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系統識別號 U0002-0109200907512400
中文論文名稱 應用類神經網路預測矩形斷面高層建築之風力頻譜
英文論文名稱 Prediction of Wind Spectrum using Artificial Neural Networks for Rectangular Cross-section High-rise Buildings
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 土木工程學系碩士班
系所名稱(英) Department of Civil Engineering
學年度 97
學期 2
出版年 98
研究生中文姓名 林軍威
研究生英文姓名 Chun-Wei Lin
學號 696380095
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2009-07-07
論文頁數 125頁
口試委員 指導教授-王人牧
委員-陳振華
委員-鄭啟明
委員-陳正忠
委員-張麗秋
中文關鍵字 類神經網路  輻狀基底函數  風工程  風洞試驗  風力頻譜 
英文關鍵字 ANN  RBFNN  Wind Engineering  Wind Tunnel Tests  Wind Force Spectra 
學科別分類 學科別應用科學土木工程及建築
中文摘要 隨著科技的進步,人們可以使用電腦來處理解決許多工程上的問題,達到提高效率、降低成本…等目的。然而還是有許多領域的問題是需要進行實驗才可以得到近似解。風工程就是屬於後者。在風工程領域之中,最為精確的設計風載重還是需要經由風洞試驗中所取得的實驗數據加以計算,然而風洞試驗雖是較為精確,但其過程相當耗時,且費用昂貴。因此如果工程師在初步設計時可以從以往相似的案例中推估出目標建物所需的各項資訊,將能替工程師省下許多的時間。
本研究使用類神經網路模擬風力頻譜,以提供作為初步設計時計算設計風載重之用。使用者可以透過相似建物來預測目標建物的相關資訊,進而完成初步設計。本論文中應用MATLAB撰寫程式,建構輻狀基底函數類神經網路,將A、B、C三種地況下順風向、橫風向及扭轉向矩形斷面模型的深寬比、高寬比、頻率及頻率所對應的頻譜值,納入類神經網路進行訓練、驗證,以建構輻狀基底函數類神經網路(RBFNN)。
在三種地況中,訓練部分特定頻率(頻率0.15至0.4)誤差均在±3.96%以下,動態反應誤差均在±11.62%以下,驗證部份特定頻率誤差均在±4.07%以下,動態反應誤差均在±13.60%以下。以RBFNN使用風洞試驗之氣動力資料庫進行學習並建構網路,在預測各地況各方向之矩形斷面建築物風力頻譜均有不錯的效果。
英文摘要 With the progress of science and technology, people can use computers to deal with and solve a lot of engineering problems for the purposes of raising efficiency, lowering costs, etc. Still there are a lot of problems in many fields that require to carry out experiments and to use approximate solutions. Wind engineering belongs to the latter. Wind tunnel tests usually provide the most reliable design wind loads in current wind engineering practice. Nevertheless, wind tunnel tests are expensive and time consuming. It is very desirable to save resources and to obtain relatively accurate design wind loads at preliminary design stage. It can save a lot of time for engineers.
The reported research employed artificial neural networks to predict wind spectra and calculate wind loadings for rectangular cross-section buildings. Similar buildings can be used to anticipate the relevant information of the target building, and proceed to complete the preliminary design. In this thesis, MATLAB was used to implement the Radial Basis Function Neural Networks (RBFNN) constructed. The training and validation of the RBFNN cover alongwind, acrosswind and torsional wind force spectra in all three exposure conditions.
For all three kinds of exposures, the spectrum errors under the most frequently used frequencies (0.15 ~ 0.4) are less than 3.96% for the training set and less than 4.07% for the validation set. As for the dynamic responses, the errors are less than 11.62% for the training set and less than 13.60% for the validation set. These results show that using aerodynamic database constructed from wind-tunnel test data to train RBFNN is a prospective approach to predict wind spectra.
論文目次 目錄 I
表目錄 V
圖目錄 VII
程式目錄 XII
第一章 緒論 1
1.1研究動機與目的 1
1.2研究範圍 2
1.3研究方法 3
1.3.1資料處理 4
1.3.2類神經網路訓練 4
1.3.3系統建構 4
1.4 論文組織 4
第二章 文獻回顧 6
2.1風工程相關理論 6
2.1.1平均風速剖面 6
2.1.1.1 對數律 6
2.1.1.2 指數律 8
2.1.2鈍體氣動力現象 8
2.1.3風的特性 9
2.1.3.1順風向風力 9
2.1.3.2橫風向風力 10
2.1.3.3扭轉向風力 11
2.1.4動態反應 11
2.1.5設計風載重 13
2.1.5.1順風向風力作用 13
2.1.5.2建築物各樓層所受之力 14
2.2氣動力資料庫 16
2.3類神經網路簡介 18
2.3.1神經網路架構流程 19
2.3.2輻狀基底函數中心點選取法 20
2.3.3輻狀基底函數學習演算法 23
2.3.3.1 最小平方法 24
2.3.3.2 序率坡降法 24
2.3.4輻狀基底函數選擇及訂定中心點數 25
2.4類神經網路於風工程之相關研究 27
2.4.1類神經網路預測干擾效應之研究 27
2.4.2類神經網路預測風壓係數之研究 29
2.4.3類神經網路預測風力頻譜之研究 29
第三章 設計方法及研究流程 31
3.1輻狀基底函數類神經網路預測風力頻譜 31
3.1.1資料介紹及處理 31
3.1.1.1資料範圍 31
3.1.1.2輸入值與輸出值之設定 32
3.1.1.3資料正規化 34
3.1.1.4內插補點 36
3.1.2成效評估 36
3.1.2.1評估範圍 36
3.1.2.2評估方法 37
3.1.3類神經網路預測風力頻譜 37
3.1.3.1類神經網路之訓練、驗證及測試 38
3.1.3.2輻狀基底函數之探討 40
3.1.3.3 RBFNN中心點選取法及學習演算法之選擇 43
3.2系統設計 48
3.2.1單元運算軟體 MATLAB Web Server 48
3.2.2 MATLAB Web Server系統設計理論 49
第四章 結果分析及實例探討 53
4.1類神經網路架構 53
4.2輻狀基底函數類神經網路預測及實例探討 55
4.2.1結果總覽 55
4.2.2變動單一變數時之風力頻譜預測 68
4.2.2.1深寬比變動時之風力頻譜預測 69
4.2.2.2高寬比變動時之風力頻譜預測 70
4.2.3深寬比及高寬比同時變動時之風力頻譜預測 73
4.3系統展示 74
第五章 結論與展望 81
5.1結論 81
5.2展望 82
參考文獻 84
附錄A C21網路模擬之風力頻譜 88
附錄B A地況各網路模擬之風力頻譜 98
附錄C B地況各網路模擬之風力頻譜 107
附錄D C地況各網路模擬之風力頻譜 116
表目錄
表 2-1 地表粗糙度分類表 7
表 3-1 提供類神經網路學習之資料列表 32
表 3-2 預測風力頻譜之網路架構 41
表 3-3 A地況橫風向深寬比1至2各高寬比風力頻譜預測的RMSE值 42
表 3-4 使用隨機選取配合SGA預測風力頻譜之網路架構 44
表 3-5 以網路增長法調整中心點數RMSE之變化 45
表 3-6 A地況深寬比1至2之順風向風力頻譜動態反應誤差比較表 45
表 3-7 A地況深寬比1至2之橫風向風力頻譜動態反應誤差比較表 46
表 3-8 誤差比較表 47
表 4-1 各地況之網路編號 53
表 4-2 類神經網路架構 54
表 4-3 A地況順風向及橫風向各網路之分析總覽 57
表 4-4 A地況扭轉向各網路之分析總覽 58
表 4-5 B地況順風向及橫風向各網路之分析總覽 59
表 4-6 B地況扭轉向各網路之分析總覽 60
表 4-7 C地況順風向及橫風向各網路之分析總覽 61
表 4-8 C地況扭轉向各網路之分析總覽 62
表 4-9 各地況預測之誤差比較表 64
表 4-10 A1網路各頻譜背景部份及共振部份比較 65
表 4-11 A19網路各頻譜背景部份及共振部份比較 65
表 4-12 B13網路各頻譜背景部份及共振部份比較 66
表 4-13 B24網路各頻譜背景部份及共振部份比較 66
表 4-14 C9網路各頻譜背景部份及共振部份比較 67
表 4-15 C20網路各頻譜背景部份及共振部份比較 67
圖目錄
圖 1-1 論文方法流程圖 3
圖 2-1 流體流經鈍體之氣動力現象 9
圖 2-2 單自由度系統示意圖 11
圖 2-3 氣動力資料庫模型 17
圖 2-4 製作類神經網路流程圖 20
圖 2-5 輻狀基底函數類神經網路架構圖 22
圖 2-6 模擬部份之類神經網路架構圖 23
圖 3-1 各原始頻譜數據依據深寬比特性代入所屬類神經網路進行學習 33
圖 3-2 位於一般座標下之橫風向風力頻譜圖 34
圖 3-3 位於雙對數座標下之橫風向風力頻譜圖 35
圖 3-4 網路中參予訓練的資料-訓練資料 39
圖 3-5 網路中參予驗證的資料-驗證資料 40
圖 3-6 MATLAB WEB SERVER運作流程圖 49
圖 4-1 C地況扭轉向深寬比1至2之風力頻譜總覽 56
圖 4-2 各風向各地況欲新增之不同斷面尺寸建築物之風力頻譜實驗 69
圖 4-3 A地況橫風向深寬比3.5、高寬比6之風力頻譜 70
圖 4-4 C地況順風向深寬比1、高寬比3.5之風力頻譜 71
圖 4-5 C地況順風向深寬比1、高寬比4.5之風力頻譜 71
圖 4-6 C地況順風向深寬比1、高寬比5.5之風力頻譜 72
圖 4-7 C地況順風向深寬比1、高寬比6.5之風力頻譜 72
圖 4-8 B地況順風向深寬比2.5、高寬比3.5之風力頻譜 73
圖 4-9 B地況橫風向深寬比3.5、高寬比4.5之風力頻譜 74
圖 4-10 系統首頁 75
圖 4-11 選擇模型斷面 76
圖 4-12 輸入建築物尺寸 77
圖 4-13 確認輸入資訊 77
圖 4-14 選擇相近規格模型進行比對 78
圖 4-15 模型資訊及選擇模擬風力頻譜 78
圖 4-16 模擬順風向風力頻譜 79
圖 4-17 模擬橫風向風力頻譜 80
圖 A-1 扭轉向P04A30B15S11頻譜數據與RBFNN預測結果之比較 88
圖 A-2 扭轉向P04A30B15S11頻譜數據與RBFNN預測結果之誤差百分比 88
圖 A-3 扭轉向P04A40B15S11頻譜數據與RBFNN預測結果之比較 89
圖 A-4 扭轉向P04A40B15S11頻譜數據與RBFNN預測結果之誤差百分比 89
圖 A-5 扭轉向P04A50B15S11頻譜數據與RBFNN預測結果之比較 90
圖 A-6 扭轉向P04A50B15S11頻譜數據與RBFNN預測結果之誤差百分比 90
圖 A-7 扭轉向P04A60B15S11頻譜數據與RBFNN預測結果之比較 91
圖 A-8 扭轉向P04A60B15S11頻譜數據與RBFNN預測結果之誤差百分比 91
圖 A-9 扭轉向P04A70B15S11頻譜數據與RBFNN預測結果之比較 92
圖 A-10 扭轉向P04A70B15S11頻譜數據與RBFNN預測結果之誤差百分比 92
圖 A-11 扭轉向P04A30B15S21頻譜數據與RBFNN預測結果之比較 93
圖 A-12 扭轉向P04A30B15S21頻譜數據與RBFNN預測結果之誤差百分比 93
圖 A-13 扭轉向P04A40B15S21頻譜數據與RBFNN預測結果之比較 94
圖 A-14 扭轉向P04A40B15S21頻譜數據與RBFNN預測結果之誤差百分比 94
圖 A-15 扭轉向P04A50B15S21頻譜數據與RBFNN預測結果之比較 95
圖 A-16 扭轉向P04A50B15S21頻譜數據與RBFNN預測結果之誤差百分比 95
圖 A-17 扭轉向P04A60B15S21頻譜數據與RBFNN預測結果之比較 96
圖 A-18 扭轉向P04A60B15S21頻譜數據與RBFNN預測結果之誤差百分比 96
圖 A-19 扭轉向P04A70B15S21頻譜數據與RBFNN預測結果之比較 97
圖 A-20 扭轉向P04A70B15S21頻譜數據與RBFNN預測結果之誤差百分比 97
圖 B-1 A地況A20網路預測P04A30B32S14之風力頻譜 98
圖 B-2 A地況A20網路預測P04A30B32S14之誤差百分比 98
圖 B-3 A地況A1網路預測P04A40B32S11之風力頻譜 99
圖 B-4 A地況A1網路預測P04A40B32S11之誤差百分比 99
圖 B-5 A地況A19網路預測P04A40B32S13之風力頻譜 100
圖 B-6 A地況A19網路預測P04A40B32S13之誤差百分比 100
圖 B-7 A1網路驗證部份之風力頻譜預測圖-P04A60B32S11 101
圖 B-8 A1網路驗證部份之風力頻譜誤差百分比圖-P04A60B32S11 101
圖 B-9 A1網路驗證部份之風力頻譜預測圖-P04A40B32S12 102
圖 B-10 A1網路驗證部份之風力頻譜誤差百分比圖-P04A40B32S12 102
圖 B-11 A1網路驗證部份之風力頻譜預測圖-P04A60B32S12 103
圖 B-12 A1網路驗證部份之風力頻譜誤差百分比圖-P04A60B32S12 103
圖 B-13 A19網路驗證部份之風力頻譜預測圖-P04A60B32S13 104
圖 B-14 A19網路驗證部份之風力頻譜誤差百分比圖-P04A60B32S13 104
圖 B-15 A19網路驗證部份之風力頻譜預測圖-P04A40B32S14 105
圖 B-16 A19網路驗證部份之風力頻譜誤差百分比圖-P04A40B32S14 105
圖 B-17 A19網路驗證部份之風力頻譜預測圖-P04A60B32S14 106
圖 B-18 A19網路驗證部份之風力頻譜誤差百分比圖-P04A60B32S14 106
圖 C-1 B地況B1網路預測P04A70B25S12之風力頻譜 107
圖 C-2 B地況B1網路預測P04A70B25S12之誤差百分比 107
圖 C-3 B地況B13網路預測P04A40B25S21之風力頻譜 108
圖 C-4 B地況B13網路預測P04A40B25S21之誤差百分比 108
圖 C-5 B地況B24網路預測P04A40B25S41之風力頻譜 109
圖 C-6 B地況B24網路預測P04A40B25S41之誤差百分比 109
圖 C-7 B13網路驗證部份之風力頻譜預測圖-P04A40B25S11 110
圖 C-8 B13網路驗證部份之風力頻譜誤差百分比圖-P04A40B25S11 110
圖 C-9 B13網路驗證部份之風力頻譜預測圖-P04A60B25S11 111
圖 C-10 B13網路驗證部份之風力頻譜預測圖-P04A60B25S11 111
圖 C-11 B13網路驗證部份之風力頻譜預測圖-P04A60B25S21 112
圖 C-12 B13網路驗證部份之風力頻譜誤差百分比圖-P04A60B25S21 112
圖 C-13 B24網路驗證部份之風力頻譜預測圖-P04A60B25S41 113
圖 C-14 B24網路驗證部份之風力頻譜誤差百分比圖-P04A60B25S41 113
圖 C-15 B24網路驗證部份之風力頻譜預測圖-P04A40B25S51 114
圖 C-16 B24網路驗證部份之風力頻譜誤差百分比圖-P04A40B25S51 114
圖 C-17 B24網路驗證部份之風力頻譜預測圖-P04A60B25S51 115
圖 C-18 B24網路驗證部份之風力頻譜百分比圖-P04A60B25S51 115
圖 D-1 C1網路預測P04A70B15S11之風力頻譜 116
圖 D-2 C1網路預測P04A70B15S11之誤差百分比 116
圖 D-3 C5網路預測P04A70B15S11之風力頻譜 117
圖 D-4 C5網路預測P04A70B15S11之誤差百分比 117
圖 D-5 C9網路預測P04A60B15S11之風力頻譜 118
圖 D-6 C9網路預測P04A60B15S11之誤差百分比 118
圖 D-7 C20網路預測P04A40B15S15之風力頻譜 119
圖 D-8 C20網路預測P04A40B15S15之誤差百分比 119
圖 D-9 C9網路驗證部份之風力頻譜預測圖-P04A40B15S11 120
圖 D-10 C9網路驗證部份之風力頻譜誤差百分比圖-P04A40B15S11 120
圖 D-11 C9網路驗證部份之風力頻譜預測圖-P04A40B15S12 121
圖 D-12 C9網路驗證部份之風力頻譜誤差百分比圖-P04A40B15S12 121
圖 D-13 C9網路驗證部份之風力頻譜預測圖-P04A60B15S12 122
圖 D-14 C9網路驗證部份之風力頻譜誤差百分比圖-P04A60B15S12 122
圖 D-15 C20網路驗證部份之風力頻譜預測圖-P04A40B15S14 123
圖 D-16 C20網路驗證部份之風力頻譜誤差百分比圖-P04A40B15S14 123
圖 D-17 C20網路驗證部份之風力頻譜預測圖-P04A60B15S14 124
圖 D-18 C20網路驗證部份之風力頻譜誤差百分比圖-P04A60B15S14 124
圖 D-19 C20網路驗證部份之風力頻譜預測圖-P04A60B15S15 125
圖 D-20 C20網路驗證部份之風力頻譜誤差百分比圖-P04A60B15S15 125
程式目錄
程式 3-1使用JSP取得中繼檔內之變數 50
程式 3-2函式格式M檔將計算結果寫入中繼檔 50
程式 3-3 選擇RBFNN程式碼 52
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