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應用機器學習UAV影像於高美濕地內雲林莞草生長範圍評估

雲林莞草為瀕危物種，於高美濕地具有台灣最大的分布面積。然而，近十多年內因棲地環境變遷與蘆葦及互花米草等植物的入侵，而使其生長範圍逐步外移。有效監測高美濕地內雲林莞草的分布情形是相當重要的學術研究及生態課題。評估往昔徒步實測及應用空拍影像的監督式及非監督式辨識技術的優缺點，而提出以不同取樣方式及機器學習方法，提升影像辨識雲林莞草能力的研究。 本文依據影像辨識物體的紋理特徵，選擇大量樣本以避免主觀的少量選擇樣本造成辨識一致性的差異，並配合Weka開源軟體的應用機器學習進行大量數據的監督式分類。選擇適當視窗大小，測試JpegCoefficientFilter篩選器與SMO分類器可有效的雲林莞草監督式辨識。經測試不同取樣方法發現，矩形框選莞草、沙土及蘆葦三類別的取樣方法具最優辨識能力。 除11月份空拍影像情況外，本法所得各月份雲林莞草生長範圍與步測範圍吻合程度較楊(2018)及楊(2019)具高。本法的相對誤差指標低於15%，覆蓋率指標可達到74%以上，影像辨識正確率可高達85%以上。

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應用邊際運算技術建置可即時模擬與修正之水位觀測物聯網

近年來隨著全球氣候變遷，洪水事件日益加劇，河道水位的監測與預測是為防洪預警之重要資訊，洪水預報資訊有助於實施警急應變措施及相關決策，以及減少人民生命財產損失。目前臺灣所使用的水位監測系統造價較為昂貴，而現今河道監測水位的設備也逐漸與物聯網結合，但傳統洪水預警系統是將監測與預報分別進行，由現地感測器收集資料再傳輸至遠端電腦計算，如此須確保數據傳輸的穩定度，若遇通訊中斷、網路延遲或遠端伺服器發生問題等原因以致現地感測器無法即時回傳資料或系統中斷等問題，則洪水預警系統無法進行洪水預警分析，也無法即時提供在地化資訊。 本研究提出以邊際運算技術為基礎所開發的ECOMSNet (Edge Computing-based Sensory Network)系統，用以改善即時水位監測(monitoring)及模擬(prediction)，此系統將超聲波感測器、水位模擬及預測演算法應用於微型電腦樹莓派(Raspberry Pi)，使監測與預測功能都集結於一感測器，減少延遲，提升資料處理速度，不但能符合經濟效益也便利於現地裝設感測器。ECOMSNet系統中超音波感測器負責監測水位，再嵌入演算法於樹莓派中，水位模擬演算法以直接步推法為基礎，再以自動校正演算法──平差法、恆差法及微基因法進行水位模擬結果修正。ECOMSNet系統能提高即時水位監測及模擬之效率，也能減緩現地端與遠端於傳輸過程發生問題。本研究提出之ECOMSNet系統仍為一概念原型，但顯示其能高頻率監測水位且水位模擬誤差約為5%，具備提供即時洪水水位模擬資訊的潛力。

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以加權高階梯度再生核函數配置法求解反算柯西問題

反算問題乃指不適定與不穩定之邊界值問題，通常具備不完整之邊界條件，也因此往往無法用解析方式分析，需仰賴數值近似。由於文獻上具有高效率、高精準度之數值求解方法仍有待探討，故本研究率先以加權高階梯度再生核函數配置法求解反算柯西問題。此數值方法之優點為簡潔高效，引入高階梯度再生核形狀函數近似未知之導數，透過高階梯度再生核形狀函數滿足高階梯度再生條件以構建形狀函數，免去計算反矩陣與核函數之導數，大幅提升計算效率。本研究透過四個數值算例驗證數值方法之精度、穩定性與運算效率，考慮之反算柯西問題包含單連通域與多重連通域，在多重連通域中進一步考慮不同邊界未知之情況。由數值結果可知此數值方法之性能良好，而其運算效能更比梯度再生核函數配置法快25~50%。

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應用非線性液流阻尼器於天花板-庫板整合系統之減震控制研究

本研究旨在探討應用非線性液流阻尼器於天花板˗庫板系統減震控制之可行性。根據結構動力學原理，本文發展了含非線性阻尼器之懸吊天花板-庫板系統的動力分析理論，以及求解非線性運動方程的數值分析方法。本研究以一座天花板振動台試驗模型為標的進行數值模擬分析，探討不同特性參數之非線性阻尼器的減震性能表現，並與線性阻尼器比較。此外，本文亦針對科技廠無塵室天花板減震工程之實際案例進行評估分析，找出最佳設計參數，並提出阻尼器與天花板、結構連結之整體機構與接合介面之設計，經應力分析確保天花板之結構完整性與阻尼器之功能發揮。根據本文研究結果，確認懸吊天花板-庫板系統以液流阻尼器作減震控制，無論採用線性或非線性阻尼器，都能達到設計目標。當控制效果相當之情況下，非線性阻尼器的最大出力會小於線性阻尼器，因此效能更佳，且地震強度愈大時差異愈為顯著，因此，建議優先採用非線性阻尼器。科技廠天花板減震工程案目前已完成第一座阻尼器反力座安裝，確認本研究提出之設計方案具有現場施工可行性。

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外傘頂洲離岸風速垂直分布分析及風能評估

本文使用外傘頂洲風速塔高度10公尺、30公尺、50公尺及60公尺，分析全年分析外傘頂洲風速風向特性及評估風力發電可行性。計算各高度平均風速約在7 m/s~7.8 m/s間，以National Renewable Energy Laboratory的指標此處風場乃屬於優良的。當地風機全年可運轉的比例約達82%，主要風向方位集中於北到東北，佔全年風向的55%以上，而南南東到南南西次之，占15% ~18%。 測試Weibull、Bimodal Weibull與Extended Generalized Lindley三種機率密度分布的風速配套，不同高度風速的最適機率分布，以Bimodal Weibull在三者中是最佳的。 選取高度不同所計算的風切係數不同，再推估風速結果會有差異，經評估最適於推估當地風速的高度組合為60/50與50/10。使用迴歸分析求得風力機Enercon E126 EP4性能曲線，配合最適配分布的Bimodal Weibull計算各高度發電量，其發電量隨高度增加平均風速上升而增加，最大可轉換發電量可達6,195,600 watt，理論計算發電量達1,758,700 watt，此值大於率定風速可產生的電能，而風機效率約在28%~30%間。

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土砂災害損失估計應用於參數型保險模型之建立

全球的災害受極端氣候效應的作用逐年加劇，台灣因地理區位與具有年輕地質的環境條件，在極端氣候效應下加深了天然災害的發生頻率與規模。回顧我國應對天然災害的方法，幾乎都以災害管理的角度進行災害的風險管理，較少以風險管理的方式切入，然而近年來國際的趨勢則是將風險處置手段中的天然災害保險視為全災害風險管理戰略的一部份，透過金融及保險以達到損失轉嫁來進行風險轉移。其中參數型保險的問世使保險賠付更為迅速且便利，在許多國家包含台灣皆已有推行的案例，但賠付模型是否反映實際狀況是參數型保險最容易被挑戰的問題。 本研究利用水土保持局統計的歷年重大災害事件的災損資料及內政部不動產資訊平台的建築物相關資料進行統計及分析，並建立兩種住宅類建物災害損失的計算方法以估算土砂災害造成的建物損失金額，接著探討不同降雨參數對應建物災損金額的關係，以應用於土砂災害參數險的模型建立。研究結果顯示每年重大災害事件產生約2.62億元的住宅類建築物損失，而累積雨量對應建物損失金額之關係較符合實際的情況，並可建立其關係式作為損失模型使用。

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預警監測井網效率探討

台灣近幾十年來工商業快速發展，開闢了許多工業區以及科學園區，但是部分工業區因廠商管理不夠完善，造成工業區的土壤及地下水受到污染。為了有效預防工業區可能衍生的土壤及地下水污染，我國環保署於99年修正土污法第六條第三項，給予目的事業主管機關應定期檢測土壤及地下水品質狀況之責任。而針對地下水污染問題，環保署及經濟部陸續於全國各大工業區規劃地下水預警監測井網，以瞭解各工業區之背景地下水污染潛勢。本研究利用 MODFLOW 程式模擬地下水流，配合 MT3DMS 模擬污染物之傳輸，模擬在一個假設的工業區場址中，當污染團滲入地下水時溶質傳輸的狀況，探討監測井的捕捉率，捕捉率大致上就是監測井能夠捕捉到規定濃度的機率。以三種主要變因以及四種不同情境進行討論，分別為延散度比值、流速快慢、距離洩漏污染源的遠近、警戒濃度以及洩漏時間長短。 模擬結果顯示當流速越快且延散度比值越高時，從圖中可以得知其監測井口數-捕捉率發展趨勢遠比其他狀況時還要快。然而在研究中也能發現延散度比值對於結果不會有太大影響，只有在流速比較快時才能看的出來其差異所在，亦即流速越快時會對延散度比值越敏感，流速越慢時會對距離遠近越敏感。 模擬結果也顯示出，以早期發現為前提下，模擬時間3個月且偵測濃度為10 ppb是最快且最具經濟效益的，比較符合最佳化的定義，但是否會造成錯誤的警訊需要再加強；而模擬時間6個月且偵測濃度為25 ppb是最慢且最不符合經濟效益的。

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以深度雙Q類神經網路結合Calculix有限元素分析軟體搜尋印刷電路板最小變位差之組裝

印刷電路板係藉由表面黏貼技術將晶片安裝至印刷電路板上，然因表面黏貼流程中晶片與印刷電路板之熱膨脹係數不同且會歷經高溫(185°C)降溫冷卻160°C到低溫(25°C)的過程而產生殘留應力且造成翹曲變形，其變形大小受晶片與印刷電路板之材料力學參數、幾何參數與溫差影響。本研究將在單一材料力學參數和溫差下探討幾何參數中之晶片個數、尺寸和位置對上述變形的影響，並藉由訓練深度雙Q網路(Double Deep Q Network, Double DQN)與結合有限元素分析軟體Calculix，以探討晶片安裝在印刷電路板不同位置上因上述溫差效應產生之最小變位差。研究中將設置八組不同單晶片尺寸與七組不同尺寸雙晶片分別安裝至印刷電路板，而後將每組晶片隨機安裝在100個不同的印刷電路板位置並求得100個變位差。將其中最小變位差、最小3個變位差平均和整體平均變位差分別定義為評估等級一、等級二和等級三。接著，以Double DQN搜尋晶片如何從初始座標移動到最小變位差之終止座標。研究證實在單晶片情況下以隨機選取五個初始座標的方式，皆成功找出達到等級一的變位差；而雙晶片情況下依照單晶片結果得知此印刷電路板組裝最佳兩個初始座標，以此座標作為雙晶片初始座標，可搜索出達到等級二的變位差。

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基於地震反應監測資料之無參考模型結構損傷探測技術

本研究結合R4SID系統識別法與狀態空間DLV損傷探測法，由識別參數重建等效柔度矩陣而發展出無參考模型結構損傷探測技術。R4SID係建構於確定-預測性模型，故能提供更完整之系統資訊，且對噪訊有較佳之過濾能力，經由適當的動態反應監測萃取出完整之結構系統參數，得以由結構之全域反應定位出局部破壞。本研究提出由等效柔度矩陣與破壞載重向量之乘積計算結構各柱節點位移，並轉換為正規化層間變位指標。凡層間變位指標數值接近零者，物理上即代表柱剪力為零，故可取代應力指標做為判斷受損桿件之依據，因而能在無參考模型之下篩選出潛在受損柱位。本文並提出由雙主軸方向層間變位指標交互比對的方式，由其交集定位出最可能受損之桿件，將損傷探測提升到桿件定位的層次。經由三維結構之數值模擬分析結果顯示，在雙向地震輸入、且輸入-輸出訊號有高斯白噪訊汙染的情況下，絕大多數案例都能以本文提出之結構損傷探測分析方法找出設定的破壞桿件，具有相當程度之可靠性及實用價值，且其性能表現普遍優於有參考模型的分析結果。由於本技術採遞迴式演算法，使得計算效率大為提升，故能處理較大規模之系統，有助於未來實際之工程應用。

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含浮台矩形剛性儲存槽在地震下之結構-流體動力分析

台灣東西部海域地形差異懸殊，為支援離岸風電工程與水下技術發展，政府計畫打造出一座水深可變之深水池以滿足試驗所需。本研究旨在發展深水池於地震作用下之流體動力分析方法，俾便了解在設計地震力(PGA= 340 gal)下之池水與浮台振盪反應以供設計參考。本文以一座斷面為矩形之長方體深水池為標的，考慮池面有浮台並以鋼纜束制之條件下進行數值模擬分析，探討池面波動反應以及流體與浮台、鋼纜間之流體-結構互制行為。以剛性矩形儲存槽之流體動力分析理論為基礎，本研究並整合浮板轉動及鋼纜之束制行為而發展出完整的流體-結構互制動力方程。由於鋼纜只受拉不受壓之不連續力學行為，導致動力方程式不再為線性，因此本研究也發展了求解非線性運動方程式的數值方法。此外，為更深入探索深水池與浮台的流體-結構互制行為，本文亦完成一系列參數研究，探討震波強度、儲存槽高寬比、浮台重及鋼纜勁度等因子之影響。研究結果顯示，深水池的流體動力特性與高寬比(H/B)有關。高寬比愈小時，蓄水中參與對流運動的質量比例愈高；反之，則以隨槽體同步作剛體運動的比例愈高。深水池面之流體激盪反應具有地震相依性，與震波的頻率內涵有關。浮台對於波動反應的抑制效應與其重量有關，波動加速度隨浮台重量增加而有明顯趨緩之勢，但對於波高的抑制效應不顯著。鋼纜對於浮台的振盪反應有抑制效果，尤其是波高的部分。增加鋼纜數量(即勁度)對於流體激盪反應的控制效果會提升，但控制力也會隨著波高下降而漸趨飽和。