臺灣博碩士論文加值系統

台灣地區坡地面積佔70％以上，地形陡峭，再加上臺灣正好位在緯度30度左右的降雨帶的邊緣，據經濟部水利署統計，台灣的年平均雨量約2500毫米，是世界平均值的2.5倍，因此降雨造成邊坡滑動的問題層出不窮。著眼於此，本研究藉由結合二維有限元素軟體SEEP/W與由拉凡格式法(Levenberg-Marquart Method)所建立之非線性最佳化演算法，建立一個可分析邊坡之暫態體積含水量受降雨而變化的反算分析模式。本研究以Huang & Yuin [2010]之土槽模型為原型建立了一個數值模型，並探討體積含水量監測點位布線的特性，例如監測點位的位置選擇、以及監測資料輸入時階的多寡等條件，對最佳化分析結果之影響。此外，本研究亦針對Huang & Yuin [2010]之不飽和土壤模型邊坡降雨破壞之試驗結果進行一系列的反算分析。本研究結果顯示相較於較深層的監測點，採用較接近邊坡表面之淺層監測點位的監測值所反算得出之計算結果誤差較大。上述結果對於坡趾處之監測點尤為明顯。若採用非單點監測點位做為標定點時，通常較能得出較小的計算誤差。另外，若採用較短時間內的監測資料將因數據量不足而增加反算分析的迭代次數，甚至無法達到收斂。

Recently, climate change in Taiwan has caused extreme weather conditions and resulted in many rainfall-induced slope failures. To predict the transient volumetric water content (VWC) in an unsaturated slope during rainfall, an optimization analysis method based on two dimensional finite element method and Levenberg-Marquart method was proposed. The proposed methodology was verified and proven to be applicable to simulate the transient VWC distributions. A series of inverse analyses on the measured transient volumetric water content of model slopes was performed. These analyses were specially focused on the effect of layout of volumetric measurements, the number of monitoring points, and the duration of monitoring time on the optimized soil parameters. Numerical results shows that for the case of using single monitoring point at shallow depth of slope, especially at the toe of slope, its optimized parameters were not as good as those of the cases using a deeper point. Besides, it was found that using multiple monitoring points with sufficient monitoring time can enhance the precision of inverse analysis.

目錄
摘要 i
ABSTRACT ii
目錄 iii
表目錄 vi
圖目錄 x
第一章 緒論 1
1.1 研究動機與目的 1
1.2 研究內容 1
1.3 研究架構 2
第二章 文獻回顧 3
2.1 不飽和土壤結構 3
2.2 不飽和土壤滲流特性 4
2.2.1 土壤水分特徵曲線 5
2.2.2 土壤水分傳導係數 6
2.3 降雨誘發不飽和邊坡破壞之分析 7
2.3.1 廣義極限平衡法 7
2.3.2 數值分析 9
2.4 降雨造成邊坡破壞之模型試驗 10
2.5 大地工程最佳化之應用 18
第三章 最佳化理論與研究方法 20
3.1 最佳化理論 20
3.2 有限元素控制方程式 24
3.2.1 達西定律 24
3.2.2 滲流微分方程 25
3.3 最佳化分析相關之程式語言及軟體 28
3.3.1 Fortran程式介紹 28
3.3.2 SEEP/W軟體介紹 29
3.3.3 Visual Basic程式介紹 32
3.4 最佳化分析流程 33
第四章 模型建置與監測布線位置分析 42
4.1 數值模型建置 42
4.1.1 網格建立 42
4.1.2 邊界條件 44
4.1.3 土壤參數 45
4.1.4 暫態分析時階設定 45
4.1.5 初始條件參數設置 46
4.2 影響監測布線位置探討 47
4.2.1 GroupI：土層的深淺 52
4.2.2 GroupII：標定點的多寡 62
4.2.3 GroupIII：標定時階的多寡 72
4.2.4 GroupIV：深層邊坡 83
4.2.5 GroupV：邊坡中層土壤 94
4.2.6 GroupVI：多標定點之比較 105
4.2.7 GroupVII：改變初始猜測值 118
4.2.8 小結 128
第五章 模型邊坡體積含水量之反算分析 131
5.1 GroupA之反算分析 132
5.2 GroupB之反算分析 142
第六章 結論與建議 152
6.1 結論 152
6.2 建議 153
參考文獻 154
附錄A：最佳化主程式OptmizationSeep.f90程式碼 156

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