淡江大學土木工程學系碩士班學位論文
淡江大學,正常發行
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隨著物聯網(Internet of things，IoT) 的快速發展，施工過程通常被稱為非常複雜的過程，需要大量的自動化。引入物聯網設備，有利於現場施工團隊的工作時間得到有效的利用；有利於減少施工現場的事故，同時保障工人的安全；也有利於控制周遭環境，保障周圍居民的權益。即使物聯網有那麼多改善現場狀況的優點，但是卻一直難以大規模的部署，難以體現物聯網本身的價值。 邊緣計算（Edge computing）作為近兩年物聯網趨勢的榜首，可以有效地緩解雲計算平臺的資料處理的負擔，提高了資料處理的效率。同時，由於設備與邊緣更貼近邊緣側，極大的降低了資料傳輸的延時性，解決了資料延時性的問題。邊緣計算只是優化使用場景，為物聯網在施工現場的大規模部署增加更多的可能性。 針對上述提到的物聯網技術和邊緣計算技術，本研究認為，邊緣計算結合物聯網的方式去開發物聯網系統會有利於物聯網系統更好的在施工現場部署，所以本研究以施工現場的場景為例設計物聯網監控系統，並對其在現地部署的問題進行探討彙整，於此同時設計出邊緣計算物聯網框架設計物聯網監控系統，同樣對其在現地部署進行探討彙整。綜上所述，本研究以解決物聯網在施工現場部署出現的問題，探索邊緣計算是否有助於施工環境部署物聯網系統為目的，針對多個施工場景，藉此通過實驗來驗證。 為證明本開發想法之可行性與適用性，本研究將針對建立兩個系統，設計一個對比實驗，將資料完整性進行對比，從而更好的去分析用邊緣計算框架去設計一個物聯網系統，是否有利於促進物聯網在施工現場的部署，從統計學的角度去分析，通過符合施工現場的環境設計，從斷線率和信號強度兩個方面去評估對照組和實驗組的性能最後得出結論證明邊緣計算框架的運用相比于傳統物聯網模式更加適合於施工環境，邊緣計算的應用有利於物聯網系統更好地融入施工現場，發揮出最大的價值。
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在氣象資料部分，本研究以台北測站為例，整理出1961年至2015年間所有日報表風速樣本資料，其中日報表為每一小時一筆平均十分鐘風速樣本資料，並使用獨立颱風法整理出颱風風速樣本，依據風洞實驗風向角進行分類，每15度角為一個風向分類整理出各風向角下各個颱風前三大風速，並將前三大風速轉換至建築物高設計風速，整理出考慮風向性與考慮颱風強度的極值風速樣本，再將颱風獨立事件機率轉換至年發生機率。 在風洞試驗部分，本研究以氣動力風壓試驗進行高層建築物模型表面風壓長時間量測。以我國建築物耐風設計規範及解說中的標準鄉鎮型地況作為模擬大氣紊流邊界層的實驗流場，並以CAARC大樓標準模型作為量測目標，以每15度風向角為間隔進行約實場六十小時的長時間風壓量測。依照傳統方法計算風壓係數歷時，並將歷時依實場十分鐘分段，計算出每風攻角下的極值風壓係數樣本。 在理論建構部分，本研究依據Cook and Mayne[1](1980) 使用聯合機率計算出設計風載重的範例，延伸出兩種研究方法，分別為分風向、全風向，加上常使用的簡易方法。探討在各風向角不同年超越機率與廣義分布和甘保分布下各方法之設計風載重。其中，分風向為考慮風向性極值風速與考慮風向性極值風壓係數，並對各個風向角聯合機率計算出設計風載重。全風向為不考慮風向性極值風速與考慮風向性極值風壓係數，並對各個風向角聯合機率計算出設計風載重。簡易方法為考慮風向性極值風速與考慮風向性極值風壓係數，其中極值風壓係數非超越機率為78%，並對各個風向角計算出設計風載重。為了比較出三種方法中何者最接近真實情形，本研究採取颱風事件期間所有樣本值並在考慮風向性下，作為設計風載重之對照組，予以比對三種方法差距。對照組為各颱風風速樣本配合極值風壓係數最佳非超越機率，找出各風向下最大設計風載重或最小設計風載重，繪製累積機率分布找出符合年超越機率之設計風載重。將Cook and Mayne[1](1980)，延伸出的兩種研究方法加入颱風持續強度的考量，計算出設計風載重，比對有無考慮颱風持續強度差異。 結果顯示考慮風向性在四種方法中，年超越機率從0.02降低至0.001，三種研究方法加上對照組的設計風載重會提升兩到三倍。對於年超越機率0.001時，廣義分布的設計風載重擾動值會比甘保分布大，最大設計風載重差異較多，年超越機率0.02時，甘保分布與廣義分布較為接近。與對照組比較時，分風向結果最好，全風向則會保守許多。考慮颱風強度在兩種方法中，設計風載重都會略大，不至於影響與對照組比較結果。除了年超越機率0.001配合廣義分布，考慮颱風強度後影響最多。
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淡江大學風工程研究中心致力於研究風對於建築物的受力關係，而在台灣颱風則是較大的風力來源，有鑑於現今颱風資料不足，為進行風力規範之修訂需進行大量颱風的模擬，將生成之颱風分為中央氣象局所定義的九類路徑為目的，AI人工智慧是目前各行業正熱門的部分，本研究利用機器學習與深度學習建立模型以便分類處理模擬生成的大量數據進而驗證颱風模擬之成效。 研究範圍主要以資料前處理，訓練資料調整和分類模型精進為重點，測試資料為中央氣象局的歷史數據，以模型準確率、混淆矩陣等分類指標做判斷，預測資料為淡江大學風工程研究中心的模擬數據，以卷積神經網路與決策樹的兩種系統測試效果做比較，驗證模擬數據的可信度，並比較兩種模型的差異。 本研究的主要概念是將中央氣象局從1975年到2020年期間影響台灣的颱風資料進行收集，範圍為北太平洋經度118° E ~ 126° E以及緯度 19° N ~ 28° N，之後再分成以決策樹(Decision tree)與卷積神經網路(Convolutional Neural Networks)以監督式學習的訓練模式來分類及辨識颱風路徑，進而建構一套可以自動分類颱風路徑的程式從而取代人工分類。 本研究決策樹模型經增加訓練資料的數量與多元性後，在預測中央氣象局的資料時準確率已到80%，卷積神經網路參考108年梁啟納所建構的模型，預測中央氣象局的資料準確率可到79%，但兩模型在特定幾類的準確率仍須提升，在預測淡江大學風工程研究中心模擬生成的數據也由一定成效，但在某些路徑容易出現混淆的現象，這部分仍須加入更多研究改善。 除了改進目前模型與比較兩模型之外，本論文之後也能融入其他風工程相關分析的應用中，將所有前處理、訓練到預測的部分以程式自動化，使得能讓之後生成的資料能得到快速且準確的分類，甚至未來能建立一套能自我分類的系統。
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將以 UDEC 離散體分析軟體建立處置場坑道開挖之二維數值模型，據此分析處置母岩在不同的岩覆深度與可能的既存裂隙(或弱面)條件下，因坑道開挖引致的岩體損傷。首先，根據已蒐集之單壓強度、彈性模數、柏松比、應力應變曲線及試體破壞型態，作為力學參數訓練與率定之依據。處置坑道 UDEC 模型建模與開挖模擬分析考量深度(Z)與現地應力比(K)條件下之處置坑道及既存裂隙(45度角)之位態等條件下進行 UDEC 數值模型開挖分析。 本文主要獲致結論如下： 1.使用UDEC分析開挖處置坑道對周圍岩體與節理行為之影響，獲知其關鍵因子為現地應力比K與深度Z兩者，其中，K值主要控制發生破壞之區域，而深度Z則主控破壞之嚴重程度， (i)先開挖處置坑道後，在隧道周圍會呈現低壓力區或受張力區，因此當周圍岩體在承受較大壓力時(深度Z越深)，愈容易在此處形成損傷破壞；(ii)再開挖處置孔後，會因應力重新分配的轉移過程，會釋放原來在處置隧道轉角處之應力集中現象，此點亦與FLAC之分析類似(胡乃壬，2021)。 2.開挖處置坑道對位於處置孔旁的節理面之影響，獲知: (i)先挖處置隧道後，應力傳遞過程會在節理兩端形成壓應力集中；(ii)再開挖處置孔後應力釋放，因節理造成周圍應力傳遞上的阻隔，致使節理面上方近孔端節理面上之正向應力會被釋放至0，亦表示張力破壞多先發生於近孔端，滑動破壞則接續在張力破壞之後，遠端則仍承受少許正向應力作用保持穩定狀態。節理面下方則主要受現地應力條件的影響。節理破壞型態主要有:張力破壞與滑動破壞；節理破壞型態主要受K值影響，K>1時節理只發生張力破壞，而K≦1則產生張力破壞與滑動破壞之混合破裂型態。 3.處置孔壁之側向位移量、隧道地面的隆起量、節理面近孔端之開口量主要受深度Z的影響，當深度Z越深時會產生較大的位移量。當處置孔周圍存在節理面時也會造成較大之位移量，且最大開口量發生在節理與孔壁交會處。 4.開挖處置孔後，張力區受節理傾角之影響，傾斜節理皆會使張力區範圍增加，而水平節理則使張力區範圍縮減。 5.從UDEC單獨採用連續體模式(zone)及結合voronoi之非連續體模式之模擬結果發現: (i)兩類模型皆可顯示開挖處置隧道與處置孔後，在幾何轉角處的應力集中現象；但對顯示低壓應力帶，非連續體模型(w/ block)則可呈現出較細部的應力分布。(ii)節理尖端之破裂延伸軌跡，在連續體模型是由破壞網格(zone)來表現；而非連續體模型則可知道塊體間發生張力破壞與其軌跡。 6.經UDEC與FLAC比較可得知(i) 由於UDEC可設置voronoi非連續體的塊體( Block)，故應力呈現更詳細，FLAC則是比較巨觀顯示； (ii)UDEC結合voronoi塊體可將顆粒間接觸面發生張力/滑動破壞分辨顯示出來，而FLAC則是將破壞模式依照整個區域(zone)大小來顯示。
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本研究主要以顆粒流PFC程式，來模擬雙處置孔間岩柱在完整或存有一既有節理條件下，先後因開挖應力調整之力學耦合(Mechanical couple)作用、及其後於不同時間先後放置核廢料處置罐狀況下，受熱應力作用的力學-熱力耦合(Thermo-Mechanical couple)作用之岩石裂隙發展微觀機制。本文首先：(1)利用單軸壓縮試驗與直接拉力試驗進行微觀參數分析，以了解微觀參數之相互影響，並以前人所歸納之離島花崗岩力學性質進行輸入參數的訓練與數值校正，得到一組合格之參數組合；(2)針對不同角度下之既有節理條件下，分階段進行單孔開挖，探討双處置孔間岩柱之力學耦合行為，與節理之錯動及張開行為；(3)完成開挖後，分別進行先後與同時加熱處置孔壁外圍，探討熱-力耦合作用所產生的岩石損傷與節理面錯動行為。 本文主要獲致結論如下：(1)岩石單壓強度(UCS)之關鍵微觀影響因子有平行鍵結抗拉強度(pb_ten)、平行鍵結凝聚力(pb_coh)、勁度比(k_n/k_s)；(2)左孔開挖造成岩柱內與處置孔方向垂直的節理(H90H joint)產生的張開量最大，而在斜向節理(H45H joint)的切向錯動位移量最大；(3)完成雙孔開挖後，與處置孔方向平行向的節理H0H joint與直向的節理H90H joint之節理面中心張開量皆比兩端大；(4)左孔先受熱後，平行向節理H0H joint狀況下錯動最為明顯，在節理面張開量上，平行向節理H0H joint左側及中心位置隨受熱後逐漸增加，H45H joint中心位置增加量較為明顯，與處置孔方向垂直的H90H joint在受熱後則發生閉合現象；(5)於左孔受熱完成後，再進行右孔受熱，平行向節理H0H joint與H45H joint狀況下錯動較為明顯，在節理面張開量上，於節理面H0H joint與H45Hjoint的右段會增加，垂直向節理H90H joint則增加最少；(6)在雙孔同時受熱狀況下，節理錯動及張開量皆以平行向節理H0H joint最為明顯、H45H joint次之、對垂直向節理H90H joint影響則最小。
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近年來，建築行業資訊化發展突飛猛進，建築資訊模型（Building Information Modeling，簡稱BIM）技術得到了政府和業界的高度重視。在政策的引導和行業的支持下，使BIM成為了當今的流行與趨勢。橋梁作爲陸上運輸的重要交通設施，也將會把BIM結合到橋梁管理當中，据交通部統計，全臺共有兩萬八千多座橋梁，這些橋梁的主管機關眾多，各單位對於橋梁的管理方式和對於資料的保存也會有不同的格式。當政府想要統整這些橋梁資料時，會存在資料難以進行整合的問題。儘管BIM能夠解決格式不統一的問題，大量的BIM模型要如何進行整合也將成為一大難題。 爲了解決上述問題，本研究嘗試用GIS來整合BIM的方式來解決大量BIM無法整合的問題。本研究選擇使用Cesium作爲主要開發環境，它是一款開源的基於JavaScript編寫使用WebGL的地圖引擎，支持以2D，2.5D，3D形式進行地理（地圖）數據展示，它可以用來顯示海量三維模型數據、影像數據、地形高程數據、向量數據等等。本研究將利用Cesium地圖引擎的跨平台性、互動性、開發自由等能力為基礎，作為系統主要開發環境，藉此開發出一個有利於BIM結合GIS的橋梁維護管理系統。 本研究設計之「BIM結合GIS之橋梁維護管理系統架構」分為三層，分別是使用者界面層、應用程式層以及資料庫，將node.js作為API伺服器，資料庫包含BIM模型以及橋梁維護管理資訊。主要開發流程為BIM模型處理、資料庫架設、UI/UX設計、網頁功能實作。但系統包含之功能無法滿足橋梁維護管理中的全部需求，只包含部分功能，期望能為後續BIM與GIS在橋梁維護管理系統之開發提供幫助。最後，根據本研究之開發過程，可確知，BIM與GIS的結合運用於橋梁維護管理，實現直觀高效的信息化管理，能提高管理效率，有利於橋梁維護管理。
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本研究延伸無網格邊界積分方程法來求解薄膜自由振動問題和水平剪力波散射問題，這兩類問題的控制方程式都是二維Helmholtz方程式，其中薄膜特徵值問題包括單連通薄膜和雙連通薄膜，水平剪力波散射問題包括無限平面問題以及半無限平面問題。通過引入在邊界局部點的局部正確解所對應的邊界積分方程式，可以技巧性的計算柯西主值奇異積分，同時也無須計算固體角。為了實現以上兩個優點，局部正確解必須滿足二維Helmholtz方程和兩個邊界值，即原始場量及其法向導數，局部正確解是正弦和餘弦波與相對應邊界物理量的簡單線性組合，且這兩個波函數滿足二維Helmholtz方程式。爲了不採用幾何離散方法來求解邊界積分方程式，本法利用高斯積分法把邊界積分方程式轉換成代數方程式，因此沿著邊界分佈的高斯積分點即為邊界節點，這些邊界節點同時也是獲得聯立方程式的配置點，如此一來，就不需要使用插值函數來描述邊界密度。此外，與傳統邊界元素法比較，本法具有兩個優點，一是收斂速度比傳統邊界元素法快，二是由於誤差只來自使用的高斯積分點的數目，所以本法可視為一個半解析解法。最後，考慮了七個內域問題和四個外域問題來驗證本方法解決滿足二維Helmholtz方程式邊界值問題的有效性。
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本文提出了一種求解滿足拉普拉斯(Laplace)方程二維邊界問題的無網格邊界積分方程方法(Meshfree Boundary Integral Equation Method)來解決內域勢能問題和反平面力場外域問題，此方法與需要生成元素網格的傳統邊界元方法不同，本方法只需要邊界節點。在處理柯西主值奇異積分和固體角的計算時，引入了邊界點局部正確解的邊界積分方程。該局部正確解必須滿足三個條件，其中包括1.場解要滿足拉普拉斯方程式 2.邊界點的原始場量 3.其對邊界點場量的法向導數，因此，局部正確解是邊界物理量與滿足二維拉普拉斯方程對應形狀函數的線性組合。透過減去原問題的邊界積分方程式和局部正確解的邊界積分方程式，可技巧性地計算柯西主值奇異積分，也可以免去計算邊界點上的固體角。計算上述的邊界積分方程式只使用了一次高斯積分，所以邊界積分方程式只不過是一個代數方程式，這些邊界節點就是高斯積分點，這就是為什麼在本方法中只需要邊界節點的原因，同時它們也是獲得聯立方程式的配置點，這個想法還可以保留數值方法的靈活性，因此它適用於任何幾何形狀。總之，本方法有兩個優點，一種是無網格化，另一種是不用主值計算奇異積分。最後，本文考慮了一些例子，如壩基滲流問題、穩態熱傳導問題和受反平面剪切應力中的包含孔洞/剛性夾雜物的無限域問題，以檢驗此無網格邊界積分方程方法的有效性。
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在營建工程生命週期中，必須透過設計單位、營建承攬廠商、協力包商乃至物業管理廠商間的充分協同合作，才得以從無到有將工程成果交付到使用者手中。因過程中各項的工程規劃、設計、施工圖說檔常具有明顯或是潛在的錯誤與盲點，再加上各專業單位皆有其特定之知識經驗與角度，因此工程團隊成員間如何針對工程問題提出工程釋疑(Request For Information， RFI)並予以解答，成為工程是否能順利完成交付的關鍵。然而，據Navigant顧問公司(Navigant Consulting， Inc.)於2013年針對全球各地營建專案共一百萬份RFI的研究，亞洲區回覆RFI的時間的中位數約為10天，並且全球在專案上平均處理RFI的成本約為1,080美元，未回覆的RFI甚至高達35%。未能良好地針對RFI以中心化的儲存方式、標準化的流程進行追蹤及監控是原因之一，是故越來越多工程團隊推薦採用RFI軟體系統進行管理。另外，RFI中最重要的資訊—位置，皆是以2D圖紙的位置紀錄，在查閱上也較不方便，若是能連結釋疑與BIM模型，便能快速找到釋疑位置。 本研究嘗試於BIM軟體開發Revit API建立以BIM為基礎的工程釋疑協同系統，設計以BIM為基礎的工程釋疑協同模式，並以BIM最新國際標準ISO 19650為依據導入資訊管理過程、共通資料環境及資訊容器概念，做為開發此工程釋疑協同系統之依據。在設計及施工階段幫助工程團隊解決RFI因為紙本文件傳遞、跨單位協調困難以及處理流程缺少正規化而導致RFI延遲回覆以及狀態難以追蹤的問題，並且提供後續研究在ISO 19650 BIM協同系統上的參考。
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隨著硬體的進步與發展以及各國產官學界的大力推廣與應用，BIM 已快速成為營建工程專案之基本技術。在此快速發展的過程中，設計及營造廠商對 BIM軟體的功能需求也從基本的 BIM 建模功能，逐漸往資訊整合之深廣應用發展。然受限於 BIM 建模軟體，例如: Revit、Tekla 等既有功能，以及軟體廠商擠牙膏式地功能升級過程，設計及營造廠商多僅利用 BIM 軟體進行建模與模型檢討，而無法進一步將 BIM 模型導入更多工程之應用層面。為此，BIM 軟體廠商其實也在既有的建模軟體中提供 script 語言及應用程式介面(Application Programming Interface, API)，讓軟體使用者可以依據自身的需求進行擴充功能的程式開發。但即使如此，由於 BIM 軟體功能的擴充需考慮 3D 空間分析及資訊整合等複雜考量，加上受限於設計及營造廠商之程式開發能力，故多數營造廠商不易有效地針對自身需求進行深度的應用開發。 為了解決以上問題，本研究提出「BIM 軟體擴充功能開發模式」，幫助開發者從需求去統整與開發時的相關準備與 3D 模型前處理，包含：1. 開發時，建置模型的特殊規範 2. 開發時，模型參數的意義及獲取篩選資料或分類的作法 3. 開發時，BIM 的格式限制。本研究提出開發需求的思路及統整適當的解決工具，並尋求有效之規劃來解決功能開發上各個階段的思考流程與問題。隨後，實際開發「以 Revit 工程數量產出詳細數量表為例」，藉由本研究提出之開發模式進行BIM 二次開發，並以實際開發結果分析其效益與困難，作為修正「BIM 軟體擴充功能開發模式」之參考依據。