淡江大學覺生紀念圖書館 (TKU Library)
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系統識別號 U0002-3007200711301200
中文論文名稱 混合式基因演算法於鋪面落重撓度試驗動力回算分析之研究
英文論文名稱 Dynamic Backcalculation for FWD Deflections of Pavements Using Hybrid Genetic Algorithm
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 土木工程學系博士班
系所名稱(英) Department of Civil Engineering
學年度 95
學期 2
出版年 96
研究生中文姓名 胡光復
研究生英文姓名 Kuang-Fu Hu
學號 888310017
學位類別 博士
語文別 中文
口試日期 2007-07-12
論文頁數 305頁
口試委員 指導教授-張德文
委員-林志棟
委員-周家蓓
委員-李永鍵
委員-李英豪
委員-劉明仁
中文關鍵字 混合式基因演算法  鋪面  落重撓度試驗  動力回算 
英文關鍵字 dynamic backcalculation  hybrid genetic algorithm  FWD  pavement 
學科別分類
中文摘要 鋪面落重撓度儀(FWD)為國內外鋪面撓度檢測之主要設備,其能有效地掌握現地鋪面之力學現象,提供鋪面管理與維護策略資訊;試驗量測數據解析以回算分析方法為主,隨著鋪面設計方法由傳統的經驗設計法演進至力學-經驗設計法,亦使該項試驗之回算分析更顯重要。
於前人研究可得知,相同正算理論程式若採用不同回算演繹技巧將會影響回算最終結果之呈現,且傳統數值分析方法(如:迭代法)常會遭遇到回算起始模數值選用與陷入局部極小值問題造成回算誤差;而新型啟發式演算法(如:基因演算法) 雖然全域搜尋能力佳,但在精度要求下常造成回算時間過長等缺點。因此,本研究除探討回顧國內外鋪面撓度回算程式所採用的回算方法及數值分析技巧外,擬針對落重撓度試驗動力特性,使用全域搜尋之基因演算法與局部搜尋之二分法並稱為混合式基因演算法(Hybrid Genetic Algorithm, 簡稱HGA),且以此方法為回算工具進而發展成動力回算程式DBFWD-HGA。
為探究相同正算核心程式不同演算技巧之比較,研究分別使用迭代法DBFWD、基因演算法DBFWD-GA與DBFWD-HGA等回算程式進行剖析,以求得國內外柔性與剛性模擬鋪面結構及實際案例鋪面結構之回算結果。研究結果顯示:在理論分析回算結果中,使用局部搜尋的策略不僅可以增加基因演算法的局部搜尋能力,提高收斂率,亦可有效解決基因演算法於微調上不足的問題,減少運算時間,故在搜尋最佳解的方法上,能有效改善基因演算法運算效率;但在案例分析上則差強人意,未若傳統迭代法DBFWD或資料庫程式MODULUS為佳,其可能為所探討之回算參數影響因子有限而致。另外,基因演算法計算時間遠高於迭代法;而混合式基因演算法DBFWD-HGA,則能有效地降低基因演算法運算時間至0.27~0.75倍,但仍為迭代法5倍以上的時間,實務應用上未達經濟效益。
英文摘要 The pavement FWD device, which can effectively know mechanics of the pavement well and provide valuable information of pavement management and maintenance, is a major equipment used to evaluate the deflections of pavements around the world. Moreover, the test measurement data is comprehensively analyzed by using the backcalculation. As the design method of pavement evolves from traditional method into mechanics-empirical design method, the backcalculation analysis turns out to become very crucial.
According to former research, same forward calculation program with different methods of backcalculation will lead to different results. Furthermore, traditional numerical methods such as iterative method often encounter backcalculation errors due to the initial value and local minimum value. Additionally, although the new-type heuristic algorithm such as genetic algorithm is good at global search, it still has the flaw of long backcalculation time with the requirement of resolution. Hence, this research not only explores the backcalculation and numerical methods introduced by backcalculation program around the world but also capitalizes on global search of genetic algorithm associated with local search of bisection method to form a Hybrid Genetic Algorithm(HGA). Accordingly, dynamic backcalculation program DBFWD-HGA can be formed based on HGA.
In order to explore and compare same forward calculation program with respect to different algorithms, this research simulates the results of flexible and rigid pavement and field case study by using DBFWD, DBFWD-GA, and DBFWD-HGA. In the theoretical backcalculations, the results show that using the local search method can not only increase the search capability and convergence rate of genetic algorithm but also effectively solve the fine-tuning deficiency of the algorithm and save operation time. Therefore, in the means of searching the optimum solution, this method can effectively improve the operation efficiency of genetic algorithm. However, regarding the case analysis, the results show that the method is not superior to traditional DBFWD and MODULUS due to limited variable study on factors affecting the backcalculations. Besides, calculation time consumed by genetic algorithm is much longer than iterative method. Though the calculation time of DBFWD-HGA can be lowered by 0.27~0.75 times (27%~75%), it is still more than 5 times that of iterative method. In this case, this method is not yet efficient at the being.
論文目次 第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究目的 3
1.3 研究內容與方法 4
1.4 研究流程 6
1.5 論文組織架構 7
第二章 文獻回顧 9
2.1 前言 9
2.2 鋪面結構非破壞撓度試驗簡介 10
2.2.1 靜力撓度試驗 11
2.2.2 穩態動力撓度試驗 12
2.2.3 衝擊動力撓度試驗 14
2.2.4 波傳遞試驗 15
2.2.5 非破壞撓度試驗之比較 16
2.2.6 非破壞撓度試驗儀器發展趨勢 18
2.3 落重撓度試驗規範與標準 27
2.4 非破壞撓度試驗之演繹分析模式 36
2.4.1 撓度指標法 37
2.4.2 應力分析法 47
2.4.2.1 正算分析簡介 48
2.4.2.2 傳統回算分析及程式簡介 52
2.5 當代新型回算分析演算法 57
2.5.1 數值最佳化回算技巧 59
2.5.2 當代迴歸技術回算法 60
2.5.3 類神經網路回算技巧 62
2.5.4 基因演算法回算技巧 68
2.5.5 混合式運算策略回算技巧 70
2.6 回算困難處與影響因素 73
2.7 落重撓度資料應用與趨勢 77
2.7.1應用LTPP資料庫驗證回算結果 79
2.7.2鋪面績效之應用評估 85
2.7.3機場鋪面強度評估與應用 87
2.8 小結 90
第三章 最佳化方法 91
3.1 最佳化方法的沿革 93
3.2 最佳化問題的數學模型 95
3.3 最佳化方法的分類 97
3.4 單變數函數性質與迭代法概念 99
3.4.1單變數函數的最佳化 101
3.4.2區域消去法 102
3.4.2.1全面搜尋法 102
3.4.2.2二分法 103
3.4.2.3黃金搜尋法 104
3.4.3直接根搜尋法 105
3.4.3.1牛頓法 105
3.5 多變數函數搜尋法 106
3.5.1單形法 107
3.5.2格點搜尋法 107
3.5.3圖形尋覓法 108
3.6 啟發式(heuristic)演算法 110
3.6.1基因演算法 111
3.6.2模擬退火法 112
3.6.3禁忌演算法 116
3.6.4螞蟻演算法 119
3.6.5粒子群演算法 122
3.6.6各演算法特性比較 125
3.7 小結 126
第四章 理論基礎與方法 128
4.1 落重撓度試驗原理 128
4.2 鋪面動力行為探究 131
4.3 動力分析理論基礎 132
4.4 混合式運算策略之回算最佳化分析 138
4.4.1全域搜尋之基因演算法 139
4.4.1.1基因演算法的基本流程 147
4.4.1.2基因演算法的特色 147
4.4.2局部搜尋之二分法 149
4.4.3混合式基因演算法(HGA)之建構 154
第五章 回算理論分析與比較 157
5.1 理論分析資料設定 157
5.1.1鋪面結構資料 157
5.1.2鋪面材料參數設定 159
5.1.3模擬試驗儀器資料 161
5.1.4理論正算撓度資料 162
5.1.5模數邊界值設定 163
5.2 理論回算演算因子分析 164
5.2.1族群數量 164
5.2.2突變率 165
5.2.3世代數 165
5.2.4容許誤差 165
5.2.5理論回算分析架構 166
5.3 柔性鋪面回算分析結果比較 168
5.3.1 柔性鋪面四層結構回算結果比較 168
5.3.2 柔性鋪面三層結構回算結果比較 178
5.4 剛性鋪面回算分析結果比較 187
5.4.1 剛性鋪面四層結構回算結果比較 187
5.4.2 剛性鋪面三層結構回算結果比較 197
5.5 小結 206
第六章 回算實例分析與比較 207
6.1 柔性鋪面回算實例分析 207
6.1.1國道第二高速公路北部路段案例 207
6.1.2台灣大學水源校區柔性鋪面實驗路段案例 213
6.2 剛性鋪面回算實例分析 218
6.2.1台灣大學水源校區剛性鋪面實驗路段案例 218
6.2.2美國SHRP研究報告剛性鋪面案例 223
6.3 動力回算分析方法評述 227
6.3.1分析適用性 227
6.3.2時間效能 229
第七章 結論與建議 232
7.1 結論 232
7.2 建議 234
參考文獻 236
附錄A 柔性鋪面四層結構理論回算分析結果 266
附錄B 柔性鋪面三層結構理論回算分析結果 276
附錄C 剛性鋪面四層結構理論回算分析結果 286
附錄D 剛性鋪面三層結構理論回算分析結果 296

圖目錄

圖1.1 研究流程圖 6
圖2.1 彭科曼樑構造圖 12
圖2.2 動力撓度儀示意圖 13
圖2.3 道路評審儀2008型示意圖 14
圖2.4 落重撓度儀Dynatest 8000型 15
圖2.5 表面波頻譜分析法(SASW)示意圖 16
圖2.6 輕便化FWD-以PRIMA 100 PFWD為例 19
圖2.7 HWD於機場道面檢測 20
圖2.8 Rolling Weight Deflectometer (RWD) 儀器 21
圖2.9 Rolling Dynamic Deflectometer (RDD) 儀器裝置圖 23
圖2.10 透地雷達量測之歷時剖面資料 25
圖2.11 MDD儀器裝置示意圖 26
圖2.12 現地HSG、SASW、FWD儀器量測 26
圖2.13 D-SPA儀器裝置圖 27
圖2.14 落重撓度試驗量測示意圖 28
圖2.15 落重撓度儀荷重原理示意圖 28
圖2.16 落重撓度儀感測器位置示意圖 29
圖2.17 Dynatest 8000型落重撓度儀 30
圖2.18 KUAB雙重錘系統FWD 32
圖2.19 JILS-FWD 現場撓度試驗圖 33
圖2.20 Carl Bro PRI 2100 FWD/HWD 34
圖2.21 IDBAC操作畫面1 44
圖2.22 IDBAC操作畫面2 44
圖2.23 IDBAC操作畫面3 45
圖2.24 專家系統應用於鋪面結構強度評估1 45
圖2.25 專家系統應用於鋪面結構強度評估2 46
圖2.26 三相式撓度指標演繹流程 47
圖2.27 撓度回算迭代法流程圖 53
圖2.28 類神經網路應用於回算分析架構圖 64
圖2.29 AC面層回算結果比較(a)MLP,(b)MICHPAVE,(c)ANFIS 66
圖2.30 底層回算結果比較(a)MLP,(b)MICHPAVE,(c)ANFIS 66
圖2.31 基層回算結果比較(a)MLP,(b)MICHPAVE,(c)ANFIS 66
圖2.32 基因演算法回算流程圖 68
圖2.33 剛性鋪面面層回算關係圖 82
圖2.34 以MODCOMP 4進行LTPP回算 82
圖2.35 LTPP資料庫回算比較--柔性鋪面面層 83
圖2.36 LTPP資料庫回算比較--剛性鋪面面層 84
圖2.37 LTPP資料庫柔性鋪面回算值與試驗室比較 85
圖2.38 預測模式建立流程圖 86
圖2.39 機場非破壞落重撓度標準檢測流程圖 87
圖2.40 機場跑道PCN值分析流程 90
圖3.1 解最佳化模型演算法的基本迭代觀念 100
圖3.2 全面搜尋法 102
圖3.3 二分法基本理念 103
圖3.4 黃金搜尋法搜尋過程示意圖 104
圖3.5 牛頓法收斂情形 106
圖3.6 牛頓法發散情形 106
圖3.7 單一變數搜尋 108
圖3.8 模擬退火法能量變化示意圖 113
圖3.9 模擬退火法流程圖 115
圖3.10 禁忌搜尋概念圖 117
圖3.11 禁忌演算法流程圖 118
圖3.12 自然界螞蟻搜尋方式 119
圖3.13 人工螞蟻圖示 119
圖3.14 粒子群最佳化演算法流程圖 124
圖4.1 FWD落錘系統之質量與彈簧離散模型 129
圖4.2 模擬水平成層系統之軸對稱圓柱座標系統示意圖 133
圖4.3 UTFWD正算分析程式流程圖 137
圖4.4 單點交配法 144
圖4.5 雙點交配法 144
圖4.6 字罩交配法 145
圖4.7 突變 146
圖4.8 基因演算法流程圖 148
圖4.9 DBFWD-HGA動力回算程式分析架構圖 156
圖5.1 DBFWD-HGA於理論回算分析架構圖 167
圖5.2 柔性鋪面四層結構回算撓度RMS誤差圖 170
圖5.3 柔性鋪面四層結構回算模數RMS誤差圖 171
圖5.4 柔性鋪面四層結構於族群數60,突變率0.1時回算結果比較 175
圖5.5 柔性鋪面四層結構於族群數60,突變率0.15時回算結果比較 175
圖5.6 柔性鋪面四層結構於族群數60,突變率0.2時回算結果比較 175
圖5.7 柔性鋪面四層結構於族群數120,突變率0.1時回算結果比較 176
圖5.8 柔性鋪面四層結構於族群數120,突變率0.15時回算結果比較 176
圖5.9 柔性鋪面四層結構於族群數120,突變率0.2時回算結果比較 176
圖5.10 柔性鋪面四層結構於族群數140,突變率0.1時回算結果比較 177
圖5.11 柔性鋪面四層結構於族群數140,突變率0.15時回算結果比較 177
圖5.12 柔性鋪面四層結構於族群數140,突變率0.2時回算結果比較 177
圖5.13 柔性鋪面三層結構回算撓度RMS誤差圖 179
圖5.14 柔性鋪面三層結構回算模數RMS誤差圖 180
圖5.15 柔性鋪面三層結構於族群數60,突變率0.1時回算結果比較 184
圖5.16 柔性鋪面三層結構於族群數60,突變率0.15時回算結果比較 184
圖5.17 柔性鋪面三層結構於族群數60,突變率0.2時回算結果比較 184
圖5.18 柔性鋪面三層結構於族群數120,突變率0.1時回算結果比較 185
圖5.19 柔性鋪面三層結構於族群數120,突變率0.15時回算結果比較 185
圖5.20 柔性鋪面三層結構於族群數120,突變率0.2時回算結果比較 185
圖5.21 柔性鋪面三層結構於族群數140,突變率0.1時回算結果比較 186
圖5.22 柔性鋪面三層結構於族群數140,突變率0.15時回算結果比較 186
圖5.23 柔性鋪面三層結構於族群數140,突變率0.2時回算結果比較 186
圖5.24 剛性鋪面四層結構回算撓度RMS誤差圖 189
圖5.25 剛性鋪面四層結構回算模數RMS誤差圖 190
圖5.26 剛性鋪面四層結構於族群數60,突變率0.1時回算結果比較 194
圖5.27 剛性鋪面四層結構於族群數60,突變率0.15時回算結果比較 194
圖5.28 剛性鋪面四層結構於族群數60,突變率0.2時回算結果比較 194
圖5.29 剛性鋪面四層結構於族群數120,突變率0.1時回算結果比較 195
圖5.30 剛性鋪面四層結構於族群數120,突變率0.15時回算結果比較 195
圖5.31 剛性鋪面四層結構於族群數120,突變率0.2時回算結果比較 195
圖5.32 剛性鋪面四層結構於族群數140,突變率0.1時回算結果比較 196
圖5.33 剛性鋪面四層結構於族群數140,突變率0.15時回算結果比較 196
圖5.34 剛性鋪面四層結構於族群數140,突變率0.2時回算結果比較 196
圖5.35 剛性鋪面三層結構回算撓度RMS誤差圖 198
圖5.36 剛性鋪面三層結構回算模數RMS誤差圖 199
圖5.37 剛性鋪面三層結構於族群數60,突變率0.1時回算結果比較 203
圖5.38 剛性鋪面三層結構於族群數60,突變率0.15時回算結果比較 203
圖5.39 剛性鋪面三層結構於族群數60,突變率0.2時回算結果比較 203
圖5.40 剛性鋪面三層結構於族群數120,突變率0.1時回算結果比較 204
圖5.41 剛性鋪面三層結構於族群數120,突變率0.15時回算結果比較 204
圖5.42 剛性鋪面三層結構於族群數120,突變率0.2時回算結果比較 204
圖5.43 剛性鋪面三層結構於族群數140,突變率0.1時回算結果比較 205
圖5.44 剛性鋪面三層結構於族群數140,突變率0.15時回算結果比較 205
圖5.45 剛性鋪面三層結構於族群數140,突變率0.2時回算結果比較 205
圖6.1 國道三號北上Section 1路段回算結果比較圖 211
圖6.2 國道三號北上Section 2路段回算結果比較表 212
圖6.3 台灣大學水源校區實驗路段剖面圖 213
圖6.4 台灣大學水源校區實驗路段AC-40B柔性鋪面回算分析 217
圖6.5 台灣大學水源校區實驗路段AC-25B柔性鋪面回算分析 217
圖6.6 台灣大學水源校區實驗路段PCC-40A剛性鋪面回算分析 222
圖6.7 台灣大學水源校區實驗路段PCC-25B剛性鋪面回算分析 222
圖6.8 美國愛達荷州西部路段 223
圖6.9 美國康乃迪克州北大西洋路圖 223



表目錄

表2.1 常見撓度調查儀器比較表 16
表2.2 動態非破壞性試驗之適用性 17
表2.3 先進撓度儀器比較一覽表 23
表2.4 常見之落重撓度儀器特性彙編一覽表 34
表2.5 Carl Bro PRI 2100落重撓度儀主要規格 35
表2.6 Dynatest 8000 型與JILS-20儀器特性彙整表 35
表2.7 應用非破壞性撓度法評估鋪面強度之方法比較表 37
表2.8 運用撓度指標評估鋪面強度之準則 40
表2.9 以動力撓度儀測值評估鋪面強度之準則 40
表2.10 以道路評審儀測值評估鋪面強度之準則 40
表2.11 柔性鋪面相關迴歸式一覽表 41
表2.12 剛性鋪面結構強度與撓度顯著指標迴歸分析 41
表2.13 中山高鋪面穩態動力正規化撓度指標評估表 43
表2.14 中山高鋪面衝擊正規化撓度指標評估表(等接受器間距) 43
表2.15 以多層彈性理論發展之常用程式 50
表2.16 常用回算程式理論架構一覽表 55
表2.17 各程式基因演算參數設定表 70
表2.18 最佳基因演算參數建議表 70
表3.1 單變數函數最佳化搜尋 98
表3.2 多變數函數最佳化搜尋 98
表3.3 各啟發式演算法避免陷入局部最佳解之策略 126
表4.1 基因演算法與一般最佳化法則之比較結果 148
表5.1 柔性鋪面四層結構含地瀝青處理底層資料表 158
表5.2 柔性鋪面三層結構資料表 158
表5.3 剛性鋪面四層結構含地瀝青處理底層資料表 158
表5.4 剛性鋪面三層結構系統資料表 158
表5.5 國外專家學者建議之彈性模數值 159
表5.6 國內專家學者建議之彈性模數值 160
表5.7 國內外常用柏松比建議值 160
表5.8 建議使用之材料單位重 161
表5.9 模擬FWD Dynatest 8000 儀器施測資料表 161
表5.10 柔性鋪面四層結構含地瀝青處理底層之正算撓度值 162
表5.11 柔性鋪面三層結構系統之正算撓度值 162
表5.12 剛性鋪面四層結構含地瀝青處理底層之正算撓度值 162
表5.13 剛性鋪面三層結構系統之正算撓度值 163
表5.14 柔性鋪面四層結構含地瀝青處理底層之模數邊界值設定 163
表5.15 柔性鋪面三層結構之模數邊界值設定 163
表5.16 剛性鋪面四層結構含地瀝青處理底層之模數邊界值設定 164
表5.17 剛性鋪面三層結構之模數邊界值設定 164
表5.18 柔性鋪面四層結構回算撓度RMS誤差表 170
表5.19 柔性鋪面四層結構回算模數RMS誤差表 171
表5.20 柔性鋪面四層結構於族群數60,突變率0.1時回算結果比較 172
表5.21 柔性鋪面四層結構於族群數60,突變率0.15時回算結果比較 172
表5.22 柔性鋪面四層結構於族群數60,突變率0.2時回算結果比較 172
表5.23 柔性鋪面四層結構於族群數120,突變率0.1時回算結果比較 173
表5.24 柔性鋪面四層結構於族群數120,突變率0.15時回算結果比較 173
表5.25 柔性鋪面四層結構於族群數120,突變率0.2時回算結果比較 173
表5.26 柔性鋪面四層結構於族群數140,突變率0.1時回算結果比較 174
表5.27 柔性鋪面四層結構於族群數140,突變率0.15時回算結果比較 174
表5.28 柔性鋪面四層結構於族群數140,突變率0.2時回算結果比較 174
表5.29 柔性鋪面三層結構回算撓度RMS誤差表 179
表5.30 柔性鋪面三層結構回算模數RMS誤差表 180
表5.31 柔性鋪面三層結構於族群數60,突變率0.1時回算結果比較 181
表5.32 柔性鋪面三層結構於族群數60,突變率0.15時回算結果比較 181
表5.33 柔性鋪面三層結構於族群數60,突變率0.2時回算結果比較 181
表5.34 柔性鋪面三層結構於族群數120,突變率0.1時回算結果比較 182
表5.35 柔性鋪面三層結構於族群數120,突變率0.15時回算結果比較 182
表5.36 柔性鋪面三層結構於族群數120,突變率0.2時回算結果比較 182
表5.37 柔性鋪面三層結構於族群數140,突變率0.1時回算結果比較 183
表5.38 柔性鋪面三層結構於族群數140,突變率0.15時回算結果比較 183
表5.39 柔性鋪面三層結構於族群數140,突變率0.2時回算結果比較 183
表5.40 剛性鋪面四層結構回算撓度RMS誤差表 189
表5.41 剛性鋪面四層結構回算模數RMS誤差表 190
表5.42 剛性鋪面四層結構於族群數60,突變率0.1時回算結果比較 191
表5.43 剛性鋪面四層結構於族群數60,突變率0.15時回算結果比較 191
表5.44 剛性鋪面四層結構於族群數60,突變率0.2時回算結果比較 191
表5.45 剛性鋪面四層結構於族群數120,突變率0.1時回算結果比較 192
表5.46 剛性鋪面四層結構於族群數120,突變率0.15時回算結果比較 192
表5.47 剛性鋪面四層結構於族群數120,突變率0.2時回算結果比較 192
表5.48 剛性鋪面四層結構於族群數140,突變率0.1時回算結果比較 193
表5.49 剛性鋪面四層結構於族群數140,突變率0.15時回算結果比較 193
表5.50 剛性鋪面四層結構於族群數140,突變率0.2時回算結果比較 193
表5.51 剛性鋪面三層結構回算撓度RMS誤差表 198
表5.52 剛性鋪面三層結構回算模數RMS誤差表 199
表5.53 剛性鋪面三層結構於族群數60,突變率0.1時回算結果比較 200
表5.54 剛性鋪面三層結構於族群數60,突變率0.15時回算結果比較 200
表5.55 剛性鋪面三層結構於族群數60,突變率0.2時回算結果比較 200
表5.56 剛性鋪面三層結構於族群數120,突變率0.1時回算結果比較 201
表5.57 剛性鋪面三層結構於族群數120,突變率0.15時回算結果比較 201
表5.58 剛性鋪面三層結構於族群數120,突變率0.2時回算結果比較 201
表5.59 剛性鋪面三層結構於族群數140,突變率0.1時回算結果比較 202
表5.60 剛性鋪面三層結構於族群數140,突變率0.15時回算結果比較 202
表5.61 剛性鋪面三層結構於族群數140,突變率0.2時回算結果比較 202
表5.62 理論分析之最佳基因演算因子 206
表6.1 實例分析測試區域鋪面結構資料 208
表6.2 國內外相關回算程式建議之彈性模數範圍值 208
表6.3 現地量測撓度資料表 209
表6.4 鋪面各層材料試驗結果 209
表6.5 國道三號北上Section 1路段回算結果比較表 211
表6.6 國道三號北上Section 2路段回算結果比較表 212
表6.7 台灣大學實驗路段AC-40B材料試驗結果 214
表6.8 台灣大學實驗路段AC-25B材料試驗結果 214
表6.9 台灣大學水源校區柔性鋪面FWD撓度試驗資料表 215
表6.10 台灣大學水源校區實驗路段AC-40B柔性鋪面回算分析結果 216
表6.11 台灣大學水源校區實驗路段AC-25B柔性鋪面回算分析結果 216
表6.12 台灣大學實驗路段PCC-40A材料試驗結果 219
表6.13 台灣大學實驗路段PCC-25B材料試驗結果 219
表6.14 台灣大學水源校區剛性鋪面FWD撓度試驗資料表 220
表6.15 台灣大學水源校區實驗路段PCC-40A剛性鋪面回算分析結果 221
表6.16 台灣大學水源校區實驗路段PCC-25B剛性鋪面回算分析結果 221
表6.17 FWD衝擊荷重時所產生之實測撓度值 224
表6.18 美國愛達荷州西部路段各回算程式之比較分析 225
表6.19 美國康乃迪克州北大西洋路段各回算程式之比較分析 226
表6.20 理論分析回算各程式所使用之計算時間 230
表6.21 各回算程式與DBFWD程式之計算時間比例 230
表6.22 各回算程式與DBFWD-GA程式之計算時間比例 231
表A.1 混合式基因演算法(族群數60/突變率0.1)時在柔性鋪面四層結構地瀝青處理底層回算結果 267
表A.2 混合式基因演算法(族群數60/突變率0.15)時在柔性鋪面四層結構地瀝青處理底層回算結果 268
表A.3 混合式基因演算法(族群數60/突變率0.2)時在柔性鋪面四層結構地瀝青處理底層回算結果 269
表A.4 混合式基因演算法(族群數120/突變率0.1)時在柔性鋪面四層結構地瀝青處理底層回算結果 270
表A.5 混合式基因演算法(族群數120/突變率0.15)時在柔性鋪面四層結構地瀝青處理底層回算結果 271
表A.6 混合式基因演算法(族群數120/突變率0.2)時在柔性鋪面四層結構地瀝青處理底層回算結果 272
表A.7 混合式基因演算法(族群數140/突變率0.1)時在柔性鋪面四層結構地瀝青處理底層回算結果 273
表A.8 混合式基因演算法(族群數140/突變率0.15)時在柔性鋪面四層結構地瀝青處理底層回算結果 274
表A.9 混合式基因演算法(族群數140/突變率0.2)時在柔性鋪面四層結構地瀝青處理底層回算結果 275
表B.1 混合式基因演算法(族群數60/突變率0.1)時在柔性鋪面三層結構回算結果 277
表B.2 混合式基因演算法(族群數60/突變率0.15)時在柔性鋪面三層結構回算結果 278
表B.3 混合式基因演算法(族群數60/突變率0.2)時在柔性鋪面三層結構回算結果 279
表B.4 混合式基因演算法(族群數120/突變率0.1)時在柔性鋪面三層結構回算結果 280
表B.5 混合式基因演算法(族群數120/突變率0.15)時在柔性鋪面三層結構回算結果 281
表B.6 混合式基因演算法(族群數120/突變率0.2)時在柔性鋪面三層結構回算結果 282
表B.7 混合式基因演算法(族群數140/突變率0.1)時在柔性鋪面三層結構回算結果 283
表B.8 混合式基因演算法(族群數140/突變率0.15)時在柔性鋪面三層結構回算結果 284
表B.9 混合式基因演算法(族群數140/突變率0.2)時在柔性鋪面三層結構回算結果 285
表C.1 混合式基因演算法(族群數60/突變率0.1)時在剛性鋪面四層結構地瀝青處理底層回算結果 287
表C.2 混合式基因演算法(族群數60/突變率0.15)時在剛性鋪面四層結構地瀝青處理底層回算結果 288
表C.3 混合式基因演算法(族群數60/突變率0.2)時在剛性鋪面四層結構地瀝青處理底層回算結果 289
表C.4 混合式基因演算法(族群數120/突變率0.1)時在剛性鋪面四層結構地瀝青處理底層回算結果 290
表C.5 混合式基因演算法(族群數120/突變率0.15)時在剛性鋪面四層結構地瀝青處理底層回算結果 291
表C.6 混合式基因演算法(族群數120/突變率0.2)時在剛性鋪面四層結構地瀝青處理底層回算結果 292
表C.7 混合式基因演算法(族群數140/突變率0.1)時在剛性鋪面四層結構地瀝青處理底層回算結果 293
表C.8 混合式基因演算法(族群數140/突變率0.15)時在剛性鋪面四層結構地瀝青處理底層回算結果 294
表C.9 混合式基因演算法(族群數140/突變率0.2)時在剛性鋪面四層結構地瀝青處理底層回算結果 295
表D.1 混合式基因演算法(族群數60/突變率0.1)時在剛性鋪面三層結構回算結果 297
表D.2 混合式基因演算法(族群數60/突變率0.15)時在剛性鋪面三層結構回算結果 298
表D.3 混合式基因演算法(族群數60/突變率0.2)時在剛性鋪面三層結構回算結果 299
表D.4 混合式基因演算法(族群數120/突變率0.1)時在剛性鋪面三層結構回算結果 300
表D.5 混合式基因演算法(族群數120/突變率0.15)時在剛性鋪面三層結構回算結果 301
表D.6 混合式基因演算法(族群數120/突變率0.2)時在剛性鋪面三層結構回算結果 302
表D.7 混合式基因演算法(族群數140/突變率0.1)時在剛性鋪面三層結構回算結果 303
表D.8 混合式基因演算法(族群數140/突變率0.15)時在剛性鋪面三層結構回算結果 304
表D.9 混合式基因演算法(族群數140/突變率0.2)時在剛性鋪面三層結構回算結果 305
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