Fuzzy logic-visual inspection based evaluation charts for lateral capacity prediction of deteriorating concrete piled wharves
Notice bibliographique
Résumé
Systematic and quantitative assessment of the lateral load capacity of deteriorating wharves is vital for ensuring structural integrity and planning repairs. While various assessment methods exist, such as structural health monitoring and reliability analysis, they can be costly for large infrastructure populations. Instead, visual inspections (VI) remain the primary assessment method despite its qualitative nature, inducing uncertainty in capacity evaluation. Thus, a new fuzzy-logic framework is proposed to translate VI data, such as linguistic defect descriptions, into quantitative capacity estimates, with the ability to update these estimates upon availability of field test data. The framework uses fuzzy deterioration models to map observed defects into a min-max range of material property reductions, inputted into a finite element model of a class-representative wharf to estimate the degraded capacity. Hence, enabling the calibration of wharf-class specific capacity-defect chart. A wharf condition index (WCI) is proposed to score the observed defects on a scale of 0–100. By inputting WCI into the chart, a best- and worst-case capacity can be estimated. The framework application is showcased for reinforced concrete wharves. Results show that the WCI can be related to the capacity via two-term exponential models with R 2 of 86.3% to 94.2% for the best- and worst-case models, respectively. The proposed capacity-defect chart was validated by predicting the capacities of five scaled corroded piles, from a past experimental study, based on the observed corrosion-induced cracks. The capacities of four out of five piles were within the predicted range with one falling marginally outside the predicted range by about 4%. • Fuzzy logic approach for the capacity prediction of wharves based on visual inspection. • Proposal of a new wharf condition index for condition rating of in-service wharves. • Developing charts to map the wharf condition index into min-max range of capacities. • Chart practicality was validated using a past experimental study on corroded wharf.
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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 ».