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研究生:吳建逸
研究生(外文):Chien-yi Wu
論文名稱:應用多層函數連結網路預測深開挖壁體變位之研究
論文名稱(外文):Prediction of Diaphragm Wall Deflection in Deep Excavations by Using Multilayer functional-Link Network
指導教授:陳俶季陳俶季引用關係
指導教授(外文):Shuh-Gi Chern
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣海洋大學
系所名稱:河海工程學系
學門:工程學門
學類:河海工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2009
畢業學年度:97
語文別:中文
論文頁數:188
中文關鍵詞:壁體變位量多層函數連結網路預測系統
外文關鍵詞:MFLN
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目前在土木工程界中所使用之預測分析軟體,仍以RIDO、PLAXIS、TORSA及FLAC程式為最多,但這些軟體在使用上仍需要具有相當專業知識及經驗人員操作才不至失真。本研究搜集整理17個案例,得訓練範例數2,475筆,測試範例141筆,在運用多層函數連結網路(MFLN)之訓練與測試學習功能,建立「類神經網路深開挖壁體變位預測系統」,為改善壁體變位預測方式,能提供營造廠商管理者及其相關基礎施工承包商,一個簡單又能提高預測準確率之網路預測模式。
根據測試與驗證結果顯示,逐項所建構之多層函數連結網路(MFLN)預測模式,不管在每一觀測點變位值、最大壁體變位值及其發生位置預測上,皆有不錯的預測結果。與BPN網路及RIDO程式預測準確度相比,有所提升約5%以上。另應用在同地區其他案例中,經預測驗證結果顯示,亦同有良好預測準確度,代表本研究預測系統運用在該地區之適宜性。
Before design and construction of deep excavation, for the sake of construction safety and protection of adjacent buildings, prediction and measurement of diaphragm wall deflection are very important so as to avoid failures of the supporting system.
This paper attempts to predict the diaphragm wall deflection in deep excavation by using multilayer function-link neural network(MFLN) learning model. 17 case histories of deep excavation from construction projects are collected for training and verification. From the results of this research, it is shown that the MFLN model can reasonably predict both magnitude and location of the maximum deflection of the braced wall in deep excavation.
摘要....................Ⅰ
目錄....................Ⅲ
表目錄................. Ⅵ
圖目錄..................Ⅷ
第1章 緒論 1
1.1 研究背景與目的 1
1.2 研究範圍與內容 2
1.2.1 研究範圍 2
1.2.2 研究內容 3
1.3 研究方法與步驟 3
1.4 論文架構 5
第2章 文獻回顧 8
2.1 開挖順打工法之概述 8
2.1.1 順打工法之施工特點 8
2.1.2 順打工法之優缺點 8
2.2 深開挖行為影響壁體變形之因素 9
2.3 深開挖引致壁體變位之特性 11
2.4 現行壁體設計成果關係之探討 13
2.4.1 貫入深度與開挖深度之關係 13
2.4.2 壁體厚度與開挖深度之關係 14
2.4.3 最大壁體變位與開挖深度之關係 15
2.5 現今深開挖引致壁體變位之預測方法 17
2.5.1 RIDO程式的應用 17
2.5.2 有限元素法 18
2.5.3 TORSA程式的應用 18
2.5.4 FLAC程式的應用 19
2.5.5 類神經網路 20
第3章 類神經網路 38
3.1 類神經網路簡介 38
3.2 類神經網路的發展演進 38
3.3 類神經網路原理 39
3.3.1 生物神經元模型 40
3.3.2 人工神經元模型 40
3.4 類神經網路基本架構 42
3.5 類神經網路分類 44
3.6 倒傳遞類神經網路 46
3.6.1 網路演算法 47
3.6.2 倒傳遞類神經網路之優缺點 51
3.7 多層函數連結網路 52
第4章 案例分析與預測模式建立 61
4.1 前言 61
4.2 案例關鍵資料探討 61
4.2.1 貫入深度與開挖深度之關係 61
4.2.2 壁體厚度與開挖深度之關係 62
4.2.3 最大壁體變位與開挖深度之關係 62
4.3 軟硬體介紹 63
4.4 網路建立 64
4.4.1 輸入變數選用 65
4.4.2 輸出變數說明 67
4.4.3 資料尺度化技巧 67
4.5 網路參數設定 68
4.6 最佳模式建立 69
4.6.1 輸入變數決定 69
4.6.2 網路訓練 71
4.6.3 訓練測試結果比較 74
4.7 案例驗證 76
4.7.1 預測成果評估標準說明 76
4.7.2 預測成果之分析 77
4.8 預測模式應用 79
4.9 結果討論 80
第5章 結論與建議 122
5.1 結論 122
5.2 建議 123
參考文獻 125
附錄A...................132
附錄B...................168
附錄C...................171
附錄D...................175
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3. 3.何泰源,李魁士(1990),「開挖挖引起之地表沉陷及建物保護」,現代營建,第128期,pp.41~53。
4. 3.何泰源,李魁士(1990),「開挖挖引起之地表沉陷及建物保護」,現代營建,第128期,pp.41~53。
5. 4.胡邵敏(1992),「深開挖工程鄰產保護設計與施工(一)」,地工技術,第40期,pp.35~50。
6. 4.胡邵敏(1992),「深開挖工程鄰產保護設計與施工(一)」,地工技術,第40期,pp.35~50。
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8. 5.林俊良,李建中(1993),「深開挖之地盤變形研究與探討」,中華技術,第20期,pp.83~94。
9. 11.詹尚宏(1992),「台北市區深開挖之數值分析」,國立台灣科技大學營建工程技術研究所碩士論文。
10. 11.詹尚宏(1992),「台北市區深開挖之數值分析」,國立台灣科技大學營建工程技術研究所碩士論文。
11. 24.冀樹勇、陳錦清和王建智(1999),「RIDO程式之最佳化土層參數之探討」,地工技術,第75期,pp.61∼67。
12. 24.冀樹勇、陳錦清和王建智(1999),「RIDO程式之最佳化土層參數之探討」,地工技術,第75期,pp.61∼67。
13. 30.冀樹勇、陳錦清和詹君治(2002),「類神經網路於深開挖壁體變形預測之應用」,地工技術,第91期,pp.55∼64。
14. 30.冀樹勇、陳錦清和詹君治(2002),「類神經網路於深開挖壁體變形預測之應用」,地工技術,第91期,pp.55∼64。
15. 37.洪昌祺、倪勝火(2002),「類神經網路及其在大地工程上之應用」,地工技術,第91期,pp.5∼14。
 
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