published_or_final_version / abstract / Civil Engineering / Doctoral / Doctor of Philosophy

This dissertation presents methodologies to develop bridge condition deterioration models which accounts for non-stationarity in the deterioration process with applications to Florida concrete and timber bridges. A critical and comprehensive review of bridge deterioration modeling approaches is presented with illustrative examples based on regression, stochastic Markov-chain, mechanistic and Artificial Neural Network (ANN) models. This study also develops a framework for relating the qualitative National Bridge Inventory (NBI) condition ratings with normalized resistance of the concrete bridge component with application to concrete bridge T-beams to reduce the subjectivity of the NBI condition rating. A systematic approach for the prioritization of bridges for inspection is developed using the multivariate regression modeling technique, and forecasting models are developed based on multiple relevant variables for both concrete bridge superstructure and substructure components. This dissertation also develops an approach for risk and reliability assessments of concrete and timber bridges based on non-parametric deterioration modeling techniques such as average time-in condition rating (ATICR) and Kaplan-Meier (K-M) survival (reliability) models, for probabilistic prediction of bridge safety while accounting for the partial information from the incomplete bridge condition observations. This study develops relative deterioration rates based on the ATICR and illustrates the time-dependent probability of deterioration of the concrete and timber bridge components based on K-M estimates. Further, the relationship of explanatory variables to the survival time is discussed and estimates are made for the median survival years for reinforced concrete solid slab decks. This dissertation presents the code developed in R for multivariate regression analysis and data-driven reliability analysis. Future research studies in bridge deterioration modeling are also presented. / Includes bibliography. / Dissertation (Ph.D.)--Florida Atlantic University, 2021. / FAU Electronic Theses and Dissertations Collection

La durée de vie utile résiduelle (RUL) peut être simplement définie comme une prédiction du temps restant pendant lequel un système est capable d'exécuter sa fonction prévue ; elle est mesurée à partir de l'instant présent jusqu'à la défaillance finale. Cette durée prévue dépend principalement de l'état de détérioration des composants du système et de leurs conditions de fonctionnement futures prévues. Ainsi, la prédiction de la RUL est un processus incertain et son contrôle n'est pas une tâche triviale. En général, le but de la prévision de la RUL est d'influencer la prise de décision pour le système. Dans cette thèse, on a présenté un cadre compréhensible pour le contrôle de la RUL. Les incertitudes du modèle ainsi que les perturbations du système ont été prises en compte dans le cadre proposé. Des questions telles que le traitement de l'incertitude et l'inclusion d'objectifs RUL dans la stratégie de contrôle sont étudiées, depuis la modélisation jusqu'à une architecture de contrôle globale finale. On a montré que l'on peut prédire la RUL à partir d'une estimation appropriée de la détérioration et d'hypothèses sur les conditions de fonctionnement futures. Les systèmes d'entraînement par friction sont utilisés pour illustrer l'utilité de l'architecture globale susmentionnée. Pour ce type de système, le frottement est à la fois source du mouvement et source de la détérioration. Ce double caractéristique de frottement est une motivation pour contrôler automatiquement la détérioration du système en maintenant un compromis entre les exigences de mouvement et les valeurs RUL souhaitées. Dans cette thèse, un nouveau modèle orienté contrôle pour les systèmes d'entraînement par friction, qui inclut un modèle dynamique de la détérioration, est proposé. Le degré de détérioration est considéré en fonction de l'énergie dissipée, à la surface de contact, pendant la transmission mécanique de puissance. Une approche est proposée pour estimer l'état actuel de la détérioration d'un système d'entraînement par friction. L'approche est basée sur un Filtre de Kalman Etendu (EKF en anglais) qui utilise un modèle augmenté incluant le système mécanique dynamique et la dynamique de détérioration. L'EKF fournit également des intervalles qui incluent sûrement la valeur de détérioration réelle avec une valeur de probabilité. Une nouvelle architecture de commande de la RUL est proposée, elle comprend : un système de surveillance de l'état de détérioration (par exemple l'EKF proposé), un estimateur de l'état de fonctionnement du système, un système de commande de la RUL et un principe actionneur de la RUL. L'estimateur des conditions de fonctionnement est basé sur l'hypothèse qu'il est possible de quantifier certaines caractéristiques des exigences de mouvement, par exemple le rapport cyclique des couples moteur. Le contrôleur RUL utilise une fonction de coût qui pondère les exigences de mouvement et les valeurs RUL souhaitées pour modifier un filtre à paramètres variables, utilisé ici comme principe actionneur RUL. Le principe actionneur RUL est basé sur une modification des couples exigés, provenant d'un éventuel système de contrôle de mouvement. Les résultats préliminaires montrent qu'il est possible de contrôler la RUL, selon le cadre théorique proposé. / Remaining Useful Lifetime (RUL) can be simply defined as a prediction of the remaining time that a system is able to perform its intended function, from the current time to the final failure. This predicted time mostly depends on the state of deterioration of the system components and their expected future operating conditions. Thus, the RUL prediction is an uncertain process and its control is not trivial task.In general, the purpose for predicting the RUL is to influence decision-making for the system. In this dissertation a comprehensive framework for controlling the RUL is presented. Model uncertainties as well as system disturbances have been considered into the proposed framework. Issues as uncertainty treatment and inclusion of RUL objectives in the control strategy are studied from the modeling until a final global control architecture. It is shown that the RUL can be predicted from a suitable estimation of the deterioration, and from hypothesis on the future operation conditions. Friction drive systems are used for illustrating the usefulness of the aforementioned global architecture. For this kind of system, the friction is the source of motion and at the same time the source of deterioration. This double characteristic of friction is a motivation for controlling automatically the deterioration of the system by keeping a trade-off, between motion requirements and desired RUL values. In this thesis, a new control-oriented model for friction drive systems, which includes a dynamical model of the deterioration is proposed. The amount of deterioration has been considered as a function of the dissipated energy, at the contact surface, during the mechanical power transmission. An approach to estimate the current deterioration condition of a friction drive system is proposed. The approach is based on an Extended Kalman Filter (EKF) which uses an augmented model including the mechanical dynamical system and the deterioration dynamics. At every time instant, the EKF also provides intervals which surely includes the actual deterioration value which a given probability. A new architecture for controlling the RUL is proposed, which includes: a deterioration condition monitoring system (for instance the proposed EKF), a system operation condition estimator, a RUL controller system, and a RUL actuation principle. The operation condition estimator is based on the assumption that it is possible quantify certain characteristics of the motion requirements, for instance the duty cycle of motor torques. The RUL controller uses a cost function that weights the motion requirements and the desired RUL values to modify a varying-parameter filter, used here as the RUL-actuating-principle. The RUL-actuating-principle is based on a modification of the demanded torques, coming from a possible motion controller system. Preliminary results show that it is possible to control de RUL according to the proposed theoretical framework.

Aujourd'hui, les systèmes industriels deviennent de plus en plus complexes. Cette complexité est due d’une part à la structure du système qui ne se résume pas à des structures classiques en fiabilité, d’autre part à la prise en compte de composants présentant des phénomènes de dégradation graduelle que des systèmes de monitoring permettent de surveiller. Ceci mène à l'objectif de cette thèse portant sur le développement des stratégies de maintenance prévisionnelle pour des systèmes multi-composants complexes. Les politiques envisagées proposent notamment des stratégies de regroupement de composants permettant de tirer des dépendances économiques identifiées. Des facteurs d'importance permettant de prendre en compte la structure du système et la dépendance économique sont développés et combinés avec les évaluations de fiabilité prévisionnelle des composants pour l’élaboration de règles de décision de regroupement. De plus, un couplage des règles de décision de maintenance et de gestion des stocks est également étudié. L’ensemble des études menées montrent l’intérêt de la prise en compte de la fiabilité prévisionnelle des composants, des dépendances économiques et de la structure complexe du système dans l'aide à la décision de maintenance et de gestion des stocks. L’avantage des stratégies développées est vérifié en les comparant à d’autres existantes dans la littérature / Today, industrial systems become more and more complex. The complexity is due partly to the structure of the system that cannot be reduced to classic structure reliability (series structures, parallel structures, series-parallel structures, etc), secondly the consideration of components with gradual degradation phenomena that can be monitored. This leads to the main purpose of this thesis on the development of predictive maintenance strategies for complex multi-component systems. The proposed policies provide maintenance grouping strategies to take advantage of the economic dependence between components. The predictive reliability of components and importance measures allowing taking into account the structure of the system and economic dependence are developed to construct the grouping decision rules. Moreover, a joint decision rule for maintenance and spare parts provisioning is also studied.All the conducted studies show the interest in the consideration of the predictive reliability of components, economic dependencies as well as complex structure of the system in maintenance decisions and spare parts provisioning. The advantage of the developed strategies is confirmed by comparing with the other existing strategies in the literature