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研究生:蔡元耀
研究生(外文):Yuan-Yao Tsai
論文名稱:類神經網路應用於現地深開挖水平地盤反力參數推估之研究
論文名稱(外文):Application of Artificial Neural Network on Estimating Horizontal Subgrade Reaction Coefficients for Deep Foundation Excavations
指導教授:張子修張子修引用關係
指導教授(外文):Tzyy-Shiou Chang
學位類別:碩士
校院名稱:朝陽科技大學
系所名稱:營建工程系碩士班
學門:工程學門
學類:土木工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2005
畢業學年度:93
語文別:中文
論文頁數:109
中文關鍵詞:回饋分析TORSA類神經網路深開挖
外文關鍵詞:artificial neural networkdeep excavationback-analysisTORSA
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本研究利用類神經網路倒傳遞模式,以案例的現地土壤鑽探資料及土壤參數,進行TORSA程式之正算分析,並依此分析結果建立類神經反算模式,輸入現地監測之壁體變位反算,推估符合現地監測值之土壤設計參數,以預估下一階開挖施工造成擋土壁體變形量。
研究結果顯示利用TORSA程式進行壁體位移分析,使用類神經網路反算之Kh分析時,壁體變位相對誤差小於30%評比為優者佔驗證案例之63.8%,優於使用經驗公式建議之Kh分析的24.6%。經由本分析模式反算Kh,進行壁體位移分析能有不錯之結果,實務上使用應增加工程案例驗證,提升類神經反算模式之可靠性及普遍性,對整體深開挖工程有較佳幫助,進而提供施工單位作為施工安全參考,降低工程失敗的機率。
This research mainly bases on the Back-Propagation Network model of artificial neural network. The data of in-situ exploration results soil and engineering properties of soils are used for processing the analysis of TORSA. On the basis of the analysis conclusion, the model of back analysis of artificial neural can be built. After obtaining the design coefficients of soil which match the field monitoring data resulting from back-analysis, the prediction of displacement of construction excavation retaining wall can be made for the next excavation stage.
The results of this research show that when using TORSA to process the analysis of displacement, the relative deviation between displacement analysis and monitoring result less than 30% is only 24.6% of examined cases. In addition, the Kh(horizontal subgrade reaction)obtained from back-analysis using artificial neural network with relative deviation less than 30% is 63.8% for all examined cases. A useful result can be generated by using the analysis model developed in this study to predict the displacement of retaining wall at different excavation stages. In general the result of this study can be used as a valuable reference and can provide a safety guideline for future construction excavations to reduce the risk of excavation failures.
摘要 I
Abstract II
致謝 III
目錄 IV
表目錄 VIII
圖目錄 XI
第一章 緒論 1
1.1 前言 1
1.2 研究動機與目的 1
1.3 研究方法 2
1.4 研究內容 2
1.5 預期研究成果及可能工程實務應用 3
1.5.1 預期研究成果 3
1.5.2 可能工程實務應用 4
第二章 文獻回顧 5
2.1 引言 5
2.2 開挖擋土設計分析 5
2.2.1 分析理論 5
2.2.2 TORSA分析程式 6
2.2.2.1 程式分析原理 6
2.2.2.2 分析運算架構 6
2.2.2.3 一維有限元素 7
2.3 水平地盤反力參數相關研究 8
2.4 壁體變形特性 9
2.5 開挖回饋分析 11
第三章 類神經網路 23
3.1 前言 23
3.2 類神經網路理論 23
3.2.1 生物神經元模型 24
3.2.2 人工神經元模型 25
3.2.3 類神經網路運作 27
3.3 類神經網路類型 28
3.4 倒傳遞類神經網路 29
3.4.1 倒傳遞類神經網路架構 30
3.4.2 倒傳遞類神經網路流程 30
3.4.3 網路訓練準確驗證 31
第四章 網路建構與案例分析 41
4.1 前言 41
4.2 案例概況 41
4.3現地水平地盤反力參數 43
4.3.1 工程案例正算分析 43
4.3.2 分析結果與討論 45
4.4類神經網路建置 46
4.4.1 定義輸入變數 46
4.4.2 定義輸出變數 47
4.4.3 資料尺度化 47
4.4.4 網路演算法 48
4.4.5 網路參數 49
4.4.6 網路優劣判定模式 50
4.5 最佳網路模式 51
4.5.1 最佳網路模式選取 51
4.5.2 訓練參數最佳化 52
4.6 網路結果討論 53
4.7 結語 54
第五章 案例驗證探討 85
5.1 類神經網路反算模式 85
5.1.1 現地監測值 85
5.1.2 網路預測結果 85
5.1.3 TORSA分析結果與最大壁體變位比較 86
5.2分析結果討論 86
5.3 結語 88
第六章 結論與建議 104
6.1 結論 104
6.2 建議 105
6.2.1 工程實務上應用建議 105
6.2.2 後續相關研究建議 106
參考文獻 107
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