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梁構件之振動式快速損傷診斷技術

既有橋梁的損傷診斷是近期國內外工程界所關切的，其中如何能 夠快速又準確的進行橋梁損傷診斷，更是現在許多研究追求的目標， 本論文以量測結構自然頻率配合破壞力學及旋轉彈簧的概念進行損 傷位置與劣化程度診斷之計算，相較於傳統以載重實驗進行損傷診 斷，橋梁自然頻率的量測較為經濟與便捷，因此可達到快速損傷診斷 之目的。 本論文首先結合Anifantis 所提出的破壞力學及旋轉彈簧的損傷 模型概念，再來進一步的延伸至Liang 提出的損傷指標的計算。文中 搭配SAP2000 的數值模擬以及實際的鋁梁敲擊實驗進行此損傷診斷 方法的驗證，實驗中的自然頻率是藉著頻率域分解法(FDD)去的計算 由互易定理量測到的加速度訊號所得到的。最後更進一步的探討以理 論的模態振形及實際量測到的模態振形所計算的損傷位置與劣化程 度的結果，以及損傷產生前後可能面臨到的系統邊界條件改變之問 題。

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隨機性班機延誤下整合性機門指派模式與求解演算法之研究

在整個機場的營運作業中，機門指派在機場的營運效率與服務水準上扮演關鍵性的角色。然而機場實際營運中，時常發生班機隨機到離延誤的情形，當延誤導致班機使用機門時間有衝突時，目前國內則以人工方式進行重新指派動作，此人工經驗為主的指派方式，在班次密集的尖峰時段將不能確定其指派效率與績效。因此若能在規劃時期考量實際營運時班機隨機延誤的特性，提供規劃人員較符合實際擾動之指派結果，使其在實際營運中不受到大幅擾動，增加在實際營運的適用性，將是一個相當重要的課題。本研究將以機場營運者為立場，考量實際營運時班機隨機到離延誤之特性，發展出整合靜態規劃與即時階段之求解架構，其中包含以完全資訊為概念發展完全資訊模式，進一步以完全資訊模式為概念，考量即時階段班機指派時間順序發展隨機性模式。期望能幫助機場相關人員有效地考量班機隨機延誤擾動下的規劃指派結果，進而提升機門指派作業之整體績效。 本研究除了發展兩整合模式，並進一步探討理論上整合問題之最佳性。此外，本研究在完全資訊模式以數學規劃軟體求解中小型問題，但兩模式之大型問題規模龐大，因此以分解式演算法的概念針對兩模式特性發展有效的求解演算法，且對完全資訊模式以劃分問題的方式發展下限解演算法，並相同以劃分問題方式發展上限解演算法，配合數學規劃軟體進行求解。其次，隨機性模式為一非線性零壹整數規劃問題，因此同樣以分解式演算法為基礎，以隨機事件為考量發展分解式演算法，再配合數學規劃軟體進行求解。最後，本研究以台灣桃園國際機場為例，進行範例測試與分析，結果甚佳，顯示本研究所建構知模式與求解方法應可為未來機場當局之參考。

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利用粒子族群演算法研究風車陣列之最佳間距

大型的風力發電廠(Wind Farm)因為風機尾流的緣故，風機排列的方式會影響其總發電量。本研究利用粒子族群演算法(Particle Swarm Optimization, PSO)來研究風力發電廠的風機排列之最佳化間距。研究設定在一個有限的區域範圍內，風機的排列方式呈現規則的陣列型態，分別利用風機尾流風速公式與尾流發電量公式計算風機在不同的排列間距─前後向間距與側向間距的排列情境下，風機陣列的發電效益。本研究探討在不同的風場條件下，比較不同的發電量計算方式與目標函數對於風車陣列最佳間距的影響。研究結果顯示出，風車陣列的間距除了受到風向的影響外，另外在考量風機設置成本的因素下，不同的目標函數所得到的優化結果也有很大的差異。

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利用樹液探針研究環境參數對植物蒸散之影響

在水文循環中，蒸發散量一直是許多研究所探討之重點，但以往之測量方式無法完全區分土壤蒸發量與植物蒸散量的值。本研究利用樹液探針和風洞實驗，研究風速、淨輻射量和土壤含水量等環境參數對馬拉巴栗樹液流速和蒸散率的影響。研究結果顯示風速增加，樹液流速會上升，當風速大於8 m/s，植物樹液流速之改變量會趨於一定值不再增加，並以秤重法所量得之蒸散量與樹液探針求得之流速成正比關係。而當輻射量變大，植物之樹液流速會隨之升高，淨輻射量Rn大於263 W/m2後，樹液流速則會趨於平緩，維持在3.5 m/s左右。土壤含水量由接近凋萎點突然增加至飽和時，植物之樹液流速也會突然增加。另外，本研究根據Phillips et al. (2004)所提出之時間函數求得植物受外在環境變化影響所需要的反應時間，及其時間常數，得知本實驗使用的馬拉巴栗其時間常數約為10 ~ 30 min。

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水流墩前湧波之探討

本文以實驗及數值計算分析超臨界流況下，橋墩受水流沖擊所造成的墩前湧波，探討橋墩尺度對振幅、頻率的影響；實驗於亞臨界流況下，利用超音波速度剖面儀(UVP)量測墩前速度場分佈，進一步探討墩前射流之分離位置及流場中頻率的特性，並透過數值模Truchas分析墩前射流位置及渦流分佈。實驗結果顯示，沖擊高度與上游福祿數呈正比之關係；UVP 能有效量測邊界層厚度及墩前渦流尺寸；透過數值模式，能進一步分析細部流場變化，如：渦度分佈、底床剪應力。本研究之結果可幫助於瞭解亞、超臨界流況中墩前沖擊高度與上游福祿數的關係，可供相關工程設計之參考。

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以實驗方法探討人工濕地之水質淨化效益

人工濕地處理汙水為一經濟實惠且又具有美觀及教育的自然淨化程序。本研究利用實驗室模型進行實地模擬人工濕地系統，以置於中央大學校區內之中大湖為研究對象。模型長1.2公尺、寬0.3公尺及高0.3公尺，設於大型通風實驗室，以人工取樣及水閥控制其進流量，並以連續而穩定的方式進入實驗反應槽中。 本研究主要研究目的，在於比較經人工濕地之模擬渠道後，出流水及放流水水質之情況。利用人工濕地對各項污染物之去除效能做比較及分析。結果顯示，對各污染物之去除效率分別為:生化需氧量(BOD)之去除效率為83.64%、懸浮固體物(SS) 之去除效率為96.39%、氨氮(NH4-N) 之去除效率為80.64%、硝酸鹽氮之去除效率為70.6%及亞硝酸鹽氮之去除效率為4.88%。與文獻相比較去除效果較高，推測本研究之流量較小、停留時間較長有充裕的時間去除各汙染物質。再以進-出流水的去除效果進而討論污水經處理後之循環再利用性及其功能性。 此外，亦採人工濕地之斷面探討各階段性之去除效率；就整體而言，各斷面皆有其去除效果，本系統之最佳停留時間並非為停留時間最長的3.79天，而是距進流口90cm處的2.84天為最佳停留時間；本結果顯示，並非停留時間越長，其去除效率越好，故停留時間的設定乃是人工濕地是否成功之最重要的要素之一。

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基隆火車站周邊機車停車改善之研究

本研究目的在於探討基隆火車站周邊機車使用者之駕駛經驗與停放特性，找出駕駛者所面臨的停車問題，與分析目前機車停車位的供給是否足夠。首先應用結構方程模式中之驗證性因素分析方法，找出影響機車駕駛者停車區位選擇之潛在因素；再應用個體選擇模式探討機車駕駛者停車區位選擇之影響因素，並且根據主要之影響因素提出改善方法。 結構方程模式中驗證性因素分析結果發現影響駕駛者停車區位選擇之潛在變數包括「停車位供給與需求」、「停車資訊」與「公共道德」。個體選擇模式分析結果顯示駕駛者在居住地的居住時間、一星期至車站之停車次數、停車延時、步行時間、容忍之步行距離、停車位供給與需求、停車資訊與公共道德為顯著影響機車駕駛者停車區位選擇之重要變數。 研究結果發現基隆市區多數路邊停車格未經過管理，因此對於停車格的劃設與是否實施收費管理政策需重新規劃；至於停車位供給的增加，可參考停車需求的增長趨勢以興建或新增停車場；停車需求減少方面，則應配合大眾運輸系統發展目標，鼓勵大眾搭乘大眾運輸工具；同時推動民眾路權觀念的建立，著重於「3E」，分別為對民眾教育(Education)、停車設施工程改善(Engineering)與員警加強執法(Enforcement)。

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室外風場對風壓通風影響之實驗研究

風壓通風是依靠建築物內外的氣壓差異所造成的空氣流動，具有改善室內空氣品質、節約空調耗能的功效。但風壓通風會受到室外風速、風向及開口特性的影響，定量計算較為困難。本研究利用風洞模型實驗來研究風壓通風的影響參數，研究參數包括風速、風向角、室外風場（包括無紊流、紊流和陣風風場）和通風開口的大小、形狀（正方形、圓形、長條形）對通風量和流量係數的影響。本研究並利用理論分析建立一個風壓平衡模式，此模式可利用室外壓力和開口的大小、流量係數來計算室內壓力與通風量。研究結果發現在穩態風場中，風壓平衡模式的預測值十分接近風洞實驗的結果，但此模式無法預測風向角為90°，因為紊流所產生的瞬時通風量。在陣風風場中，室內壓力的變化頻率與室外壓力之頻率相同。本研究所建構之通風量模式可應用於建築風壓通風量的計算，提升建築物的居住品質。

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定水頭坡面入滲之實驗研究

本文主要以理論及實驗探討定水頭狀態下，土壤入滲於水平面與坡面實際入滲情況之差異。本文之理論分析是假設坡面入滲符合一維Green-Ampt方程式，入滲方向為與坡面垂直之方向，此方向為入滲初期主要受毛細力影響時之方向，因此透過理論式可了解主要受毛細力主導之時期。 為配合Green-Ampt方程式之入滲性質(均質性且等向性)，本研究採用Hele-Shaw模型實驗，且Hele-Shaw模型濕鋒內為飽和液體，可清楚判別及量測飽和濕鋒曲線；本文也針對實際土壤入滲情況做砂箱實驗，採用台灣九號砂來進行實驗，透過實驗不但能了解入滲變化過程，更可以與理論式之適用性做探討。 由實驗結果得知理論式之適用範圍為初期之入滲部分，對於長時間 入滲較不適用，因為入滲一段時間後會逐漸受到重力效應之影響，使得入滲方向偏移至重力方向，因此定義一參數式加以判別入滲受重力影響顯著之時期。

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計程車共乘及旅客配對整合模式暨求解演算法之研究

近年來台灣都會區交通量的成長迅速，計程車之使用亦日益普遍，如何有效的透過共乘以提高計程車之服務能量，則成為一重要之課題。然而，目前計程車行在計程車共乘的配對上，多採用人工經驗排班方式，不僅費時且難以得到最佳之配對結果，而降低共乘之績效。緣此，吳權哲(2007)提出一架構，含三個模式，以分段方式求解多起迄需求計程車共乘配對問題，然此種求解方式並未以整體系統最佳化觀點考量，故未能求得一系統化之最佳解。為更有效幫助業者求得一系統化之最佳解，本研究構建一符合現況之多起迄需求計程車共乘配對整合模式，以期幫助業者規劃一良好之共乘配對方式，進而提升營運績效。 本研究針對多起迄對之預約式旅次，以共乘配對系統規劃者的角度，發展一系統化之最佳化模式。此模式預期可定式為一整數多重網路流動問題，屬NP-hard問題，當問題規模變大時，可能難以在有限的時間內利用數學規劃軟體求得一最佳解。緣此，本研究針對此模式發展一系列以貪婪式演算法為基礎並結合巨集式啟發解法之混合式(hybrid)求解演算法，以求解計程車共乘配對問題。最後，本研究以臺北市一計程車行之營運資料為範例進行測試與分析，結果甚佳，顯示本研究所建構之模式與求解之演算法，應可為未來計程車進行實務共乘配對之參考。