Non-destructive evaluation (NDE) through inspection and monitoring is an integral part of asset integrity management. The relationship between the condition of interest and the quantity measured by NDE is described with probabilistic models such as PoD or ROC curves. These models are used to assess the quality of the information provided by NDE systems, which is affected by factors such as the experience of the inspector, environmental conditions, ease of access, or imprecision in the measuring device. In this paper, we show how the different probabilistic models of NDE are connected within a unifying framework. Using this framework, we derive insights into how these models should be learned, calibrated, and applied. We investigate how the choice of the model can affect the maintenance decisions taken on the basis of NDE results. In addition, we analyze the impact of experimental design on the performance of a given NDE system in a decision-making context.


翻译:通过检查和监测进行的非破坏性评价(NDE)是资产完整性管理的一个组成部分。利息条件与NDE所测量的数量之间的关系以PoD或ROC曲线等概率模型描述。这些模型用来评估NDE系统所提供信息的质量,这种信息受到检查员经验、环境条件、容易进入或测量装置不精确等因素的影响。在本文中,我们展示了NDE的不同概率模型如何在一个统一的框架内相互联系。我们利用这一框架,深入了解这些模型应当如何学习、校准和应用。我们调查如何选择模型会影响根据NDE结果作出的维护决定。此外,我们分析了实验设计对特定NDE系统在决策方面的表现的影响。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
【MIT深度学习课程】深度序列建模,Deep Sequence Modeling
专知会员服务
77+阅读 · 2020年2月3日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
已删除
将门创投
6+阅读 · 2019年9月3日
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
计算机类 | LICS 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年12月17日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月18日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月17日
An Attentive Survey of Attention Models
Arxiv
44+阅读 · 2020年12月15日
VIP会员
相关VIP内容
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
【MIT深度学习课程】深度序列建模,Deep Sequence Modeling
专知会员服务
77+阅读 · 2020年2月3日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
已删除
将门创投
6+阅读 · 2019年9月3日
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
计算机类 | LICS 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年12月17日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员