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Paper mockup進入發燒排行的影片

山坡地景觀人行吊橋安全監測、數據分析與應用

為了解決Paper mockup的問題，作者陳智誠 這樣論述：

過去幾年山坡地興建很多人行景觀吊橋，而吊橋後續維護管理與監測是重要的課題，本研究選用臺北市內湖區碧山巖旁的白石湖吊橋為案例，分析吊橋監測項目及特徵因子與維護管理之重點，作為國內人行景觀吊橋在維運上參考，白石湖吊橋主要結構由三條主鋼索連結兩側錨座，人行木甲板利用鋼梁固定於主鋼索上，並利用2條抗風索穩定橋身，抗風索及橋身連結為44支抗風鋼棒組成，因此主鋼索錨定處之邊坡穩定行為，以及吊橋主鋼索與抗風索之基座穩定，為影響吊橋整體安全的關鍵。由於白石湖吊橋的構造及構件使用已超過10年，過去監測結果顯示安全正常，惟眾多監測維護管理項目因子中，如何篩選出重點項目及排出優先順序，仍值得研究探討。本文探討人行

吊橋鋼索垂度與索力之監測和分析，以及兩側橋台基礎與邊坡之穩定分析考量要點和結果，並藉由1.水位觀測井 2.土壤中傾斜管 3.吊橋基座4.中央撓度5.溫度等等監測成果，探究目標函數並作數據分析與邊坡穩定及鋼索檢討，並透過電腦程式Stable計算之方式進行邊坡穩定分析及python數據分析作線性迴歸、決策樹及隨機森林迴歸與神經網路預測模型建立，吊橋結構分析則係利用向量式有限元素法所建立的3維剛架元素動力分析處理程序，進行橋梁變形與運動分析工作。藉由邊坡數值模型之建立與吊橋結構動力分析結果，獲取各情境下邊坡之安全，以及掌握吊橋主鋼索之受力變形行為，此可作為吊橋與坡地安全維護評估之參考與後續改善維修之

依據。分析結果獲得以下結論：由機器學習的監督式學習線性迴歸、隨機森林及深度學習的神經網路Tensorflow迴歸，以中央撓度為目標函數建置模型，可應用於各種吊橋監測分析使用；數據分析之特徵選取結果以溫度自變數因子佔權重超過70%；線性迴歸結果單一變數可採用神經網路Tensorflow迴歸分析結果Y=0.312*X+578.42，中央撓度預測平均值：586.117，標準偏差：1.935，取預測平均值加減2倍標準偏差作建議預警值：582.24〜589.98cm，取預測平均值加減3倍標準偏差作建議警戒值：580.31〜591.92cm，超過預警值則增加監測頻率；目標函數中央撓度監測結果可直接套用決策

樹迴歸或隨機森林迴歸分析結果；向量式有限元素法分析鋼索應力，以中央撓度為目標函數，溫度效應以實測迴歸值校正後函數Y=0.2929*X+578.89，結果實測值與模型預測值差在2公分左右較佳；抗風鋼棒挫曲更換剛索或鋼棒，研究結果仍以鋼棒晃動較小，可以選擇現有節點鋼棒對稱方式配置晃動較小；邊坡穩定分析以現地地錨檢測結果之殘餘應力作分析，吊橋南側邊坡在地震與暴雨同時發生情況，安全係數不足需補強；如監測數據不足可採用目標函數單一監測結果以時間序列分析statsmodels做預測模型等結論。