Probabilistic Modelling of Spatio-Temporal Uncertainties in Degradation
Notice bibliographique
Résumé
<p>Deterioration is a major problem facing engineering structures, systems and components (SSCs). To maintain the structural integrity and safe operation of such SSCs all through their service life, it is important to understand how degradation phenomena progress over time and space. Hence degradation modelling has been increasingly used to model existing deterioration, predict future deterioration as well as provide input for infrastructure management in terms of inspection and maintenance decision making. As deterioration is known to be random, modelling of spatial and temporal uncertainty remains a crucial challenge for infrastructure asset professionals. The main objective of the thesis is to develop sophisticated models for characterizing spatial and temporal uncertainties in deterioration modelling with a view to enhancing decision making under uncertainty. The thesis proposes a two-dimensional copula-based gamma distributed random field for the spatial uncertainties, and a copula-based multivariate gamma process model to characterize stochastic dependence of multiple degradation phenomena. Techniques for estimating the model parameters and simulating the field or process, prediction of the remaining lifetime distribution as well as condition-based maintenance optimization are also presented. To study the extreme value distribution of the random field, the thesis also presents a numerical method based on the Karhunen-Loève expansion for evaluating extrema of both one- and two-dimensional homogeneous random fields. The simulation results are benchmarked against existing analytical models for special cases. In addition, the study also investigates the effect of parameter (epistemic) uncertainty on the extreme value distribution of the field. Finally, the thesis presents a practical application of the proposed copula-based gamma field by treating the wall profile of a feeder pipe as one- and twodimensional gamma fields. The thesis demonstrates a practical application of the multivariate gamma process model to rutting, cracking, and surface roughness of highway pavements. In summary, the proposed models have advanced the knowledge and techniques of stochastic deterioration modelling in the engineering field.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».