Optimizing the inspection schedule for bridge networks
Notice bibliographique
Résumé
Optimizing the inspection route for a bridge network is a paramount factor in reducing inspection duration and cost, particularly for bridges located in a large geographical area. In this respect, this study presents a bridge network inspection planning model. The model aims to minimize the total inspection cost by reducing traveling distance, accommodation cost, wasted time, and inspection crew cost. The model was developed based on the main concept of the multiple traveling salesman problem. In this model, a discrete event simulation engine was built to estimate the inspection duration for each bridge in the network, whereas the genetic algorithm approach was used to optimize the inspection route. Python was used in coding the model steps. Web scraping technique was utilized to develop a geospatial information algorithm dedicated to extracting the actual driving distance between any two points in the inspection route. To tackle the limitations of previous models, the developed model considered several parameters, such as bridge inspection durations that are either shorter or longer than a day shift, variations in the accommodation fees, actual driving distance, minimum workload to assign a new inspection crew, and minimum time to allow starting inspection activities in a new bridge. Considering these parameters make the developed model comprehensive and more accurate. The model was tested against a real bridge network in the IL, USA, and it proved its effectiveness in optimizing the inspection route. The model provides strong guidance for consultants and authorities in charge of bridges in planning the upcoming inspection activities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».