臺灣博碩士論文加值系統

道路的興建縮短了兩地交通的時程，促進了經濟的繁榮，而橋梁的架設則跨越障礙連結遭阻隔兩地的道路進而擴大了活動的範圍，橋梁在交通運輸網路是非常重要的組成構件，省道橋梁亦是如此。在臺灣地區橋梁受人為外力及天然災害的機率頻繁，各橋梁主管單位普遍人力不足，每年編列之維修經費有限，因此劣化情形相當嚴重，而橋梁一旦中斷無法提供服務時，其將增加之社會成本相當可觀，因此在過去十幾年來政府投入相當多之人力及經費在橋梁維護上，也建立了橋梁管理系統協助橋梁管理機關進行橋梁維護管理，而橋梁檢測資料亦是其中一項之重要資訊。本研究嘗試以公路總局轄下部份的省道橋梁檢測資料及已知相關基本資料，應用類神經網路為分析工具，建立起省道橋梁劣化因素與劣化情形的因果關係，初步瞭解省道橋梁未來的劣化趨勢，期能在日後的橋梁檢測及橋梁維護時，能及早因應並作妥善處理，以達到節省人力，物力，讓資源有效利用，並期能對本人服務的單位有所貢獻。

The highway bridges contributes to shortening the traffic time and distance between two sites and promotes economic development; the construction of bridges, on the other hand, removes barriers and expands the area for human activities. Bridges, including those of provincial highways, are very important components of the traffic network. Bridges in Taiwan area are often exposed to damage by external forces as well as natural disasters, and bridge administration agencies have experienced problems such as manpower shortages and insufficient annual budgeting for maintenance. As a result, the degradation and deterioration of infrastructure continue. Given that more added social costs need to be incurred if bridges fail to provide services, the government in Taiwan has invested considerable human and financial resources on bridge maintenance during the past decade and has established a bridge administration system to assist the work of authorized agencies. Bridge inspection data is one of the key indicator sources of information. This study attempts to make use of data and known basic information concerning the inspection of provincial bridges by adopting neural networking as the analytical tool for the acquisition of causal relationships between degradation and its effects, to initially understand future degradation patterns of provincial bridges. It is expected that research results will serve as reference for early response and proper treatment of bridge inspection and maintenance by the Directorate for whom I have been working, in order to save manpower and materials by the most effective use of resources.

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表目錄 …vii
圖目錄 ….ix
第一章 緒論 1
1.1 研究動機 1
1.2 研究範圍 1
1.3 研究目的及內容 2
1.4 研究架構與方法 3
第二章 文獻回顧 5
2.1 橋梁構件 5
2.1.1 橋梁分類 5
2.1.2 橋梁之構成 6
2.1.3 上部結構 7
2.1.4 下部結構 8
2.2 橋梁劣化原因及現象探討 8
2.2.1　鋼筋混凝土橋梁一般劣化原因 9
2.2.2　鋼筋混凝土橋梁一般劣化現象 11
2.2.3　橋梁評估及損壞相關因素研究 15
2.3　橋梁目視檢測之D.E.R.評等法 15
2.3.1 D.E.R.評等法評估準則 18
2.3.2 D.E.R.評等法特性分析 18
2.3.3　檢查項目 19
2.4 橋梁管理系統 20
2.4.1 橋梁管理系統的定義與範圍 20
2.4.2 臺灣地區橋梁管理系統 21
2.4.2.1 臺灣地區橋梁管理系統之發展 21
2.4.2.2 臺灣地區橋梁管理系統介紹 23
2.4.2.3　橋梁管理系統模組 23
2.5 類神經網路應用於土木工程之研究 26
第三章 研究方法 28
3.1 類神經網路 28
3.1.1 神經元模型 28
3.1.2 類神經網路學習規則 32
3.2 倒傳遞類神經網路 33
3.2.1 網路架構 34
3.2.2 倒傳遞類神經網路學習演算法 37
3.2.3　倒傳遞類神經網路學習流程 39
3.2.4 倒傳遞神經網路之特性及注意事項 42
3.2.5 類神經網路應用於橋梁管理系統之資料規格化 43
第四章 研究架構 45
4.1 橋梁構件選取原則 45
4.2 資料挖掘方法 46
4.3 橋梁基本資料分析 47
4.4 橋梁構件劣化因子相對重要性分析 50
4.4.1 橋台 53
4.4.2 橋墩 60
4.4.3 支承 61
4.4.4 防震設施 62
4.4.5 伸縮縫 63
4.4.6 主構件 64
4.4.7 副構件 65
4.4.8 橋面版 66
4.4.9 討論 67
4.5 國道、省道及市區道路橋梁構件劣化因子相對重要性比較 68
4.5.1 橋台 70
4.5.2 橋墩 71
4.5.3 支承 72
4.5.4 防震設施 73
4.5.5 伸縮縫 74
4.5.6 主構件 76
4.5.7 副構件 77
4.5.8 橋面版 78
4.5.9 討論 79
第五章 類神經網路構件劣化預測模式 81
5.1　橋梁構件網路模式架構 81
5.2　省道橋梁類神經網路分析與結果 83
5.2.1 橋台 89
5.2.2 橋墩 90
5.2.3 支承 91
5.2.4 防震設施 92
5.2.5 伸縮縫 93
5.2.6 主構件 94
5.2.7 副構件 95
5.2.8 橋面版 96
5.2.9 討論 97
5.3 國道、省道及市區道路橋梁構件類神經網路分析比較 98
5.3.1 橋台 100
5.3.2 橋墩 102
5.3.3 支承 104
5.3.4 防震設施 106
5.3.5 伸縮縫 108
5.3.6 主構件 110
5.3.7 副構件 112
5.3.8 橋面版 114
5.3.9 討論 116
第六章 結論與建議 117
6.1　結論 117
6.2　建議 119
參考文獻 ........................................... 120
附錄
附錄A：橋梁檢測輸入參數表 123
附錄B：橋墩劣化因素分析 127
附錄C：支承劣化因素分析 134
附錄D：防震設施劣化因素分析 141
附錄E：伸縮縫劣化因素分析 148
附錄F：主構件劣化因素分析 155
附錄G：副構件劣化因素分析 162
附錄H：橋面版劣化因素分析 169

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