A Lifecycle Cost Based Design Optimization Model for Stormwater Management Systems
Notice bibliographique
Résumé
This chapter presents a novel approach to optimizing the design of stormwater management systems based on lifecycle cost.A new mathematical model coupled with PCSWMM, and Genetic Algorithms are employed to search for a global optimal design solution for a new stormwater management system.The model also ensures that the global optimization meets a set of design constraints including design guidelines and objectives.With the implementation and integration of graph theory and search algorithms in the advanced optimization model, this mathematical model can not only identify the best mix of pipe sizes for a given layout of pipes, but can also configure and size new stormwater management network components in a formal way rather than in an intuitive fashion.A deterministic method that can construct a multi-root shortest-path tree is developed for a network configuration.The method is based on a modified form of Dijkstra's algorithm.A layered assignment method is also developed for pipe sizing and pipe slope determination.Lifecycle cost is used as the evaluation function for design optimization.An environmental cost, viz.flood damage lifecycle cost, is evaluated in the design optimization process as well.A detailed design configuration and a unit cost database are used instead of an empirical cost estimation function to conduct the cost estimation.The approach implemented in this study makes the cost consideration more comprehensive and the result more accurate than the traditional approach.The model thus improves the design quality significantly.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».