臺灣博碩士論文加值系統

在各種系統識別方式的發展過程中，地震紀錄的取得是必要的。目前台灣各地重要大樓、學校及橋樑等土木結構物上皆裝有強震儀，可隨時記錄地震發生時之相關資料，利用其地震紀錄來識別對應之結構物系統參數，據此進行結構物安全評估，並根據結構物的破壞情形，進行修補工作。近二十年來，很多學者從事結構健康診斷之研究。所謂結構健康診斷是利用比較結構目前之狀態與未受損狀態或基線狀態(Baseline state)之過程來決定結構物受地震或其他型式外力作用下是否有損壞產生，從而決定損壞之位置及程度。
由於強震發生後，建築物因受損，其彈性動力參數會產生變化，因此需找出使代表性結構受損之強震，再針對強震發生前及發生後之中小地震資料進行系統識別，瞭解其在強震發生前後之參數變化，俾利進行健康診斷。因現在做的損壞評估實際上實測建築都為輕微或嚴重之損壞，建立損壞指標上是不足的，所以可利用實驗方式去模擬不同損壞狀態，藉用各種不同程度損壞狀態之識別參數，看能否找出描述損壞程度之損壞參數，甚至是不同損壞程度之門檻值，因此本文利用系統識別之技巧分析標竿結構體D模型，該模型為長向(X向)為3公尺，短向(Y向)為2公尺無斜撐之立體鋼構架。結構體進行之系列實驗主要可以分為三部份，包括第一類線性試驗、第二類線性試驗及第三類非線性試驗，第一類線性試驗為線性振動台試驗；第二類線性試驗同樣為線性振動台試驗，但一樓柱底以切削斷面來模擬弱斷面；最後第三類線性試驗是與第二類線性試驗同樣的模型，但是進行震度較大的非線性試驗。本文之分析首先以第一類線性試驗識別結果為基準，由第二類性試驗識別結果判斷樓層之損壞樓層與程度。最後再與第三類非線性試驗識別結果比較，判斷樓層之損壞樓層與程度。

ABSTRACT
Field of system identification has become important discipline due to the increasing need to estimate the behavior of a system with partially known dynamics. In the past few decades, many optimization techniques have been developed for system identification problems. In recent years, many scholars use the results of system identification to do the structural health monitoring research. Structural health monitoring is comparative the structure parameters or baseline state before and after earthquake to determine the location and extent of damage due to earthquake.
After the attack of the strong earthquake, buildings will be damaged and their elastic dynamic parameters will also be changed accordingly. Therefore, the strong earthquake damaging the representative structure shall be identified, and then system identification will be implemented on the data of earthquakes of low intensity before and after the strong earthquake to understand the changes in the parameters before and after the strong earthquake, so as to facilitate health monitoring. At present, the buildings under damage assessment are actually with minor or serious damages, so the damage indices evaluated accordingly may not be adequate. To solve the problem, the experimental method is used to simulate different states of damage, followed by identifying the parameters of the associated damaged structure. Then, the damage indices describing the damage degree can be computed using the identified parameters, and the threshold value of different damage state can be reached. Therefore, in the thesis, the technique of system identification is used to analyze the Benchmark Model D. The model is three-dimensional steel structure without diagonal bracings which is 3m in the longitudinal (x axis) direction and 2m in the transverse (y axis) direction. A series of experiments have been conducted on the structure which can be divided into three stages, including the first-stage linear test, the second-stage linear test and the third-stage nonlinear test of linear test. The first-stage linear test is a series of linear shaking table tests; the second-stage linear test is also a series of linear shaking table tests, but the bottom of the two columns of the first floor were tappered to simulate the weak section; the model of the third-stage non-linear test is the same model as that of the second-stage linear test, and a series of non-linear shaking table tests with earthquake of high intensity were conducted. The analysis of this paper is first based on the identified results of first-stage linear test, and then the degree of damage and the location or floor of damage are determined by the indentified results of the second-stage linear test. Finally, a comparison is made between the second-stage linear test and the third-stage nonlinear test to determine the degree of damage and the location or floor of damage.

摘要 I
ABSTRACT III
目錄 V
表目錄 VIII
圖目錄 X
符號說明 XIV
第一章 緒論 2
1.1 研究動機與目的 2
1.2 研究方法 4
1.3 研究內容 5
第二章 文獻回顧 7
2.1 系統識別方法 7
2.1.1 傳統最佳化方法 8
2.1.2 非傳統最佳化方法 10
2.2 結構健康診斷方法 16
第三章 改良型基因演算法、遞迴式改良型基因演算法與常有的 損壞指數 21
3.1 推廣式基因演算法 23
3.1.1 定義適存度函數 24
3.1.2 選擇編碼方式 25
3.1.3 產生原始族群(Initial population) 25
3.1.4 基本運算因子：選擇與複製、交配、突變、世代替換、遷移、 競爭 26
3.1.5 檢查終止條件 36
3.1.6 產生適存度函數的近似最佳解 37
3.1.7 局部搜尋法(Local search method) 37
3.1.8 高斯牛頓法之結合方式 40
3.2 遞迴式改良型基因演算法 41
3.3 損壞指數 46
第四章 標竿結構體D之系統識別 60
4.1標竿結構D體簡介 61
4.2標竿結構體D之線性系統識別 62
4.2.1標竿結構體D之振動台試驗感應器配置 62
4.2.2單向擾動單重輸出及多重輸出模式之振態參數識別模式 63
4.2.3標竿結構體D之第一類線性試驗系統識別結果與比較 66
4.2.4標竿結構體D之第二類線性試驗系統參數識別結果與比較 70
4.2.5標竿結構體D第一類線性試驗與第二類線性試驗之識別結果與 比較 72
4.3第二類線性試驗之損壞評估 76
4.4小結-第一類與第二類試驗分析結果 80
4.5標竿結構體D之第三類非線性試驗系統識別與損壞評估 82
4.5.1標竿結構體D之第三類非線性試驗線性案例之系統識別結果與 比較 82
4.5.2第三類非線性試驗線性案例之損壞評估 85
4.5.3標竿結構體D之第三類非線性試驗非線性案例之系統識別 87
4.5.4標竿結構體D之第三類非線性試驗非線性案例之損壞評估 89
4.6小結-第三類非線性試驗分析結果 93
第五章 結論與建議 161
5.1 結論 161
5.2 建議 163
參考文獻 164


表目錄
表4.1標竿結構體之結構種類 95
表4.2標竿結構體D試驗第一類線性試驗(original structure) 96
表4.3標竿結構體D試驗第二類線性試驗 (linear test2) 97
表4.4標竿結構體D試驗第三類非線性試驗(Nonlinear test) 98
表4.5標竿結構體D2試驗1樓X向三個振態的識別結果 98
表4.6標竿結構體D2試驗2樓X向三個振態的識別結果 98
表4.7標竿結構體D2試驗3樓X向三個振態的識別結果 98
表4.8標竿結構體D之第一類實驗(D1-D8)1樓X向三個振態的識別 結果 99
表4.9標竿結構體D之第一類實驗(D1-D8)2樓X向三個振態的識別 結果 100
表4.10標竿結構體D之第一類實驗(D1-D8)3樓X向三個振態的識別 結果 101
表4.11標竿結構體D18試驗1樓X向三個振態的識別結果 102
表4.12標竿結構體D之第二類實驗(D17-D24)1樓X向三個振態的識別 結果 103
表4.13標竿結構體D之第二類實驗(D17-D24)2樓X向三個振態的識別 結果 104
表4.14標竿結構體D之第二類實驗(D17-D24)3樓X向三個振態的識別 結果 105
表4.15標竿結構體D 第二類線性試驗之MAC(以第一類線性試驗平均 值為基準狀態) 106
表4.16標竿結構體D第二類線性試驗之MAC(以對應之第一類線性試 驗為基準狀態) 107
表4.17標竿結構體D 第二類線性試驗之COMAC 109
表4.18標竿結構體D之第二類實驗(D34-D42)1樓X向三個振態的識別 結果 110
表4.19標竿結構體D之第二類實驗(D34-D42)2樓X向三個振態的識別 結果 111
表4.20標竿結構體D之第二類實驗(D34-D42)3樓X向三個振態的識別 結果 112
表4.21標竿結構體D 第三類非線性試驗之線性案例的MAC 113
表4.22標竿結構體D 第三類非線性試驗之線性案例的COMAC 114

圖目錄
圖3.1 族群與個體示意圖 50
圖3.2 均權交配示意圖 50
圖3.3 菁英世代替換之示意圖 51
圖3.4 網路形式之遷移示意圖 51
圖4.8標竿結構體D第一類試驗1樓X向歷次地震之識別參數比較 119
圖4.9標竿結構體D第一類試驗2樓X向歷次地震之識別參數比較 120
圖4.10標竿結構體D第一類試驗3樓X向歷次地震之識別參數比較 121
圖4.11標竿結構體D18試驗1樓X向三個振態估測之加速度歷時圖 122
圖4.12標竿結構體 D18試驗1樓X向三個振態估測之加速度富氏振 幅譜圖 122
圖4.13標竿結構體D第二類試驗1樓X向歷次地震之識別參數比較 123
圖4.14標竿結構體D第二類試驗2樓X向歷次地震之識別參數比較 124
圖4.15標竿結構體D第二類試驗3樓X向歷次地震之識別參數比較 125
圖4.16標竿結構體D之第一類試驗與第二類試驗1樓振態頻率之比較 126
圖4.17標竿結構體D之第一類試驗與第二類試驗2樓振態頻率之比較 127
圖4.18標竿結構體D之第一類試驗與第二類試驗3樓振態頻率之比較 128
圖4.19標竿結構體D之第一類試驗與第二類試驗1樓振態阻尼比之比 較 129
圖4.20標竿結構體D D1試驗與D17試驗(Random_50)有效參與因子 130
圖4.21標竿結構體D D2試驗與D18試驗(Random_100)有效參與因子 130
圖4.22標竿結構體D D3試驗與D19試驗(El Centor NS_50)有效參與因 子 131
圖4.23標竿結構體D D4試驗與D20試驗(El Centor NS_100)有效參與 因子 131
圖4.24標竿結構體D D5試驗與D21試驗(ChiCh/TCU076_50)有效參與 因子 132
圖4.25標竿結構體D D6試驗與D22試驗(ChiCh/TCU076_100)有效參與 因子 132
圖4.26標竿結構體D D7試驗與D23試驗(ChiCh/TCU086_50)有效參與 因子 133
圖4.27標竿結構體D D8試驗與D24試驗(ChiCh/TCU086_100)有效參與 因子 133
圖4.28標竿結構體D D1試驗與D17試驗(Random_50)最大軟化指標比 較圖 134
圖4.29標竿結構體D D2試驗與D18試驗(Random_100)最大軟化指標 135
圖4.30標竿結構體D D3試驗與D19試驗(El Centor NS_50)最大軟化指 標 136
圖4.31標竿結構體D D4試驗與D20試驗(El Centor NS_100)最大軟化 指標 137
圖4.32標竿結構體D D5試驗與D21試驗(ChiCh/TCU076_50)最大軟化 指標 138
圖4.33標竿結構體D D6試驗與D22試驗(ChiCh/TCU076_100)最大軟 化指標 139
圖4.34標竿結構體D D7試驗與D23試驗(ChiCh/TCU082_50) 最大軟 化指標 140
圖4.35標竿結構體D D7試驗與D23試驗(ChiCh/TCU082_100)最大軟 化指標 141
圖4.36標竿結構體D第一類與第二類線性試驗之MAC 142
圖4.37標竿結構體D第一類與第二類線性試驗之COMAC 143
圖4.38標竿結構體D第三類非線性試驗之線性案例X向歷次地震之識 別參數比較 144
圖4.39標竿結構體D D7試驗與D24試驗(ChiCh/TCU086_50)有效參與 因子 145
圖4.40標竿結構體D D7試驗與D26試驗(ChiCh/TCU086_50)有效參與 因子 145
圖4.41標竿結構體D D7試驗與D28試驗(ChiCh/TCU086_50)有效參與 因子 146
圖4.42標竿結構體D D7試驗與D40試驗(ChiCh/TCU086_50)有效參與 因子 146
圖4.43標竿結構體D D7試驗與D42試驗(ChiCh/TCU086_50)有效參與 因子 147
圖4.44標竿結構體D 第三類非線性試驗之線性案例受50gals作用最大 軟化指標 148
圖4.45標竿結構體D第三類非線性試驗之線性案例的MAC 149
圖4.46標竿結構體D第三類非線性試驗之線性案例的COMAC 150
圖4.47標竿結構體D第三類非線性試驗之非線性案例振態頻率之識別 參數比較 152
圖4.48標竿結構體D第三類非線性試驗之非線性案例振態阻尼比之識 別參數比較 154
圖4.49標竿結構體D第三類非線性試驗之非線性案例之最大軟化指標 156
圖4.50標竿結構體D第三類非線性試驗之非線性案例之MAC 158
圖4.51標竿結構體D第三類非線性試驗之非線性案例之COMAC 160

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