The maturity of structural health monitoring technology brings ever-increasing opportunities for geotechnical structures and underground infrastructure systems to track the risk of structural failure, such as settlement-induced building damage, based on the monitored data. Reliability updating techniques can offer solutions to estimate the probability of failing to meet a prescribed objective using various types of information that are inclusive of equality and inequality. However, the update in reliability can be highly sensitive to monitoring location. Therefore, there may exist optimal locations in a system for monitoring that yield the maximum value for reliability updating. This paper proposes a computational framework for optimal monitoring location based on an innovative metric called sensitivity of information (SOI) that quantifies the relative change in unconditional and conditional reliability indexes. A state-of-the-practice case of risks posed by tunneling-induced settlement to buildings is explored in-depth to demonstrate and evaluate the computational efficiency of the proposed framework.


翻译:结构性健康监测技术的成熟性为地质技术结构和地下基础设施系统追踪结构性故障的风险带来了越来越多的机会,例如根据监测的数据跟踪定居点造成的建筑损坏等结构性故障风险。可靠性更新技术可以提供解决办法,利用包括平等和不平等在内的各类信息估计达不到规定目标的可能性。然而,可靠性更新对监测地点可能非常敏感。因此,在监测系统中可能存在最佳地点,从而产生可靠性更新的最大价值。本文件提议根据称为信息敏感性的创新指标(SOI)建立一个最佳监测地点的计算框架,该指标将无条件和有条件的可靠性指数的相对变化量化。深入探讨隧道导致的建筑住区造成的风险的实践现状案例,以展示和评估拟议框架的计算效率。

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