臺灣地區橋梁目視檢測行程最佳化之研究

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姓名

柴志傑(Jhih-jie Chai) 查詢紙本館藏

畢業系所

營建管理研究所

論文名稱

臺灣地區橋梁目視檢測行程最佳化之研究
(A Heuristic Approach for Optimizing Bridge Inspection Routes)

相關論文

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摘要(中)

橋梁在其生命週期中，無可避免地會產生結構性或經常性的損壞，而為瞭解橋梁之狀況並預防損壞問題之擴大，橋梁檢測已成為維護工作重要之一環。橋梁定期檢測極為重要且有期程之限制，為防止檢測期程延遲並提升檢測效率，在考量人力及成本的限制下，如何於有限之檢測期程內妥善規劃檢測之行程，已成為橋梁維護之重要課題。
本研究首先利用專家問卷篩選影響橋梁目視檢測時間之因子，而影響目視檢測時間之因子為21項『臺灣地區橋梁管理資訊系統』模組資料欄位。問卷調查結果顯示主要影響因子為(1)總橋孔數、(2)是否為跨河橋、(3)橋長、(4)橋版面積、(5)橋下淨高和(6)橋梁劣化構件數。接著本研究利用六項時間影響因子與橋梁檢測時間進行多元線性迴歸，以建立評估橋梁目視檢測時間模式。而多元線性迴歸式將(1)總橋孔數、(2)橋版面積和(3)橋梁劣化構件數作為重要時間影響因子。
本研究旨在建構橋梁目視檢測行程最佳化模式。為令模式更有彈性並具實務價值，本研究除考量橋梁檢測時間外，亦將每日可工作之時間納入考量，並採用多路線之設計，以達成目視檢測時間為最短之目標。本研究之行程最佳化模式共分兩階段，第一階段利用四項啟發式規則(Heuristic Rule)建立行程規劃之初始解，而第二階段以基因演算法(Genetic Algorithm，GA)改善初始解。本研究之模式建立完成後，採用桃園縣政府轄區內鄉道橋梁進行案例驗證。
本研究完成之成果包含(1)篩選影響橋梁目視檢測時間之因子，(2)建立評估橋梁目視檢測時間之數學模式，以及(3)建構橋梁目視檢測行程最佳化模式。藉由此橋梁目視檢測行程最佳化模式之建立，橋梁檢測單位可縮短檢測期程，提升目視檢測之效率，並可依本模式建立之檢測行程規劃結果進行檢測進度之控管。

摘要(英)

Taiwan is a small island with area of 36,188 square kilometers. Based on a recent study, around 30% of the 28,000 bridges on the island are over 30 years old. Therefore, bridge visual inspection has become a major task of bridge maintenance to identify deteriorations and damages. The current national standard of bridge inspection in Taiwan follows the DER&U methodology, which is an evaluation system based on the degree, extent, relevancy, and urgency of the faults identified for all structure components. There are usually time limitations for bridge management agencies to complete their bridge inspections. Therefore, developing an efficient bridge inspection plan has become a crucial issue for all bridge management agencies.
The goal of this research is to establish a heuristic approach for optimizing inspection routes with minimum workday numbers. A series of surveys was conducted to identify the potential factors that may affect the bridge inspection time. A multiple regression model based on the potential factors was then established to estimate the bridge inspection time. Finally, A two-phase approach was established in this research to optimize the bridge inspection routes for any given district. The first phase utilized four heuristic rules obtained from experienced route planners to generate an initial solution; the second phase then improved the initial solution by using Genetic Algorithm. A computer program was designed to perform the two-phase approach. A real world example with around 200 bridges was studied to validate this proposed approach.

關鍵字(中)

★ 基因演算法
★ 橋梁目視檢測
★ 行程規劃
★ 檢測時間影響因子
★ 多元線性迴歸
★ 啟發式規則

關鍵字(英)

★ heuristic rules
★ Genetic Algorithm
★ DER&
★ U methodology
★ optimizing
★ multiple regression model

論文目次

目錄
摘要 I
ABSTRACT II
謝誌 III
圖目錄 VIII
表目錄 IX
第一章緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機 3
1.3 研究目的 4
1.4 研究範圍與限制 5
1.5 研究方法與流程 6
1.5.1 研究方法 6
1.5.2 研究流程 7
1.6. 論文架構 9
第二章文獻回顧 10
2.1 現行檢測機制 10
2.1.1 橋梁檢測種類 10
2.1.2 DER&U評估法 11
2.1.3 橋梁目視檢測行程規劃探討 12
2.2 最佳化演算法 13
2.2.1 最佳解解題法 14
2.2.2 近似解解題法 15
2.2.3 演算法比較 22
2.3 小結 23
第三章評估橋梁目視檢測時間模式 24
3.1 篩選影響檢測時間因子 24
3.2 建置評估橋梁目視檢測時間模式 27
3.2.1 多元線性迴歸 27
3.2.2 模式建置 29
3.2.3 模式探討 32
3.3 小結 33
第四章橋梁目視檢測行程最佳化模式 34
4.1 模式說明 34
4.2 基本假設與限制 36
4.3 符號定義 37
4.4 啟發式規則(HEURISTIC RULE)模式 38
4.5 基因演算法模式 41
4.5.1 編碼 41
4.5.2 適應值 43
4.5.3 起始世代 43
4.5.4 選擇 44
4.5.5 交配 45
4.5.6 突變 46
4.5.7 結束條件 47
4.6 小結 47
第五章案例驗證與探討 48
5.1 案例與程式說明 48
5.2 啟發式規則及初始解 50
5.3 基因演算法改善初始解 51
5.3.1 參數敏感度分析 51
5.3.2 改善初始解 54
5.4 模式規劃結果分析 56
5.5 模式實務應用 56
5.6 小結 57
第六章結論與建議 58
6.1 結論 58
6.2 未來研究方向 59
參考文獻 61
附錄一專家訪談紀錄附錄-1
附錄二專家問卷附錄-6
附錄三多元線性迴歸資料附錄-12
附錄四案例橋梁對應之代號附錄-15
附錄五案例檢測時間影響因子資料附錄-19
附錄六輸入模式之案例資料附錄-26
附錄七啟發式規則模式行程規劃結果附錄-33
附錄八基因演算法模式行程規劃結果附錄-37
附錄九模式程式碼附錄-41

參考文獻

一、英文文獻
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指導教授

姚乃嘉、嚴崇一
(Nie-jia Yau、Chung-i Yen)

審核日期

2009-7-23

推文