Phương pháp đánh giá tình trạng mặt cầu bê tông mờ cho hệ thống quản lý

Vì một trong những ưu điểm đã được chứng minh và có kinh nghiệm nhất của hệ thống suy luận mờ là khả năng dung nạp dữ liệu nhiễu không chắc chắn và mơ hồ nên người ta tin rằng hệ thống đ

Phương pháp đánh giá tình trạng mặt cầu bê tông mờ cho hệ thống quản lý

cầu thực tế

a Đại học Sư phạm Shahid Rajaee, Khoa Kỹ thuật Xây dựng, Shabanlou St., Lavizan, Tehran, Iran

b Đại học Yamaguchi, Trường Khoa học và Kỹ thuật Sau đại học, Khoa Khoa học và Kỹ thuật Môi trường, 2-16-1 Tokiwa-dai, Ube 755-8611, Nhật Bản

articleinfo

Từ khóa:

Đánh giá tình trạng

Phương pháp suy luận mờ

Hệ thống quản lý cầu thực tế Các triệu

chứng mặt cầu

trừu tượng

Hệ thống quản lý cầu (BMS) là một công cụ để ra quyết định có cấu trúc và lập kế hoạch / lập lịch trình để kiểm tra, bảo trì và sửa chữa cơ sở hạ tầng cầu hoặc sửa chữa Bất kỳ BMS nào về cơ bản đều được xây dựng dựa trên dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu kiểm kê và kiểm tra Một trong những nỗ lực quan trọng và cốt yếu trong việc quản lý cầu là có một số tiêu chí để chỉ ra tình trạng hiện tại của các yếu tố của cầu dựa trên kết quả từ số liệu kiểm tra Vì kết quả không chính xác và liên quan đến chuyên môn sâu và mức độ chuyên môn của các thanh tra viên, nên có một số điểm không chắc chắn trong bất kỳ đánh giá nào Mặt khác, các điều kiện của cầu được đánh giá về mặt ngôn ngữ trong nhiều trường hợp với một số loại mơ hồ trong việc mô tả các điều kiện của yếu tố cầu Dựa trên những dữ kiện đó trong bài báo này, một phương pháp mờ mới được đưa ra để giải quyết những thiếu sót này từ những dữ liệu không chắc chắn và mơ hồ Phương pháp đánh giá tình trạng mặt cầu mờ trên thực tế dựa trên cả kết quả chủ quan và khách quan của các phương pháp và công cụ kiểm tra hiện có Các tham số của

mô hình được chọn làm đầu vào mờ với các hàm liên thuộc được tìm thấy từ một số dữ liệu thống kê và sau đó độ mờ của đánh giá điều kiện được tính bằng các quy tắc số học mờ vốn có trong hệ chuyên gia mờ Vì một trong những ưu điểm đã được chứng minh và có kinh nghiệm nhất của hệ thống suy luận mờ là khả năng dung nạp dữ liệu nhiễu (không chắc chắn và mơ hồ) nên người ta tin rằng hệ thống đề xuất này có thể là một phương pháp thay thế cho các chỉ số đánh giá hiện tại trong số nhiều hệ thống khác hầu như được sử dụng một cách xác định

Phương pháp đánh giá tình trạng mặt cầu mờ thực tế dựa trên cả kết quả chủ quan và khách quan của các phương pháp và công cụ kiểm tra hiện có Các tham số của mô hình được chọn làm đầu vào mờ với các hàm liên thuộc được tìm thấy từ một số dữ liệu thống kê và sau đó độ mờ của đánh giá điều kiện được tính bằng các quy tắc số học mờ vốn có trong hệ chuyên gia

mờ Vì một trong những ưu điểm đã được chứng minh và có kinh nghiệm nhất của hệ thống suy luận mờ là khả năng dung nạp dữ liệu nhiễu (không chắc chắn và mơ hồ) nên người ta tin rằng hệ thống đề xuất này có thể là một phương pháp thay thế cho các chỉ số đánh giá hiện tại trong số nhiều hệ thống khác hầu như được sử dụng một cách xác định Phương pháp đánh giá tình trạng mặt cầu mờ thực tế dựa trên cả kết quả chủ quan và khách quan của các phương pháp và công cụ kiểm tra hiện có Các tham số của mô hình được chọn làm đầu vào mờ với các hàm liên thuộc được tìm thấy từ một số dữ liệu thống kê và sau đó độ mờ của đánh giá điều kiện được tính bằng các quy tắc số học mờ vốn có trong hệ chuyên gia mờ Vì một trong những ưu điểm đã được chứng minh và có kinh nghiệm nhất của hệ thống suy luận mờ là khả năng dung nạp dữ liệu nhiễu (không chắc chắn và mơ hồ) nên người ta tin rằng hệ thống đề xuất này có thể là một phương pháp thay thế cho các chỉ số đánh giá hiện tại trong số nhiều hệ thống khác hầu như được sử dụng một cách xác định Các tham số của mô hình được chọn làm đầu vào mờ với các hàm liên thuộc được tìm thấy từ một số dữ liệu thống kê và sau đó độ mờ của đánh giá điều kiện được tính bằng các quy tắc số học mờ vốn có trong hệ chuyên gia mờ Vì một trong những ưu điểm đã được chứng minh và có kinh nghiệm nhất của hệ thống suy luận mờ là khả năng dung nạp dữ liệu nhiễu (không chắc chắn và mơ hồ) nên người ta tin rằng hệ thống đề xuất này có thể là một phương pháp thay thế cho các chỉ số đánh giá hiện tại trong số nhiều hệ thống khác hầu như được sử dụng một cách xác định Các tham số của mô hình được chọn làm đầu vào mờ với các hàm liên thuộc được tìm thấy từ một số dữ liệu thống kê và sau đó độ mờ của đánh giá điều kiện được tính bằng các quy tắc số học mờ vốn có trong hệ chuyên gia mờ Vì một trong những ưu điểm đã được chứng minh và có kinh nghiệm nhất của hệ thống suy luận mờ là khả năng dung nạp dữ liệu nhiễu (không chắc chắn và mơ hồ) nên người ta tin rằng hệ thống đề xuất này có thể là một phương pháp thay thế cho các chỉ số đánh giá hiện tại trong số nhiều hệ thống khác hầu như được sử dụng một cách xác định.

2009 Elsevier Ltd Mọi quyền được bảo lưu

1 Giới thiệu

Các cây cầu dễ bị nhiều khuyết tật trong thời gian sử dụng Các khuyết tật phổ

biến chính xảy ra trên cầu bản (mặt cầu) bê tông đúc tại chỗ bao gồm: nứt, đóng

cặn, tách lớp, bong tróc, loang lỗ, tổ ong, bật ra, mài mòn, hư hỏng do va chạm,

mài mòn, hư hỏng do quá tải, ăn mòn cốt thép ( Chen & Duan, 2000; Hartle và cộng

sự, 2002 )

Kiểm tra mặt cầu bê tông bao gồm các quy trình cụ thể sau:

Kiểm tra trực quan: Việc kiểm tra các vết nứt, vết nứt và các khuyết tật khác của

sàn bê tông chủ yếu là hoạt động trực quan Tuy nhiên, búa và dây kéo có thể

được sử dụng để phát hiện các khu vực tách lớp

Kỹ thuật kiểm tra nâng cao: Ngoài ra, một số kỹ thuật tiên tiến có sẵn để kiểm

tra bê tông Các phương pháp không phá hủy bao gồm: đo vận tốc sóng âm /

siêu âm, phương pháp điện, phương pháp điện từ,

các phương pháp phục hồi và thâm nhập, cacbonat hóa và nhiều phương pháp khác nếu cần ( Hartle và cộng sự, 2002 )

Kỹ thuật kiểm tra trực quan là phương pháp chính được sử dụng để đánh giá tình trạng của phần lớn các cây cầu Những đánh giá chủ quan này có thể không

có tác động đáng kể đến sự an toàn và bảo trì của một cây cầu Kiểm tra bằng mắt thường và nhiều phương pháp kiểm tra không phá hủy (NDT) được sử dụng để kiểm tra cầu vốn không chắc chắn và mơ hồ Kết quả phụ thuộc vào nhiều thông

số như kinh nghiệm của người kiểm tra, xác định triệu chứng hoặc hư hỏng, mức

độ phân loại khuyết tật và nhiều thông số khác Kết quả kiểm tra trực quan chủ yếu là chủ quan và do đó không chắc chắn Một sai sót được báo cáo từ một người kiểm tra có thể khác với những người khác Để khắc phục thực tế không mong muốn này, các phương pháp NDT được đề xuất trong một vài thập kỷ gần đây để kiểm tra khách quan Mặc dù các phương pháp này chính xác hơn so với kiểm tra bằng mắt, có một số loại vấn đề với chúng Việc giải thích kết quả NDT cần có kinh nghiệm cùng với kiến thức về các hiện tượng hư hỏng ở các yếu tố vật liệu và cầu

Người ta thấy rằng các kết quả và cách giải thích ở một mức độ nào đó là mơ hồ

Do đó, dữ liệu thu được sẽ trở thành thông tin để ra quyết định vốn có một số mức

độ không chắc chắn và mơ hồ

0957-4174 / $ - gặp vấn đề trước doi:

10.1016 / j.eswa.2009.04.043

2009 Elsevier Ltd Mọi quyền được bảo lưu

* Đồng tác giả Điện thoại / Phí: +98 2122970021

Địa chỉ email: taxghat@srttu.edu (A Tarighat)

Hệ thống chuyên gia với các ứng dụng

trang chủ tạp chí: www.elsevier com / định vị / eswa

Đánh giá tình trạng (đánh giá tình trạng thành phần cầu so với tình trạng ban

đầu của nó) và phát hiện hư hỏng là các phương pháp và công cụ quan trọng để

tiến hành bảo trì và quản lý hiệu quả các kết cấu cầu Bảo trì dựa trên đánh giá

tình trạng tìm cách thực hiện một chính sách trong đó các quyết định quản lý bảo

dưỡng dựa trên việc xác định tình trạng hiện tại của các cầu được kiểm tra Để đạt

được mục tiêu này, các chỉ số đánh giá điều kiện chính xác là rất quan trọng để

đưa ra quyết định và quản lý tốt hơn, đặc biệt là đối với các mối quan tâm về phát

hiện thiệt hại Các chỉ số xếp hạng điều kiện cũng hữu ích để đề xuất các trạng thái

trong tương lai hoàn toàn phụ thuộc vào thời gian Dựa trên các lần kiểm tra khác

nhau theo thời gian, dữ liệu thu được có thể minh họa tốc độ hư hỏng của vật liệu, Zadeh,

1976 )

Liên quan đến định mức điều kiện còn có một vấn đề khác: ý nghĩa chính xác

của điều kiện hoặc sức khỏe đối với vật liệu hoặc yếu tố cầu trong kết cấu là gì? Chỉ

số đánh giá điều kiện là một dấu hiệu của trạng thái cụ thể của vật liệu hoặc phần

tử cầu tại một thời điểm nhất định ( Wang & Hu, 2006 ) Từ quan điểm thực tế của

xem các triệu chứng hư hỏng hoặc suy giảm nên dễ dàng hiểu được Nhưng các

triệu chứng như dấu hiệu của sự suy giảm không dễ dàng được báo cáo và phân

loại một cách rõ ràng Ở đây, nó trở nên rõ ràng dữ liệu chủ quan có nghĩa là gì

Việc mã hóa các triệu chứng thành đánh giá tình trạng là không chính xác và liên

quan đến các phán đoán chủ quan

Mặc dù đã có những tiến bộ đáng kể trong việc phát triển các công nghệ đánh

giá không phá hủy, nhưng kiểm tra bằng mắt thường vẫn là công cụ chủ yếu được

sử dụng để đánh giá các điều kiện của cầu Tuy nhiên, có những nghiên cứu cho

thấy các phương pháp kiểm tra cầu không thể cải tiến đáng kể Đối với việc kiểm

tra định kỳ, đánh giá tình trạng, kết quả kiểm tra cấp độ phần tử, ghi chú kiểm tra

và ảnh được sử dụng với sự thay đổi đáng kể Quan trọng nhất là lượng biến đổi

được tìm thấy trong việc ấn định các xếp hạng điều kiện Kết quả của cuộc khảo

sát tách lớp được thực hiện trong một số cuộc điều tra cho thấy rằng kiểu kiểm tra

này không nhất quán cung cấp kết quả chính xác Phân tích kết quả xếp hạng điều

1 hiển thị tóm tắt các kết luận cho thông tin thống kê xếp hạng điều kiện kiểm tra

định kỳ về boong ( Phares, Rolander, Graybeal, & Washer, 2001; Phares, Rolander,

Graybeal, & Washer, 2000; Graybeal, Rolander, Phares, Moore, & Washer, 2007;

Moore, Phares, Graybeal, Rolander và Washer, 2001 ) Phạm vi kết quả giữa min và

max cho thấy bản chất ngẫu nhiên của phán đoán của người kiểm tra Các biểu

diễn ngẫu nhiên này có thể được xem trong bài báo này như là bản chất mờ của

các phán đoán

Mặc dù các hệ thống đánh giá kết cấu bê tông hiện tại có thể cung cấp hiểu

biết cơ bản về các điều kiện hư hỏng của kết cấu, nhưng ứng dụng của chúng ít

nhiều bị hạn chế trong việc xác định lại các điều kiện thực tế, do đó nó thường khó

bao gồm hành vi và môi trường kết cấu phức tạp trong thế giới thực Sự không

chắc chắn và mờ nhạt, cùng với sự phức tạp, gây thêm khó khăn cho việc ước

lượng xếp hạng điều kiện bằng các phương pháp hiện có, thường được mô tả một

cách định tính và đôi khi là định lượng Hoàn thành

các phương pháp hiện có, một cách tiếp cận là cần thiết để kết hợp logic và thống

kê Để tận dụng lợi thế của cách tiếp cận này trong việc giải quyết các vấn đề định tính như yếu tố con người, cần xem xét đánh giá của thanh tra viên về xếp hạng tình trạng kết cấu và ảnh hưởng của điều kiện thời tiết đến đánh giá của thanh tra viên ( Wang, Nguyen, Foliente, & Ye, 2007 )

Vì kết quả kiểm tra cầu có một số mức độ không chính xác và mơ hồ, nên sử dụng Lý thuyết tập hợp mờ để khắc phục những thiếu sót và vấn đề của các phương pháp thông thường để dự đoán tình trạng của mặt cầu bê tông Thông tin

mờ hoặc dữ liệu mờ có thể phát sinh theo một số cách Đó có thể là do dữ liệu đo lường và các phán đoán chủ quan không chính xác Dựa trên bản chất của thông tin mà người kiểm tra yêu cầu, anh ta có thể muốn đưa ra các truy vấn không chính xác ( Yên, 1999; Ma, 2006; Harris, 2006; Stephens, 2000 )

Các phương pháp kỹ thuật tri thức để đối phó với sự không chắc chắn trong nhiều khía cạnh của đánh giá điều kiện được sử dụng để tạo ra các hệ thống chuyên gia Một lĩnh vực đối tượng mà các hệ thống chuyên gia được kỳ vọng sẽ

có hiệu quả là các vấn đề khó hiểu (các vấn đề trong đó khó hoặc không thể xác định được một phương pháp tiếp cận) Trong hầu hết các trường hợp, không thể

có được kiến thức rõ ràng về các vấn đề khó hiểu, hoặc việc hoàn thành tập kiến thức phải được tiếp cận dần dần Nói cách khác, có nhiều trường hợp kiến thức còn mơ hồ Khi chúng ta nói '' mơ hồ, "bản thân nghĩa của từ này cũng mơ hồ và

mơ hồ Giống như kiến thức phải được xây dựng và viết ra để người dùng hiểu

nó, sự mơ hồ phải có một số hình thức trước khi nó có thể được xử lý về mặt kỹ thuật Vì thế,

(1) Thuyết không xác định

(2) Từ nhiều nghĩa

(3) Tính không chắc chắn.

(4) Tính không đầy đủ

(5) Mờ hoặc không chính xác

Sự không chắc chắn và sự mờ nhạt có mối quan hệ đặc biệt chặt chẽ với nhau

và các hệ thống xử lý kiến thức với sự mờ nhạt đã được tạo ra ngay cả trong lĩnh vực kỹ thuật tri thức ( Terano, Asai và Sugeno, 1992 )

Một trong những cách tốt nhất để giải quyết loại vấn đề này là áp dụng hệ thống suy luận mờ Hệ thống suy luận mờ có khả năng xử lý dữ liệu và thông tin không chính xác, không hoàn hảo, không chắc chắn và mơ hồ Do đó, nó có thể là ứng cử viên sáng giá cho việc phát triển hệ thống quản lý cầu thực tế (PBMS)

Sự không chắc chắn và không chính xác có tác dụng lớn trong nhiều phương pháp kiểm tra cầu thực tế Một triệu chứng là một dấu hiệu của sự suy thoái hoặc

hư hỏng Về cơ bản, một triệu chứng có một số mức độ không chắc chắn Đôi khi, thanh tra viên có thể khó quyết định và mô tả lý do của một triệu chứng cụ thể là

gì Do đó, nên sử dụng thước đo độ không đảm bảo để ước tính rủi ro hư hỏng khi quan sát thấy triệu chứng Về mặt ngôn ngữ, một số cụm từ như '' vết nứt đứt gãy

"hoặc '' độ ăn mòn cao” được sử dụng phổ biến khi mô tả các triệu chứng

Bảng 1

Thông tin thống kê xếp hạng điều kiện kiểm tra định kỳ ( Phares và cộng sự, 2001 )

Cầu Thành phần Trung bình cộng Độ lệch chuẩn

Tối thiểu 3 2 3 2 3 6 4

Tối đa 7 7 7 6 6

số 8 7

Chế độ

6 5 6 5 5 7 5

N 49 48 49 48 48 49 24

Đánh giá tham chiếu

5 4 4 5 4 7 7

Biện pháp cắt bao quy đầu có lợi cho việc biểu hiện các triệu chứng Sự không

chắc chắn đặc trưng cho mối quan hệ giữa các triệu chứng và sự suy giảm / hư

hỏng, trong khi không bao quy đầu có liên quan đến việc biểu hiện các triệu

chứng

Một trong những phương pháp tốt nhất để xử lý loại tham số này trong các

vấn đề ra quyết định như đánh giá tình trạng của mặt cầu bê tông là ứng dụng Hệ

thống suy luận mờ (FIS) Để khắc phục tình trạng xuống cấp hoặc hư hỏng của

mặt cầu bê tông và tăng độ chính xác, giảm sai số do đánh giá chủ quan của con

người, suy luận mờ là sự lựa chọn thích hợp ( Wang & Hu, 2006 ) Tập hợp mờ có

thể được sử dụng để mô hình hóa sự không chắc chắn của việc phát hiện và

không chính xác của các triệu chứng Hệ thống hỗ trợ phát hiện hoạt động dựa

trên các quy tắc có tiền đề mờ, đại diện cho các triệu chứng không chính xác

Trong quá trình suy luận, các quan hệ hoặc hàm ý mờ được sử dụng, vì vậy các kết

luận cũng được biểu diễn dưới dạng các tập mờ ( Straszecka, 2006, Do, Song, So, &

Soh, 2005 ) Trong bài báo này để biết tình trạng hiện tại của bản mặt cầu, người ta

cố gắng giảm độ không chắc chắn và không chính xác của đánh giá tình trạng mặt

cầu Nó có thể đạt được bằng cách áp dụng kết hợp các phán đoán chủ quan và

các phép đo khách quan Dữ liệu chủ quan là kết quả của việc kiểm tra trực quan

và dữ liệu khách quan thu được sau khi thực hiện một phương pháp thử nghiệm

không phá hủy tương đối đơn giản và thiết thực để đo ăn mòn Người ta tin rằng

mã hóa kết hợp các triệu chứng quan sát được thành đánh giá tình trạng thông

qua các phán đoán chủ quan không chính xác và không chính xác với đánh giá

khách quan và giải thích kết quả NDT có thể tạo ra một hệ thống suy luận mờ và là

một công cụ tốt để đoán đánh giá tình trạng trên thực tế

2 Hệ thống suy luận mờ

Hệ thống suy luận dựa trên logic mờ cho phép sử dụng phán đoán kỹ thuật,

kinh nghiệm và dữ liệu hiện trường khan hiếm để chuyển mức độ suy giảm hoặc

thiệt hại đối với xếp hạng điều kiện ( Rajani, Kleiner và Sadiq, 2006 )

Logic mờ là một phương pháp thú vị và dễ sử dụng cho các bài toán suy luận

thực tế trong kỹ thuật vì nó liên quan rất tốt đến độ chính xác và độ chính xác

đáng kể

Để phác thảo nền tảng toán học của phương pháp được đề xuất trong bài báo

này, các định nghĩa chung sau đây và lý thuyết về tập mờ được sử dụng:

Để cho X là vũ trụ của diễn ngôn và các yếu tố của nó được biểu thị là x Trong

lý thuyết mờ, tập mờ A của vũ trụ X được de fi ned bởi

m A ð x THỨ TỰ : X 2 ½ 0; 1 ở đâu l A ð x Þ ¼ 1 nếu x hoàn toàn ở trong A;

l A ð x Þ ¼ 0 nếu x không có trong A;

0 < l A ð x Þ < 1 nếu x một phần trong A:

Tập hợp này cho phép một loạt các lựa chọn có thể có Đối với bất kỳ lớp

một phần tử của tập hợp A Mức độ này, một giá trị giữa 0

và 1, đại diện cho mức độ thành viên, còn được gọi là giá trị thành viên, của phần

tử x trong bộ A Bất kỳ vũ trụ diễn ngôn nào cũng bao gồm một số tập hợp mô tả

một số thuộc tính cho đầu ra Ý tưởng chính của lý thuyết tập mờ là xử lý các biến

ngôn ngữ

Một biến ngôn ngữ là một biến mờ Ví dụ, câu lệnh '' a Là b ”Ngụ ý rằng biến

ngôn ngữ a có giá trị ngôn ngữ b Trong hệ thống mờ, các biến ngôn ngữ được sử

dụng trong các quy tắc mờ Phạm vi các giá trị có thể có của một biến ngôn ngữ

đại diện cho vũ trụ diễn ngôn của biến đó Một quy tắc mờ có thể được coi là một

câu lệnh điều kiện ở dạng:

NẾU ð x là một THỨ TỰ SAU ĐÓ ð y Là b THỨ TỰ

Ở đâu x và y là các biến ngôn ngữ; và a và b là các giá trị ngôn ngữ được xác định

bởi các tập mờ trên vũ trụ các diễn ngôn X và Y,

tương ứng Đặc điểm chính và quan trọng nhất của hệ mờ là các luật mờ liên hệ các tập mờ với nhau Tập hợp mờ cung cấp cơ sở cho mô hình ước lượng đầu ra

Tất cả những định nghĩa và sắp xếp này được sử dụng để suy ra đầu ra dựa trên các đầu vào Kỹ thuật suy luận mờ được sử dụng phổ biến nhất là phương pháp Mamdani Phương pháp Mamdani được chấp nhận rộng rãi để nắm bắt kiến thức chuyên môn Nó cho phép mô tả chuyên môn theo cách trực quan hơn, giống con người hơn Tuy nhiên, suy luận mờ kiểu Mamdani dẫn đến một gánh nặng tính toán đáng kể

Quá trình suy luận mờ kiểu Mamdani được thực hiện theo bốn bước:

1 Fuzzi fi cation của các biến đầu vào

2 Đánh giá quy tắc

3 Tổng hợp các đầu ra quy tắc

4 Máy tách nước

Bước 1: Thiết bị tạo sóng Bước đầu tiên là thực hiện các đầu vào rõ ràng, x 1 và

y 1, và xác định mức độ mà các đầu vào này thuộc về mỗi tập mờ thích hợp Bước 2: Đánh giá quy tắc Bước thứ hai là lấy các đầu vào fuzzi và áp dụng chúng cho các tiền đề của các quy tắc mờ Nếu một quy tắc mờ đã cho có nhiều tiền nghiệm, thì toán tử mờ (AND hoặc OR) được sử dụng để thu được một số duy nhất đại diện cho kết quả của đánh giá tiền định Số này (giá trị chân lý) sau đó được áp dụng cho hàm liên thuộc hệ quả

Bây giờ kết quả của đánh giá tiền trước có thể được áp dụng cho chức năng thành viên của kết quả Phương pháp phổ biến nhất để so sánh quy tắc do hậu quả với giá trị chân lý của tiền đề quy tắc là cắt hàm liên thuộc hệ quả ở cấp độ của chân lý tiền định

Bước 3: Tổng hợp các kết quả đầu ra của quy tắc Tổng hợp là quá trình thống nhất các kết quả đầu ra của tất cả các quy tắc Chúng tôi lấy các hàm liên thuộc của tất cả các hệ quả của quy tắc được tìm thấy trước đó và kết hợp chúng thành một tập mờ duy nhất

Đầu vào của quá trình tổng hợp là danh sách các hàm liên thuộc hệ quả được tìm thấy và đầu ra là một tập mờ cho mỗi biến đầu ra

Bước 4: Bể sục Bước cuối cùng trong quá trình suy luận mờ là xác định độ mờ Tính mờ giúp chúng ta đánh giá các quy tắc, nhưng kết quả cuối cùng của một hệ

mờ phải là một số rõ nét Đầu vào cho quá trình xác định định hướng là tập mờ đầu ra tổng hợp và đầu ra là một số duy nhất ( Esragh & Mamdani, 1981 )

3 Tạo hệ thống đánh giá tình trạng mờ từ kết quả kiểm tra mặt cầu bê tông

Phương pháp tiêu chuẩn để tạo ra một hệ thống suy luận mờ bao gồm việc xác định và đặt tên cho các đầu vào và đầu ra mờ, tạo hàm liên thuộc mờ cho mỗi, xây dựng cơ sở quy tắc và quyết định cách thức hành động sẽ được thực hiện Các phần ban đầu của bất kỳ thiết kế suy luận mờ nào đều được rút ra từ kinh nghiệm trực quan của một chuyên gia ( Martin McNeill và cộng sự, 1994 )

Trong bài báo này, Hệ thống suy luận mờ được sử dụng để chuyển các kết quả kiểm tra mặt cầu bê tông sang đánh giá điều kiện Trong tài liệu, các phương pháp đánh giá được đề xuất là kết quả của việc kiểm tra bằng mắt hoặc các thử nghiệm không phá hủy Ở đây, để nâng cao khả năng của cả hai phương pháp (kiểm tra bằng mắt và kiểm tra không phá hủy), kết quả kiểm tra hỗn hợp được sử dụng để tính toán cấp độ điều kiện của bản mặt cầu bê tông Hình 1 hiển thị loại kết quả kiểm tra Từ quan điểm thực tế của tất cả các dữ liệu được đề cập ở trên

được gọi là triệu chứng Các triệu chứng là dấu hiệu của sự suy giảm và / hoặc hư

hỏng

Ở đây, tập hợp các yếu tố đầu vào phân biệt quan trọng hoặc vũ trụ của diễn

ngôn X bao gồm các triệu chứng là:

X ¼ Ọc ọc; CrackWidth; Sự tách lớp; HammerTapping;

Ăn mòn g

Bước tiếp theo là xác định các phạm vi mờ của mỗi Tập hợp mờ của vũ trụ X Chúng

tôi:

A 1 ¼ f Không; Đúng g

A 2 ¼ f NoCracks; HairlineCracks; WideCracks g

A 3 ¼ f Không chắc; Đúng g

A 4 ¼ f Vững chắc; Vừa phải; Rỗng; Rất rỗng g

Trong ứng dụng thế giới thực của các tập mờ, một nhiệm vụ quan trọng là xác

định các hàm thuộc của các tập mờ được đề cập Giống như ước lượng xác suất

trong lý thuyết xác suất, một chuyên gia chỉ có thể có được một hàm liên thuộc

gần đúng của một tập mờ vì những hạn chế về nhận thức của anh ta / cô ta Sự

khác biệt chính giữa hiện tượng ngẫu nhiên và hiện tượng mờ là bản thân các sự

kiện ngẫu nhiên có ý nghĩa rõ ràng và rõ ràng, trong khi một khái niệm mờ không

có phần mở rộng chính xác vì khó có thể đánh giá một đối tượng có thuộc về khái

niệm hay không Chúng ta có thể nói rằng ngẫu nhiên là quy luật của luật nhân

quả và sự mờ nhạt là quy luật của trung gian bị loại trừ

Lý thuyết xác suất áp dụng khái niệm ngẫu nhiên cho các quy luật tổng quát

của quan hệ nhân quả-các quy luật xác suất Lý thuyết tập hợp mờ áp dụng tính

chất mờ cho luật tổng quát của luật thành viên trung bình loại trừ khỏi mờ Xác

suất tái tạo các mối quan hệ và tương tác bên trong của các sự kiện trong những

điều kiện nhất định Nó có thể rất khách quan nếu một tần số ổn định có sẵn từ

các thí nghiệm lặp lại Tương tự, một tần số ổn định là kết quả từ các thử nghiệm

thống kê mờ và có thể đóng vai trò là mức độ thành viên theo nghĩa khách quan

Trong nhiều trường hợp, mức độ thành viên có thể được xác định bằng phương

pháp thống kê mờ Do đó, trong các vấn đề thực tế, có thể coi phân bố xác suất

như một số thước đo của các hàm liên thuộc mờ ( Li, Philip Chen, & Huang, 2001;

Klir & Folger, 1988 )

Trong bài báo này, để xác định các hàm thành viên bằng cách sử dụng các khái

niệm trên, phạm vi cho điểm 0–100 được sử dụng cho cầu bê tông

f

ngữ

liên thuộc cho đầu vào và đánh giá điều kiện mờ đầu ra cho mặt cầu bê tông Trong khái niệm của các chức năng thành viên, về cơ bản, người ta cố gắng sử dụng các khái niệm về phân bố thống kê cùng với các ý tưởng chuyên gia cho các quy định Do đó, các hàm liên thuộc được kéo dài để hiển thị phạm vi trung bình hơn trong các hàm liên thuộc Gaussian ( Phares và cộng sự, 2001 ) Người ta tin rằng mô hình thu được có thể chịu được dữ liệu đầu vào nhiễu hơn

Trong bước tiếp theo, cần phải kết hợp tất cả các triệu chứng trong một số quy tắc dựa trên ý tưởng và kinh nghiệm của chuyên gia về con người Logic dựa trên quy tắc đã được sử dụng để nắm bắt chuyên môn của con người trong các nhiệm

vụ phân loại, đánh giá, chẩn đoán và lập kế hoạch Ở đây, điều này liên quan đến việc xác định một triệu chứng điển hình và xếp hạng tình trạng như thuộc tính logic với các giá trị ngôn ngữ Điều này cho phép chuyên gia xác định mối quan hệ giữa các triệu chứng và xếp hạng tình trạng, thay vì dựa vào sự lan truyền toán học của các xác suất

Hình 1 Loại kết quả giám định

Hình 2 Đánh giá tình trạng mặt cầu bê tông theo nghĩa mờ

Hình 3 Toàn bộ hệ thống mờ để đánh giá tình trạng mặt cầu

Trong bài báo này, 162 quy tắc khác nhau được sử dụng trong cơ sở kiến thức Một

quy tắc điển hình là:

NẾU [( Spalling Là Không) VÀ ( CrackWidth Là Không có crack) VÀ ( Sự tách lớp Là Không)

VÀ ( Khai thác búa Là Chắc chắn) VÀ ( Xác suất ăn mòn

Là Thấp)] SAU ĐÓ [( Đánh giá tình trạng sàn cầu bê tông Là Thông minh)]

Tất cả 162 quy tắc được kiểm tra chính xác để liên hệ đầu vào với đầu ra theo ý tưởng

của chuyên gia Để đơn giản, tất cả các trọng số của các quy tắc được coi là

ered giống nhau và bằng một Ưu điểm của cơ sở quy tắc tri thức là bất cứ lúc nào

nó cũng có thể được cải thiện bằng các mối quan hệ, kinh nghiệm và dữ liệu mới Trong các bước tiếp theo, việc tổng hợp các quy tắc và định nghĩa khử ảnh được thực hiện dựa trên các giải thích đã đề cập ở trên Kết quả cuối cùng là một con số sắc nét cho thấy xếp hạng tình trạng mặt cầu bê tông

Hình 4 Các chức năng thành viên của triệu chứng 1 - choáng váng.

Hình 5 Các chức năng thành viên của triệu chứng 2 - Độ rộng vết nứt.

Hình 6 Các chức năng thành viên của triệu chứng 3 - phân tách

4 Thảo luận

Trong bài báo này, phương pháp suy luận logic mờ làm mô hình tính toán

đánh giá tình trạng mặt cầu bê tông được sử dụng Kỹ thuật được đề xuất có thể

được sử dụng như một mô-đun của hệ thống quản lý cầu thực tế Khả năng đưa ra

một thước đo đánh giá điều kiện cho thấy những tiềm năng đáng kể

Mô hình được đề xuất coi đồng thời một số dữ kiện hoặc tổ hợp kiến thức là

quy tắc và chỉ ra câu trả lời cuối cùng

hoặc đoán cái nào là rất gần với tình hình thực tế hiện có như là giả thuyết của niềm tin lớn nhất Quá trình lập luận rất rõ ràng và dễ hiểu bởi các thanh tra viên không phải là chuyên gia trong việc thực hiện các hệ thống hỗ trợ quyết định Trong tác phẩm hiện tại, phần chính là các quy tắc Mô tả của các triệu chứng khi các biến đầu vào được dựa trên kinh nghiệm trước đó và được giữ đơn giản nhất có thể để giới thiệu một phương pháp thực tế cho BMS Trong các phương pháp đánh giá điều kiện khác cũng như phương pháp được đề xuất giữ cho tính đơn giản và tính thực tế có ý nghĩa rất quan

trọng-Hình 7 Các chức năng thành viên của triệu chứng 4 - gõ búa

Hình 8 Các hàm thành viên của triệu chứng 5 - xác suất ăn mòn

Hình 9 Chức năng thành viên của đánh giá tình trạng mặt cầu bê tông

tance Trong việc xác định 162 quy tắc, người ta đã cố gắng xem xét tất cả các kết

hợp có thể có của các triệu chứng đã chọn

Đánh giá tình trạng boong trực tiếp phụ thuộc vào độ chính xác của các triệu

chứng quan sát được, do đó phụ thuộc vào độ tin cậy của các phương pháp kiểm

tra Một cách tiếp cận để đánh giá lại độ tin cậy của các phương pháp kiểm tra là

thông qua việc đưa các trọng số vào các quy tắc như đã thảo luận trước đây Tuy

nhiên, thật khó phân biệt với

bao nhiêu trọng số phản ánh tầm quan trọng tương đối của quy tắc và bao nhiêu của nó tương ứng với độ tin cậy của các phương pháp kiểm tra ở giai đoạn nghiên cứu này Dựa trên sự thiếu dữ liệu này để có một số trọng số định lượng, người ta quyết định chọn các trọng số giống nhau cho tất cả các quy tắc bằng một

Để xác minh phương pháp được đề xuất Hình 10 cho thấy một cây cầu bê tông đã được kiểm tra được sử dụng Bố cục kiểm tra được thể hiện trong Hình 11 Phương pháp

đề xuất được áp dụng cho bản sàn màu đỏ và dầm ngang màu xanh lá cây của bản mặt cầu được thể hiện trong fi gure

Phương pháp đánh giá điều kiện mờ tạo điều kiện thuận lợi cho việc thu thập

dữ liệu trong quá trình kiểm tra Không cần tính toán diện tích và nó chỉ cần sự đánh giá tốt của người kiểm tra để đưa ra xếp hạng tình trạng Dữ liệu kiểm tra được hiển thị trong ban 2 Vì các triệu chứng và sự xuống cấp / hư hỏng của dầm

và bản mặt cầu là hoàn toàn giống nhau nên mô hình đề xuất có thể được sử dụng cho chúng trong quá trình kiểm tra cầu

Để so sánh các kết quả này với phương pháp đánh giá tình trạng tốt và đang

sử dụng, thang đánh giá bảy trạng thái sau đây, biểu thị lại các trạng thái hư hỏng

(FHWA), 1995; Morcous, Lounis và Mirza, 2003 ) bàn số 3 cung cấp mô tả tóm tắt về

hệ thống đánh giá điều kiện được chấp nhận làm điểm chuẩn

Dựa trên bảng này, đánh giá điều kiện cho bản sàn điển hình và dầm dàn đang được xem xét là 6 và 5 Cần phải chia tỷ lệ để có thể so sánh kết quả, do đó các số được đề cập ở trên nên được nhân với 14,28 để có được hệ thống điểm dựa trên

100 Bảng 4 cung cấp sự so sánh

bàn số 3

Hệ thống đánh giá điều kiện cho mặt cầu bê tông ( Cục quản lý đường cao tốc (FHWA), 1995; Morcous và cộng sự, 2003 )

Sự miêu tả

Tình trạng tuyệt vời: không bị nhiễm bẩn; không bị ăn mòn; không có khu vực sửa chữa

Tình trạng rất tốt: vết nứt nhỏ, không có vết nứt hoặc bong tróc; các khu vực bị ô nhiễm hoặc sửa chữa clorua 6 2% (tổng diện tích boong) Điều kiện đạt yêu cầu: bong

tróc hoặc tách lớp 6 2%; khu vực bị nứt, bị ăn mòn, bị ô nhiễm hoặc đã được sửa chữa 6 10% Tình trạng khá: spalls hoặc delamions 6 5%; khu vực bị nứt, bị ăn mòn, bị ô

nhiễm hoặc đã được sửa chữa 6 20% Tình trạng kém: spalls hoặc delamions 6 10%; khu vực bị nứt, bị ăn mòn, bị ô nhiễm hoặc đã được sửa chữa 6 25% Tình trạng

nghiêm trọng: spalls hoặc delamions 6 15%; khu vực bị nứt, bị ăn mòn, bị ô nhiễm hoặc đã được sửa chữa P 25% Tình trạng không thành công (mất toàn bộ khả năng

phục vụ hoặc chức năng): bong tróc nhiều, tách lớp, các khu vực đã sửa chữa P 30%; yêu cầu bảo trì

Xếp hạng điều kiện (CR) 1

2 3 4 5 6 7

ban 2

Số liệu kiểm tra bản và dầm điển hình của bản mặt cầu bê tông cốt thép

Khai thác búa tình trạng 50 70

Xác suất ăn mòn tình trạng 10 90

Điều kiện mờ Xếp hạng

75,2 78,9

Slab (Vùng màu đỏ)

Dầm (Khu vực màu xanh lá cây)

Hình 10 Mặt cầu bê tông cốt thép được sử dụng để kiểm tra phương pháp đề xuất

Hình 11 Bố cục của kiểm tra

Bảng 4 cho thấy rằng các kết quả từ phương pháp đề xuất có thể ước tính tốt

xếp hạng điều kiện Điểm mấu chốt và ưu điểm của phương pháp được đề xuất là

không cần đo kích thước của vùng khuyết tật và tính toán thêm và điều cần thiết

duy nhất là đánh giá của người kiểm tra Cần lưu ý rằng các hệ thống mờ có thể

chịu được một số nhiễu để dự đoán kết quả đầu ra Điều này có nghĩa là trong quá

trình kiểm tra mặt cầu, nếu trong một số trường hợp nhận định không đúng,

nhưng sát với điều kiện thực tế, phương pháp đề xuất có thể ước tính sản lượng

mà không có sự khác biệt lớn so với quan điểm thực tế Rõ ràng là trong các

phương pháp xác định khác, phán đoán hoặc quyết định không chính xác làm thay

đổi đáng kể loại điều kiện trước và đánh giá tình trạng tổng thể

Một điểm quan trọng khác là vì phương pháp được đề xuất là phương pháp hệ

thống chuyên gia và không được xây dựng bằng dữ liệu nên các hàm liên thuộc

trong bước cation fuzzi được coi là một số hàm gần với liên kết thực Có nghĩa là

họ không được đào tạo bởi dữ liệu thanh tra Trong các công trình tương lai sau

khi thu thập dữ liệu, sẽ có thể xác định các hàm liên thuộc và quy tắc trọng số

bằng các phép tính mờ thần kinh thích ứng Sau đó, các hàm thành viên sẽ được

tìm thấy gần nhất có thể với các mẫu ẩn trong dữ liệu bằng các phương pháp tối

ưu hóa ( Jang, 1993) và kỹ thuật được đề xuất sẽ trở nên khách quan hơn

Ở giai đoạn này đối với các vấn đề thực tế, hệ thống chuyên gia mờ này có thể

12–15 mô tả một số mối quan hệ điển hình giữa các triệu chứng khác nhau và

đánh giá tình trạng mờ của bộ bài Những hình vẽ này minh họa rõ ràng rằng các

quy tắc de ned thể hiện sự gần gũi với các tình huống thực tế trong các vấn đề

thực tế về kiểm tra cầu Bất kỳ ai là chuyên gia trong lĩnh vực này đều có thể xác

minh các mối quan hệ này trong mô hình này bằng kiến thức và kinh nghiệm của

mình Một điểm khác có thể thấy từ fi gures là mối quan hệ giữa các tham số rất

phi tuyến tính Các bề mặt được hiển thị trong hình ảnh là mịn và đó là lý do chính

mà loại mô hình này có thể chịu được dữ liệu đầu vào nhiễu và không chính xác

Dựa trên những lợi thế này, kết quả đầu ra có thể được coi là có giá trị đối với

những người ra quyết định

Hình 12 Điểm gõ búa và sủi bọt liên quan đến xếp hạng tình trạng mặt cầu

Bảng 4

So sánh các xếp hạng điều kiện từ hai phương pháp

Hệ thống đánh giá điều kiện mờ được đề xuất Theo tỷ lệ (đến 100) Xếp hạng điều kiện dựa trên ( Cục quản lý

đường cao tốc (FHWA), 1995; Morcous và cộng sự, 2003 ) người giới thiệu

Giá trị số 85,7 71.4

Giá trị tuyệt đối Sự khác biệt của phương pháp được đề xuất với ( Cục quản lý đường cao tốc (FHWA), 1995; Morcous và cộng sự, 2003 ) người giới thiệu

Giá trị số

75,2

78,9

Chỉ mục ngôn ngữ Xấu

Xấu

Chỉ mục ngôn ngữ

Tình trạng nguy kịch Điều kiện khắc nghiệt

Tấm CR

Dầm CR

10,5 7,5

Hình 13 Xác suất ăn mòn và điểm bong tróc liên quan đến đánh giá tình trạng mặt cầu

Hình 14 Xác suất ăn mòn và điểm tách lớp liên quan đến đánh giá tình trạng mặt cầu

Hình 15 Xác suất ăn mòn và điểm gõ búa liên quan đến xếp hạng tình trạng mặt cầu

5 Kết luận

Đánh giá tình trạng mặt cầu bê tông mờ để ứng dụng trong hệ thống quản lý cầu

thực tế được giới thiệu Phương pháp hệ thống đánh giá mờ có thể cho thấy các kết quả

mờ và khi đó người ra quyết định có thể đưa ra các quyết định thực tế hơn so với việc áp

dụng các phương pháp xác định Đánh giá tình trạng của mặt cầu là một dấu hiệu của

hầu hết các yếu tố liên quan đến sức khỏe của nó Các triệu chứng là dấu hiệu đầu tiên,

quan trọng và tương đối dễ nhận biết của một số loại hư hỏng và hư hỏng trong các

phần tử kết cấu Chúng phụ thuộc vào nhiều thông số bao gồm vật liệu, tác động môi

trường và lịch sử ứng suất-căng mà boong trải qua Các quá trình dẫn đến các triệu

chứng nhìn thấy được thường phức tạp và không dễ dàng hiểu được trong quá trình

kiểm tra Kỹ thuật mờ có thể tích hợp phán đoán kỹ thuật, kinh nghiệm và kiến thức

chuyên môn để có được một số biện pháp đánh giá tình trạng mặt cầu dựa trên các triệu

chứng quan sát được Việc sử dụng kỹ thuật suy luận mờ được đề xuất để đối phó với các

phán đoán chủ quan và không chính xác cao Hệ thống được đề xuất thực hiện các phép

toán mờ và suy luận mờ dựa trên các quy tắc tích hợp trên kết quả kiểm tra được biểu thị

dưới dạng các biến ngôn ngữ và một số dữ liệu số, đồng thời tính toán các giá trị đánh

giá mờ cho mặt cầu Trong mô hình, sự không chắc chắn và không chính xác của các triệu

chứng được bao gồm về bản chất bằng cách giới thiệu các hàm thành viên cho các triệu

chứng khác nhau Các biện pháp triệu chứng được kết hợp ở giai đoạn kết luận cuối

cùng Độ chính xác của phương pháp có thể được cải thiện khi một phương pháp tối ưu

hóa thích ứng được sử dụng để xây dựng mô hình tương tự dựa trên dữ liệu đào tạo từ

các cuộc kiểm tra Cho đến lúc đó, việc sử dụng mô hình sơ bộ này cho các mục tiêu thực

tế là hợp lý Mô hình này cũng có thể được thực hiện trong hệ thống máy tính và được

đính kèm với cơ sở dữ liệu giám định Bằng cách cho phép các kết quả kiểm tra được biểu

diễn bằng các biến ngôn ngữ, hệ thống được đề xuất sẽ đối phó với các vấn đề về sự mơ

hồ và không chắc chắn tiềm ẩn trong các triệu chứng và do đó tăng hiệu suất của nhiệm

vụ đánh giá trong cơ sở dữ liệu kiểm tra mờ Hiện tại, mô hình được đề xuất phù hợp để

ưu tiên các nhiệm vụ sửa chữa cầu và lập ngân sách, trong đó các nhà hoạch định phải có

lý luận tương đối đơn giản và thực tế hệ thống được đề xuất phải đối phó với các vấn đề

về sự mơ hồ và không chắc chắn tiềm ẩn trong các triệu chứng và do đó tăng hiệu suất

của nhiệm vụ đánh giá trong cơ sở dữ liệu kiểm tra mờ Hiện tại, mô hình được đề xuất

phù hợp để ưu tiên cho các nhiệm vụ sửa chữa cầu và lập ngân sách, trong đó những lý

luận tương đối đơn giản và thực tế là cần thiết cho các nhà hoạch định hệ thống được đề

xuất phải đối phó với các vấn đề về sự mơ hồ và không chắc chắn tiềm ẩn trong các triệu

chứng và do đó tăng hiệu suất của nhiệm vụ đánh giá trong cơ sở dữ liệu kiểm tra mờ

Hiện tại, mô hình được đề xuất phù hợp để ưu tiên các nhiệm vụ sửa chữa cầu và lập

ngân sách, trong đó các nhà hoạch định phải có lý luận tương đối đơn giản và thực tế

Người giới thiệu

Baldwin, JF (1981) Logic mờ và suy luận mờ Trong EH Mamdani & BR

Gaines (Eds.), Suy luận mờ và các ứng dụng của nó London: Nhà xuất bản Học thuật

Chen, W.-F., & Duan, L (2000) Cẩm nang kỹ thuật cầu CRC Nhấn

Do, J., Song, H., So, S., & Soh, Y (2005) So sánh tính toán xác định và

số học mờ cho hai phương trình mô hình dự đoán về sự bắt đầu ăn mòn

Tạp chí Kiến trúc và Kỹ thuật Xây dựng Châu Á, 4 ( 2), 447–454

Esragh, F., & Mamdani, EH (1981) Một cách tiếp cận chung để xấp xỉ ngôn ngữ

Trong EH Mamdani & BR Gaines (Eds.), Suy luận mờ và các ứng dụng của nó

London: Nhà xuất bản Học thuật.

Graybeal, BA, Rolander, DD, Phares, BM, Moore, ME, & Washer, GA (2007)

Độ tin cậy và độ chính xác của việc kiểm tra chuyên sâu các cầu đường cao tốc Tạp chí của Ban Nghiên cứu Giao thông vận tải, Vol 1749/2001 ( Tháng 1), 93–99 Harris, J (2006) Ứng dụng logic mờ trong khoa học kỹ thuật Springer

Hartle, RA, Ryan, TW, Eric Mann, J., Danovich, LJ, Sosko, WB và Bouscher, JW

(Năm 2002) Tài liệu tham khảo của người kiểm tra cầu Cục quản lý đường cao tốc liên bang.

Cục quản lý đường cao tốc liên bang (FHWA) (1995) Hướng dẫn ghi và mã hóa cho kiểm kê cấu trúc và đánh giá các cây cầu của các quốc gia Báo cáo FHWA-PD96-001, Washington, DC, 1995

Jang, JSR (1993) ANFIS: Hệ thống suy luận mờ dựa trên mạng thích ứng IEEE Giao dịch trên Hệ thống, Con người và Điều khiển học, 23 ( 3), 665–685

Klir, GJ, & Folger, TA (1988) Mờ đặt thông tin và độ không chắc chắn Prentice-Hall

Li, H., Philip Chen, CL, & Huang, H.-P (2001) Hệ thống thông minh thần kinh mờ:

nền tảng toán học và các ứng dụng trong kỹ thuật CRC Nhấn Ma, Z (2006) Mô hình cơ sở dữ liệu mờ của kỹ thuật không chính xác và không chắc chắn

thông tin Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag

Martin McNeill, F., & Thro, E (1994) Logic mờ: Một cách tiếp cận thực tế Ap Chuyên nghiệp.

Moore, M., Phares, B., Graybeal, B., Rolander, D., & Washer, G (2001) Độ tin cậy của

kiểm tra trực quan đối với các cầu đường cao tốc Cục quản lý đường cao tốc liên bang ( Vols TÔI &

II)

Morcous, G., Lounis, Z., & Mirza, MS (2003) Xác định đặc điểm môi trường danh mục cho các mô hình xuống cấp của Markovian của sàn cầu Tạp chí Kỹ thuật Cầu, ASCE, 8 ( 6), 353–361

Phares, BM, Rolander, DD, Graybeal, BA, & Washer, GA (2000) Nghiên cứu

độ tin cậy của việc kiểm tra cầu Bộ Giao thông Vận tải Hoa Kỳ, Cục Quản lý Đường cao tốc Liên bang, Đường công cộng (Tập 64 (3)), tháng 11 / tháng 12 năm 2000 Phares, BM, Rolander,

DD, Graybeal, BA, & Washer, GA (2001) Độ tin cậy của kiểm tra cầu trực quan Bộ Giao thông Vận tải Hoa Kỳ, Cục Quản lý Đường cao tốc Liên bang, Đường công cộng (Tập 64 (5)), Tháng 3 / Tháng 4 năm 2001

Rajani, B., Kleiner, Y., & Sadiq, R (2006) Bản dịch các kết quả kiểm tra đường ống sang xếp hạng điều kiện bằng cách sử dụng kỹ thuật đánh giá tổng hợp mờ Tạp chí Quốc tế về Nghiên cứu và Công nghệ Cấp nước: Aqua, 55 ( 1), 11–24

Stephens, HM, Jr (2000) Độ tin cậy của NDE - yếu tố con người - những cân nhắc cơ bản Trong WCNDT lần thứ 15, Roma.

Straszecka, E (2006) Kết hợp sự không chắc chắn và không chính xác trong các mô hình y tế chẩn đoán Tạp chí Khoa học Thông tin Quốc tế, 176, 3026–3059 Terano, T., Asai, K., & Sugeno, M (1992) Lý thuyết hệ thống mờ và các ứng dụng của nó

Báo chí Học thuật

Wang, J., & Hu, H (2006) Chẩn đoán lỗi dựa trên rung động của máy bơm sử dụng mờ

kỹ thuật Tạp chí Đo lường Quốc tế, 39, 176–185

Wang, X., Nguyen, M., Foliente, G., & Ye, L (2007) Một cách tiếp cận để lập mô hình tình trạng hư hỏng của cầu bê tông sử dụng mối quan hệ nhân quả thống kê dựa trên dữ liệu kiểm tra Kỹ thuật kết cấu và cơ sở hạ tầng, 3 ( 1), 3–15

Yen, J., & Langari, R (1999) Logic mờ: Trí thông minh, điều khiển và thông tin

Prentice-Hall

Zadeh, LA (1976) Một cách tiếp cận theo thuật toán mờ để xác định khái niệm phức tạp hoặc

các khái niệm không chính xác Tạp chí Quốc tế về Nghiên cứu Con người-Máy móc, 8, 249–291.