研究生: |
徐梓隆 Zih-Long Hsu |
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論文名稱: |
群橋生命週期維護策略最佳化模式之研究 Group Bridges Life Cycle Maintenance Strategy Optimization Model |
指導教授: |
鄭明淵
Min-Yuan Cheng |
口試委員: |
邱建國
Chien-Kuo Chiu 吳育偉 Yu-Wei Wu 潘南飛 Nang-Fei Pan |
學位類別: |
碩士 Master |
系所名稱: |
工程學院 - 營建工程系 Department of Civil and Construction Engineering |
論文出版年: | 2014 |
畢業學年度: | 102 |
語文別: | 中文 |
論文頁數: | 146 |
中文關鍵詞: | 橋梁維護策略 、生命週期 、橋梁重要性 、用路人成本 |
外文關鍵詞: | Bridge Maintenance Strategy, Life cycle, Importance factors of Bridge, Road user cost |
相關次數: | 點閱:335 下載:7 |
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橋梁除具有跨越河川及山谷、聯絡外地之功能,亦擔負起維繫經濟動脈之重要使命。台灣地處環太平洋地震帶與受太平洋季風區影響,颱風與地震頻繁,因而加速橋梁元件老化;再者,隨著台灣地區橋梁建設趨於飽和,橋梁重點由新建轉成維護,橋梁如未適時做適當的維護補強修復,提升橋梁安全與壽命,一旦橋梁遭受到天然災害,將導致橋梁損壞,危及用路人之旅行與安全。因此,橋管單位如何在年度預算限制下,規劃群橋(同一橋梁管理單位)生命週期維護策略,以提升橋梁壽齡,為一重要且刻不容緩的問題。
有鑒於此,本研究提出可視(Visible) 與不可視(Invisible)危害二風險類別,考量橋梁在維護或是斷橋風險狀況下造成用路人損失之風險成本。可視危害部分主要考量元件老化風險因子,而不可視危害則包括洪水沖刷與地震二因子,然後應用風險期望值(風險成本)的觀念,分別計算各因子在橋梁生命週期內可能造成之損壞機率與維護成本,再以兩者相乘積和,進一步建立橋梁綜合能力指標E(Cost)與評估模式。本研究權衡橋管單位年度維護經費限制與群橋生命週期維護成本兩者,建立目標函數,再應用生物共生演算法最佳化搜尋,以生命週期成本導向之概念,建置「群橋維護策略最佳化模式」,尋找群橋生命週期內,符合預算限制下各橋之最佳維護時機與成本,使得群橋生命週期風險總成本最低,研究成果可輔助橋管單位針對群橋進行維護時機及經費估計,在有限維護經費下達到最佳經濟效益,節省橋梁管理單位維護補強經費。
Proper maintenance and restoration strategy for bridges is an essential issue, for Taiwan is an island with frequent earthquake, typhoon and heavy rain, thus, bridge competent might deteriorate more seriously. Nowadays, the bridge inspections in Taiwan are almost visible (tangible), while the invisible (potential) risks such as earthquake and scour resistant capacity are not taken into account.
This paper considers main risk factors as the competent deterioration, scour and earthquake. In order to ensure the safety and extend the life-span for bridges and the government limit budget, this study proposes the novel model, the Group Bridge life cycle Maintenance Strategy Optimization Model. In the model, first, the study uses Monte Carlo simulation to estimate the bridge maintenance probability from the historical data. Second, using the artificial intelligence (AI) ESIM model to estimate risk impact influence cost from the relationship through the input data (DER&U) and output data (historical maintenance cost). Third, estimate the user cost of the bridges without maintenance. Forth, sum up each risk factor's multiplication of bridge maintenance probability and risk influence cost to obtain the risk cost as E(Cost). Last, the model utilizes (SOS, Symbiotic Organism Search) algorithm to obtain the minimum LCC cost EGT(Cost), and every year the budget limit will be confirmed. As a result, this study can provide the optimal maintenance timing and cost as maintenance strategy for bridge management division.
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