臺灣博碩士論文加值系統

台灣地區經濟的發展，交通運輸系統佔有重要的地位，而橋樑工程更是整個交通運輸系統的重要角色，所以不論高山或平地皆有橋梁工程的蹤跡。所以，橋樑功能若受損，勢必造成社會、民生與經濟之重大衝擊；尤其是台灣地區天然災害頗多，更凸顯出橋樑養護工作之重要性。因此，如何維護數量相當的橋樑並發揮應有功能變得相當重要。另外，維護此一數量龐大的橋樑勢必花費相當的金錢與人力，也因此，如何有效率並在有限人力與經費下，維護橋樑並避免劣化，係為橋樑管理單位首要課題。
目前國內針對橋樑管理建立了一套橋樑管理系統，並由全國各橋樑維護機關使用當中，然台灣地區地形高山至平原皆有，各縣市位處地形之並非完全相似，因此本研究以地勢較平坦地區之橋樑（彰化縣之橋樑）做為研究對象，並以該縣利用DERU橋梁目視檢測之463筆成果與應用類神經網路之學習及預測能力，檢討地勢平坦地區較可能之橋樑損壞模式。研究結果顯示，相較於DERU檢測法，類神經網路模式對訓練與驗證案例均可提供準確評估（預測）橋損壞等級；亦證實利用類神經網路模式於橋梁損壞模式評估之可行性。

Transportation system plays the most important role for the rapidly economic developing in Taiwan. In which, bridges take part in the major function in the system; hence, there are numerous bridges located among plant and mountain area of Taiwan. Therefore, the damage of bridges may result in inconvenient and distress in many points, such as social, civil, and economic concern. The issue is more essential in Taiwan since Taiwan locates in frequently natural disaster region. Hence, how to maintain these numerous bridges health in well function with low cost and less manpower is vital.
Currently, a bridge management system based on the evaluation of DERU has been developed and employed in various bridge management bureaus in Taiwan. However, the locations and types of bridges are deviation county to county. This work aims to develop an artificial neural network (ANN) bridge damage detection model based on the investigation data by established DERU approach. The target of this study focus on plate or beam type bridges in plant area, says Chang-Hua County. There are 463 investigated data used in this work and divided into training and verify instances. The optimal topology of ANN model is studied first. The verified results illustrate that ANN model can accurately detect the degree of damage for both training and verification cases. The performance of ANN model is better than conventional DERU approach by comparing with detecting accuracy. The work also confirms that the feasibility of applying ANN bridge damage detection models in different locations and types of bridges.

中文提要 i
英文提要 ii
誌謝 iii
目錄 iv
表目錄 vii
圖目錄 viii

第一章 緒論 1
1.1 研究動機 1
1.2 研究目的 1
1.3 研究範圍、方法與流程 2
第二章 文獻回顧 4
2.1 橋樑分類與構件 4
2.1.1 橋樑的分類 4
2.1.2 橋樑構件 4
2.2. 橋樑劣化現象探討 6
2.2.1 鋼筋混凝土常見的損壞現象 6
2.2.2 鋼筋混凝土橋一般裂化原因 9
2.2.3 台灣地區橋樑較常見損壞原因 12
2.3 橋梁檢測之重要性 14
2.4 橋樑檢測方法 16
2.4.1 橋樑檢測目的 16
2.4.2 橋樑檢測方法 16
2.4.3 國內現有檢測評等法介紹 18
2.4.4 D.E.R.U.評等法探討 19
2.4.5 台灣地區橋樑管理系統 27
2.4.6 橋梁評估指標 29
2.4.7 類神經網路應用 31
第三章 研究方法 34
3.1 類神經網路介紹 34
3.1.1 生物神經元 35
3.1.2 人工神經元模型 37
3.1.3 類神經網路之學習規則 38
3.1.4 倒傳遞類神經網路 39
3.1.5 網路架構 40
3.2 案例資料整理 43
3.2.1 案例資料來源簡介 43
3.2.2 公路運輸系統 44
3.2.3 案例基本資料分析及統計 45
3.2.4 案例資料正規化 48
3.2.5 案例資料數量分類 52
3.3 類神經網路之架構 53
3.3.1 MATLAB簡介 53
3.3.2 隱藏層層數 54
3.3.3 隱藏層神經元 55
3.3.4 類神經網路架構成果分析 56
第四章 研究結果之討論與比較 58
4.1 案例數量之研究 58
4.1.1 案例數量之學習與預測成果 58
4.1.2 案例數量研究之成果分析 61
4.2 類神經網路架構之研究 62
4.2.1 類神經網路之訓練結果 62
4.2.2 類神經網路之訓練結果分析 64
4.2.3 類神經網路之測試結果 65
4.2.4 類神經網路之測試結果分析 68
4.3 類神經網路研究成果比較 68
第五章 結論與建議 72
5.1 結論 72
5.2 建議 72
參考文獻 74
附錄一 232個訓練案例於網路架構為20-21-1訓練完成之正規化輸出值 76
附錄二 231個測試案例於網路架構為20-21-1測試完成之正規化輸出值 77
附錄三 各網路架構之MSE收斂畫面及訓練完成狀況畫面 78
附錄四 各網路架構訓練完成之正規化輸出值 87
附錄五 各網路架構訓練完成正規化輸出值與原正規化輸出值之比較 94
附錄六 各網路架構訓練完成之輸出值 99
附錄七 各網路架構訓練完成輸出值與原輸出值之比較 106
附錄八 各網路架構測試完成之正規化輸出值 111
附錄九 各網路架構測試完成輸出值與原輸出值之比較 113
附錄十 各網路架構測試完成之輸出值 118
附錄十一 各網路架構測試完成輸出值與原輸出值之比較 120
附錄十二 各網路架構測試完成之迴歸分析圖 125

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