績效預測模式普遍應用於鋪面設計、評估、維修及路網管理各個方面。AASHTO2002手冊應用力學經驗方法改進了許多問題，但受到績效預測精確度的影響非常明顯。本研究利用美國長程鋪面績效資料庫(http://www.datapave.com)來探討與驗證現有柔性鋪面績效預測模式，由研究結果發現預測模式與資料庫之現地調查值有明顯差異，其模式預測結果是非常需要改進。因此，本研究嘗試利用上述之資料庫對於柔性鋪面之車轍及疲勞裂縫預測模式做進一步的改善。
針對反應變數進行探討分析時發現，由常態分配對於隨機誤差與連續變異情形，可能不適用傳統統計迴歸方法來構建預測模式。因此，本研究於後續分析時採用廣義線性模式(GLM)與廣義相加模式(GAM)對於反應變數的分佈情形均不給予任何假設，而是採用以概似估計法的方式測試分配適用度,其中以柏松分配之適用性較良好。並配合Box-Cox power transformation轉換法、視覺圖的技術，以及李英豪教授建議的系統化之統計與工程分析方法應用於構建預測模式中。
本研究將構建完成之預測模式檢定其適合度及針對相關的參數進行敏感度分析，最後建構之模式其適用情形與過去模式相比，有的到良好的改善。對目前建立之模式於未來亦可作更進一步之改進，使其更為完善。

Performance predictive models have been used in various pavement design, evaluation, rehabilitation, and network management activities. The improved 2002 AASHTO guide adopted mechanistic empirical pavement design approach which considerably depends upon the accuracy of pavement performance predictions. The prediction accuracy of existing flexible pavement performance prediction models was first investigated using the Long-Term Pavement Performance database (http://www.datapave.com or LTPP DataPave Online) and the results showed that it is greatly in need for improvement. Thus, this study strives to develop improved rutting and fatigue cracking prediction models for flexible pavements using the aforementioned database.
Exploratory data analysis (EDA) of the response variables indicated that the normality assumption with random errors and constant variance using conventional regression techniques might not be appropriate for prediction modeling. Therefore, without assuming the error distribution of the response variable, generalized linear model (GLM) and general additive model (GAM) along with quasi-likelihood estimation method were Poisson distribution were adopted in the subsequent analysis. Box-Cox power transformation technique, visual graphical techniques, as well as the systematic statistical and engineering approach proposed by Lee were frequently adopted during the prediction modeling process.
The goodness of the model fit was further examined through the significant testing and various sensitivity analyses of pertinent explanatory parameters. The tentatively proposed predictive models appeared to reasonably agree with the pavement performance data although their further enhancements are possible and recommended.

目錄
目錄	I
圖目錄	V
表目錄	IX
第1章	緒論	1
1.1	研究背景	1
1.2	研究目的	2
1.3	研究內容與方法	2
1.4	研究流程	4
1.5	論文組織架構	5
第2章	文獻回顧	6
2.1	柔性鋪面	6
2.1.1	柔性鋪面之種類	6
2.1.2	柔性鋪面破壞原因及型態	7
2.2	長程鋪面績效計畫LTPP	11
2.2.1	發展背景	11
2.2.2	LTPP資料庫簡介	12
2.3	多層彈性理論	13
2.3.1	Boussinesq 理論	14
2.3.2	多層彈性系統	14
2.3.3	多層彈性理論鋪面設計程式	16
2.4	鋪面績效預測模式相關研究	17
2.4.1	模式之構建與應用	17
2.4.2	早期鋪面設計公式	19
2.4.3	車轍績效預測模式	20
2.4.4	疲勞裂縫績效預測模式	22
2.5	AASHTO 柔性鋪面設計	23
2.5.1	研究發展背景	23
2.5.2	AASHTO 2002新設計理念	24
2.5.3	AASHTO 2002設計方法概述	25
2.5.4	軸重分佈頻譜	28
2.5.5	AASHTO 2002預測模式及設計流程	28
2.5.5.1	車轍預測模式	28
2.5.5.2	疲勞裂縫預測模式	32
2.6	統計方法	34
2.6.1	假設檢定	34
2.6.2	變異數分析	34
2.6.2.1	單變量	35
2.6.2.2	多變量	35
2.6.3	迴歸分析	35
2.6.3.1	簡單迴歸分析	36
2.6.3.2	複迴歸分析	36
2.6.4	統計軟體S-Plus介紹	37
2.7	小結	38
第3章	資料處理與彈性模數之探討	39
3.1	研究使用程式簡介	39
3.1.1	DataPave軟體	39
3.1.2	Design Guide 2002程式	43
3.2	模式參數資料擷取	45
3.2.1	一般基本資料	47
3.2.2	鋪面材料資料	48
3.2.3	交通調查資料	50
3.2.4	氣候環境資料	51
3.2.5	現地破壞資料	52
3.2.6	養護維修資料	53
3.2.7	BISAR程式所需相關資料與參數分析	54
3.3	試驗室與回算彈性模數之探討	55
3.3.1	LTPP回算報告	55
3.3.2	相關資料之擷取篩選與匯整	58
3.3.3	分析結果與比較	58
第4章	車轍績效預測模式	68
4.1	純經驗預測模式	68
4.1.1	資料擷取和初步分析	70
4.1.2	預測結果與分析	74
4.2	力學-經驗預測模式	86
4.2.1	資料擷取和初步分析	86
4.2.2	模式預測結果	89
4.3	純經驗法與DG2002程式結果比較	94
4.4	構建績效預測模式	98
4.4.1	選取相關參數	98
4.4.2	相關參數分析	99
4.4.3	線性迴歸結果	103
4.4.4	廣義線性模式之應用	106
4.4.5	全區預測模式之構建	107
4.4.6	分區預測模式之構建	112
4.4.7	預測模式敏感度分析	114
4.5	小結	117
第5章	疲勞裂縫績效預測模式	118
5.1	力學-經驗預測模式	118
5.1.1	資料擷取之初步分析	119
5.1.2	模式預測結果與分析	121
5.2	AI與程式結果比較	133
5.3	構建績效預測模式	136
5.3.1	全區預測模式之構建	136
5.3.2	分區預測模式之構建	139
5.3.3	全區預測模式之構建	140
5.3.4	預測模式敏感度分析	142
5.4	小結	143
第6章	結論與建議	144
6.1	結論	144
6.2	建議	145
參考文獻	147




















圖目錄
圖1-1  研究流程圖	4
圖2-1  疲勞裂縫	10
圖2-2  車轍	10
圖2-3  三層系統接觸面積應力示意圖	15
圖2-4  三種應力之圖解法	15
圖2-5  歷年鋪面預測模式發展與推論空間擴展方式	18
圖2-6  模式構建的方法	19
圖2-7  車轍預測模式預測結果	22
圖2-8  設計週期之溫度分佈	30
圖2-9  鋪面結構橫斷面示意圖	31
圖3-1  選擇路段之方法	41
圖3-2  DataPave 3.0版資料擷取模式	41
圖3-3  DataPave Online版資料擷取模式	42
圖3-4  DG2002設計軟體的使用介面	43
圖3-5  顏色編碼	44
圖3-6  DG2002程式設計程序	44
圖3-7  Access程式關聯性資料庫	46
圖3-8  預測模式所需資料型態	46
圖3-9  MODCOMP4程式回算流程圖	57
圖3-10  面層之試驗室與回算值比較	60
圖3-11  底層之試驗室與回算值比較	61
圖3-12  基層之試驗室與回算值比較	61
圖3-13  路基之試驗室與回算值比較	62
圖3-14  試驗路段AASHTO土壤分類指數與試驗室MR值比較	62
圖4-1  部份路段歷年車轍深度調查值	73
圖4-2  全部地區模式預測結果	74
圖4-3  全區車轍資料依氣候狀態之分佈情形	75
圖4-4  四種氣候狀態分區之車轍預測結果	76
圖4-5  產生車轍破壞之相關影響因子	77
圖4-6  空氣含量於車轍深度預測之影響	78
圖4-7  路基土壤通過200號篩於車轍深度預測之影響	79
圖4-8  累積交通量於車轍深度預測之影響	79
圖4-9  地理位置對車轍深度預測之影響	80
圖4-10  鋪面底層型態分類對車轍深度預測之影響	81
圖4-11  氣候狀態分區對車轍深度預測之影響	82
圖4-12  冰凍指數與年平均溫度對車轍深度之影響	82
圖4-13  年平均降雨量對車轍深度預測之影響	83
圖4-14  累積交通量對車轍深度預測之影響	84
圖4-15  面層厚度對車轍深度預測之影響	84
圖4-16  底層厚度對車轍深度預測之影響	85
圖4-17  瀝青黏滯度對車轍深度預測之影響	85
圖4-18  46個路段之車轍深度歷年調查狀態	88
圖4-19  AI車轍模式預測結果	89
圖4-20  Shell車轍模式預測結果	90
圖4-21  地理位置和破壞比值對車轍深度之影響	91
圖4-22  鋪面底層分類和破壞比值對車轍深度之影響	91
圖4-23  累積交通量和破壞比值對車轍深度之影響	92
圖4-24  壓應變與面層厚度對車轍深度之影響	93
圖4-25  面層彈性模數和破壞比值對車轍深度之影響	93
圖4-26  路基回彈模和破壞比值對車轍深度之影響	94
圖4-27  DG2002程式預測結果	95
圖4-28  SHRP P-020預測結果	95
圖4-29  DG2002程式分區預測結果	96
圖4-30  影響車轍之相關因子	99
圖4-31  年平均車轍深度與其他參數之關係（一）	100
圖4-32  年平均車轍深度與其他參數之關係（二）	100
圖4-33  面層厚度、壓應變與破壞比值之關係	101
圖4-34  不同氣候狀態下交通量對車轍深度之影響	102
圖4-35  不同氣候狀態下年平均溫度對車轍深度之影響	102
圖4-36  車轍深度之資料分佈	108
圖4-37  Box and Cox Transformation 轉換結果圖	110
圖4-38  轉換後全部地區之車轍深度預測結果	111
圖4-39  轉換後潮濕地區之車轍深度預測結果	113
圖4-40  轉換後不冰凍地區之車轍深度預測結果	114
圖4-41  全區模式之敏感度分析	115
圖4-42  潮濕模式之敏感度分析	116
圖4-43  不冰凍模式之敏感度分析	116
圖5-1  40個路段歷年疲勞裂縫調查值	121
圖5-2  AI疲勞裂縫模式預測結果	122
圖5-3  Shell疲勞裂縫模式預測結果	123
圖5-4  U.S.Army疲勞裂縫模式預測結果	123
圖5-5  Mn/ROAD疲勞裂縫模式預測結果	124
圖5-6  AI疲勞裂縫預測模式與資料庫結果比較	124
圖5-7  鋪面底層型態對疲勞裂縫預測之影響	125
圖5-8  年平均交通量對疲勞裂縫預測之影響	126
圖5-9  產生疲勞裂縫之相關影響因子	127
圖5-10  地理位置分佈情形對疲勞裂縫預測之影響	128
圖5-11  氣候狀態分區對疲勞裂縫預測之影響	129
圖5-12  年平均降雨量對疲勞裂縫預測之影響	129
圖5-13  冰凍指數與年平均溫度對疲勞裂縫	130
圖5-14  累積交通量分佈情形對疲勞裂縫預測之影響	130
圖5-15  面層厚度對疲勞裂縫預測之影響	131
圖5-16  底層厚度對疲勞裂縫預測之影響	132
圖5-17  動態彈性模數對疲勞裂縫預測之影響	132
圖5-18  面層彈性模數對疲勞裂縫預測之影響	133
圖5-19  AI與LTPP現地量測疲勞裂縫比較圖	135
圖5-20  DG2002與LTPP現地量測疲勞裂縫比較圖	135
圖5-21  疲勞裂縫百分比之資料分佈	136
圖5-22  全部地區之疲勞裂縫初步建構結果	138
圖5-23  轉換後全部地區之疲勞裂縫預測結果	141















表目錄
表2-1  LTPP柔性鋪面破壞定義	9
表2-2  LTPP計劃之鋪面研究定義	13
表3-1  FHWA與LTPP車輛等級分類編號對照表	51
表3-2  路段8129/30之車轍調查值對照表	53
表3-3  土壤之加州承載比與資料庫CODE之對應表	60
表3-4  現有預測模式所需因子	63
表3-5  DG2002程式所需因子	65
表4-1  全部地區之預測模式所需參數	69
表4-2  潮濕-不冰凍地區之預測模式所需參數	69
表4-3  潮濕-冰凍地區之預測模式所需參數	69
表4-4  乾燥-不冰凍地區之預測模式所需參數	70
表4-5  乾燥-冰凍地區之預測模式所需參數	70
表4-6  柔性鋪面車轍預測模式	86
表4-7  全區與分區模式之迴歸結果	97
表4-8  DG2002程式與SHRP P-020之線性迴歸結果	97
表4-9  影響因子對車轍深度之迴歸結果	103
表4-10  不同區域對車轍深度之迴歸結果	105
表4-11  不同分配之連結函數與變異數	107
表4-12  全區模式構建之迴歸結果	109
表4-13  轉換後全區模式構建之迴歸結果	112
表5-1  柔性鋪面疲勞破壞預測模式	118
表5-2  DG2002與AI之線性迴歸結果	134
表5-3  全區模式構建之迴歸結果	138
表5-4  不同區域參數對疲勞裂縫之影響	139
表5-5  轉換後全區模式構建之迴歸結果	142

參考文獻
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