Probabilistic Lifetime-Oriented Multiobjective Optimization of Bridge Maintenance: Combination of Maintenance Types

Neves, Luís; Frangopol, Dan M.; Petcherdchoo, Aruz

doi:10.1061/(asce)0733-9445(2006)132:11(1821)

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“…Probabilistic models associated to service life prediction of wall claddings are extremely useful to the cost optimization of maintenance actions during buildings life cycle [56][57][58]. An accurate optimization of maintenance actions requires a balanced consideration of both the claddings performance and the total cost accrued over the entire life-cycle [59,60].…”

Section: Resultsmentioning

confidence: 99%

Probabilistic analysis of degradation of façade claddings using Markov chain models

et al. 2015

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Section: Resultsmentioning

confidence: 99%

Probabilistic analysis of degradation of façade claddings using Markov chain models

et al. 2015

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“…The objective functions representing the target requirements for the optimal design are generally related to the cost of the structure (Frangopol 1999), including the initial construction cost and the costs of maintenance, repair and demolition, as well as to additional structural performance indicators (Furuta et al 2006, 2011, Frangopol & Liu 2007) such as safety, robustness, and redundancy, among others. The design variables may include the geometrical and mechanical properties of the structural system (Frangopol et al 1997b, Estes & Frangopol 2001b, Biondini & Marchiondelli 2008, Biondini & Frangopol 2009, Kwon & Frangopol 2010, 2011, as well as the time and reliability increments of maintenance and repair interventions (Frangopol et al 2002, Kong & Frangopol 2003b, Okasha and Frangopol 2009, Neves & Frangopol 2006a, 2006b.…”

Section: Life-cycle Reliability-based Designmentioning

confidence: 99%

“…Significant advances have been accomplished in the fields of modeling, analysis, maintenance, repair, and design of deteriorating civil engineering systems (Frangopol 1999, Enright & Frangopol 1998a, 1998b, Frangopol & Furuta 2001, Frangopol et al 2004a, 2004b, 2008, Ellingwood 2005, 2011, Estes & Frangopol 2001a, Nowak & Frangopol 2005, Cho et al 2007, Biondini & Frangopol 2008a, Biondini 2009, Chen et al 2010, Furuta et al 2010, Biondini & Frangopol 2011, Strauss et al 2013, Frangopol & Biondini 2013 and novel approaches to lifecycle reliability assessment, maintenance planning, and optimal design of structural systems have been proposed (Mori & Ellingwood 1994a, 1994b, Frangopol 1995, Frangopol et al 1997a, 1997b, 2002, Fu & Frangopol 1999a, 1999b, Frangopol & Das 1999, Furuta et al 2004, Ciampoli & Ellingwood 2002, Enright & Frangopol 1999a, 1999b, Estes & Frangopol 1999, Frangopol & Maute 2003, Kong & Frangopol 2003b, Biondini et al 2004, 2006a, 2006b, 2008, 2011, Fr...…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Life-Cycle Performance of Structural Systems under Uncertainty

Biondini

Frangopol

2014

Structures Congress 2014

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The significant advances recently accomplished in the fields of modeling, analysis, and design of deteriorating civil engineering systems, are far from being explicitly addressed in design codes and effectively implemented into practice. There is, therefore, a strong need to promote further research in the field of life-cycle performance of structural systems under uncertainty and to fill the gap between theory and practice by incorporating life-cycle concepts in structural design codes and standards. An effort is currently ongoing within SEI/ASCE to meet this need. This paper is part of this effort and it is aimed at presenting a short overview of the main principles, concepts, methods and strategies associated with life-cycle assessment and design of deteriorating structural systems under uncertainty.

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“…Diese wird in Hinblick auf steigende budgetäre Beschränkungen in der Neuerrichtung, der Erhaltung und der Instandhaltung von Infrastrukturen zunehmend relevant [1].…”

Section: Introductionunclassified

Modellkorrekturfaktoren als “Performance Indikatoren” für die Langzeitbewertung der integralen Marktwasserbrücke S33.24

Strauß¹,

Wendner²,

Bergmeister³

et al. 2011

Beton und Stahlbetonbau

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A. Strauss/R. Wendner/K. Bergmeister/M. Reiterer/J. Horvatits · Modellkorrekturfaktoren als "Performance Indikatoren" für die Langzeitbewertung der integralen Marktwasserbrücke S33.24Beton-und Stahlbetonbau 106 (2011) ProbebelastungDiese Gleichung zeigt die im Satz von Maxwell und Betti [20] aufgestellte Behauptung: Die innere Zustandsgröße Z i ist gleich der Verschiebungsgröße der Einflusslinie w(x) mal der Wanderlast P an der Stelle x, für die aus der relative Verschiebung Δδ i = -1 in i abgeleiteten Einflusslinie w(x). Für die Wanderlast P(x) = 1 gilt somit: wobei b aus m ei , und m ti nach der Methode der kleinsten Quadrate wie folgt berechnet wird:Der Mittelwert der korrigierten Beobachtungsgröße errechnet sich unter Berücksichtigung des Mittelwertes X m der Basisvariablen wie folgt: 236A. Strauss/R. Wendner/K. Bergmeister/M. Reiterer/J. Horvatits · Modellkorrekturfaktoren als "Performance Indikatoren" für die Langzeitbewertung der integralen Marktwasserbrücke S33.24Beton-und Stahlbetonbau 106 (2011), Heft 4Die Unsicherheiten im Mittelwert m m werden mittels Variationskoeffizient V δ (COV) erfasst, welcher aus folgender Fehlerberechnung erhalten wird,die logarithmische Betrachtung des Fehlerterms δ i :erlaubt folgende Darstellung des Mittelwertes E(Δ) oder Δ′:der für die Abschätzung der Varianz dient:Der gesuchte Variationskoeffizient V δ des Fehlerterms ergibt sich letztlich zu:Werden zu große Schwankungen um die Geraden ϕ = π/4 ermittelt, ist die Durchführung einer Verträglichkeitsana-lyse erforderlich, um die getroffenen Annahmen des Bemessungsmodells zu kontrollieren. Die Schwankungen können mittels einer der folgenden Ansätze reduziert werden: a) Korrektur des Bemessungsmodells unter Berücksichti-gung bislang unberücksichtigter Parameter, b) Modifizierung von b und V δ mittels Unterteilung der ermittelten Probemenge in geeignete Untergruppen, mit konstanten Parametern b und V δ .Eine Unterteilung in Untergruppen ist jedoch mit der Reduktion der Datenmenge und somit mit der Steigerung von Unsicherheiten verbunden. Die Variationskoeffizienten V Xi der Basisvariablen des Modells (Eingangsdaten) können mittels Stichprobenentnahmen bzw. aus Erfahrungen abgeleitet werden. Kann bei den zu ermittelnden Beobachtungsgrößen von folgendem multiplikativen Zu- A. Strauss/R. Wendner/K. Bergmeister/M. Reiterer/J. Horvatits · Modellkorrekturfaktoren als "Performance Indikatoren" für die Langzeitbewertung der integralen Marktwasserbrücke S33.24Beton-und Stahlbetonbau 106 (2011), Heft 4 sammenhang zwischen den j Basisvariablen des Bemessungsmodells ausgegangen werden: (14) und der Variationskoeffizient V m der Beobachtungsgröße m:mit:bestimmt werden. Den charakteristischen Modellbeobachtungswert m k erhält man folglich aus:mit:und Performance Indikatoren des Systemverhaltens

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Probabilistic Lifetime-Oriented Multiobjective Optimization of Bridge Maintenance: Combination of Maintenance Types

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Probabilistic analysis of degradation of façade claddings using Markov chain models

Probabilistic analysis of degradation of façade claddings using Markov chain models

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