| Téléchargement | - Voir le manuscrit accepté : Prediction of onset of corrosion in concrete bridge decks using neural networks and case-based reasoning (PDF, 740 Kio)
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| DOI | Trouver le DOI : https://doi.org/10.1111/j.1467-8667.2005.00380.x |
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| Auteur | Rechercher : Morcous, G.; Rechercher : Lounis, Z.1 |
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| Affiliation | - Conseil national de recherches du Canada. Institut de recherche en construction du CNRC
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| Format | Texte, Article |
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| Sujet | Corrosion de l'armature du béton; Corrosion / Fissuration |
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| Résumé | Ce rapport propose une méthodologie de prédiction de l'apparition des premiers signes de corrosion des armatures des tabliers des ponts en béton, laquelle méthodologie incorpore un paramètre d'incertitude. Il est fondé sur l'intégration d'un réseau de neurones artificiels (RNA), du raisonnement automatisé à base de cas (RBC), du modèle mécaniste et de la simulation Monte Carlo simulation (SMC). Un modèle mécaniste probabiliste sert à générer le moment de l'apparition de la corrosion d'après des modèles statistiques des paramètres dominants tirés des données de terrain. Les modèles RNA et RBC proposés agissent comme des outils fonctionnels universels de mappage pour approximer la relation entre les données d'entrée et de sortie du modèle mécaniste. Ces outils sont intégrés dans la technique SMC pour générer la date de l'apparition initiale de la corrosion en ventilant les paramètres dominants. La méthodologie proposée est appliquée pour prédire l'apparition de la corrosion des armatures supérieures des tabliers en béton du pont Dickson à Montréal. Cette étude démontre la faisabilité, la fiabilité et l'efficacité computationnelle des approches intégrées proposées RNA-SMC et RBC-SMC dans le cadre du projet préliminaire et également dans le cadre d'une analyse du réseau. |
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| Date de publication | 2005-01-01 |
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| Dans | |
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| Langue | anglais |
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| Publications évaluées par des pairs | Oui |
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| Numéro du CNRC | NRCC 46313
NRC-IRC-15565 |
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| Numéro NPARC | 20386400 |
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| Exporter la notice | Exporter en format RIS |
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| Identificateur de l’enregistrement | e271c2ec-27ca-40ef-a87a-9859520f1b33 |
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| Enregistrement créé | 2012-07-25 |
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| Enregistrement modifié | 2020-04-07 |
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