structure and proposes what is termed a “reliability-redundancy (β-π) analysis” method along with a consideration of recoverability. For each of the initial disruption scenarios of component failures, the proposed analysis method computes the reliability index (β) and redundancy index (π) based on the probabilities of the scenario and the corresponding system-level failure, respectively. Using a β-π diagram that shows the pairs of the calculated indices for a given type of hazard, one can compute the system-level failure probability per hazard occurrence and identify critical initial disruption scenarios requiring further investigations and actions to assure proper disaster resilience. By incorporating a recoverability index into the β-π diagram, decision-makers can identify top-priority initial disruption scenarios from a disaster resilience viewpoint. Numerical examples illustrate the proposed β-π analysis method and demonstrate its general applicability and effectiveness during the effort to evaluate and manage the disaster resilience of structural systems. The source codes of the paper are available for download at https://github.com/Seonghyun-Lim/beta-pi_analysis.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».