結構物的耐風設計通常需要經由風洞實驗，取得各種風力係數、風力頻譜的實驗數據，其過程相當耗時且費用昂貴。近年，國外風力規範逐步朝資料庫輔助(Database-Assisted)的設計模式發展，使用回歸公式來整理分析實驗數據，常無法得到準確的風力係數，因此，如何更有效的利用風洞實驗氣動力資料庫是一個重要的課題。
    在風力係數部分，先前在淡江大學風工程研究中心的相關類神經網路研究中，以倒傳遞(BP)、幅狀基底(RBF)和廣義回歸(GRNN) 類神經網路來進行風力係數的模擬，發現使用「幅狀基底函數類神經網路(RBFNN)」得到最佳之結果。前述之研究範圍為三種地況(A、B、C)下之矩形斷面建物(深寬比0.2~5，高寬比3~7)，風攻角為0度時順風向、橫風向、扭轉向的各種基底風力係數，為進一步驗證預測模式之可靠度，近來重新進行風洞實驗，增加了許多模型(高寬比1~2.5)的量測數據來作為本論文的研究範圍；在風力係數的預測結果發現，順風向迎風面風力係數(Cdw)之預測優於背風面風力係數(Cdl)，在橫風向方面，深寬比大於1時類神經網路之預測可以得到較好預測結果，在扭轉向方面，與橫風向預測結果相同，同樣在B、C地況的預測是較優於A地況。
    在風力頻譜部份，先前在風工程研究中心相關研究中，曾應用類神經網路來預測風力頻譜有相當的成效，因此在這次研究上，套用前人之模式方法，在類神經網路之分類，以深寬比兩個為一組，利用類神經網路 (張斐章、張麗秋)一書之隨機選取法，重新撰寫RBFNN類神經網路程式，且運用與前人不同的低頻區內插補點方式，再以新風洞試驗數據訓練新的類神經網路，探討訓練和驗證案例之分配方式，並進一步嘗試不同的資料分類方法，然後微調網路架構，得到更準確的預測結果；橫風向與扭轉向的特定頻率最大誤差比較而言，B、C地況比A地況的結果好，個別RMSE值與頻譜圖，在三種地況下，其高寬比於5.5及6.5時預測結果較差；橫風向最大誤差多半產生於低頻率區間(無因次頻率為0.01)，扭轉向最大誤差多半產生於尖峰值附近(無因次頻率為0.1)。
　　最後再將預測結果之類神經網路架構，進行風載重之案例分析，並探討其分析結果。

Wind resistant design of buildings often needs to acquire wind coefficents and spectra from wind tunnel tests. Recently, the development of building design wind load standards of other countries has gradually progressed toward database-assisted design methods. Using regression formulas to process and analyze experimental data of wind coefficients usually are not very accurate. Therefore, one of the most important issue is how to use experimental wind load aerodynamic database more effectively.
For wind coefficients, Back Propagation (BP), Radial Basis Function (RBF) and Generalized Regression (GR) neural networks have been used previously at the Wind Engineering Research Center of Tamkang University (WERC-TKU) for wind coefficient simulations, and the previous finding was that the RBFNNs yielded the best results. In order to further validate the reliability of the prediction models, measurement data of wind tunnel experiments of models with aspect ratio from 1 to 2.5 were added to the scope of this research. The alongwind results showed that the predictions of windward drag coefficients (Cdw) were superior to the leeward drag coefficients (Cdl). For the acrosswind fluctuating lift coefficients, the predictions were better for buildings with side ratio greater than 1. For the torsional fluctuating moment coefficients, similar to the acrosswind results, the predictions of terrain B and terrain C were better than terrain A.
For wind spectra, not only previous WERC-TKU methods were followed but also several improvements were employed. Data was grouped into two adjacent side ratios for classification and random center selection was used for the RBFNN as before. On the other hand, the RBFNN program was recoded and different interpolation schema for adding data points to the low-frequency region was used. Using the new wind tunnel test data to train neural networks, adjusting the training and validation data sets and fine tuning the final model were conducted to produce improved and accurate results. For the acrosswind and torsional wind force spectra, the maximum errors of terrain B and terrain C were smaller than terrain A within the specific frequency. The worse individual RMSEs of the spectra appeared at aspect ratio 5.5 and 6.5 for all three terrains. The maximum errors of acrosswind spectra usually happened in the low frequency range (dimensionless frequency of 0.01) and the maximum errors of torsional spectra mostly happened in the vicinity of the peak value (dimensionless frequency of 0.1).
Finally, the neural network architectures and trained networks were applied to perform wind load analysis of several cases, and the case study results were discussed in the thesis.

目 錄	I
圖目錄	III
表目錄	V
第一章緒論	1
1.1研究動機與目的	1
1.2研究範圍	3
1.3研究方法	5
1.3.1資料架構處理	6
1.3.2風力係數與風力頻譜之類神經網路架構探討	6
1.3.3 程式應用	7
1.4論文組織	7
第二章 文獻回顧	9
2.1 風工程之相關理論	9
2.1.1平均風速剖面	9
2.1.2動態反應	11
2.1.3鈍體氣動力現象	13
2.1.4 設計風載重	15
2.2氣動力資料庫	18
2.3類神經網路簡介	21
2.3.1神經網路架構流程	21
2.3.2幅狀基底函數類神經網路	23
2.3.3 MATLAB內建的類神經網路	27
2.4類神經網路於風工程之相關應用	28
2.4.1類神經網路預測干擾效應之研究	29
2.4.2類神經網路預測風壓係數之研究	31
2.4.3類神經網路預測風力頻譜之研究	32
2.5設計風載重資料庫之應用研究	33
2.5.1高層建築設計風力模式	33
2.5.2高層建築物設計風載重計算軟體簡介	41
第三章 風力係數之程式架構	52
3.1 資料範圍	52
3.1.1 順風向風力係數	53
3.1.2 橫風向風力係數	57
3.1.3 扭轉向風力係數	58
3.2 資料分組	59
3.3 風力係數之程式架構	61
3.3.1 順風向風力係數	62
3.3.2橫風向、扭轉向風力係數	66
3.4 類神經網路預測結果	68
3.4.1 順風向風力係數	68
3.4.2 橫風向、扭轉向風力係數	70
第四章 風力頻譜之程式架構	72
4.1資料數據範圍	72
4.1.1 資料數據正規化	74
4.2 內插補點	75
4.2.1 補點方式	75
4.2.2 程式自動化	76
4.3 風力頻譜之架構探討	77
4.3.1 類神經網路之訓練	78
4.3.2 類神經網路之驗證	79
4.3.3 類神經網路之測試	79
4.4 預測結果之探討	85
第五章 結果分析與實例探討	87
5.1 風力係數之預測	87
5.1.1 順風向風力係數之預測分析	89
5.1.2 橫風向、扭轉向風力係數之預測分析	95
5.2 風力頻譜之預測	104
5.2.1 橫風向風力頻譜之預測分析	106
5.2.2 扭轉向風力頻譜之預測分析	113
5.3氣動力資料庫查詢系統	118
5.4 案例之分析比較	123
第六章 結論與展望	131
6.1 結論	131
6.1.1 風力係數	131
6.1.2 風力頻譜	133
6.1.3 案例分析	135
6.2 未來展望	136
參考文獻	138
附錄A:風力係數總表	140
附錄B:風力頻譜總表	190

圖目錄
圖1- 1研究方法流程圖	5
圖2- 1單自由度系統示意圖	11
圖2- 2流體流經鈍體之氣動力現象	14
圖2- 3氣動力資料庫模型(1)	19
圖2- 4氣動力資料庫模型(2)	19
圖2- 5製作類神經網路流程圖	22
圖2- 6幅狀基底類神經網路架構	23
圖2- 7模型幾何尺寸及座標系統	36
圖2- 8系統安裝過程	44
圖2- 9系統安裝過程	45
圖2- 10建築物基本資料輸入頁面	46
圖2- 11建築物基本資料輸入頁面	47
圖2- 12建築物結構特性輸入頁面	47
圖2- 13順風向風力結果輸出頁面	48
圖2- 14建築物基本資料輸入頁面	50
圖2- 15建築物基本資料輸入頁面	50
圖2- 16建築物結構特性輸入頁面	51
圖2- 17 建築物結構特性輸出頁面	51
圖3- 1不同深寬比對順風向平均風力係數之影響	54
圖3- 2不同地況對順風向平均風力係數之影響	55
圖3- 3深寬比對順風向擾動風力係數之影響	57
圖3- 4深寬比對橫風向擾動風力係數之影響	58
圖3- 5深寬比對扭轉向擾動風力係數之影響	59
圖3- 6迎風面之正風壓平均風力係數全地況類神經網路架構圖	63
圖3- 7背風面之負風壓平均風力係數全地況類神經網路架構圖	64
圖4- 1風力頻譜之類神經預測架構圖	73
圖4- 2兩種深寬比為一組之示意圖	78
圖4- 3網路參與訓練驗證資料示意圖	79
圖4- 4 C地況深寬比1、高寬比2.5、3原始值與C地況深寬比1、高寬比2.7預測值之橫風向風力頻譜比較圖	80
圖4- 5 C地況高寬比2，深寬比1、1.5原始值與C地況高寬比2深寬比1.2預測值之橫風向風力頻譜比較圖	81
圖4- 6 C地況高寬比2.5、3，深寬比1、1.5原始值與C地況高寬比2.7深寬比1.2預測值之橫風向風力頻譜比較圖	81
圖4- 7 C地況深寬比1高寬比2.5、3原始值與C地況深寬比為1高寬比2.7預測值之風力頻譜比較圖	83
圖4- 8 C地況高寬比2深寬比1、1.5原始值與C地況高寬比2為深寬比1.2預測值之扭轉向風力頻譜比較圖	84
圖4- 9 C地況高寬比2.5、3，深寬比1、1.5原始值與C地況高寬比2.7深寬比1.2預測值之橫風向風力頻譜比較圖	84
圖5- 1 A地況高寬比4.5之順風向迎風面正風壓平均風力係數預測圖	90
圖5- 2 C地況深寬比5之順風向迎風面正風壓平均風力係數預測圖	91
圖5- 3 A地況深寬比1之順風向背風面負風壓平均風力係數預測圖	93
圖5- 4 C地況深寬比3之順風向背風面負風壓平均風力係數預測圖	94
圖5- 5 A地況深寬比3高寬比6之橫風向風力係數預測圖	98
圖5- 6 B地況深寬比3高寬比6之橫風向風力係數預測圖	99
圖5- 7 C地況深寬比0.2高寬比6之橫風向風力係數預測圖	100
圖5- 8 A地況深寬比3高寬比6之扭轉向風力係數預測圖	102
圖5- 9 B地況深寬比3高寬比6之扭轉向風力係數預測圖	103
圖5- 10 C地況深寬比0.33高寬比6之扭轉向風力係數預測圖	103
圖5- 11橫風向風力頻譜-網路範圍D1B4D1B3 之三種地況的深寬比0.33 高寬比6.5	109
圖5- 12橫風向訓練部分B地況之深寬比1高寬比1(P04A10B25S11)預測訓練圖(a)及誤差圖(b)	111
圖5- 13橫風向驗證部分B地況之深寬比1高寬比1.5(P04A15B25S11)預測訓練圖(a)及誤差圖(b)	112
圖5- 14扭轉向之B地況深寬比0.333 高寬比6.5	117
圖5- 15氣動力資料庫查詢系統操作流程圖	122
圖5- 16 A地況深寬比3高寬比2橫風向風力頻譜誤差圖	129
圖5- 17 B地況深寬比3高寬比2扭轉向風力頻譜誤差圖	130
圖目錄
表1- 1風力係數數據資料範圍	4
表1- 2風力頻譜數據資料範圍	4
表1- 3風力係數比較表	4
表1- 4風力頻譜比較表	4
表2- 1地表粗糙分類表	10
表2- 2核心資料庫與輔助資料庫	20
表2- 3幅狀基底函數型式	26
表2- 4基本RBF的幅狀基底函數	28
表3- 1風力係數	52
表3- 2數據範圍	53
表3- 3風力係數神經網路之預測範圍	61
表3- 4幅狀基底函數類神經網路各風向風力係數表	62
表3- 5迎風面之正風壓平均風力係數為二個網路之預測結果	64
表3- 6風面之負風壓平均風力係數為二個網路之預測結果	65
表3- 7橫風向 、扭轉向 為三個網路之預測結果	67
表3- 8順風向風力係數預測結果	69
表3- 9橫風向、扭轉向風力係數預測結果	71
表4- 1預測風力頻譜之類神經網路架構	74
表4- 2橫風向與扭轉向預測風力頻譜範圍之網路分類	74
表4- 3各網路風力頻譜比較表	86
表5- 1預測順風向風力係數之類神經網路架構	88
表5- 2預測橫風向與扭轉向風力係數之類神經網路架構	88
表5- 3幅狀基底函數類神經網路各風向風力係數表	89
表5- 4 A地況深寬比1之順風向迎風面正風壓平均風力係數誤差表	91
表5- 5 C地況深寬比5之順風向迎風面正風壓平均風力係數誤差表	92
表5- 6 A地況深寬比1之順風向背風面負風壓平均風力係數誤差表	93
表5- 7 C地況深寬比3之順風向背風面負風壓平均風力係數誤差表	95
表5- 8橫風向與扭轉向風力係數平均正負誤差比較	97
表5- 9 A地況深寬比3高寬比6之橫風向風力係數誤差表	99
表5- 10 B地況深寬比3高寬比6之橫風向風力係數誤差表	100
表5- 11 C地況深寬比0.2高寬比6之橫風向風力係數誤差表	101
表5- 12 A地況深寬比3高寬比6之扭轉向風力係數誤差表	102
表5- 13 B地況深寬比3高寬比6之扭轉向風力係數誤差表	103
表5- 14 C地況深寬比0.33高寬比6之扭轉向風力係數誤差表	104
表5- 15預測風力頻譜之類神經網路架構	105
表5- 16 橫風向與扭轉向預測風力頻譜範圍之網路分類	105
表5- 17 本次研究橫風向各預測網路之特定頻率最大誤差	106
表5- 18吳建緯[1]橫風向各預測網路之特定頻率最大誤差	107
表5- 19本次研究扭轉向各預測網路之特定頻率最大誤差	114
表5- 20吳建緯[1]扭轉向各預測網路之特定頻率最大誤差	114
表5- 21建築物相關幾何資料及動力特性	123
表5- 22建築物相關幾何資料及動力特性(續)	124
表5- 23類神經基底風力與模式基底風力誤差表(高寬比3)	125
表5- 24高層建築物設計風載重計算模式與實際設計案例之誤差表(高寬比2、3)	126
表5- 25  A地況深寬比5順風向風力係數誤差表	128
表5- 26 A地況深寬比3高寬比2橫風向風力係數誤差表	129
表5- 27 B地況深寬比3高寬比2扭轉向風力係數誤差表	130
表A- 1順風向迎風面之正風壓平均風力係數(深寬比0.2~0.67) - - 全地況訓練誤差分析	140
表A- 2順風向迎風面之正風壓平均風力係數(深寬比0.67~5) - - 全地況訓練誤差分析	141
表A- 3順風向迎風面之正風壓平均風力係數(深寬比0.2~0.67) - - 全地況驗證誤差分析	142
表A- 4順風向迎風面之正風壓平均風力係數(深寬比0.67~5) - - 全地況驗證誤差分析	143
表A- 5順風向背風面之負風壓平均風力係數(深寬比0.2~0.67) - - 全地況訓練誤差分析	144
表A- 6順風向背風面之負風壓平均風力係數(深寬比0.67~5) - - 全地況訓練誤差分析	145
表A- 7順風向背風面之負風壓平均風力係數(深寬比0.2~0.67) - - 全地況驗證誤差分析	146
表A- 8順風向背風面之負風壓平均風力係數(深寬比0.67~5) - - 全地況驗證誤差分析	147
表A- 9橫風向、扭轉向高度z處之擾動係數(深寬比0.2~0.67) - - A地況誤差分析	148
表A- 10橫風向、扭轉向高度z處之擾動係數(深寬比0.2~0.67) - - B地況誤差分析	154
表A- 11橫風向、扭轉向高度z處之擾動係數(深寬比0.2~0.67) - - C地況誤差分析	160
表A- 12橫風向、扭轉向高度z處之擾動係數(深寬比0.67~5) - - A地況誤差分析	166
表A- 13橫風向、扭轉向高度z處之擾動係數(深寬比0.67~5) - - B地況誤差分析(續)	174
表A- 14橫風向、扭轉向高度z處之擾動係數(深寬比0.67~5) - - C地況誤差分析	182
表B- 1深寬比0.2至0.25的橫風向及扭轉向預測結果	190
表B- 2深寬比0.25至0.33的橫風向及扭轉向預測結果	190
表B- 3深寬比0.33至0.4的橫風向及扭轉向預測結果	191
表B- 4深寬比0.4至0.5的橫風向及扭轉向預測結果	191
表B- 5深寬比0.5至0.67的橫風向及扭轉向預測結果	192
表B- 6深寬比0.67至1的橫風向及扭轉向預測結果	192
表B- 7深寬比1至1.5的橫風向及扭轉向預測結果	193
表B- 8深寬比1.5至2的橫風向及扭轉向預測結果	193
表B- 9深寬比2至2.5的橫風向及扭轉向預測結果	194
表B- 10深寬比2.5至3的橫風向及扭轉向預測結果	194
表B- 11深寬比3至4的橫風向及扭轉向預測結果	195
表B- 12深寬比4至5的橫風向及扭轉向預測結果	195

1.	吳建緯，2013，「以類神經網路建立建築物風力係數」，淡江大學土木工程學系碩士班論文。
2.	設計風載重資料庫之應用研究(2),2013,國科會GRB編號PG10201-0571、本部計畫編號102301070000G0017) 。
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5.	陳姵君，2007，「利用類神經網路預測建築物在干擾效應下之設計風載重」，淡江大學土木工程學系碩士班論文。
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7.	鄧秉泰，2003，「案例式推理在高層建築設計風載重專家系統之應用」，淡江大學土木工程學系碩士班論文。
8.	張斐章．張麗秋，2011，「類神經網路」，滄海書局。
9.	陳正偉，2008，「利用類神經網路預測建築物在干擾效應下之設計風載重(II) 」，淡江大學土木工程學系碩士班論文。
10.	陳政豪，2009，「利用類神經網路預測不同幾何造型建築物在干擾效應下之設計風載重」，淡江大學土木工程學系碩士班論文。
11.	E. C. English, F.R. Fricke, 1999, “The interference index and its prediction using a neural network analysis of wind-tunnel data”, J. Wind Eng. Ind. Aero., 83, 567-575.
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14.	Zhang, Aishe and Zhang, Ling, 2004, “RBF neural networks for the prediction of building interference effects”, Computers and Structures 82, pp.2333-2339.
15.	Chen, Y., G. A. Kopp, and D., Surry, 2003b, “Prediction of pressure coefficients on roofs of low buildings using artificial neural networks”, J. Wind Eng. Ind. Aero., Vol. 91, pp. 423-441.
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19.	鍾欣潔，2011，「預測高層建築之風力係數與風力頻譜的模式探討」，淡江大學土木工程學系碩士班論文。
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