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系統識別號 U0026-1408201310355200
論文名稱(中文) 建立以降雨事件為主之橋梁基礎安全預測模式
論文名稱(英文) Predicting the Status of the Bridge Foundation According to Rainfall Events
校院名稱 成功大學
系所名稱(中) 土木工程學系碩博士班
系所名稱(英) Department of Civil Engineering
學年度 101
學期 2
出版年 102
研究生(中文) 洪鈺雯
研究生(英文) Yu-Wen Hong
學號 n66004470
學位類別 碩士
語文別 中文
論文頁數 89頁
口試委員 指導教授-馮重偉
口試委員-朱聖浩
口試委員-鄭道明
中文關鍵字 橋梁基礎  沖刷深度  基因演算法  類神經網路  蒙地卡羅模擬 
英文關鍵字 Artificial neural network  Bridge foundation  Genetic algorithm  Monte Carlo methods  Scour depth 
學科別分類
中文摘要   橋梁基礎沖刷為橋梁損壞與致災的重要原因之一,尤其在雨季期間,平時累積的沖刷深度再加上洪水的侵襲,使得橋梁有傾倒、破壞之疑慮。為評估橋梁安全,沖刷深度便成為一項重要的指標,但由於橋梁基礎位於水面下監測不易,無法適時了解橋梁安全狀態,更難以進行維護規劃。在防範未然,避免橋梁災害發生前提下,盡早對橋梁沖刷狀況作預測並安排改善對策實為重要議題。從相關研究發現,與橋梁沖刷相關的環境因子眾多,不同研究針對不同沖刷模式、不同橋梁並未有一定的因子與公式採用標準。
  本研究以降雨事件作為預測沖刷深度之影響因子,從水文資料中分析並統計降雨強度、降雨日數以及降雨強度發生次數三者作為環境變數,並以基因演算法進行強度等級最適規劃,配合河床高程改變量進行類神經網路模型訓練,最後再考量氣候變遷模式,進行蒙地卡羅模擬,達成逐年預測橋梁安全等級之目的,以提供政府相關單位參考。
英文摘要   The damage of bridge foundations is one of the important reasons to collapse the bridge, especially during the rainy season. An accurate estimation of the maximum local depth of the scour depth around bridge piers is essential for reliable and cost effective design. However, the difficulties of measuring the scour depth, researchers have suggested a number of empirical formulas to estimate the scour depth. Estimating the maximum scour depth, around bridge piers is however not straightforward due to the complexity of scour phenomenon which potentially involves numerous variables such as the geometry of the pier (type, shape and skewness), flow depth, flow velocity, the composition of bed materials, and debris or ice jam.
  This research chooses rainfall events as the input data, including the intensity of rainfall, days of rainy, and number of times, and the sets the bed degradation as output. Using the genetic algorithm (GA) to define the classification’s standard, so rainfall events can be classified. An artificial neural networks (ANN) model is then developed to map the input and output. Base on the observed pattern of the local scour at bridge piers and the simulation of rainfall by the Monte Carlo method, this research predicts the status of the bridge foundation.
論文目次 中文摘要 I
ABSTRACT II
誌謝 III
CONTENTS IV
LIST OF TABLES VIII
LIST OF FIGURES IX
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究目的 2
1.3 研究範圍 3
1.4 研究流程 4
1.5 論文架構 6
第二章 相關問題陳述與文獻回顧 7
2.1 研究問題陳述 7
2.2 橋梁耐洪狀態評估 7
2.3 橋梁基礎沖刷 9
2.3.1 基礎沖刷形態 9
2.3.2 沖刷因子 10
2.3.3 沖刷深度模擬 12
2.3.4 后豐橋落橋事件 13
2.4 橋梁管理 15
2.4.1 維護管理之方式與分類 15
2.4.2 橋梁維護管理系統 16
2.5 小結 18
第三章 研究方法 20
3.1 基因演算法 20
3.1.1 基因演算法之運作流程 20
3.1.2 染色體編碼 23
3.1.3 建立適存值函數與計算適存值 23
3.1.4 初始母體 23
3.1.5 演化機制 24
3.1.6 基因演算法之特色 28
3.2 類神經網路 28
3.2.1 類神經網路模型 29
3.2.2 運作流程 31
3.2.3 倒傳遞類神經網路 31
3.2.4 類神經網路隱藏層與處理單元數 33
3.2.5 活化函數 33
3.2.6 結果評估 35
3.3 蒙地卡羅模擬 39
3.3.1 蒙地卡羅模擬基本原理 39
3.3.2 蒙地卡羅模擬步驟 40
3.4 小結 41
第四章 以降雨事件評估橋梁狀態之模式 42
4.1 變數選取 42
4.1.1 一般沖刷 43
4.1.2 局部沖刷 43
4.1.3 變數篩選 46
4.2 模式建立 46
4.3 橋梁安全假設 47
4.4 運用基因演算法之降雨事件分級 49
4.4.1 基因編碼 49
4.4.1 限制式 50
4.4.2 演算機制 51
4.4.3 適存函數與適存值 51
4.5 類神經網路模式訓練 52
4.5.1 網路架構 52
4.5.2 結果評估 53
4.6 降雨事件之蒙地卡羅模擬 53
4.7 小結 57
第五章 研究案例 58
5.1 資料選取 58
5.2 基因演算法 59
5.3 類神經網路 60
5.4 模式驗證 64
5.5 橋梁安全評估 65
第六章 結果與討論 71
6.1 結論 71
6.2 後續研究與建議 72
文獻回顧 73
附錄 一 76
附錄 二 79
參考文獻 英文文獻
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論文全文使用權限
  • 同意授權校內瀏覽/列印電子全文服務,於2018-08-16起公開。
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