本論文之鋼筋保護層厚度為7.5cm，設計變數採用整數，有基礎厚度(h)、
基礎寬度(B)、基礎長度(L)、基礎短向鋼筋根數(NB)及基礎長向鋼筋根數(NL)；
已知條件為鋼筋降伏強度(fy)有2800kg/cm2及4200 kg/cm2兩種，混凝土抗壓強 度(fc’)有210 kg/cm2及280 kg/cm2兩種，靜載重(PD)及活載重(PL)有120ton及 100ton、100ton及80ton、80ton及60ton、60ton及40ton等四種，土壤容許承 載力(qa)有35ton/m2、30ton/m2、25ton/m2等三種，有效深度(Df)有2m、1.5m、
1m等三種，根據第四章所提到的公式建立限制式，並使用MATLAB之遺傳演算法 來得到鋼筋混凝土獨立基腳之最佳化設計之數據。首先以靜載重(PD)120ton、
活載重(PL)100ton、鋼筋降伏強度(fy)2800 kg/cm2、混凝土抗壓強度(fc’)210 kg/cm2、土壤容許承載力(qa)35ton/m2、有效深度(Df)1m為例，先探討交配率與 保留菁英數對最佳解的影響，結果見表5-1，可發現交配率0.8以及保留菁英數 6、交配率0.85及保留菁英數4、交配率0.9及保留菁英數6、交配率0.95及保留 菁英數6、8、10執行結果最佳，因為遺傳演算法在MATLAB預設值為0.8，而這 六種執行結果差不多，為簡化起見所以本論文採用交配率0.8、保留菁英數6這 組，再來以不同載重探討不同鋼筋號數對最佳解的影響，因為一般用於基礎的 鋼筋大多是#5以上，所以探討範圍為#5至#10，結果見表5-2。
33
34
35
36
37
38
39
40
41
圖 5-1 trainbr 函數之有效參數數目
根據公式3-6進而推算出隱藏層所需神經元數目為9，之後本論文使用
Levenberg-Marquardt(trainlm)訓練函數訓練網路。因為輸入向量元素數目為 6個、再根據經驗試著以6及其倍數12也當作隱藏層之神經元數目來與神經元數 目9互相比較結果。所有網路輸出值將回復至原來尺度後，再與原來尺度之目 標值比較。訓練時必須代入驗證資料避免網路過度配適，結果如下:
當神經元數目為6時，隨機分組測試資料之網路輸入值及目標值見表5-5，
表5-6為其網路輸出值，訓練過程如圖5-2所示，性能函數值為1.9×10-3；測試 資料目標值與網路輸出值之散佈圖如圖5-3至圖5-8，圖5-9至圖5-14為測試資 料之目標值與網路輸出值比較圖。
42
43
44
圖 5-2 神經元為 6 之倒傳遞網路訓練過程
圖 5-3 神經元為 6 測試資料之基礎厚度散佈圖
45
圖 5-4 神經元為 6 測試資料之基礎寬度散佈圖
圖 5-5 神經元為 6 測試資料之基礎長度散佈圖
46
圖 5-6 神經元為 6 測試資料之基礎短向鋼筋根數散佈圖
圖 5-7 神經元為 6 測試資料之基礎長向鋼筋根數散佈圖
47
圖 5-8 神經元為 6 測試資料之基礎總造價散佈圖
圖 5-9 神經元為 6 測試資料之基礎厚度目標值與網路輸出值
48
圖 5-10 神經元為 6 測試資料之基礎寬度目標值與網路輸出值
圖 5-11 神經元為 6 測試資料之基礎長度目標值與網路輸出值
49
圖 5-12 神經元為 6 測試資料之基礎短向鋼筋根數目標值與網路輸出值
圖 5-13 神經元為 6 測試資料之基礎長向鋼筋根數目標值與網路輸出值
50
51
52
53
圖 5-16 神經元為 9 測試資料之基礎厚度散佈圖
圖 5-17 神經元為 9 測試資料之基礎寬度散佈圖
54
圖 5-18 神經元為 9 測試資料之基礎長度散佈圖
圖 5-19 神經元為 9 測試資料之基礎短向鋼筋根數散佈圖
55
圖 5-20 神經元為 9 測試資料之基礎長向鋼筋根數散佈圖
圖 5-21 神經元為 9 測試資料之基礎總造價散佈圖
56
圖 5-22 神經元為 9 測試資料之基礎厚度目標值與網路輸出值
圖 5-23 神經元為 9 測試資料之基礎寬度目標值與網路輸出值
57
圖 5-24 神經元為 9 測試資料之基礎長度目標值與網路輸出值
圖 5-25 神經元為 9 測試資料之基礎短向鋼筋根數目標值與網路輸出值
58
圖 5-26 神經元為 9 測試資料之基礎長向鋼筋根數目標值與網路輸出值
圖 5-27 神經元為9測試資料之基礎總造價目標值與網路輸出值
59
60
61
圖 5-28 神經元為 12 之倒傳遞網路訓練過程
圖 5-29 神經元為 12 測試資料之基礎厚度散佈圖
62
圖 5-30 神經元為 12 測試資料之基礎寬度散佈圖
圖 5-31 神經元為 12 測試資料之基礎長度散佈圖
63
圖 5-32 神經元為 12 測試資料之基礎短向鋼筋根數散佈圖
圖 5-33 神經元為 12 測試資料之基礎長向鋼筋根數散佈圖
64
圖 5-34 神經元為 12 測試資料之基礎總造價散佈圖
圖 5-35 神經元為 12 測試資料之基礎厚度目標值與網路輸出值
65
圖 5-36 神經元為 12 測試資料之基礎寬度目標值與網路輸出值
圖 5-37 神經元為 12 測試資料之基礎長度目標值與網路輸出值
66
圖 5-38 神經元為 12 測試資料之基礎短向鋼筋根數目標值與網路輸出值
圖 5-39 神經元為 12 測試資料之基礎長向鋼筋根數目標值與網路輸出值
67
圖 5-40神經元為12測試資料之基礎總造價目標值與網路輸出值
68
69
70
71
72
圖 5-41 徑向基網路 newrb 訓練資料之基礎厚度散佈圖
圖 5-42 徑向基網路 newrb 訓練資料之基礎寬度散佈圖
73
圖 5-43 徑向基網路 newrb 訓練資料之基礎長度散佈圖
圖 5-44 徑向基網路 newrb 訓練資料之基礎短向鋼筋根數散佈圖
74
圖 5-45 徑向基網路 newrb 訓練資料之基礎長向鋼筋根數散佈圖
圖 5-46 徑向基網路 newrb 訓練資料之基礎總造價散佈圖
75
圖 5-47 徑向基網路 newrb 測試資料之基礎厚度散佈圖
圖 5-48 徑向基網路 newrb 測試資料之基礎寬度散佈圖
76
圖 5-49 徑向基網路 newrb 測試資料之基礎長度散佈圖
圖 5-50 徑向基網路 newrb 測試資料之基礎短向鋼筋根數散佈圖
77
圖 5-51 徑向基網路 newrb 測試資料之基礎長向鋼筋根數散佈圖
圖 5-52 徑向基網路newrb測試資料之基礎總造價散佈圖
78
圖 5-53 徑向基網路 newrb 測試資料基礎厚度之實際尺寸網路輸出值與目標值
圖 5-54 徑向基網路 newrb 測試資料基礎寬度之實際尺寸網路輸出值與目標值
79
圖 5-55 徑向基網路 newrb 測試資料基礎長度之實際尺寸網路輸出值與目標值
圖 5-56 徑向基網路 newrb 測試資料基礎短向鋼筋根數之實際尺寸網路輸出值與目標值
80
圖 5-57 徑向基網路 newrb 測試資料基礎長向鋼筋根數之實際尺寸網路輸出值與目標值
圖 5-58 徑向基網路newrb測試資料基礎總造價之實際尺寸網路輸出值與目標值
81
82
83
圖 5-59 徑向基網路 newrbe 訓練資料之基礎厚度散佈圖
圖 5-60 徑向基網路 newrbe 訓練資料之基礎寬度散佈圖
84
圖 5-61 徑向基網路 newrbe 訓練資料之基礎長度散佈圖
圖 5-62 徑向基網路 newrbe 訓練資料之基礎短向鋼筋根數散佈圖
85
圖 5-63 徑向基網路 newrbe 訓練資料之基礎長向鋼筋根數散佈圖
圖 5-64 徑向基網路 newrbe 訓練資料之基礎總造價散佈圖
86
圖 5-65 徑向基網路 newrbe 測試資料之基礎厚度散佈圖
圖 5-66 徑向基網路 newrbe 測試資料之基礎寬度散佈圖
87
圖 5-67 徑向基網路 newrbe 測試資料之基礎長度散佈圖
圖 5-68 徑向基網路 newrbe 測試資料之基礎短向鋼筋根數散佈圖
88
圖 5-69 徑向基網路 newrbe 測試資料之基礎長向鋼筋根數散佈圖
圖 5-70 徑向基網路 newrbe 測試資料之基礎總造價散佈圖
89
圖 5-71 徑向基網路 newrbe 測試資料基礎厚度之實際尺寸網路輸出值與目標值
圖 5-72 徑向基網路 newrbe 測試資料基礎寬度之實際尺寸網路輸出值與目標值
90
圖 5-73 徑向基網路 newrbe 測試資料基礎長度之實際尺寸網路輸出值與目標值
圖 5-74 徑向基網路 newrbe 測試資料基礎短向鋼筋根數之實際尺寸網路輸出值與目標值
91
圖 5-75 徑向基網路 newrbe 測試資料基礎長向鋼筋根數之實際尺寸網路輸出值與目標值
圖 5-76 徑向基網路 newrbe 測試資料基礎總造價之實際尺寸網路輸出值與目標值
92