紅外線熱影像法於水泥砂漿材料老化溫度特性之檢測研究

全文

(1)紅外線熱影像法於水泥砂漿材料老化溫度特性之檢測研究. 內政部建築研究所自行內政部建築研究所自行研究報告中華民國 99 年 12 月.

(2) 紅外線熱影像法於水泥砂漿材料老化溫度特性之檢測研究. PG9904-0272 099301070000G2028. 紅外線熱影像法於水泥砂漿材料老化溫度特性之檢測研究 Infrared thermography in the study of temperature accelerated aging test of cement motar. 研究人員：林谷陶研究員. 內政部建築研究所自行內政部建築研究所自行研究報告中華民國 99 年 12 月.

(3) 目次. 目. 次. 表次…………………………………………………………………… 表次…………………………………………………………………… Ⅲ 圖次…………………………………………………………………… 圖次 …………………………………………………………………… Ⅴ 摘要…………………………………………………………………… 摘要 …………………………………………………………………… Ⅸ 第一章緒論……………………………………………………… 第一節研究緣起與背景…………………………………… 研究緣起與背景……………………………………. 1 1. 第二節研究目的…………………………………………… 研究目的……………………………………………. 2. 第三節研究內容與方法…………………………………… 研究內容與方法…………………………………… 文獻探討探討…………………………………………………… 第二章文獻探討 ……………………………………………………. 3 7. 第一節水泥砂漿強度與耐久性檢討水泥砂漿強度與耐久性檢討……………………… ……………………… 第二節建築物非破壞性檢測……………………………… 建築物非破壞性檢測……………………………… 建築物紅外線熱影像檢測………………………… 第三節建築物紅外線熱影像檢測 …………………………. 7 13. 第四節類神經網路與 MATLAB……………………………… MATLAB……………………………… 第五節綜合案例研究……………………………………… 合案例研究……………………………………… 試體、實驗設備與演算法………………………………… 第三章試體、實驗設備與演算法 ………………………………… 第一節試體設計與製作試體設計與製作…………………………………… …………………………………… 第二節紅外線熱影像檢測………………………………… 紅外線熱影像檢測………………………………… 加速溫度劣化……………………………………… 第三節加速溫度劣化 ………………………………………. 18 23 35 43 44 51. 第四節測溫實驗操作……………………………………… 測溫實驗操作………………………………………. 56 58. 第五節演算法規劃………………………………………… 演算法規劃………………………………………… 實驗結果與分析…………………………………………… 第四章實驗結果與分析 ……………………………………………. 59 63. 第一節實驗數據整理實驗數據整理…………… ……………………………………… ……………………………………… 第二節試體降溫方程式擬合及繪圖……………………… 試體降溫方程式擬合及繪圖……………………… 類神經網路運算…………………………………… 第三節類神經網路運算 ……………………………………. 63 72. 第四節分析比較…………………………………………… 分析比較…………………………………………… 結論與建議………………………………………………… 第五章結論與建議 ………………………………………………… 參考文獻 …………………………………………………………… 組試體劣化前後紅外線熱影像圖附錄 A 各組試體劣化前後紅外線熱影像圖………………………. 78 83 91 95. 97 附錄 B 各組試體劣化前後降溫量測記錄表……………………… ……………………… 101 組試體劣化前後降溫量測記錄表附錄 C 試體降溫方程式擬合圖試體降溫方程式擬合圖… …………………………………… 111 本研究撰寫之倒傳遞類神經網路程式碼………………… 附錄 D 本研究撰寫之倒傳遞類神經網路程式碼 ………………… 121 附錄 E 期末審查會議意見回應表………………………………… 期末審查會議意見回應表………………………………… 129 129 I.

(4) 紅外線熱影像法於水泥砂漿材料老化溫度特性之檢測研究.

(5) 表次. 表. 次. 表 2-1 水泥砂漿產品及施工檢驗 …………………………………8 …………………………………8 表 2-2 檢測方法綜合分類 ………………………………………1 …………………………………14 表 2-3 非破壞性檢測方法適用性評估…………………………… 非破壞性檢測方法適用性評估……………………………1 ……………………………15 表 2-4 建築物材料放數係數表…………………………………… 建築物材料放數係數表……………………………………20 ……………………………………20 表 2-5 沙箱實驗中所量測到的數據…………………… 沙箱實驗中所量測到的數據……………………………… ………………………………3 …………39 表 3-1 拌合水試驗結果…………………………………………… 拌合水試驗結果……………………………………………44 ……………………………………………44 表 3-2 水泥之物理與化學性質…………………………………… 水泥之物理與化學性質……………………………………4 ……………………………………45 表 3-3 飛灰主要化學成分………………………………………… 飛灰主要化學成分…………………………………………4 …………………………………………46 表 3-4 爐石主要化學成分………………………………………… 爐石主要化學成分…………………………………………4 …………………………………………46 表 3-5 粗砂之篩分析試驗結果…………………………………… 粗砂之篩分析試驗結果……………………………………4 ……………………………………47 表 3-6 細砂之篩分析試驗結果…………………………………… 細砂之篩分析試驗結果……………………………………4 ……………………………………48 表 3-7 面層水泥砂漿配比設計…………………………………… 面層水泥砂漿配比設計……………………………………4 ……………………………………49 表 3-8 紅外線熱像儀 B660 建議參數值建議參數值 …………………………5 …………………………54 表 3-9 試體配比種類及數量表…………………………………… 試體配比種類及數量表……………………………………56 ……………………………………56 表 4-1 第一組試體未加速劣化前之熱傳導率…………………… 第一組試體未加速劣化前之熱傳導率……………………66 ……………………66 表 4-2 第二組試體未加速劣化前之熱傳導率…………………… 第二組試體未加速劣化前之熱傳導率……………………69 ……………………69 表 4-3 第一組試體加速劣化前之量測數據彙整………………… 第一組試體加速劣化前之量測數據彙整………………… 54 表 4-4 第二組試體加速劣化前之量測數據彙整………………… 第二組試體加速劣化前之量測數據彙整………………… 76 表 4-5 第一組試體 75℃ 75℃ 14 天加速劣化後量測數據彙整……… 天加速劣化後量測數據彙整……… 77 表 4-6 類神經網路輸入訓練資料表……… 類神經網路輸入訓練資料表……………………… ……………………………… ……………………… 78 78 表 4-7 類神經網路輸入測試資料表………………… 神經網路輸入測試資料表……………………………… ……………………………… 80 表 4-8 訓練輸出成果表… 訓練輸出成果表…………………………………………… ………………………………………… 81 表 4-9 網路測試成果表…………………………………………… 網路測試成果表…………………………………………… 82. III.


(7) 圖次. 圖. 次. 圖 1-1 研究流程圖………… 研究流程圖…………… …………………………………………………4 ……………………………………4 圖 2-1 水泥砂漿強度因素 ………………………………………10 ………………………………………10 圖 2-2 水泥砂漿耐久性影響因素 ………………………………11 ………………………………11 圖 2-3 非破壞性檢測實施策略程序 ……………………………1 ……………………………16 圖 2-4 香港建築物的外牆紅外線熱影像檢測對照圖香港建築物的外牆紅外線熱影像檢測對照圖 …………2 …………21 圖 2-5 典型神經細胞結構圖 ……………………………………2 ……………………………………23 圖 2-6 人工神經元模型… 人工神經元模型……………………………………………2 …………………………………………25 圖 2-7 倒傳遞分層網路 …………………………………………2 …………………………………………26 圖 2-8 霍普菲爾互聯霍普菲爾互聯網路互聯網路 ………………………………………2 ………………………………………27 圖 2-9 砂箱實驗與紅外線熱影像記錄 …………………………3 …………………………36 圖 2-10 海堤裂縫現場照片 ………………………………………3 ………………………………………37 圖 2-11 海堤裂縫深度測量 ………………………………………3 ………………………………………37 圖 2-12 海堤裂縫紅外線熱影像圖海堤裂縫紅外線熱影像圖 ………………………………3 ………………………………37 圖 2-13 紅外線熱影像檢測海堤之類神經網路架構圖 …………3 …………38 圖 2-14 青草海堤陸地側現況及紅外線熱影像圖 ………………40 ………………40 圖 2-15 青草海堤陸地側敲擊回音法驗證位置圖 ………………40 ………………40 圖 3-1 粗砂之級配級配分布圖 …………………………………48 …………………………………48 圖 3-2 細砂之級配分布圖 ………………………………………4 ………………………………………49 圖 3-3 添加爐石之水泥砂漿圓柱試體 …………………………50 …………………………50 圖 3-4 添加爐石之水泥砂漿方型試體 …………………………50 …………………………50 圖 3-5 烘箱 ………………………………………………………56 ………………………………………………………56 圖 3-6 本研究試體分組分階段量測步驟本研究試體分組分階段量測步驟 ………………………57 ………………………57 圖 3-7 試體加溫加濕使試體加溫加濕使用之濕使用之恆用之恆溫恆濕箱恆濕箱 ………………………57 ………………………57 圖 3-8 紅外線熱影像降溫量測配置 ……………………………5 ……………………………58 圖 3-9 MATLABR MATLABR SIM SIMULINK NN 介面 ……… ………………………………5 ………………………59 圖 3-10 倒傳遞類神經網路演算法流程 …………………………60 …………………………60 圖 4-1 C01、 C01、C02、 C02、S21~S 21~S42 ~S42 試體自然試體自然降溫分布圖自然降溫分布圖 ………………6 ………………64 圖 4-2 C01、 C01、C02、 C02、S61~S 61~S62 ~S62 試體自然試體自然降溫分布圖自然降溫分布圖 ………………65 ………………65 V.

(8) 紅外線熱影像法於水泥砂漿材料老化溫度特性之檢測研究. 圖 4-3 C01、 C01、C02、 C02、F21~F 21~F42 ~F42 試體自然試體自然降溫分布圖自然降溫分布圖 ………………65 ………………65 圖 4-4 C01、 C01、C02、 C02、F61~F 61~F82 ~F82 試體自然試體自然降溫分布圖自然降溫分布圖 ………………66 ………………66 圖 4-5 C03、 C03、C04、 C04、S23~S 23~S43 ~S43 試體自然試體自然降溫分布圖自然降溫分布圖 ………………67 ………………67 圖 4-6 C03、 C03、C04、 C04、S63~S 63~S83 ~S83 試體自然試體自然降溫分布圖自然降溫分布圖 ………………68 ………………68 圖 4-7 C03、 C03、C04、 C04、F23~F 23~F44 ~F44 試體自然試體自然降溫分布圖自然降溫分布圖 ………………68 ………………68 圖 4-8 C03、 C03、C04、 C04、F63~F 63~F84 ~F84 試體自然試體自然降溫分布圖自然降溫分布圖 ……………… ………………69 ……69 圖 4-9 C01、 C01、C02、 C02、S21~S 21~S42 ~S42 試體 75℃ 75℃14 天加速劣化後自然天加速劣化後自然降溫分自然降溫分布圖………………………………………………………………… 布圖………………………………………………………………… 70 圖 4-10 C01、 C01、C02、 C02、S61~S 61~S82 ~S82 試體 75℃ 75℃14 天加速劣化後自然天加速劣化後自然降溫分自然降溫分布圖………………………………………………………………… 布圖………………………………………………………………… 71 圖 4-11 C01、 C01、C02、 C02、F21~F 21~F42 ~F42 試體 75℃ 75℃14 天加速劣化後自然天加速劣化後自然降溫分自然降溫分布圖………………………………………………………………… 布圖………………………………………………………………… 71 圖 4-12 C01、 C01、C02、 C02、F61~F 61~F82 ~F82 試體 75℃ 75℃14 天加速劣化後自然天加速劣化後自然降溫分自然降溫分布圖………………………………………………………………… 布圖………………………………………………………………… 72 圖 44-13 C01 試體劣化前降溫方程式與降溫分布擬合圖 ……… 74 圖 44-14 C02 試體劣化前降溫方程式與降溫分布擬合圖 ……… 74 圖 44-15 類神經網路訓練收斂類神經網路訓練收斂圖收斂圖………………………………… 81 圖 44-16 第一組試體( 第一組試體(爐石) 爐石)劣化前溫特劣化前溫特性曲線………………… 83 圖 44-17 第一組試體( 第一組試體(飛灰) 飛灰)劣化前溫特劣化前溫特性曲線………………… 84 圖 44-18 第二組試體( 第二組試體(爐石) 爐石)劣化前溫特劣化前溫特性曲線………………… 84 圖 44-19 第二組試體( 第二組試體(飛灰) 飛灰)劣化前溫特劣化前溫特性曲線………………… 85 圖 44-20 第一組試體( 第一組試體(爐石) 爐石) 14 天加速劣化後溫度特天加速劣化後溫度特性曲線… 85 圖 44-21 第一組試體( 第一組試體(飛灰) 飛灰) 14 天加速劣化後溫度特天加速劣化後溫度特性曲線… 86 圖 44-22 第一組試體( 第一組試體(爐石) 爐石) 28 天加速劣化後溫度特天加速劣化後溫度特性曲線… 87 圖 44-23 第一組試體( 第一組試體(飛灰) 飛灰) 28 天加速劣化後溫度特天加速劣化後溫度特性曲線… 87 圖 4-24 第一組試體( 第一組試體(爐石) 爐石) 14 天加速劣化前後降溫特徵天加速劣化前後降溫特徵係數與熱特徵係數與熱傳導係數比較圖…………………………………………………… 傳導係數比較圖…………………………………………………… 88 圖 44-25 第一組試體( 第一組試體(飛灰) 飛灰) 14 天加速劣化前後降溫天加速劣化前後降溫特徵前後降溫特徵係數與熱特徵係數與熱傳導係數比較圖…………………………………………………… 傳導係數比較圖…………………………………………………… 88.

(9) 圖次. 圖 4-26 試體劣化前降溫特徵試體劣化前降溫特徵係數與熱傳導係數比較圖特徵係數與熱傳導係數比較圖………… 係數與熱傳導係數比較圖………… 88 圖 4-27 試體 14 天劣化後降溫特徵天劣化後降溫特徵係數與熱傳導係數比較圖特徵係數與熱傳導係數比較圖 … 89. VII.


(11) 摘要. 摘要關鍵詞：紅外線熱影像、劣化實驗、類神經網路本研究以一般牆面或樓板常用來打底粉平使用之水泥砂漿試體進行溫度加速劣化，再以經劣化後、未劣化之水泥砂漿試體分別進行強度試驗、孔隙試驗、氯離子滲透試驗，及試體加熱後之紅外線熱像檢測分析。由試驗所得降溫曲線特性與相關研究成果，配合倒傳遞類神經網路三層數值模型進行驗證。倒傳遞類神經網路（Back-propagation Neural Network BP）是目前應用最廣泛的類神經網路，具多層的網路結構，含有一或多層的隱藏層；BP 類神經經網路應用 Widrow-Hoff 學習演算法所規定的最陡坡降法，反覆調節網路的加權值及偏權值，使輸出值最後得以與目標值越來越接近。藉以建立紅外線熱影像檢測與既有劣化試驗結果間的關聯性，並期望所建立的模擬分析方法可提供未來建築物進行詳細材料老劣化試驗前之快速判斷依據。. This study consists of two phases. In Phase I study, the natural cooling characteristics of cement matrix coating and non-coating specimen was detected after the accelerating aging test completed using the Infrared thermography, and found of that cooling curve fitting may present the relationship of material aging. In Phase II study, temperature accelerated aging test of plastering cement mortar specimens was carried out. Therefore, the infrared thermal imaging detection analysis of cement mortar specimens with aging and non-aging was separately heated. The verification was carried out by using a three layer back-propagation neural network numerical models with cooling curve characteristic values obtained from the IX.

(12) 紅外線熱影像法於水泥砂漿材料老化溫度特性之檢測研究. test. The results can use to establish the correlation between infrared thermal imaging detection and existing aging results..

(13) 摘要. XI.

(14)

(15) 第一章緒論. 第一章緒論第一節研究緣起與背景國內既有建築物大多以鋼筋混凝土構造為主，習慣上內外牆面均以水泥砂漿粉光及磁磚貼飾為主。然而，經常因為本體結構的混凝土與界面層在高溫高濕氣候循環下產生空洞缺陷，並進一步讓外部水氣、鹽分、空氣中等有害物質侵入，造成黏結層與底層局部剝落，繼之滲透銹蝕鋼筋從而引起混凝土開裂與剝離。此外，還有硫酸鹽侵蝕及鹼骨材反應也會引起混凝土內部膨脹開裂；這些問題事實上都是因為缺陷發生初始，通常無法以肉眼觀察和發現，等到表層大片剝落時，才會引起人們注意及開始進行檢查及維護。目前利用非破壞性檢測方式進行耐久性檢測者，概為超音波及反彈錘技術量測既有結構體強度，比對原設計值強度，據以判斷其老劣化程度。而事實上高層建築物外牆很難利用此類接觸式檢測方法進行全面快速的檢測，並且所謂的老劣化的開始並不是發生在結構體本身，而是前述的結構體外牆或屋頂表面的黏結層或打底的砂漿出了問題。外牆磁磚的缺陷的非破壞性檢測，國內外已有相關學術單位進行紅外線熱影像非破壞性、非接觸式的遠距檢測的試驗研究，惟大多以外部加熱後直接偵測整體輻射熱影像性質，比對出缺陷孔洞位置而已，尚無法指出最大的問題可能來源是打底或黏結砂漿耐久性的老劣化程度。. 1.

(16) 紅外線熱影像法於水泥砂漿材料老化溫度特性之檢測研究. 第二節研究目的本研究的目的，在嘗試表層材料破壞前的材料耐久性能，結合紅外線熱影像技術非破壞性、遠距的檢測特性，進行可行性研究，提供高層建築物外牆評估老劣化程度，及進一步檢測維護的依據。紅外線熱影像的非破壞性非接觸式的檢測方法，是藉著內部或外部的熱源，於不同結構體的表面區域所產生材料的表面溫度變化（時間的函數）的紀錄，這種方法尤其適合用在混凝土材料的檢視，例如偵測其表層如水泥砂漿、石膏、強化碳纖維(CFRP)積層板、瀝青柏油(asphalt)等十公分左右披覆材下面或中間的孔洞或蜂窩。.

(17) 第一章緒論. 第三節研究內容與方法本研究首先確立以建築物外牆打底、粉平或黏結常用的水泥砂漿配比為耐久性能為研究對象，以紅外線熱影像檢測技術及環境的量測參數，經由可能的演算結果，並以常用的耐久性能實驗方法所得成果加以來比對，印證紅外線熱影像檢測技術進行非接觸式的檢測可行性。一、研究目的如上所述，本研究主要目的即為發展紅外線熱影像技術於基礎建築材料之耐久性研究。二、文獻回顧本研究的文獻回顧，除了水泥砂漿材料、紅外線原理技術、及數值分析相關的基本教材外，並收集了相關期刊論文，探討實驗研究的整合方法，包括： 1. 探討了建築物常用水泥砂漿材料特性、環境中之耐久性能影響因素，及相關實驗方法。 2. 紅外線熱影像發展及檢測技術於建築領域應用的現況，相關實驗研究方法。 3. 探討紅外線熱影像檢測方法與數值分析的整合研究案例，並且探討分析數值分析的演算方法。三、實驗設計從研究對像、目的的確認，以文獻回顧方法印證構思實驗設計思考方向的正確性。. 3.

(18) 紅外線熱影像法於水泥砂漿材料老化溫度特性之檢測研究. 研究目的. 文獻回顧. 材料特性實驗設備. 環境需求分析方法. 案例分析. 實驗設計. 劣化溫度時間. 各式水泥砂漿配比. 演算法、參數. 試體製作與養護. 紅外線熱像熱傳導強度試驗孔隙試驗氯離子滲透. 實驗操作. 控制組. 各式水泥砂漿配比. 不同劣化溫度. 數據整理. 降溫曲線係數氯離子傳輸速率熱傳導係數抗壓強度孔隙體積分析比較. 結論與建議. 圖 1-1 研究流程圖資料來源：本研究繪製四、試體製作與養護. 紅外線熱像熱傳導強度試驗孔隙試驗氯離子滲透.

(19) 第一章緒論. 本研究試體依規範製作包括 1:3 水泥砂漿及 20%、40%、60%、 80%爐石與飛灰之水泥不同替代量的各種試體，並依規定進行養護。試體之製作係先製作直徑 10 公分，高 20cm 之圓柱試體，養護後切割成直徑 10 公分、厚 3 公分之試體(圓柱試體前後端各 1 公分厚廢棄不用，以確保試體材質的均勻性)。五、實驗數據擷取與整理本研究試體於烘箱加速劣化前，先於恆溫恆濕箱中控制環境相同的濕度同時加熱至 75℃後，取出置於試體架上，以紅外線熱像儀量測每一試體於室溫下之自然降溫情形。溫度量測取一定之 3 或 5 分鐘間隔時間拍攝；之後再於熱影像軟體中擷取每一試體之中心溫度，獲得該試體之降溫分佈圖。各試體之降溫分佈情形之公式擬合，係以自然對數積分方式取得。獲得試體劣化前之降溫方程式及其降溫特徵係數等資料，並輔以熱傳導分析儀量測其熱傳導係數。各種配比的試體再經烘箱 75℃持續加速劣化，各於 14 天、 28 天取出後，同樣於恆溫恆濕箱控制環境相同濕度，並加熱至 75℃後取出置於試體架上，以紅外線熱像儀量測每一試體於室溫下之自然降溫情形的步驟。與劣化前紅外線熱影像同樣的量測操作方式，擷取每一試體之溫度，獲得降溫分佈圖，再以自然對數積分擬合各試體之降溫分佈情形，獲得該試體劣化前之降溫方程式及其降溫特徵係數等資料，同時輔以熱傳導分析儀量測其熱傳導係數。六、分析比較經上述實驗程序所獲得各式配比之劣化前後之降溫特徵係數及熱傳導係數，以比較劣化前後之各種試體降溫特徵係數、熱傳導係數的差異，以及彼此之間的關聯。此外，並以類神經網路進行學習、建立判讀網路，再以試驗組數據輸入，以初步 5.

(20) 紅外線熱影像法於水泥砂漿材料老化溫度特性之檢測研究. 印證本研究之紅外線熱影像法遠距非接觸之非破壞性檢測構想，是否可應用於結構材料之耐久性檢測。七、結論與建議 1. 本研究各項步驟之檢討，以及實驗試體、設備及操作過程之檢討建議。 2. 本研究最後將評估倒傳遞類神經網路演算法之學習速率，及預測準確程度是否適合於材料老劣化之判別。 3. 以及評估倒傳遞類神經網路演算法輸入層所需輸入參數，關鍵參數等實驗數據之檢討建議。 4. 紅外熱影像檢測實驗與倒傳遞類神經網路結合的方法是否適合做為預測水泥砂漿的耐久性能。 5. 紅外熱影像檢測實驗與倒傳遞類神經網路結合的方法於其他建築物非破壞性、耐久性能檢測領域，及後續研究課題之建議。. 小. 結. 本章主要綜述研究之緣起目的、及研究方法與流程，研究各步驟之內容規劃，包含試體製作與養護、實驗數據整理、分析比較、可能結論與建議之構思說明。.

(21) 第二章文獻回顧. 第二章文獻回顧本研究的文獻回顧，除了水泥砂漿材料、紅外線原理技術、及數值分析相關的基本教材外，並收集了相關期刊論文，探討實驗研究的整合方法，分述如下各節。第一節水泥砂漿強度與耐久性檢討由於國內大量的中低建築物，目前仍然是以鋼筋混凝土結構為主，外牆不論是鋼筋混土牆或磚牆，內外牆面一定是以水泥與細骨材為主體的砂漿進行打底乃至面層的塗飾。對這些建築物的使用者而言，最大的困擾是壁面或樓板出現漏水與白華所導致居住上的問題，後續也衍伸出包括檢測維修的困難，甚至產生建築物是否老舊更新的疑慮。通常評估鋼筋混凝土結構物服務年限均以鋼筋開始腐蝕時間做為主要依據，對混凝土保護層而言，混凝土組成材料中的漿體具有大量連通的毛細孔隙，骨材與漿體之間的界面過渡區，保護層只能延緩造成鋼筋腐蝕水氣或氯離子到達鋼筋表面的速度，無法完全阻隔水氣的侵入 1，因此會以水泥砂漿進行粉平工作及面層的修飾作業。一、水泥砂漿的用途與定義水泥砂漿面層除了具有修飾牆體的視覺美觀效用外，緻密性亦較混凝土高，提供了一定的保護功能。另外，尤其是台灣的地區喜用磁磚當成外牆最終面材，水泥砂漿也是提供黏結功能的主體材料。單就砂漿而言，可做為黏著劑和填縫劑用來結合結構圬工單元的材料，另外也用作被覆內外牆的墁料與灰泥 2。對混凝土而言，抗壓強度是最重要的性質；但對圬工砂漿而言，其主要功能是與圬工單元發展出完整、堅硬且耐久的結合功能，並且作為一種填縫材，以阻止水分穿透牆體。. 7.

(22) 紅外線熱影像法於水泥砂漿材料老化溫度特性之檢測研究. 墁料 (Plaster)是指波特蘭水泥、石灰和砂的流狀混合物，用來做為外牆或內牆的最後一道塗飾材料；灰泥(stucco) 則是用來被覆外牆。灰泥適合用於三種表層：底層、中間層和面層。底層和中間層使用較粗的細骨材，而面層則使用細砂，細度太細會造成裂痕及裂縫。灰泥的每一道塗層都由一份膠結材料與三到四份濕潤的砂所製成，其 28 天的平均抗壓強度約為 13.8MPa(2000psi)2。國內建築內外牆打底及面層粉刷，最常使用的是俗稱的 1:3 的水泥砂漿。依照公共工程委員會施工綱要規範第 04061 章水泥砂漿 3.1.1 的規定 3，砂漿配比及施工的規定略為：除另有規定外，均用一份水泥、三分砂(以容積比例計)之配比加適量水拌和至適用稠度。一次拌和量以能於 1 小時用完為止。然而此一規範卻無水泥砂漿明確的品質檢驗要求，對照營建署建築工程施工綱要規範第 04061 章 4 水泥砂漿有著幾乎一樣的文字規定，不同處在於建築工程施工綱要規範對於水泥砂將的施工檢驗有明確的數字要求，如下表：表 2-1 水泥砂漿產品及施工檢驗名稱. 檢驗項目. 水泥砂漿. 抗壓強度. 依據之方法 CNS1010 R3032. 施工要求 100kg/cm2 以上. 頻率進場施作前一次施工中至少一次以上. 資料來源：營建署《建築工程施工綱要規範修訂章節目錄（試行版）第二次修正第 04061 章水泥砂漿》營建署《建築工程施工綱要規範》之施工要求為 100kg/cm2 以上，對照國外灰泥抗壓強度 140 kg/cm2(2000psi)的要求，明顯低了很多。但這並非重點，我們從上述說明檢討中可以發現，其實水泥砂漿的用途應該在乎的並非只是(黏著、拉力)強度，更要注重的是耐久性材料的要求。二、影響水泥砂漿的強度因素水泥砂漿力學行為，除和粘結介質、細骨材本身，此兩者間之介面粘結等之力學性質有密切關係外，也間接與造成水泥.

(23) 第二章文獻回顧. 砂漿材料和力學行為變化之溫、濕度環境，以及施工狀況、受載狀況等有相當關係。材料之強度係以其抵擋外來應力而不致破壞的能力。水泥砂漿材料類似其他固體材料，其強度與其組成物之孔隙率成反比的關係。其所含天然骨材通常密度及材料強度都很高，而含高孔隙率之水泥漿體孔隙便決定了其強度及耐久性 5。影響水泥砂漿強度之因素很多可分為三類(如下圖)，即 1. 試體參數，2.組成材料強度，3.外載參數。分別說明如下： 1.試體參數如以慣用的混凝土圓柱標準試體舉例而言，如維持其高度直徑比(2:1)不變，則當增加其直徑時，其抗壓強度則漸減。此因試體愈大其含有缺陷愈多，而造成破壞之概率增加。當試體之高度對直徑比增大時，其抗壓強度減小。此外，含飽和水之水泥砂漿試體，其抗壓強度亦比空氣乾燥後之試體減少 20 至 25%。 2.組成材料強度在設計結構物之構件時，須靠選擇合理之水泥砂漿配比比來滿足其強度要求。組成材料強度間接決定了力學行為，組成材料之強度則取決於其孔隙率之大小，因此水泥砂漿之強度依其組成材料可經由漿體孔隙來決定。水灰比、礦粉摻料、含氣量等分別影響了漿體孔隙率，也就影響了水泥砂漿之強度。 3.外載參數以混凝土而言，其強度往往僅由試驗室依 ASTMC469 之單軸壓力試驗於 2 至 3 分鐘施載至破壞而求得。然而實際結構物大多承受長期靜荷載、反覆荷載、間或承受衝擊荷載，其受力狀況也常為多軸荷載(尤其是預力結構)。所以瞭解試驗室所得水泥砂漿壓力強度與結構物承載狀況之強度實有其必要性。此外溫、濕度除改變混凝土之體積變形外，亦影響了其材料特性，導致其力學性質改變。 9.

(24) 紅外線熱影像法於水泥砂漿材料老化溫度特性之檢測研究. 影響水泥砂漿強度的因素試體參數尺寸外型濕度狀態. 外載參數受力型態應力施加速率. 組成材料強度. 漿體孔隙水灰比礦粉摻料水化度養護時間溫度濕度氣含量氣泡輸氣劑 . 界面層孔隙水灰比礦粉摻料泌水特性骨材級配最大粒徑形狀搗實度水化度養護時間溫度濕度骨材與水泥漿體間之化學作用 . 圖 2-1 水泥砂漿強度因素資料來源：本研究整理. 三、影響水泥砂漿的耐久性因素砂漿應盡可能持久、不會破壞現有砌築單元（稠密的砂漿，例如，可延緩砌築單元組成的乾燥和霜凍，甚至在底層砂漿上的鹽結晶造成的損害）5。設計使用的砌築單元的壽命為通常是 50 到 100 年。砂漿正常的期望值至少 30 年，但最好也能達到 50 到 100 年 1（Mack ＆ Speweik 1998）。然因各地方環境要求條件不同，相關耐久性的影響因素也不盡相同，依文獻檢討說明如下：在嚴寒的氣候環境下，水泥砂漿的耐久性因素，可分析如下:.

(25) 第二章文獻回顧. 材料性能與組件相容性環境曝露. （室內和室外）. 耐久性設計（砂漿配比及防水性細節）. 現場施工維護保養. 圖 2-2 水泥砂漿耐久性影響因素資料來源：9th Canadian Masonry Symposium, Fredericton, N.B., 2001。而在台灣地區氣候除較為潮濕外，平均溫度也較高，因此當面臨夏日酷陽照射吸熱時，建築物外表的水泥砂漿保護層，表面溫度往往超過 50℃以上，在長期照射下其所蓄積的膨脹能量相當可觀。因此產生微裂縫的可能性很高。雖然微裂縫對整體應力行為的影響有可能小到可以被忽略，但微裂縫所交集的連通網路，在雨季時變成水氣入侵內部的極佳路徑，使得外牆或屋頂樓板內部存在大量的水分，久之便會造成漏水、壁癌、與白華等令人不悅的現象產生。若建築物處在空氣汙染或海洋環境中，水泥砂漿內部的混凝土碳化與鋼筋腐蝕亦會更加嚴重，造成結構耐久性的問題。目前大部分的文獻均探討於 100℃以上的高溫或火害後的影響，對長期處於中溫環境（40℃至 70℃）的影響研究卻較缺乏，主因也在於此階段所產生的微裂縫較小，常被大家所忽視，然而台灣夏天酷熱時往往超過 35℃，建築物因為蓄熱的影響，表面極容易超過 50℃。因此，內政部建築研究所 2009 由楊教授仲家所領導的研究指出，藉由實驗研究得到塗裝材料對水泥質基材耐候性能改善以及日曬溫度對水泥質材料耐久性的影響進行探討，藉由加速劣化實驗，及後續力學分析試驗、孔隙結構量測與氯離子侵入評估試驗等，可以發現溫度劣化雖對力學性質影響不大，但對透水量與氯離子穩態傳輸係數確有較大的改. 11.

(26) 紅外線熱影像法於水泥砂漿材料老化溫度特性之檢測研究. 變，應可反應為溫度造成試體微裂縫成長，並可由 MIP 孔隙量測中得到佐證 6。.

(27) 第二章文獻回顧. 第二節建築物非破壞性檢測目前已有許多土木建築領域應用當中的非破壞性檢測技術，每種技術都有不同理論及原則根據，並且依據土木建築結構的物理特性，檢測產生出不同的資料。這些資料屬性來自壓縮、剪力波速、電阻率等，都必須依據結構組織及其材料性質加以解釋；無可諱言地，這些相關檢測數據的解釋，某種程度涉及了結構、材料、時間、甚至環境的假設。此外，還涉及大多數非破壞性檢測儀器設備必要校準測量的基本要求。因此，要能選擇一個最好、最適當的非破壞性檢測方法，必須考慮檢測對像的種種因素，最好依據其物理性質、結構特性、建造材料，加以選擇。一、混凝土非破壞性檢測技術的種類依照建築研究所 2006 年的研究彙整 7，混凝土實際應用的非破壞性檢測技術，依檢測目的有以下五大類： 1. 檢測結構構件混凝土強度值 2. 檢測結構構件混凝土內部缺陷，如混凝土裂縫、不密實區和孔洞、混凝土接合面品質、混凝土破壞厚度等。 3. 檢測幾何尺寸，如鋼筋位置、鋼筋保護層厚度、版、走道、牆面厚度等。 4. 結構工程混凝土強度品質的勻質性檢測和控制。 5. 建築隔熱、隔音、防水等物理特性的檢測。另外依以上目的發展出來，現行業界常用的檢測方法，有以下十種：。 1. 反彈法 2. 超音波法檢測混凝土強度 3. 超音波反彈錘綜合法檢測混凝土強度 4. 鑽心法 13.

(28) 紅外線熱影像法於水泥砂漿材料老化溫度特性之檢測研究. 5. 拉拔法檢測混凝土強度 6. 超音波法檢測混凝土缺陷 7. 衝擊波法 8. 雷達法 9. 紅外線成像非破壞檢測技術 10. 磁測法二、混凝土非破壞性檢測技術種類的比較若依檢測目的、非破壞檢測原理、檢測方法等綜合分類，可以表 2-2 所示：表 2-2 檢測方法綜合分類按檢測目的分類. 混凝土強度檢測. 按檢測原理及方法名稱分類壓痕法探針法嵌入法反彈法鑽心法拉拔法超音波脈沖法超音波回彈綜合法音速衰減綜合法射線法成熟度法. 雷達波反射法紅外線熱譜法. 音速、振幅、波形、頻譜、反射波音波訊號、事件記錄、能量譜分布等應力波的時域、頻域圖穿透缺陷區後射線強度的變化雷達反射波熱輻射. 衝擊波反射法. 應力波的時域. 電測法. 混凝土的電阻率及鋼筋的半電池電位. 磁測法. 磁場強度. 雷達波反射法. 雷達反射波. 超音波脈沖法音波發射法混凝土內部缺陷檢測. 脈沖波法射線法. 混凝土幾何尺寸檢測(如混凝土結構厚度、鋼筋位置、鋼筋保護層厚檢測). 測試值壓力及壓痕直徑或深度探針射入深度嵌入試體的抗壓強度反彈值鑽心試體抗壓強度拉拔力超音波脈沖傳播速度音速值和反彈值音速值和衰減係數射線吸收和散射強度.

(29) 第二章文獻回顧. 資料來源：內政部建築研究所委託研究報告，2006.12。至於各種方法的適用性，其考量因素包括準確性、空間性、方便性、成本等各面向，如在橋梁檢測而言其整體評估使用 8，如表 2-3 表 2-3 非破壞性檢測方法適用性評估檢查方法. 參數量測. 目視. 表面狀況. 驗證載荷試驗. 承重能力. 優點快速，沒有嚴格的技能要求最佳的、最完整可靠的. 缺點. 成本. 表面的(膚淺的). 低. 非常緩慢及危險. 很高. 只有在測試點上測量；留下橋樑的疤痕很難量化數據，嚴重提供現狀的一震動試驗模式調性/特徵損毀砌石橋樑的很些間接量測少作出反應很難量化數據，嚴重提供現狀的一損毀砌石橋樑的很敲擊試驗模式調性/特徵些間接量測少作出反應因信號衰減只在個超音波非破壞別的砌築塊有效；主通過結構的波速相對快速性檢測要元件沒有資料中度慢；提供主音學波速；斷層剖面要元件有用的需要資料判讀技術資料快速，大面積最相對的傳導率極限滲透深度為 1.5 導電率大深度為 1.5 米 (熱或電) 米；須用雷達輔助的相對傳導率快速，可以提供穿透粘土和含鹽層良好的滲透；可雷達電磁波速度能力差，需要數據解以提供內部結析技術構的良好影象鑽探抽樣. 指定的內部位置. 通用尺寸. 稍高高. 中等. 中. 稍高. 低. 稍高. 資料來源：NDT&E International 34 (2001) p71~84。三、非破壞性檢測的基本原則土木建築領域因為材料非均質性及構造複合的原因，非破壞性檢測技術作為土木工程問題的應用解決方案，有時確實是不那麼令人滿意。這是因為所使用的方法，特別是在結構上的調查時，缺乏所需的精確度要求，或是缺乏仔細的考慮指定了 15.

(30) 紅外線熱影像法於水泥砂漿材料老化溫度特性之檢測研究. 不適用的方法。另外有些情況是，結構體本身的情況較為複雜，遠超過非破壞性檢測作業規劃階段所能預期，從而調查數據的產生及解釋，無法如預期的理想。因此，如同大多數的作業一樣，應該要該結構進行調查前，先做可行性研究，以評估規劃的非破壞性檢測技術是否適合所要調查的結構及檢測的問題。階段一. 目視檢查. 階段二. 強度(結構)能力分析. 階段三. 進一步調查需要檢討. NO. YES. 階段四. 案頭研究. 階段五. 進一步調查的最有效成本策略. 階段六. 實施調查的技術. 圖 2-3 非破壞性檢測實施策略程序資料來源：本研究整理繪製決定非破壞性檢測方法必須考量：(a)決定物理調查試驗的評估資訊不足，或太過昂貴時，以及(b)做為有限的物理調查需要時的擴充。非破壞性檢測技術的基本原則，每個都有不同理論及原則的根據，並且依據結構的物理特性產生不同的資料。這些屬性，如壓縮、剪力波速、電阻率等，都必須依據結構組織及其工程性質加以解釋；而其解釋，某種程度涉及了結構的假設，以及大多數非破壞性檢測必要校準的測量特性。此外，許多結構性問題最好依據前述物理性質、建造材料、適用性等，才能選擇.

(31) 第二章文獻回顧. 出一個最好、最適當的非破壞性檢測方法，予以繼續檢測研究分析。規劃非破壞性檢測調查時，需要考慮的有以下五項主要因素： 1. 所需穿透結構的深度。 2. 預期目標所需縱向和橫向的解析度。 3. 目標及其環境周圍間之物理性能的對比。 4. 結構調查時，物理性質量測的信噪比。 5. 結構物營造的歷史資料。. 17.

(32) 紅外線熱影像法於水泥砂漿材料老化溫度特性之檢測研究. 第三節建築物紅外線熱影像檢測過去十年來，前述雷達、超音波、敲擊迴音法等高階的非破壞性檢測方法，均廣泛的應用在混凝土及磚石結構上，並能用於既有結構的評估。然而，這些技術主要適用在混凝土及磚石結構裡非均質處的深度(例如混凝土披覆)的偵測與界定，範圍從五公分到一百公分。然而在接近表面區域從 0~10 公分之間，還是資訊不足 8。由於紅外熱影像是檢查重建和非翻新建築物的一個進展快速現代化測量方法。可以從建築物構造內部及外部以遠距非接觸的方式量測溫度，檢測出熱橋、加熱管確切位置，或發現某個特定領域會生長黴菌的原因。於此方法，感測器會收集紅外線幅射來建立一幅熱影像，以顯示物體表面溫度分佈，進行異常位置的研判。一、紅外線熱影像發展與原理威廉赫謝耳於 1800 年發現紅外輻射，和湯瑪斯約翰塞貝克於 1821 年發現熱電效應之後，科學家已經嘗試以熱電偶和嗜熱生物量測這種長波輻射。軍事單位一直特別關心這個無法看到、溫暖的輻射，二次世界大戰之後，軍方投入大量的經費於此一領域的研究。由於持續的進步，尤其，20 世紀後(1/3)期紅外探測器和傳統相機都有了很大的進步發展，因此建立了測量的溫度與輻射 9。藉由新系統的幫助，土木領域的頻段也一樣的興起：從建構熱影像使用於電工技術、環境工程，土木工程和醫學。它可應用在任何物體內部溫度變化導致其表面溫度也改變的過程中。要特別注意的是，目前熱門的氣候變化討論，建築熱影像進展的重要性，因為它可以很快的檢查出建築物的外殼熱損失。這特別契合了隔熱相關的節能議題 10。二、紅外線熱影像的原理紅外線熱影的理論是基於三個著名的輻射定律 11：.

(33) 第二章文獻回顧. ˙克希荷夫定律 ˙普朗克輻射定律： ˙史蒂芬-波茲曼定律放射與吸收之間的關係。 ε=. E Es. 克希荷夫定律是指一個物體，吸收多少也排放多少。當一個“灰色”體置於一“黑”體對面，在熱平衡狀態下吸收和放射是相等的。熱影像就是以物體的放射為基礎。因此，它使用的放射係數ε，即為量測物體的放射率 E 與同樣溫度下黑體的放射率 Es 的比例。因此，放射係數ε為無單位，取決於波長、物體溫度和表面紋理，其數值介於 0 和 1 之間。普朗克輻射定律說明了理想黑體的特定光譜輻射 M。 M(λ , T) =. 2πhc 2 ⋅ λ5. 1 e. hc λkT. -1. 其中λ代表波長，T 代表絕對溫度，h 代表普朗克常數，c 代表光速。如果特定光譜輻射 M，依溫度不同而有波長λ的函數變化，而有典型不同的普朗克曲線。在這些曲線中，可以看出依據韋恩位移定律，隨著溫度變大波長變小，而有最大的曲線變化。 λ max =. 2898 T. 史蒂芬-波茲曼留意到表面整體波長的放射性質，結合普朗克定律發現輻射功率 I(單位：Wm–2)與溫度 4 次方成正比： I = σ ⋅ T4. 其中σ= 5.67×10−8 , Wm–2 K–4. 19.

(34) 紅外線熱影像法於水泥砂漿材料老化溫度特性之檢測研究. 熱影像照相機的感測器決定了可感測波長的範圍。重要的是遵循幾個大氣窗口區域。只有在這些窗口的紅外線輻射才有夠高的大氣透射率。這就是為什麼大多數相機都在 3~5 或 8~12 微米的操作區間。另一個窗口存在於近紅外線 3.0~0.78 微米區間。三、紅外線熱影像的應用紅外熱影像的主要應用是在於土木部門的構造熱影像。幸運的是，大部分材料應用於建築產業的放射係數大都介於 0.90 和 0.96 之間 10(表 2-4)。因此，好的建築物熱性能評估，就可只用單一相同放射係數值ε。表 2-4 建築物材料放射係數表 Material. ε. Concrete. 0.94. Sand. 0.93. Brick. 0.93–0.94. Limestone. 0.96. Render /plaster. 0.90–0.96. Glass. 0.93–0.96. Wood. 0.96. Roofing felt. 0.93. Gypsum. 0.90. Paint. 0.90–0.95. Clay. 0.95. Brickearth. 0.93. 資料來源：Proc. Estonian Acad. Sci. Eng., 2007 於建築物使用熱影像的一個基本條件是建築內外要有 20°K 以上的溫度差異。而有的文獻中認為 10°K 即可。這意味著建築物是否合理的檢查，必須要考慮建築內部的溫度，外部風，雨，雪或太陽等大氣條件，以及建築本身外牆條件(如通風)都會影響曝光的結果。雖然很多檢測案例，都可於外部呈現熱橋現象，而內部則是相反的呈現明顯的冷橋現象。尤其是寒冷地區明顯.

(35) 第二章文獻回顧. 地出現在牆上、閣樓轉換、地板角落或是窗框等處；若是設置加熱地板和牆壁上加熱器，更是明顯的可以紅外線熱影像檢測出來，其位置和長度都可準確的決定。此外，還可以檢測出洩漏或堵塞的加熱系統，或者絕緣不良、表面抹滿灰漿的隱藏木製框架 11。任何物體在加熱後，可用紅外線熱影像儀予以拍攝，建築物或是結構體的缺陷，例如粉刷或馬賽克的剝離，或是混凝土脫層可觀察得到放射出不同數量的紅外線輻射。如果混凝土沒有缺陷，紅外線照相機看到的混凝土，將出現相當一致的表面顏色和機理。但是，如果有任何的裂縫或混凝土表面脫層，而太陽所照的這些區域將增熱得很快，熱點也會在熱影像紀錄中觀察到，這些區域因此可以更近地檢查，並且可在結構上作記號以供顯著識別和進一步的調查。這個方法已經證明是作為快速評估的大型建築物，特別是高層公寓大樓最有效的偵察工具如圖 2-4。. 圖 2-4 香港建築物的外牆紅外線熱影像檢測對照圖資料來源：NDT&E International 34 (2001) 左圖照片右邊是它正在修理的部分，左邊剩下的就是沒有註記，不需要修理的部分。右圖電腦增強的熱影像。建築物的牆已經呈現嚴重破損，這可以從熱影像左邊暗區看得出來，右下則是最近完成修理的區域。. 21.

(36) 紅外線熱影像法於水泥砂漿材料老化溫度特性之檢測研究. 熱影像相機拍攝的圖片是被鑑識程序所承認的 12，因為它們提供了草率營建工程的明確證據。營造公司也從中受益，因為他們也可以在重建舊建築物之前，先拍攝重要的區域，以便設計目標構造的施工措施。.

(37) 第二章文獻回顧. 第四節類神經網路與 MATLAB 一、基本概念與起源所謂「類神經網路」（Neural Network）就是一種平行計算系統，使用大量相連的人工神經元來模仿人類腦神經網路的能力；由於 1910 年代神經電化學 E.D.Adrian 的實驗發現，「當外界給予神經細胞足夠的刺激電流時，神經細胞便會放出電流脈波。這種電流脈波，大多具有相同的強度，其放射頻率則與外來刺激電流的強度成正比」13，這種學說正是後來人工神經元模型建立的起源。人工神經元的學習規則，是 1949 年 Hebbian 所提出的。他指出「當人腦在學習不同事物時，每個腦細胞的聯結都隨時在改變，如果一個腦神經細胞受到另一個腦神經細胞連續的作用時，其間的聯結力量就會增強」。實際上人腦的神經細胞是否如此運作還沒有定論，但在人工的類神經網路研究上，卻是以此為基礎。 1.生物神經元下圖為與人類神經細胞類似的水蛭動物神經細胞，只是相互間節點較少。. 圖 2-5 典型神經細胞結構圖 23.

(38) 紅外線熱影像法於水泥砂漿材料老化溫度特性之檢測研究. 資料來源：《類神經網路與模糊控制理論入門與應用》，2006 每個神經元都是訊息的處理單元，主要由：(1)神經細胞核、(2)神經軸、(3)神經樹、(4)神經節所構成，依序說明如下 15：. (1) 神經細胞體細胞體是神經元的主體，包含細胞核、細胞質及細胞膜三部分，是神經元活動能量提供的地方，也是進行新陳代謝等各種生化過程的場所。 (2) 神經軸又稱為軸突，由細胞體向外伸出最長的一條分支，即神經纖維，相當於訊號的輸出線路，其端部的神經末梢用途為訊號輸出端子，用來傳遞神經脈衝。 (3) 神經樹又稱為樹突，從細胞體向外延伸出許多突起的神經纖維，神經元的神經樹分為輸出及輸入神經樹，接受其他神經元的輸入訊號，或輸出訊號至其他神經元，相當於神經元的輸出入機構。 (4) 神經節又稱為突觸，神經元之間藉由神經元的神經樹末梢和其他神經元的神經樹末梢進行通訊連接，亦即為神經元間的輸出輸入接口；神經節是神經網路的記憶體，用來表示神經細胞間的聯結強度，若以一數值表示，則稱之為加權值。二、類神經網路模型 1.人工神經元模型人工神經元運作模式大約是如神經細胞透過神經樹輸入脈衝訊號後，透過細胞核的加總及非線性訊號轉換，產生一個新.

(39) 第二章文獻回顧. 的訊號。如果這個訊號夠強，新的訊號將會透過神經軸傳到神經樹，再由神經節將此訊號傳給其他神經細胞；而當訊號經過神經節後，由於神經節加權值的影響，其訊號大小值將會改變。由於是模擬生物神經元的數學模型，因此下圖 x1~xn 代表神經樹所輸入的訊號，經由神經節的加權值 w1~wn，於人工神經元進行加權乘積的總和，訊號如果大於偏權值，則經轉換函數輸出 y 值(訊號)給下一個人工神經元。 x1 x2 ٛ ٛ ٛ ٛ ٛ. ٛ ٛ ٛ ٛ ٛ. w1 w2. S. f. ?. y. wn. xn. 圖 2-6 人工神經元模型資料來源：《類神經網路與模糊控制理論入門與應用》，2006 . n. . 以數學方程式來表示為： y = f  ∑ wi ⋅ xi − θ  ，其中  i =1. . Xi ：生物神經細胞的訊號輸入 Wi：模仿生物神經細胞的神經節加權值 θ：模仿生物神經細胞的偏權值 f(θ)：模仿生物神經細胞的細胞核的非線性轉換函數 n：人工神經元輸入數目. 2.常用的轉換函數不同類型的的類神經網路採用的轉換函數各有不同，常用的有硬限值函數(hardlim)、線性函數(purelin)、雙彎曲函數 (sigmoid)、雙曲線正切函數(hyperbolic tangent function)、高斯徑向基函數等。這些函數絕大部分的共通性，即當輸入值較小時，輸出值為 0。而當輸入值較大時，輸出值為 1。. 25.

(40) 紅外線熱影像法於水泥砂漿材料老化溫度特性之檢測研究. 上述三種常用非線性轉換函數實際使用時，於二進位系統時，大都使用硬限值函數(兩值函數)。而類神經網路應用在連續系統時，則較常使用雙彎曲函數、雙曲線正切函數，因為此二者方便以微分或積分方式進行關係式的推導 14 三、類神經網路的結構人腦因有大量的生物神經細胞聯結，而成為高等智慧生物。同樣的如果將大量人工神經元以適當的聯結方式(拓墣)，構成群體平行處理的運算結構，則就是人工神經網路，亦即類神經網路。一般類神經網路為兩大類 15： 1.分層網路：分層網路又稱為前授型網路，係將一個神經網路模型中所有神經元依其功能，一般分為一層的輸入層、若干的隱藏層，即一層的輸出層，各層依序聯結；又可細分為單純的前向網路、具有回饋功能的前向網路，以及各層內神經元可互聯的前向網路，最具代表性的是倒傳遞網路(Back-propagation net)。. 圖 2-7 倒傳遞分層網路資料來源：《類神經網路與模糊控制理論入門與應用》，2006 2.互聯網路：.

(41) 第二章文獻回顧. 圖 2-8 霍普菲爾分層網路資料來源：《類神經網路與模糊控制理論入門與應用》，2006 互聯網路又稱為回歸型網路，是指網路中任意兩個單元之間都是可以傳遞訊號，即存在連結路徑。又可分為部分互聯和全部互聯。這種類型最著名的是霍普菲爾(Hopfield)網路。四、類神經網路的運作 1.無監督式學習此一學習方式，為一記憶的過程，從外部輸入的範例以一定的學習規則來調整網路中神經元與神經元間的聯結加權值，形成「記憶」的範例。之後，如果輸入不完整資訊時，會依最接近的條件反射，產生對應的輸出。 2.監督式學習監督式學習過程同時要求提供輸入及正確的目標輸出值，網路會依據二者的差，反覆調整網路的連結加權值，使得網路最後的實際輸出與目標輸出值越接近越好。五、類神經網路的分類類神經網路依照結構、功能、學習法則以及網路進行分類為 15： 1. 感知機神經網路：. 27.

(42) 紅外線熱影像法於水泥砂漿材料老化溫度特性之檢測研究. 感知機是最古老的類神經網路，最簡單的只有單層，利用兩值函數作為轉換函數，適用於簡單的線性二類劃分問題。但因不具學習能力，現在已很少使用。 2. 線性類神經網路：單層結構的神經網路，利用線性函數作為轉換函數，適用於數據的擬合與逼近方面的應用。 3. 倒傳遞類神經網路（Back-propagation Neural Network BP）：是目前應用最廣泛的類神經網路，具多層的網路結構，含有一或多層的隱藏層；BP 類神經經網路應用 Widrow-Hoff 學習演算法所規定的最陡坡降法，反覆調節網路的加權值及偏權值，使輸出值最後得以與目標值越來越接近。尤其利用非線性轉換函數(Sigmoid)，使得 BP 類神經經網路能夠以任意的精度逼近任何非線性函數。 4. 徑向基類神經網路（Radial Basis Function Neural Network RBF）：徑向基類神經網路與倒傳遞類神經網路結構、學習過程類似，主要的不同是的隱藏層是以高斯基底函數非線性轉換函數，具有比 BP 網路更快的訓練速度，適用於即時控制的領域。 5. 競爭類神經網路（ Radial Basis Function Neural Network RBF）：這種網路類型的特點，是每個神經元之間的關係是相互競爭的關係，競爭後產生的優勝者代表最適原型，因此非常適合於模式分類的應用；常見的競爭型的類神經網路包括自組織映射網路(Self-Organizing Feature Map, SOM)、學習向量量化網路(Learning Vector Quantization, LVQ)等。 6.回饋類神經網路：回饋類神經網路是一種回饋的動力學，網路中每個神經元除了接收其他神經元的訊號外，也同時將本身的訊號輸出至其.

(43) 第二章文獻回顧. 他神經元中，網路型態可與電子線路對應。以圖 X-X 所示最基本的或普菲爾網路(Hopfied)來說，可以看得出來是一種平行輸入、平行輸出的網路架構，整個運作可分為學習範例的記憶過程，以及求最佳解的聯想過程，適用於快速找到最佳化的問題。 7.隨機類神經網路：所謂隨機類神經網路，即在網路中導入隨機的機制，使神經元依機率原理運作，整個網路已依概率取得不同的網路狀態，最典型的就是採用統計物裡的模擬退火算法進行訓練的 Boltzmann 模型。這種網路型態適用於解決組合最佳化的問題。六類神經網路的發展類神經網路的發展開始於 1940 年代，至今己有 70 年，大致分為三個階段 14： 1. 20 世紀 50～60 年代－第一次研究熱潮： 1943 年，心理學家 McCulloch 和數學家 Pitts 共同提出了神經元的數學模型，即 MP 模型，開創了神經科學理論研究的時代。 1949 年，心理學家 Hebb 提出了神經元之間突觸聯繫強度可變的假設，即改變種經元連接強度的 Hebb 規則，為神經網絡的學習演算法奠定了基礎。 1957 年，Rosenblatt 提出感知機(Perceptron)模型，把神經網路研究從純理論的探討付諸實踐。 1962 年，Widrow 提出了自適應線性元件(Adaline)，為連續取值的線性網絡，主要用於自適應系統，這與當時佔主導地位的以符號推理為特徵的傳統人工智慧途徑完全不同，因而形成了神經網路、腦模型研究的熱潮。 2. 20 世紀 60～70 年代－沉寂時期. 29.

(44) 紅外線熱影像法於水泥砂漿材料老化溫度特性之檢測研究. 20 世紀 60 年代，研究人員發現感知器存在一些缺陷，如不能解決異或問題，因而研究工作趨向低潮。 20 世紀 70～80 年代，Grossberg 提出了自適應共振理論， Kohenen 提出了自組織映射，Fukushima 提出了神經認知機網路理論，Anderson 提出了 BSB 模型，Webos 提出了 BP 理論等等。 3. 20 世紀 80 年代至今－第二次研究熱潮 1982 年，美國物理學家 Hopfield 提出了 Hopfield 神經網路模型，有力地推動了神經網絡的研究。他引入了"計算能量函數"的概念，提出網路穩定判別的依據。1984 年，他用此模型成功地解決了複雜度的商旅問題(TSP)。 Felemann 和 Ballard 的連接網路模型指出了傳統的人工智慧計算與生物計算的區別，提出平行分佈處理的計算原則。 Hinton 和 Sejnowwski 提出的 Boltzman 模型借用了統計物理中的概念和方法，首次提出了多層網路的學習算法。 1986 年，Rumelhart 和 McCelland 等人提出平行分佈處理 (PDP)的理論，同時提出了多層網路的誤差倒傳學習算法，簡稱 BP 算法。這種算法根據學習的誤差大小，把學習的結果回饋到中間的隱藏單元，改變它們的權重矩陣，達到預期的學習目的，解決了多層網路的學習問題。BP 算法從實踐上證明神經網路的運算能力很強，可以完成許多學習任務，解決許多具體問題； BP 網路是迄今為止最常用、最普通的網絡。. 七、類神經網路的應用類神經網路理論的應用，經過半個世紀以上的研究及實際應用檢討改進，成果令人矚目，尤其是在人工智慧、自動控制、電腦科學、訊號處埋、機器人、模式識別、CAD/CAM 等方面都有重大的應用實例。下面列出一些主要的應用領域 14： 1.模式識別和圖像處理：.