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山坡地景觀人行吊橋安全監測、數據分析與應用

為了解決Vehicle 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。

設計與實現解耦合伺服器風扇控制及功率最佳化之PID參數自我調校

為了解決Vehicle mockup的問題，作者李建明 這樣論述：

近年來因為網路服務的快速發展，使得伺服器的建置量不斷地攀升並且帶來了龐大的耗電量。散熱系統的耗電量是伺服器整體耗能很大的一部分，因此各種散熱設計及散熱管理的研究的主要考量是降低冷卻系統的功率消耗。近幾年有少數的文獻開始探討以風扇速度控制的方式節省風扇散熱時的耗電量。目前所提出的最佳化風扇控制器的設計必須建立在已知的系統模式下。然而，風扇散熱系統具有強烈的交互耦合作用以至於系統模式不易獲得，而且伺服器型態種類繁多，以系統模式為基礎的控制器設計方式窒礙難行。因此，本研究論文以節能的目標為出發點，並且在不需要系統模式下提出以PID控制加上風扇權重設定實現解耦合的風扇控制方式。無系統模式的PID控制

參數可經由類神經網路線上調校而得，此控制器增益值對系統而言僅可稱之為適切值，PID參數需進一步優化以節省風扇耗能。本文之PID控制器進一步的在暫態響應中以最低的風扇耗電量的方式進行PID參數的最佳化。設定風扇權重的方式可以有效的降低伺服器內部分元件因交互耦合作用而過度冷卻，可在系統處於穩態時節省風扇的耗電量。本研究以伺服器仿真系統模擬真實伺服器的行為驗證控制器的設計，實驗結果顯示控制器的設計符合伺服器系統散熱要求。透過PID控制器的最佳化，風扇在暫態時可節省14%以上的能源；而適當的風扇權重設定可節省穩態運轉中的風扇耗電量約16.8%。