應用類神經網路於橋梁檢測之研究--以彰化縣橋梁為例

國 立 交 通 大 學

工學院工程技術與管理學程

碩 士 論 文

應用類神經網路於橋梁檢測之研究--以彰化縣橋梁為例

A Study of Artificial Neural Network Model for Bridge Inspection in Chung-Hua County.

研 究 生 : 葉行健

指導教授 : 洪士林 博士

中華民國九十九年七月

應用類神經網路於橋梁檢測之研究--以彰化縣橋梁為例

A Study of Artificial Neural Network Model for Bridge Inspection in Chung-Hua County

研 究 生：葉行健 Student：Hsing-Chien Yeh

指 導 教 授：洪士林 Advisor：Dr. Shih-Lin Hung

國 立 交 通 大 學 工學院工程技術與管理學程

碩 士 論 文

A Thesis

Submitted to Degree Program of Engineering Technology and Management College of Engineering

National Chiao Tung University in Partial Fulfillment of the Requirements

for the Degree of Master of Science in

Engineering Technology and Management June 2010

Hsinchu, Taiwan, Republic of China

應用類神經網路於橋樑檢測之研究--以彰化縣橋樑為例

學生：葉行健 指導教授：洪士林 博士 國立交通大學工學院工程技術與管理學程 摘 要 台灣地區經濟的發展，交通運輸系統佔有重要的地位，而橋樑工程更 是整個交通運輸系統的重要角色，所以不論高山或平地皆有橋梁工程的蹤 跡。所以，橋樑功能若受損，勢必造成社會、民生與經濟之重大衝擊；尤 其是台灣地區天然災害頗多，更凸顯出橋樑養護工作之重要性。因此，如 何維護數量相當的橋樑並發揮應有功能變得相當重要。另外，維護此一數 量龐大的橋樑勢必花費相當的金錢與人力，也因此，如何有效率並在有限 人力與經費下，維護橋樑並避免劣化，係為橋樑管理單位首要課題。 目前國內針對橋樑管理建立了一套橋樑管理系統，並由全國各橋樑維 護機關使用當中，然台灣地區地形高山至平原皆有，各縣市位處地形之並 非完全相似，因此本研究以地勢較平坦地區之橋樑（彰化縣之橋樑）做為 研究對象，並以該縣利用 DERU 橋梁目視檢測之 463 筆成果與應用類神經網 路之學習及預測能力，檢討地勢平坦地區較可能之橋樑損壞模式。研究結 果顯示，相較於 DERU 檢測法，類神經網路模式對訓練與驗證案例均可提供 準確評估（預測）橋損壞等級；亦證實利用類神經網路模式於橋梁損壞模 式評估之可行性。 關鍵字：類神經網路；橋梁；橋梁管理系統

A Study of Artificial Neural Network Model for Bridge Inspection in Chung-Hua County

student：Hsing-Chien Yeh Advisors：Dr. Shih-Lin Hung

Degree Program of Engineering Technology and Management College of Engineering

National Chiao Tung University

ABSTRACT

Transportation system plays the most important role for the rapidly economic developing in Taiwan. In which, bridges take part in the major function in the system; hence, there are numerous bridges located among plant and mountain area of Taiwan. Therefore, the damage of bridges may result in inconvenient and distress in many points, such as social, civil, and economic concern. The issue is more essential in Taiwan since Taiwan locates in frequently natural disaster region. Hence, how to maintain these numerous bridges health in well function with low cost and less manpower is vital.

Currently, a bridge management system based on the evaluation of DERU has been developed and employed in various bridge management bureaus in Taiwan. However, the locations and types of bridges are deviation county to county. This work aims to develop an artificial neural network (ANN) bridge damage detection model based on the investigation data by established DERU approach. The target of this study focus on plate or beam type bridges in plant area, says Chang-Hua County. There are 463 investigated data used in this work and divided into training and verify instances. The optimal topology of ANN model is studied first. The verified results illustrate that ANN model can

accurately detect the degree of damage for both training and verification cases. The performance of ANN model is better than conventional DERU approach by comparing with detecting accuracy. The work also confirms that the feasibility of applying ANN bridge damage detection models in different locations and types of bridges.

誌

謝

本論文能順利完成首先感謝指導教授洪士林教授，在研究期間對學生 的悉心指導、持續的提供協助，讓學生能夠在公務繁忙下順利完成論文， 在此致上最深的謝意。 口試期間承蒙黃炯憲教授、鄭復平副教授及詹君治副教授於口試期間 的指正與寶貴意見，在此至上謝意。 研究期間感謝詹君治副教授對類神經網路的指導，及阿修學弟對類神 經網路的協助，謹此表示謝意。 感謝榮技工程顧問的王修文技師、劦盛工程顧問的文彬兄、全勝工程 顧問的詹裕銘總經理與陳睿宇技師以及同事小馬等人的打氣與協助提供研 究資料，使本人的論文內容更加充實。尤其文彬兄無私的分享研究經驗使 本人獲益良多，謹此誌謝。 另外還要感謝內人青樺的支持和鼓勵，使本人能夠在工作極為繁重的 壓力下，給我無比的衝勁與動力，成功克服在漫長求學過程中所有挑戰， 完成本論文。 最後，謹以本文獻給我敬愛的父母，願將此喜悅與你們分享。 葉行健 謹誌於國立交通大學 民國 99 年 7 月

目

錄

中文提要 ……… i 英文提要 ……… ii 誌謝 ……… iii 目錄 ……… iv 表目錄 ……… vii 圖目錄 ……… viii 第一章 緒論……… 1 1.1 研究動機……… 1 1.2 研究目的……… 1 1.3 研究範圍、方法與流程……… 2 第二章 文獻回顧……… 4 2.1 橋樑分類與構件……… 4 2.1.1 橋樑的分類……… 4 2.1.2 橋樑構件……… 4 2.2. 橋樑劣化現象探討……… 6 2.2.1 鋼筋混凝土常見的損壞現象……… 6 2.2.2 鋼筋混凝土橋一般裂化原因……… 9 2.2.3 台灣地區橋樑較常見損壞原因……… 12 2.3 橋梁檢測之重要性……… 14 2.4 橋樑檢測方法……… 16 2.4.1 橋樑檢測目的……… 16 2.4.2 橋樑檢測方法……… 16 2.4.3 國內現有檢測評等法介紹……… 18 2.4.4 D.E.R.U.評等法探討……… 19 2.4.5 台灣地區橋樑管理系統……… 27 2.4.6 橋梁評估指標……… 29 2.4.7 類神經網路應用……… 31 第三章 研究方法……… 34 3.1 類神經網路介紹……… 34 3.1.1 生物神經元……… 35 3.1.2 人工神經元模型……… 37 3.1.3 類神經網路之學習規則……… 38 3.1.4 倒傳遞類神經網路……… 39 3.1.5 網路架構……… 40 3.2 案例資料整理……… 43

3.2.1 案例資料來源簡介……… 43 3.2.2 公路運輸系統……… 44 3.2.3 案例基本資料分析及統計……… 45 3.2.4 案例資料正規化……… 48 3.2.5 案例資料數量分類……… 52 3.3 類神經網路之架構……… 53 3.3.1 MATLAB 簡介……… 53 3.3.2 隱藏層層數……… 54 3.3.3 隱藏層神經元……… 55 3.3.4 類神經網路架構成果分析……… 56 第四章 研究結果之討論與比較……… 58 4.1 案例數量之研究……… 58 4.1.1 案例數量之學習與預測成果……… 58 4.1.2 案例數量研究之成果分析……… 61 4.2 類神經網路架構之研究……… 62 4.2.1 類神經網路之訓練結果……… 62 4.2.2 類神經網路之訓練結果分析……… 64 4.2.3 類神經網路之測試結果……… 65 4.2.4 類神經網路之測試結果分析……… 68 4.3 類神經網路研究成果比較……… 68 第五章 結論與建議……… 72 5.1 結論……… 72 5.2 建議……… 72 參考文獻 ……… 74 附錄一 232 個訓練案例於網路架構為 20-21-1 訓練完成之正規 化輸出值……… 76 附錄二 231 個測試案例於網路架構為 20-21-1 測試完成之正規 化輸出值……… 77 附錄三 各網路架構之 MSE 收斂畫面及訓練完成狀況畫面……… 78 附錄四 各網路架構訓練完成之正規化輸出值……… 87 附錄五 各網路架構訓練完成正規化輸出值與原正規化輸出值之 比較……… 94 附錄六 各網路架構訓練完成之輸出值……… 99 附錄七 各網路架構訓練完成輸出值與原輸出值之比較………… 106 附錄八 各網路架構測試完成之正規化輸出值……… 111 附錄九 各網路架構測試完成輸出值與原輸出值之比較………… 113 附錄十 各網路架構測試完成之輸出值……… 118 附錄十一 各網路架構測試完成輸出值與原輸出值之比較………… 120

表目錄 表 1 RC 與 PC 橋樑產生缺陷與破壞原因……… 13 表 2 國內目前主要使用的檢測評估準則……… 18 表 3 D.E.R.U.評等法之檢查項目……… 20 表 4 D.E.R.U.評等法之評估準則……… 21 表 5 D.E.R.U.檢測程序……… 25 表 6 D.E.R.U.檢測表格……… 26 表 7 各組合構件對橋梁重要性權重表……… 30 表 8 彰化縣各鄉鎮市橋梁數量統計表……… 46 表 9 輸入值正規化……… 49 表 10 輸出值正規化……… 50 表 11 橋梁輸出值數量表……… 51 表 12 誤差狀況分類定義表……… 57 表 13 案例數量比例為 1：1，網路架構為 20-21-1 之誤判率… 60 表 14 各網路架構訓練完成之各種誤差狀況數量……… 63 表 15 各網路架構訓練完成之誤判率……… 63 表 16 各網路架構測試完成之各種誤差狀況數量……… 65 表 17 各網路架構測試完成之誤判率……… 65 表 18 網路架構為 20-20-1 之預測輸出值與 CI 值之比較……… 69 表 19 232 個訓練案例於網路架構為 20-21-1 訓練完成之正規 化輸出值……… 76 表 20 231 個測試案例於網路架構為 20-21-1 測試完成之正規 化輸出值……… 77 表 21 各網路架構訓練完成之正規化輸出值……… 87 表 22 各網路架構訓練完成之輸出值……… 99 表 23 各網路架構測試完成之正規化輸出值……… 111 表 24 各網路架構測試完成之輸出值……… 118

圖目錄 圖 1 橋梁之上部結構及下部結構……… 5 圖 2 橋樑生命週期圖……… 15 圖 3 養護-使用年限關係圖……… 15 圖 4 真實系統與系統模型（類神經網路）之比較……… 34 圖 5 生物神經元模型圖……… 36 圖 6 神經信號之傳遞示意圖……… 36 圖 7 人工神經元模型圖……… 38 圖 8 正切雙彎曲轉移函數圖……… 40 圖 9 線性轉移函數圖……… 41 圖 10 對數雙彎曲轉移函數圖……… 41 圖 11 倒傳遞類神經網路架構圖……… 42 圖 12 長度與橋梁數量統計圖……… 47 圖 13 橋梁數量與型式統計圖……… 47 圖 14 橋梁數量與橋齡統計圖……… 47 圖 15 案例數量比例為 1：1，網路架構為 20-21-1 之 MSE 收斂 圖……… 59 圖 16 案例數量比例為 1：1，網路架構為 20-21-1 訓練完成畫 面……… 59 圖 17 類神經網路訓練完成之正規化輸出值與正規化原輸出值 之比較……… 60 圖 18 類神經網路測試完成之迴歸分析圖……… 61 圖 19 各網路架構於訓練完成之 MSE 彙整……… 63 圖 20 各網路架構訓練完成之誤判率……… 64 圖 21 各網路架構測試完成之誤判率……… 66 圖 22 網路架構為 20-20-1 訓練完成正規化輸出值與原正規化 輸出值之比較……… 66 圖 23 網路架構為 20-20-1 測試完成正規化輸出值與原正規化 輸出值之比較……… 67 圖 24 網路架構為 20-20-1 測試完成之迴歸分析圖……… 67 圖 25 預測輸出值與 CI 值/10 之比較……… 70 圖 26 訓練與測試數量比例為 4：1，網路架構為 20-10-1 之 MSE 收斂畫面……… 78 圖 27 訓練與測試數量比例為 4：1，網路架構為 20-11-1 之 MSE 收斂畫面……… 78

圖 28 訓練與測試數量比例為 4：1，網路架構為 20-20-1 之 MSE 收斂畫面……… 79 圖 29 訓練與測試數量比例為 4：1，網路架構為 20-21-1 之 MSE 收斂畫面……… 79 圖 30 訓練與測試數量比例為 4：1，網路架構為 20-30-1 之 MSE 收斂畫面……… 80 圖 31 訓練與測試數量比例為 4：1，網路架構為 20-40-1 之 MSE 收斂畫面……… 80 圖 32 訓練與測試數量比例為 4：1，網路架構為 20-42-1 之 MSE 收斂畫面……… 81 圖 33 訓練與測試數量比例為 4：1，網路架構為 20-50-1 之 MSE 收斂畫面……… 81 圖 34 訓練與測試數量比例為 4：1，網路架構為 20-60-1 之 MSE 收斂畫面……… 82 圖 35 訓練與測試數量比例為 4：1，網路架構為 20-10-1 訓練 完成狀況畫面……… 82 圖 36 訓練與測試數量比例為 4：1，網路架構為 20-11-1 訓練 完成狀況畫面……… 83 圖 37 訓練與測試數量比例為 4：1，網路架構為 20-20-1 訓練 完成狀況畫面……… 83 圖 38 訓練與測試數量比例為 4：1，網路架構為 20-21-1 訓練 完成狀況畫面……… 84 圖 39 訓練與測試數量比例為 4：1，網路架構為 20-30-1 訓練 完成狀況畫面……… 84 圖 40 訓練與測試數量比例為 4：1，網路架構為 20-40-1 訓練 完成狀況畫面……… 85 圖 41 訓練與測試數量比例為 4：1，網路架構為 20-42-1 訓練 完成狀況畫面……… 85 圖 42 訓練與測試數量比例為 4：1，網路架構為 20-50-1 訓練 完成狀況畫面……… 86 圖 43 訓練與測試數量比例為 4：1，網路架構為 20-60-1 訓練 完成狀況畫面……… 86 圖 44 網路架構為 20-10-1 訓練完成正規化輸出值與原正規化 輸出值之比較……… 94 圖 45 網路架構為 20-11-1 訓練完成正規化輸出值與原正規化 輸出值之比較……… 94

圖 46 網路架構為 20-20-1 訓練完成正規化輸出值與原正規化 輸出值之比較……… 95 圖 47 網路架構為 20-21-1 訓練完成正規化輸出值與原正規化 輸出值之比較……… 95 圖 48 網路架構為 20-30-1 訓練完成正規化輸出值與原正規化 輸出值之比較……… 96 圖 49 網路架構為 20-40-1 訓練完成正規化輸出值與原正規化 輸出值之比較……… 96 圖 50 網路架構為 20-42-1 訓練完成正規化輸出值與原正規化 輸出值之比較……… 97 圖 51 網路架構為 20-50-1 訓練完成正規化輸出值與原正規化 輸出值之比較……… 97 圖 52 網路架構為 20-60-1 訓練完成正規化輸出值與原正規化 輸出值之比較……… 98 圖 53 網路架構為 20-10-1 訓練完成輸出值與原輸出值比較… 106 圖 54 網路架構為 20-11-1 訓練完成輸出值與原輸出值比較… 106 圖 55 網路架構為 20-20-1 訓練完成輸出值與原輸出值比較… 107 圖 56 網路架構為 20-21-1 訓練完成輸出值與原輸出值比較… 107 圖 57 網路架構為 20-30-1 訓練完成輸出值與原輸出值比較… 108 圖 58 網路架構為 20-40-1 訓練完成輸出值與原輸出值比較… 108 圖 59 網路架構為 20-42-1 訓練完成輸出值與原輸出值比較… 109 圖 60 網路架構為 20-50-1 訓練完成輸出值與原輸出值比較… 109 圖 61 網路架構為 20-60-1 訓練完成輸出值與原輸出值比較… 110 圖 62 網路架構為 20-10-1 測試完成正規化輸出值與原正規化 輸出值之比較……… 113 圖 63 網路架構為 20-11-1 測試完成正規化輸出值與原正規化 輸出值之比較……… 113 圖 64 網路架構為 20-20-1 測試完成正規化輸出值與原正規化 輸出值之比較……… 114 圖 65 網路架構為 20-21-1 測試完成正規化輸出值與原正規化 輸出值之比較……… 114 圖 66 網路架構為 20-30-1 測試完成正規化輸出值與原正規化 輸出值之比較……… 115

圖 67 網路架構為 20-40-1 測試完成正規化輸出值與原正規化 輸出值之比較……… 115 圖 68 網路架構為 20-42-1 測試完成正規化輸出值與原正規化 輸出值之比較……… 116 圖 69 網路架構為 20-50-1 測試完成正規化輸出值與原正規化 輸出值之比較……… 116 圖 70 網路架構為 20-60-1 測試完成正規化輸出值與原正規化 輸出值之比較……… 117 圖 71 網路架構為 20-10-1 測試完成輸出值與原輸出值比較… 120 圖 72 網路架構為 20-11-1 測試完成輸出值與原輸出值比較… 120 圖 73 網路架構為 20-20-1 測試完成輸出值與原輸出值比較… 121 圖 74 網路架構為 20-21-1 測試完成輸出值與原輸出值比較… 121 圖 75 網路架構為 20-30-1 測試完成輸出值與原輸出值比較… 122 圖 76 網路架構為 20-40-1 測試完成輸出值與原輸出值比較… 122 圖 77 網路架構為 20-42-1 測試完成輸出值與原輸出值比較… 123 圖 78 網路架構為 20-50-1 測試完成輸出值與原輸出值比較… 123 圖 79 網路架構為 20-60-1 測試完成輸出值與原輸出值比較… 124 圖 80 網路架構為 20-10-1 測試完成之迴歸分析圖……… 125 圖 81 網路架構為 20-11-1 測試完成之迴歸分析圖……… 125 圖 82 網路架構為 20-20-1 測試完成之迴歸分析圖……… 126 圖 83 網路架構為 20-21-1 測試完成之迴歸分析圖……… 126 圖 84 網路架構為 20-30-1 測試完成之迴歸分析圖……… 127 圖 85 網路架構為 20-40-1 測試完成之迴歸分析圖……… 127 圖 86 網路架構為 20-42-1 測試完成之迴歸分析圖……… 128 圖 87 網路架構為 20-50-1 測試完成之迴歸分析圖……… 128 圖 88 網路架構為 20-60-1 測試完成之迴歸分析圖……… 129

第一章 緒論

1.1 研究動機

交通運輸系統中，橋梁扮演者不可或缺、極為重要的角色，它克服了 地形的障礙並建立了立體交叉，節省人們的時間，促進運輸系統的效率。 因此，橋梁在我們的生活當中，扮演了極為重要的角色。 臺灣地形變化極大，高山至平原皆有，山多水急，加上台灣都會地區 的發展，到處皆有橋梁的蹤跡，由此可見橋梁對台灣地區的重要性，也因 此，一旦橋梁受損，致其運輸功能喪失或降低，將造成用路人相當不便， 更甚者，造成社會成本極大損失，更直接威脅用路人生命財產的安全。台 灣地區不利於橋梁的自然災害特多，從地震到颱風，外加人為使用不當， 如超載或養護等問題，使得台灣地區的橋梁備受考驗。 最直接案例，民國八十八年的 921 大地震、民國八十九年的高屏溪斷 橋事件、近年發生的后豐斷橋事件，各個事件不僅是直接威脅人民生命財 產，並且讓社會付出龐大的代價。橋梁若維護管理不當，所造成的災害將 極為嚴重。因此落實橋梁維護管理，是橋梁管理機關之首要任務。 落實橋梁管理之首要工作是平日之巡檢及基本資料建立，如此方能於 橋梁使用期間，針對各項結構物產生劣化、損壞等種種功能性降低時，進 行維修，使橋梁發揮應有功能。 橋梁結構物自完工以後，隨者時間增加及人們的使用，將會逐漸老化， 尤其目前台灣地區橋梁數量眾多，日後維護橋梁量的經費將會逐漸增加， 以維護橋梁維持一定的服務水準，但橋梁數量眾多，如何以有限的經費做 有效的管理與管理，有賴於橋梁管理機關採宏觀及專業機制。

1.2 研究目的

為了維護既有橋梁，發揮應有服務水準，有賴於建立完整之檢測資料， 而目前台灣地區常用的橋梁管理系統［1］係採用以 D.E.R.U.評等法，並由 該系統之指標，作為橋梁管理機關維護橋梁之依據。

橋梁管理之制度應符合該地區的地理環境，方能提供管理機關較客觀 的標準並作為維修之參考。台灣地區的橋梁管理系統發展迄今，仍以該系 統用於台灣各地區的橋梁檢測為主，但是台灣地理環境差異頗大，故希望 經由本研究，針對平原地區的橋梁研究，作為該系統可改進之參考。 因此，本研究為提昇目前橋梁管理系統之功能，並檢討以平原地區的 橋梁以現行橋梁管理系統做管理，是否仍有改善空間，並應用類神經網路 於嘗試預測平原地區橋梁之損壞狀況，以加強既有橋梁管理系統的功能， 並提供橋梁管理機關作為橋梁維護及改善的參考指標，使橋梁管理機關於 由限經費下做有效運用。

1.3 研究方法與範圍

本研究為了提昇橋梁檢測系統之功能，並檢討該系統應用於平原地區 之橋梁檢測是否有改善空間。本研究之資料取自 95 年、97 年委託工程顧問 公司完成之彰化縣橋梁基本資料建檔及安全檢測工作之成果，該檢測報告 共有 500 餘筆資料，因基本資料中橋梁形式可分為版橋、梁式橋、箱型橋… 等各種形式，其中大多數為版橋及梁式橋，本研究為避免形式之不同影響 判斷成果，故取較具代表性之版橋及梁式橋作為主要研究對象，並作為累 神經網路訓練學習及預測、分析之資料。 本研究除將對前述整理完畢之基本資料，依現場相片加以比對，將橋 梁劣化損壞程度做分類，並檢討其分類結果是否與橋梁檢測系統要求之排 序相符，並將橋梁檢測基本資料隨機分類成訓練資料及測試分析用資料， 並以 MATLAB 軟體所提供之類神經網路模式，嘗試做橋梁損壞劣化之驗證， 以作為未來維護橋梁之參考。 本論文架構簡述如下： 第一章為緒論，內容有研究動機、目的、方法與範圍。第二章為文獻回顧， 內容係將目前橋梁構件做簡述及探討劣化現象，並對橋梁檢測方法做文獻 回顧。第三章為研究方法，其內容係將橋梁檢測基本資料作整理與分析， 並說明研究過程中，擬採用類神經網路做損壞模式預測之網路架構。第四

章為研究結果之討論與比較，即依據第三章所載方法實際執行 MATLAB 軟體 之過程與結果作討論與比較。第五章為結論與建議，彙整研究過程與成果 之結論並作研究建議。

第二章 文獻回顧

2.1 橋梁分類與構件

橋梁檢測員必須了解橋梁之類型與構件，方能了解各構件對橋梁之影 響，正確辦理橋梁檢測工作，做正確之評估。以下對橋梁分類及構件作簡 述［1］，因橋梁之類型、構件相當複雜，簡述如下。

2.1.1 橋梁的分類

橋梁的分類依材料、路面（車道）位置、平面型狀、支承連續性及構 造形式之不同，有不同分類。 如依使用材料分類，可分為木橋、石橋、混凝土橋（含鋼筋混凝土）、 鋼橋。依路面（車道）位置可分為上路橋、中路橋、下路橋等三類，依平 面形狀（即支承線與橋梁中心線）之關係可分為直橋、斜橋及曲橋等三類， 依支承連續性可分為簡支橋、連續橋、懸臂橋等三類、依構造型式可分為 版橋（含箱型橋）、桁架橋、拱橋、吊橋、 斜張橋。

2.1.2 橋梁構件

構件概分為上部結構及下部結構，支承墊為其分界，如下圖 1 所示。 1.上部結構 上部結構之功能，可提供車輛行駛，支撐做作用於橋面板上之 載重及橋面版，並傳遞載重至下部結構。 上部結構之組成，計有底版系統、支撐構件、支承墊及維護行 車安全之附屬設施等四部分所組成。各部分之介紹如下： （1）版系統（Floor System）：底版系統在於提供車輛行駛及承受橋 面版之載重，並傳遞至支撐構件，本構件包括有橋面版、摩擦 層、伸縮縫、排水系統。

圖 1 橋梁之上部結構及下部結構［1］ （2）支撐構件（Support Element）：傳遞底版系統載重至支承墊及 下部結構，包含主要支承構件（如大梁）及次要支撐構件（如 橫隔梁）。 （3）支承墊（Bearing）：為上部結構及下部結構之介面。 （4）附屬設施：維護交通安全之構件，包括橋欄杆、防撞設施、標 誌、照明。 2.下部結構 下部構件為不包含支承墊以下所有構件，下部結構用於支撐上 部結構所有構件及載重，並將載重傳遞之基礎土層或岩盤，下部結 構計有橋台、橋墩與基礎。 （1）橋台：橋台作用在提供橋梁起點及終點兩端點之支撐，穩定兩 端橋台背後路堤，並支撐上部結構之重量。一般橋台包

括胸牆（Breast Wall）、背牆（Backwall）、橋座（Bridge

Seat）、基礎（Footing）。

（2）橋墩：橋墩之功能在支撐橋面板及其上載重，並傳遞至基礎土 層及岩盤。橋墩包括帽梁及墩柱。

（3）基礎：基礎之功用係承受橋梁上部結構及下部結構之載重，並 傳遞至基礎下方土層及岩盤，影響橋梁之穩定性。

2.2 橋梁劣化現象探討

橋梁檢測員必須了解各種劣化現象與原因，才能根據各種劣化現象判 斷對橋梁影響程度，做出正確的評估。根據至 88 年 921 大地震時之交通部 調查資料顯示［1］，台灣地區鐵路管理局所管理橋梁，鋼筋混凝土橋梁（含 預力混凝土橋）約佔全部橋梁之 84％，公路局管理橋梁中，鋼筋混凝土橋 梁（含預力混凝土橋）約佔全部橋梁之 99％，高速公路局所管理橋梁中鋼 筋混凝土橋梁（含預力混凝土橋）約佔全部橋梁之 98％，前述資料顯示， 經調查台灣地區各主要交通運輸系統之橋梁以鋼筋混凝土橋居多。另據資 料顯示［2］，彰化縣轄內各鄉鎮橋梁類型，RC 橋佔列管橋梁之 93.19％， PC 橋佔列管橋梁之 6.81％，總計鋼筋混凝土橋超過 99％。以上資料可見， 台灣地區各地區，從中央政府至地方政府所管理之橋梁，以鋼筋混凝土橋 梁佔大多數。

2.2.1 鋼筋混凝土常見的損壞現象

橋梁檢測員也必須對鋼筋鋼筋混凝土材料有所認識，並對之損壞劣化 現象有所瞭解，如此才能對橋梁的劣化狀況作正確評估。以下對鋼筋混凝 土橋常見之損壞及劣化現象作簡介［1、3］。 1.劣化（Deterioration）： 劣化是混凝土結構物在其生命中不可避免的老化現象，該現象可 解釋為混凝土的老化現象。 2.鱗狀剝落（Scaling）： 混凝土表面水泥砂漿脫離所造成，剝落過程會造成粗骨材外露， 最後結果是鬆脫。 3.表皮髮裂（Crazing）： 表皮髮裂是混凝土結構表面層（Surface Layer）之微細裂紋，

形狀通常不具規則性，又因裂紋非常細小，又稱為毛細裂縫（Hairline Crack）。

4.剝離（Spalling）：

剝離是混凝土結構物成片塊狀之脫離現象，其主要成因為鋼筋鏽 蝕或混凝土受力超過其容許值，剝離又可細分為深度未達 25mm 且淨

寬小於 150mm 之小型剝離（Small Spall）及更嚴重之（Large Spall）。

5.爆開（popout）： 爆開係接近混凝土表面處之不健全粗骨材顆粒所造成，這些顆粒 會隨時吸水，如在冰凍狀況下，將會膨脹且破壞。 6.窪坑（Pitting）或碎裂： 混凝土之碎裂範圍大約成網狀之圓形或橢圓形，自混凝土面成平 行或傾斜之剝離，低窪之邊緣常與表面成直角，有時會導致鋼筋暴露。 7.蜂窩（Honeycombing）： 蜂窩是由於施工時漏漿使水泥砂將無法填充骨材間之孔隙所形 成。 8.白華、析晶（Efflorescence）： 因混凝土之表面分解現象，風化是一種鹽分解作用，通常呈現 白色，係混凝土內部氫氧化鈣溶液流到表面所形成，此現象稱為白 華。滲出物由混凝土表面開口處材料析離出造成。 9.脫層（Delamination）： 混凝土結構物的裂紋並不一定在表面，可能隱藏在表面的某一距 離。如鋼筋鏽蝕膨脹後將混凝土向外推擠，而混凝土尚未剝落前之空 洞區域，亦為脫層現象。 10.孔蝕（Cavitation）： 孔蝕之外觀非常類似蜂窩，通常在混凝土澆置數月後數年才會 出現，無論在何處當有水流通過混凝土突出物體，或一不平的垂直 牆面，孔蝕將出現在下游凹凸不平部分。 11.失色（Discoloration）：

混凝土結構物完工後之顏色必屬均勻且一致，失色則是指混凝土 某一部分之色澤退化，形成混凝土結構物表面整體色澤不一致之現象。 12.脫皮（Peeling）： 混凝土表面薄片狀之脫皮現象，通常由於混凝土之劣化或因模版 拆除而造成。 13.滲膠（Exudation）： 某種液狀或膠狀（Gel）之物質由混凝土之裂縫或孔流出，滯留在 混凝土表面之現象。 14.滲漏（Leaching）： 主要發生於橋面版，水份由橋面版表面滲透而由橋面版底部漏 出。 15.鹼骨材反應（Alkali-Aggregate Reaction）： 混凝土中內水泥的鹼化物與骨材的活性二氧化矽（活性骨材）在 足夠的濕氣及溫度環境的催化下所產生的一種膨脹性化學反應，該反 應結果將造成混凝土膨脹應變、龜裂及強度隨時間降低等裂化現象。 16.裂縫（Cracks）： 基本上可視為固體材料的不連續（Discontinuity）現象，其成因 幾乎與混凝土結構物的形成過程中的所有因素都有關，如水泥與骨材 之品質、設計內容、施工方法、養護、使用狀況等。一般裂縫成因可 分為三類，即塑性階段、硬固階段、荷重階段。 17.鋼筋鏽蝕（Corrosion）： 鋼筋是由鐵礦經加熱冶煉而成，若發生氧化，鋼筋便回到原來的 狀況（鐵銹）。鋼筋腐蝕的生成物體積比鋼筋體積大，最高可達六倍， 鋼筋鏽蝕膨脹向外推擠，使混凝土受到向外推力，將導致混凝土表面 發生裂縫、剝落。造成混凝土中鋼筋鏽蝕之最主要原因是氯離子侵入 及混凝土中性化。 18.保護層不足（Deficiency of Protection）： 混凝土中之鋼筋之所以能防蝕，在於其四周包裹高鹼性之混凝

土，因此鋼筋之耐蝕能力，視混凝土之保護層厚度而定，一般均因施 工不當造成。濱海地區若未將保護層加厚，將造成鋼筋腐蝕，混凝土 剝落。 19.磨損（Wear）： 車輛通行將造成橋面版磨損，其他如維護清潔時使用掃街車，將 造成橋面版或緣石或護欄等之混凝土面磨損。 20.撞損（Collision Damage）： 市區高架橋或過水橋位於河道內之橋墩及大梁，易為過往之車輛 或船隻、飄木、滾石撞擊，造成橋墩破壞、裂縫、甚至鋼筋外露。 21.沖刷（Abrasion）： 急流之河水將造成沖刷，尤其濫採河川砂石將導致河床降低，基 樁外露，使基樁失去側撐力及摩擦力，影響橋梁穩定性及耐震力，甚 至受到撞損。 22.橋台結構體傾斜或位移： 橋台背部承受路堤之土壓，若橋台基礎無法承受土壓力，或基礎 下之地盤變形，均將使橋台往橋梁方向傾斜、橋台結構體造成裂縫、 破壞、伸縮縫損壞，甚至翼牆及進橋版受損、破壞、變形。

2.2.2 鋼筋混凝土橋一般裂化原因

既鋼筋混凝土橋梁佔台灣地區大多數橋梁，辦理橋梁檢測工作亦必須 了解其裂化原因，如此方能就橋梁檢測時所發現之裂化現象，研擬適當之 修復方案，一般鋼筋混凝土橋梁劣化之原因，根據相關文獻指出［1、4］， 計有設計不當、施工不良、使用材料不當、環境因素、自然現象及人為破 壞等，以下將說明如下。 1.設計不當 （1）結構佈置不當 結構形式、斷面形式與尺寸、及鋼筋配置不符力學要求，或撓 度過大不符合舒適度之要求。

（2）材料設計不當 設計材料時，選擇水泥類型不當、及鋼筋配置不符力學要求， 或撓度過大不符合舒適度之要求。 2.施工不良 水泥混凝土拌合不完全、模版接合不良產生漏漿、過早拆模、鋼筋 位置配置不當致保護層厚度不足、搗實不足或過度致產生蜂窩或析離、 施工 縫處理不當、水泥硬化前震動或承受荷重、以及養治不良等。 3.使用材料不當 （1）使用不當材料 使用不當材料，如使用某些易與水泥產生鹼骨材反應之骨材、 使用健性不良之水泥、使用會產生過度脹縮裂縫之不良材料、使用 含泥量高之骨材及使用不當添加物或拌合水。較常見之不當骨材有

鹼骨材反應（Alkali Aggregate Reaction）。

（2）混凝土品質不良 使用含氣量或含氯量高之混凝土，將促成鋼筋腐蝕。 4.環境因素 （1）侵蝕性廢水 結構物附近環境有侵蝕性之化學物質，如工廠排放之廢水。 （2）酸性地下水 混凝土為鹼性，當地面下之混凝土夠件與酸性地下水接觸後， 混凝土將漸成中性，除降低結構物強度外，並喪失保護鋼筋免於鏽 蝕之能力。 （3）含硫酸鹽之地下水 含硫酸鹽之地下水，會使混凝土強度減弱，混凝土表面會出現 白色物質。 （4）中性化（亦稱為碳化） 混凝土水化後產生約 24％之氫氧化鈣。氫氧化鈣之 pH 值高達 12~14，成高鹼性。混凝土之所以能保護鋼筋，免於鏽蝕，即因具

高鹼性之氫氧化鈣所提供。若混凝土之滲透性大、或有裂縫或孔隙 時，空氣中之二氧化碳侵入混凝土，和氫氧化鈣作用產生碳酸鈣， 若繼續中性化，碳酸鈣將轉成溶解性高之碳酸氫鈣析出混凝土，增 加孔隙並降低強度。混凝土中性化後，降低鹼性，保護鋼筋能力降 低，鋼筋易於鏽蝕。 （5）氯離子反應 氯離子造成混凝土之劣化現象，稱為鹽害。混凝土中含有氯離 子，將破壞鋼筋之鈍態氧化鐵保護膜，此部份為陽極，未破壞部分 之鋼筋為陰極，電化作用即開始，加速鋼筋中之鏽蝕。因鋼筋鏽蝕， 產生體積膨脹，推擠混凝土形成裂縫或造成混凝土剝離。 一般氯離子的來源有兩種，一種為構件材料本身含有氯離子， 如水泥製造或運輸過程中不慎摻入氯離子、海砂、附加劑、鄰近海 邊之地下水；另一中來源是周遭環境含氯離子，如鄰近海洋的環 境，下雪地區使用去冰鹽或工業廢水含氯離子。 5.自然現象 自然現象一般可分類為 1.乾縮、潛變與預力損失 2.溫度效應 3.地震、 洪水沖刷。 （1）乾縮、潛變與預力損失 混凝土之乾縮、潛變、以及預力構建之預力損失為不可避免之 自然現象，惟均將造成混凝土內部張應力逐漸增加，產生裂縫，並 降低構件強度。 裂縫將造成構建內之鋼筋或預力鍵鏽蝕，以及鋼筋與混凝土間之握 果力降低，並造成構件之失敗。 （2）溫度效應 設計時未考慮足夠之隔熱與散熱設施，尤其澆注大體積之混凝 土，未考慮水化熱之散熱，將造成混凝土之龜裂。 （3）地震、洪水沖刷 地震對構建將產生額外之應力，造成構件裂縫、撓曲或扭曲，

降低構建之耐震力，甚至造成橋梁斷裂破壞。 洪水沖刷將造成河床下降、橋墩基礎外露，基樁失去側撐力造 成斷裂，降低橋梁之穩定能力，使橋梁耐震能力相對不足，甚至造 成橋梁斷裂破壞。 6.人為破壞 人為破壞如交通超載、橋下放置易燃物造成之火害、橋面版無摩擦層 造成之磨損及橋下方車輛、船隻之撞擊。 以上橋梁各種裂化現象繁多，分類方法甚多，橋梁結構之損壞亦可分 類如下［5］，依修復時間而分為永久性損壞、短暫性損壞與臨時性損壞等 等。總而言之，橋梁工程師可依其目的，將橋梁之損壞模式作適當之分類， 表 1 係將不同損壞裂化原因作分類及分項。

2.2.3 台灣地區橋梁較常見損壞原因

前述為橋梁較常見之損壞原因探討，但台灣地區位處亞熱帶，屬高溫 潮溼之海島型氣候，又常有颱風、豪雨、地震、腐蝕及超載等眾多有害橋 梁因素，故以下對台灣地區較常見之橋梁列化原因作歸納整理［6］。 1.材料腐蝕 混凝土橋梁由於中性化、鹽害、保護層不足或龜裂等問題，將 使腐蝕因子容易侵入內部，造成鋼筋腐蝕，而腐蝕之鋼筋體積膨脹 造成周圍混凝土產生張力，保護層剝離，而混凝土保護層剝離又加 速鋼筋腐蝕。 2.材料劣化 橋梁因使用材料不當、橋齡、環境及車輛長期頻繁通行等因素 之影響，將造成構造表面劣化、混凝土中性化、使防蝕能力、強度 與耐久性降低。另鋼橋材料最普遍的因素為「疲勞」與「鏽蝕」，鋼 橋由於反覆應力、過大荷重或應力集中等外力，容易產生材料疲勞、 裂縫、變形、螺栓鬆動脫落現象。

表 1 RC 與 PC 橋梁產生缺陷與破壞原因 RC 與 PC 橋梁產生缺陷與破壞原因 結構佈置不合理 1.結構型式，跨徑規劃不當 2.斷面型式、形狀尺寸不下合力學要求 計算偏差 1.設計規劃、標準與條件誤用 2.簡化計算過程 3.應力分析錯誤 4.計算錯誤、漏算吾人檢核 5.結構模擬有誤 規劃與設計不當 設計圖說不全 1.鋼筋、鋼棒或鋼鍵佈置不含理 2.抄圖未經檢查 3.施工說明不全 4.設計圖無法照著施工，必須變更設計 5.結 構細部設計不佳，或欠缺細部詳圖 材質不良 1. 混凝土品質不佳 2. 鋼筋、鋼鍵材質不佳 3. 使用品質不合之材料 4.使用較便宜之替代品 5.材料未經檢驗，儲放不當 施工品質 品質不佳 1 .施工方法，程序有誤 2.施工工人員技術不夠成熟 3.臨時工程(如裝模、鷹架、拆模)不當 4.營 建管理不當 交通因素 交通量增加、車輛超載 天然因素 地震、洪水、颱風、凍脹、暴雨 人為因素 蓄意破壞 環境衝擊 受附近工程(如水利工程)影響 外在原因 化學作用 海水侵蝕、污水腐化 RC=鋼筋混凝土，PC=預力混凝土 資料來源：［5］

3.車輛超載 臺灣地區由於經濟成長，交通運輸日益頻繁、重刑車輛常超載使 用，車輛超載將使橋梁構造因超載應力產生裂縫、撓曲過大等劣化現 象，進而降低橋梁強度與耐久性。 4.火害 國內橋梁下方常被民眾放置易然物或垃圾，易造成火災，火災時 之高溫常使混凝土龜（爆）裂，甚至剝落，造成混凝土中性化，並降 低混凝土強度與勁度。嚴重火災甚至可能影響混凝土內部鋼筋強度與 預力鋼鍵之預力及鋼材強度，為及橋梁安全。 5.地震 臺灣地區位於歐亞大陸板塊與菲律賓板塊交界處，由於板塊間 碰撞擠壓、能量傳遞結果，使台灣地區由東向西產生一系列南北走 向之褶皺與斷層，也因此，臺灣地區之地震活動相當頻繁。目前科 技上無法準確預測地震發生時間，且地震往往在極短時間內即造成 橋梁嚴重損壞及民眾慘重傷亡。 6.水害 臺灣因地形特性，河川多成東西走向，至南北通行跨河橋梁眾 多，而本省河川多屬陡坡流急，颱風豪雨侵襲過，常造成橋基局部沖 刷裸露現象。另外臺灣造山運動激烈，岩層不連續面普遍發達，致堆 積山腹或山谷中之崩落土石，一旦遇到颱風豪雨帶來足夠之雨量，即 引發土石流，土石流一旦發生，常造成橋梁沖毀、道路中斷與人民財 產損失，因此土石流問題已是各界重視的焦點。

2.3 橋梁檢測之重要性

橋梁當建造完成後，隨著人們的使用，無法避免其老化及劣化，從規 劃設計、新建、養護、改建等流程是不變的循環，如下圖 2 所示［3］。

圖 2 橋梁生命週期圖［3］ 圖 3 養護-使用年限關係圖［3］ 也因為橋梁之構件劣化，影響橋梁安全性及使用性，因此，有必要於 平常作檢查及維護，以維持橋梁構件之功能，若平時未做好養護，萬一發 生事故所造成意外事故時社會成本的支出，並非一般平時養護時之經費可 以相比，圖 3 為橋梁生命週期與養護的關係［3］，雖然橋梁之壽命有限， 但可以藉由平日的檢測、養護及維修來增加使用年限。

2.4 橋梁檢測方法

本章節將先說明橋樑檢測之目的與方法，並說明台灣地區較常見之橋 梁檢測方法。

2.4.1 橋梁檢測目的

目前經由上述探討可得知適當、適時的橋梁檢測可以及早發現橋梁劣 化、避免發生災害，維護橋梁正常功能。因此，以下將探討橋梁檢測的各 種方法，了解各項方法之優缺點，並依據橋梁檢測之成果，作為日後並確 定橋梁養護之依據，即時發現橋梁之缺陷並予以維護，延長橋梁之壽命 ［3］。因此橋梁檢測之目的有下列各項： 1.確保橋梁經常處於良好狀況，以利公路交通流暢。 2.使橋梁養護人員實際了解橋梁現況與使用情形，同時對構造物受損狀況 能充分掌握，且能視構造物損害程度及交通狀況，適時對用路者提出有 關警訊。 3.安全檢測結果可評定橋梁之危險等級，供研判修復方法、限速載重及經 費之編列。 4.將本質極為繁雜之養護業務整理成有系統、效率之資訊體系與管理系統。 5.提高公路運輸機能。

2.4.2 橋梁檢測方法

橋梁檢測依所使用之方法可分為一般檢測及特殊檢測，分別說明如下 ［3］： 1.一般檢測 一般檢測是利用目視的方法對整座橋梁做全面性的檢查。檢測過 程中視需要於重要的部位、破裂部位、缺陷、或異常現象部位拍攝照 片，以為日後研判橋梁維修之參考，另以數量化步驟對各個構建進行 評估，以建立橋梁現況之基本資料，最後依權重分配得到本橋的綜合 評估。

目視檢測之最大優點是執行容易、省時且耗費不多，但缺點是 此法易拘泥於檢測者之主觀意識，所評估之結果有時與現場儀器檢 測或載重實驗有甚大差異。因此，目視檢測之評估結果只能作為橋 梁現況之參考值，但無法完全正確的反應結構現況。 2.特殊檢測 當橋梁目視檢查完成之後，可以就品質較差或功能異常的部份來 進行特殊檢測，以進一步鑑定材料劣化的範圍和程度，並推論發生的 原因，以作為橋梁評估與養護工作的依據。特殊檢測一般依其性質可 分為非破壞性檢測及部分破壞性檢測等兩種。 （1）非破壞性檢測 所謂非破壞性檢測是利用不會對結構體有所傷害的試驗方法 來達到檢定結構體現況的目的。 （2）部分破壞性檢測 破壞性檢測的主要目的是決定結構物部分區域之抗壓或抗拉 強度，因此需要結構物部分區域加壓力或拉力已達到破壞來評估 強度，俟試驗完成後，必須對結構破壞區域做適當之修補工作。 在某些情況下，部分破壞性檢測是用來驗證非破壞性檢測之結果 是否正確。 經以上探討結果，橋梁目視檢測由於對結構體未具任何破壞作用、簡 單、容易應用、很快有結果且費用較低、因此是最常被利用之檢測方式。 但是目視檢測無法深入了解結構物內部之真正狀況，因此在檢測完成之 後，通常選擇整體狀況較差之區域進行非破壞檢測或部分破壞性檢測，以 鑑定並確認結構混凝土及鋼筋品質。 雖然橋梁目視檢測有前述之優點，但根據部分文獻所載［7］，目視檢 測之結果得到之評定值最廣為採用，不外乎省時省力，但此法最為工程界 所詬病，因其評定值與當事人之主觀意識極有關係，不同的人其評定值可 能相去甚遠。因此，如果用較具相關經驗的人來從事檢測，所得之評定值 應較客觀，且其可信度較高。

2.4.3 國內現有檢測評等法介紹

目前世界各國對於橋梁檢測評估制度與實施方法均不相同，檢測之評 等記錄方式亦不一樣，各國所發展的制度與方式皆以考慮該國之橋梁特性 為出發點，並配合其特殊的人文、地理環境，而建立適合該國的橋梁檢測 評估制度與評等模式，以下將就國內之評等法作簡介［8、9］。 國內橋梁主管機關則陸續各自發展出各具特色且實用的評估準則與評 等記錄模式，本節將針對這些檢測評等方式探討其特性與優缺點。國內目 前現用的主要評估準則，發展較為齊全的應為針對橋梁目視檢查所作的劣 化評等法，即D.E.R.U.評等法與A.B.C.D.評等法。 D.E.R.U.評等法為昭淩工程顧問公司為交通部國道高速公路局開發橋 梁管理系統時所制定的目視檢查評估準則，而A.B.C.D.評等法則為財團法 人中華顧問工程司為當時的台灣省住都局所編訂的「混凝土、鋼橋一般檢 查手冊」，所制定的目視檢查評估準則，二者均有其他橋梁管理機關採用 作為構件劣化的評等準則，並各有其特色與優缺點。表2將兩種評等法就其 檢查類別、項目與標準作比較。 因本文所以 D.E.R.U.評等法為主，而 A.B.C.D.評等法因為並非本論文 所探討之評等法，故以下將針對 D.E.R.U.評等法做探討，不對 A.B.C.D.評 等法作探討與說明。 表 2 國內目前主要使用的檢測評估準則 評估準則類別 檢測類別 檢測項目分類 方式 劣化評等標準 目視檢查 依構件分為 20 項目，第 21 項 為其它 D.E.R.U.評等 法 儀器檢測 分為 7 種檢測 項目 分為 1~4 級 分為 CI,PI,FI, OPl 四種指標 A.B.C.D 評等法 目視檢測 分為 8 大類，及 其細項分類 分為 A~D 級 無 資料來源：［1］

2.4.4 D.E.R.U.評等法探討

1.D.E.R.U.評等法說明與特色 所謂 D.E.R.U.評等法，就是將橋梁之劣化情形，分成劣化的嚴 重程度(Degree)、劣化範圍(Extend)及該種劣化情形或現象對橋梁結 構安全性與服務性之影響度(Relevancy)三部份加以評估，並由檢查 員依據劣化構件維修的急迫性(Urgency)作處置對策之評估建議。以 下就 D.E.R.U.評等法說明其特色［8、9］： （1）可簡化檢測工作 因為 D.E.R.U.評等法僅針對有劣化部份加以評估，對於良好 之構件不需進行評估，因此可簡化橋梁檢測工作，並且使橋梁之 損壞狀況與問題一目了然。 （2）特別考慮劣化對橋梁重要性的影響 D.E.R.U.評等法不但針對劣化嚴重程度與劣化範圍作評 估，同時亦考慮劣化對整體橋梁結構的安全性影響及其是否對交 通安全造成影響等加以考慮。此為 D.E.R.U.評等法最大的特色與 優點。 （3）減少填寫資料 由於僅針對有缺陷的構件進行評估，且僅以 0~4 之數字來記 錄檢查結果，可大量減少資料的填寫，使現場檢測人員方便記 錄，使檢測報告簡潔扼要，一目了然。 （4）針對維修之急迫性提出維修之時程 D.E.R.U.評等法對於構件檢查後之處置對策有清楚且明確 的建議，如此可使維修之時程有具體之概念，並方便進行維修作 業之規劃。 （5）建議維修工法及經費概算 D.E.R.U.評等法可配合維修工法表，建議劣化處維修對策所 需之數量與單價；並進行經費的概算，如此可利於橋梁主管單位 進行維修預算之編列。

（6）可計算橋梁之各種分析指標，並作優選排列 D.E.R.U.評等法可以 D.E.R.值，配合構件對橋梁重要性之權 重，而以理論模式計算橋梁之狀況指標與優選排列等指標之分 析。 2.D.E.R.U.評等法之檢查項目 D.E.R.U.評等法的檢查項目共分為 21 項，其中第 1 至第 11 項 為一般檢測項目，亦即橋梁的整體性(全橋性)與橋梁兩端的項目， 第 12 至第 20 項檢查項目則針對每一座橋墩與橋孔逐跨進行檢 視，第 21 項為其他［4、9］，目視檢查項目如表 3 所示。 3.D.E.R.U.評等法之判定標準 D.E.R.U.評等法將判定等級分成 1~4 級予以評等，但若「無此 項目」或「無法檢測」或「無法判定」時，則以 0 予以記錄。對於 構件維修的急迫性(U)為 1 時表示例行性維護即可; U 值等於 2 時則 表示 3 年內進行維護即可; U 值等於 3 時，表示 1 年內應進行維護; U 但等於 4 時，表示需緊急維修處理。其評等準則如表 4 所示［10］。 表 3 D.E.R.U.評等法之檢查項目 項次 檢查項目 項目分類 項次 檢查項目 項目分類 1 引道路堤 A、B 兩端 12 橋墩保護設施 逐橋墩 2 引道護欄 A、B 兩端 13 橋墩基礎 逐橋墩 3 河道 單項 14 橋墩墩體 逐橋墩 4 引道路堤-保護措施 A、B 兩端 15 支承/支承墊 逐橋墩及橋台 45 橋台基礎或沉箱 A、B 兩端 16 止震塊/防震拉桿 逐橋墩及橋台 6 橋台 A、B 兩端 17 伸縮縫 逐橋面伸縮縫 裝置 7 翼橋/擋土牆 A、B 兩端 18 主構件（大梁） 逐橋孔 8 橋面版排水設施 單項 19 副構件（橫隔梁） 逐橋孔 9 橋面版排水設施 單項 20 橋面版、繳接版 逐橋孔 10 緣石及人行道 單項 21 其他 單項 11 欄杆及護欄 單項 備註:如為連續橋面，則無伸縮缝項目 資料來源：［10］

表 4 D.E.R.U.評等法之評估準則 資料來源：［10］ 4.D.E.R.U.評等法之記錄方式 D.E.R.U.評等法為精簡檢測記錄之作業，達到快速、大量的檢 測工作，故對檢查記錄表格之版面安排作相當審慎的規劃與設計， 每座橋 20 項檢查項目(外加第 21 項「其他」)之記錄均集中於同一 張紙上，如此可使檢查人員每次出外檢測，不必攜帶太多的記錄紙， 且可方便記錄，一目瞭了然；若一座橋超過一頁記錄紙，則耐換新 的一頁記錄。而為簡化記錄，其採取每一構件若有二處以上之破損， 則選擇最嚴重處記錄 D.E.R.值，其餘損傷則可在同一張表格下方逐 項記錄其發生位置、數重、維修急迫住，及其維修處置對策等［11］。 D.E.R.U.評等法之檢測表格可分成五個主要部份：基本資料 欄、橋梁整體性(全橋性)的一般檢測項目 1 欄(1 到 11 項及第 21 瑣)、各橋跨結構構件檢測項目欄(12 到 20 項)、各項破損與瑕疵的 說明及維修工法建議欄、檢測員意見欄。另外再配合一張維修工法 與處置對策一覽表，即可讓檢查員攜帶至現場展開檢查作業［11］。 5.D.E.R.U.評等法之優缺點 D.E.R.U.評等法為本論文探討之橋梁檢測方法，因此以下將本評法 之優缺點作探討［1、11］。 （1）檢查記錄表格精簡且包容性廣，但仍有其缺點，即表格記錄紙之 版面設計較缺乏擴充彈性，雖然目前已涵括相當完整的 20 項檢 0 1 2 3 4 Ｄ 無此項目 良好 尚可 差 嚴重損壞 Ｅ 無法檢測 < 10% < 30% < 60% < Ｒ 無法判定重要性 微 小 中 大 Ｕ 無法判定急迫性 例行維護 3 年內 1 年內 緊急處理維修

查項目(第 21 項為「其他」)，但若有新增加檢查項目時，表格 記錄紙之修改較為麻煩。如以資訊系統而言，若依此表格記錄紙 樣式設計畫面與報表，當有檢查項目增刪時，畫面與報表之修改 將較為麻煩。 （2）當 D=l 時，E、R、U 亦必為 0，故 D=l 與 D 未填值之意思相同， 因此 D=1 表示「良好」之評等，似乎多餘。既然 D.E.R.U.評等法 強調僅針對有劣化部分才加以評估，對於良好之構件不需行評 估，故應不必有「良好」之評定等級，而應以損傷輕微(例如 A.B.C.D.評等法之 A 等級)來表示較佳。 （3）D.E.R.U.評等法強調的是大規模、快速的進行龐大數量橋梁的初 步普檢與篩選評估，故檢測記錄方式需甚為精簡、快速，其 D.E.R. 之記錄方法相當符合此精簡與快速之精神，但對於新進或較無經 驗者，並無一具體的檢查項目與重點可供參考，較容易遺漏某些 劣化情況或流於主觀意識。 （4）D.E.R.U.評等法已針對混凝土剝落、路堤沖刷或侵蝕、基礎沖 刷、路堤沉陷、蜂窩、 撓曲裂縫、剪力裂縫、排水設施阻塞、 護欄劣化、保護層厚度不足、摩擦層表面劣化、支承劣化、伸縮 縫劣化、混凝土表面劣化、洪水沖積物等十五墳劣化現象的劣化 程度(D 值)，由輕微到嚴重逐條列表說明，並提供案例照片說明， 以提供檢查人員作為檢測判斷之參考。此為相當需要也非常必要 的輔助參考表，然而此些參考表最好能讓檢查員事先熟悉，否則 現場若須經常翻閱，將會減慢檢查速度與時間。 （5）D.E.R.U.評等法對劣化程度(D 值)判斷等級之原則性」定義不夠 明確，第 1 點中已說明 D =l 表示「良好」之評等，應為多餘， 而 D=2 表示「尚可」之評等定義亦令人混淆，究竟「尚可」是指 無損傷、無劣化，但非「良好」；還是僅有輕微損傷，對結構沒 有什麼影響而已？高公局雖然已另行編訂一般目視檢側手冊，列 表說明各種劣化現象的劣化程度該如何判斷，並舉辦檢測前之職

前訓練，但對於其他利用 D.E.R.U.評等法進行檢測的機關或人員 (如委外之顧問公司)，不見得會完全熟悉高公局之一般目視檢測 手冊的說明，而主要仍以劣化程度判斷之「等級定義」作為檢測 判斷之標準，因此 D.E.R.U.評等法應對劣化程度判斷等級之「定 義」重新檢討與定義，或作明確的說明與解釋，則該評等法將會 更加理想，並值得廣為推廣使用。 （6）D.E.R.U.評等法對於 R 值而言，將因不同的構件、不同的劣化現 象、以及發生位置的不同，而在評等記錄上有所差異，如何正確 的評估，即有賴於檢查員的工程經驗與工程素養來判斷。對於一 般初用 D.E.R.U.評等法的工程師而言， R 值的判定可能是一個 困擾，因此高公局在「公路橋梁一般目視檢測手冊」中，針對各 個構件各種劣化情形的 R 值與 U 值列成表格，提供檢測人員作為 參考。此表格為使用 D.E.R.U.評等法不可或缺的參考資料，故應 隨 D.E.R.U.評等法之等級判斷定義一同被瞭解及使用。 （7）使用 D.E.R.U.評等法之前，應作有糸統的實際案例說明講解與專 職訓練，並對橋梁結構系統與力學特性先進行瞭解，使不同的檢 查員在不同的時間、不同的橋梁，儘可能達到一致的評等記錄; 否則此種評估法極易受檢查員主觀因素、工作態度、身體狀況與 專業經驗能力等人為因素之影響，而使橋況優選評估失去標準一 致的意義。 （8）D.E.R.U.評等法提供相富完整的橋況指標、優選排序指標之理 論模式分析準則，使檢測者可依照 D.E.R.記錄值，結合各構件對 橋梁重要性之權重值，計算出橋梁狀況指標(Condition Index, CI)與優選指標(Priority Index,PI)，進而結合橋梁功能性評估 之功能指標(Functional Index, FI), 而達到分析橋梁整體性優 選指標(Overall Priority lndex, OPI)的整體評估。

6.D.E.R.U.檢測程序

制定檢測標準作業程序。基於作業習性及一般常理，目視檢測程序 原則為由上而下，亦即先上部結構，再下部結構；惟若受橋梁型式、 構件狀況、檢測種類、橋梁規模大小、複雜性、檢測地點交通狀況 等影響，仍可就實際狀況調整其檢測程序。 有關一般檢測程序訂為：（1）橋面版以上之上部結構，(2)橋面版以下 之上部結構，(3)下部結構，(4)水道。檢測程序詳細列於表 5 所示［8］。 7.D.E.R.U.檢測表格 D.E.R.檢測表格計分五個主要部份詳如表 6，分別代表之意義及 功能如下說明［1］： （1）基本資料欄 此欄位係說明橋梁的基本資料，以便於檢測員或決策者能 很快瞭解受檢測橋梁的基本資料，這些資料包括：橋梁編號、 橋梁名稱、中心樁號、結構型式(預力 I 型橋梁、箱型橋梁、吊 橋、斜張橋)、橋梁地點(橋梁所在之縣市名稱)、材料(鋼筋混 凝土橋、鋼橋)、橋面板斷面、南向、北向、東向或西向(車行 方向)、橋孔數、橋墩數、橋梁長度、橋梁淨寬、檢測單位(工 程處及工務段)、檢測員、檢測日期、建造日期。 （2）一般檢測項目 檢測員到達橋梁所在位置時，應先對該橋梁進行全面性宏 觀檢視，目的在對橋梁之服務性與整體結構安全性作評估。一 般檢測項目包括檢測項目之 1 到 11 項及第 21 項(其他)：引道 路堤、引道護欄、河道、引道護坡－保護設施、橋台基礎及沈 箱、橋台、翼牆/擋土牆、摩擦層、排水設施、緣石及人行道、 欄杆及護欄、其他。 （3）結構構件檢測項目 全面性之一般檢測後，應即對各跨之結構構件作仔細檢 測。檢測順序可依前述之「檢測程序」進行檢測。第三欄中之 12 項至 20 項即為橋梁各跨結構構件之檢測項目:橋墩保護設

施、橋墩基礎、橋墩墩體、支承/支承墊、止震塊/防震拉桿、 伸縮縫(鉸接版)、主構件(大梁)、副構件(隔梁)、橋面版。 （4）各項劣化之說明及維修工法 本欄位供檢測員記載檢測項目、劣化構件所在位置、所須之 維修工法、數量、維修之急迫性及對各構件劣化之詳細說明。檢 測員可利用本欄記錄構件劣化之現象，填寫個人對發生劣化之可 能原因之判斷，並初步評估所需之維修工法，或建議是否作進一 步之補強。 表 5 D.E.R.U.檢測程序 1. 橋面版以上之上部結構 3. 下部結構  引道  引道欄杆  橋面版上表面  橋面欄杆  伸縮縫  人行道及緣石  排水孔  標誌及照明等設施  橋台基礎  橋台台體(背牆、台座、胸 牆)  翼牆/擋土牆  護坡  橋墩墩體(墩柱及帽梁)  橋墩保護措施  橋墩基礎(基樁、沉箱) 2. 橋面版以下之上部結構 4. 水道  橋面版上表面  支承墊  大梁構件  隔梁構件  止震塊或其他防震設施  排水斷面(有無阻礙)  河堤設施  水流方向  一般沖刷  局部沖刷 資料來源：［8］

表 6 D.E.R.U.檢測表格 表 2-5 道路名稱: 中心樁號: 檢測單位: 橋梁地點: 結構型式: 橋梁名稱: 檢測員: 檢測日期: 橋梁長度: 建造日期: 橋 孔 數: 橋梁淨寬: 評估值 評估值 評估值 檢測項目 D E R 檢測項目 D E R 檢測項目 D E R 遠端 遠端 1.引道路堤 近端 5.橋台基礎 近端 9.橋面排水設施 遠端 遠端 2.引道護欄 近端 6.橋台 近端 10.緣石及人行道 遠端 3.河道 7.翼牆/擋土牆 近端 11.欄杆及護牆 遠端 4.引道設施-保護設 施 近端 8.摩擦層 21.其他 12.橋墩保護 設施 13.橋墩基礎 14.橋墩墩體/ 帽梁 15.支承/支承 墊 16.止震塊/拉 桿 17.伸縮縫 18.主構件 (大梁) 19.副構件 (橫隔梁) 20.橋面版/ 絞接版 橋 墩 號 D E R D E R D E R D E R D E R D E R 橋 台 號 D E R D E R D E R 項目 位置 維修項目及工法 數量 單位 急迫性 附註

N/A-無此項目 N/I-無法檢測 R/U-無法判定相關重要性 是否進一部檢測?(Y/N) 評估等級 D 範圍> E 對橋梁之重要性 R 急迫性 U N/A 良好 尚可 差 嚴重損壞 U/I 局部 全面 R/U 小 大 例行維

護 3 年內 1 年內

緊急處理維 修 0 1 2 3 4 0 1 2 3 4 0 1 2 3 4 1 2 3 4

（5）檢測員意見

本欄供檢測員填寫個人對此橋之意見，包括對整體橋梁結構 安全性及服務性之評估及是否應安排作進一步之檢測等。本欄並 附記 D.E.R.值及劣化維修急迫性之簡表，供檢測員參考。

2.4.5 台灣地區橋梁管理系統

台灣地區橋梁管理系統(Taiwan Bridge Management System, TBMS)， 一套具層級觀念，供交通部、營建署和其所屬單位如交通部國道高速公路 局、交通部公路總局、臺灣鐵路管理局、各縣市政府以至於各鄉鎮市公所 使用之橋梁管理系統，藉由系統化、有效率的電腦化管理方法，以協助橋 梁管理機關提高橋梁服務水準，確保橋梁結構穩定性與安全性及維護陸路 運輸機能，以最經濟有效的方式執行橋梁管理工作減輕政府負擔［2］。 本管理系統網址為 http: //bms.iot.gov.tw/ ，為交通部運輸研究所 與中央大學開發完成，相關資料庫在 90 年 8 月建檔完成並開放提供國內各 橋梁管理單位使用［11］。 本管理系統目前提供使用管理單位之功能包括有: l.基本資料模組 2. 檢測資料模組 3.維修記錄模組 4.統計分析模組 5.成本估算模組 6.系統參 數設定 7.地理資訊模組 8.整合型決策模組。有關各模組之詳細操作內容可 參考由系統下載之作業手冊。以下就各模組作簡介［11、12］。 1.基本資料模組： 記錄橋梁基本資料，如同橋梁橋籍一般代表其身份，其內容由 橋梁管理資料、幾何資料、結構資料、設計資料、基本相片及附註 等六大部分。 2.檢測資料模組： 記錄橋梁各筆檢測資料，包括檢測紀錄、檢測員意見、檢測照 片、維修工作項目及維修工作數量等。橋梁檢測資料模組的目的， 是將於進行檢測工作時所得之紀錄資料、該檢測員意見、相關之檢 測照片及建議維修之工作項目等資訊作一有系統的彙整及管理，並

提供其他模組所需要的參考資訊。 3.維修記錄模組： 維修記錄模組之功能，在於管理及監控橋梁維修工作之進度， 同時，亦可由橋梁維修資料之累積，發現橋梁劣化之趨勢，若發現 維修工作之頻率異常，或服務年限過短，橋梁管理單位便可針對此 一現象深入探討其成因，以做出適當之決策，避免不必要之花費。 4.統計分析模組： 此一功能主要提供橋梁管理單位進行各種橋梁資料統計分析; 統計分析模組可依據基本資料、檢測資料及維修資料等三種資料， 進行各種主題之統計方法。 5.成本估算模組： 在橋梁檢測的過程中，檢測員除須對有缺陷之構件，就其損壞 狀況加以評估記錄之外，並須參照維修工法表，概估該損壞構件所 需之維修修方法去、數量與急迫性。利用此一資料，配合系統內預 先建立之維修工法成本分析資料，根據不同分區之單價，即可計算 各座橋梁所需之維護成本。根據 D.E.R.U.目視檢測準則中所示，針 對不同 U 值之維修急迫性如下。 U=0 :在該表單出現之構件，目前無法判斷其急迫性，需進一步評 估後才決定其維護急迫性。 U=1 :在該表單出現之構件，進行例行性維護即可。 U-2 :在該表單出現之構件，應在三年內編列預算進行維護。 U=3 :在該表單出現之構件，應在一年內編列預算進行維修。 U=4 :在該表單出現之構件，應進行緊急維修。 6.系統參數設定： 為使本系統各模組所使用之參數能夠適時更新，使用者可使用 本模組功能以適時更新系統參數，使各模組中運算時所使用之參數 能夠適時反應現況，使輸出的結果能更加的正確。本模組主要提供 系統管理員使用，一般使用者僅能操作個人資料查詢及密碼變更。

7.地理資訊模組： 本模組係利用 GIS 圖形界面提供使用者更為簡易的橋梁查詢方 式，可以將橋梁直接顯示在地圖上，在圖面上可直接得知橋梁的交 通機能與相關地理資訊，經由此模組可以在圖面上查詢橋梁的基本 資料與檢測資料。 8.整合性決策模組: 整合性決策模組的功能，為如何在有限的預算下，評選出決策 期中的每一年度所應進行維修或改善工作的最佳橋梁組合，以達整 體最大效益。

2.4.6 橋梁評估指標

橋梁評估指標利用橋梁檢測所得之 D、E、R 資料，以及相關的橋梁基 本資資料，可分別為檢測橋梁計算其狀況指標(CI)、優選指標(PI)、功能 指標( FI)以及整體優選指標(OPI)等四種指標，以上四種橋梁指標分別依 橋梁之結稱性及功能性評估橋梁之整體狀況，提供橋梁管理者一個概略性 的判斷，以作為橋梁維修優選排序之依據［12］。 經實際操作系統發現，台灣地區橋梁管理系統目前僅提供以上四種指 標中狀況指標(Cl)，故本研究亦針對狀況指標(Cl)作探討，以下就狀況指 標加以介紹。

狀況指標(Condition Index, CI)： 不同組合構件對於橋梁之重要性有所不同，故計算橋梁之狀況指標時，管 理系統對不同組合構件給予不同之權重，並根據該座橋梁所有構件目視檢

測結果計算而得之構件狀況指標，再考量構件權重後計算而得［11］。

單構件狀況指標（ICij）：

組合構件狀況指標（ICi）： （2） 橋梁狀況指標（CI）： （3） 其中 內定值 a=1 n =構件數目 Wi =各組合構件對橋梁重要性權重 其中 Wi 權重係由管理系統參照高速公路局之「高速公路橋梁管理系統」訂 定橋梁各組合構件(1~20 項) 重要性權重，詳表 7。 表 7 各組合構件對橋梁重要性權重表 構 件 權重 構 件 權重 構 件 權重 橋墩保護措施 6 副構件(隔梁) 6 橋台 6 橋墩基礎 8 橋面版或絞接版 7 翼牆／擋土牆 5 橋墩墩體 7 引道路堤 3 磨擦層 3 支承墊 5 引道護欄 2 排水設施 4 止震塊/防震拉桿 5 河道 4 緣石及人行道 2 伸縮賵 6 引道路堤保護措施 3 護欄 3 主構件(大梁) 8 橋台基礎 7 資料來源［1］ 以上系統之權重係經集合高速公路局有關橋梁檢測人員研商結果所訂 定橋梁各組合構件重要性之權重［1］。

目前台灣地區橋梁管理系統由台灣各橋梁管理單位使用中，然台灣各 橋梁管理單位所管理橋梁規模不同，又個地方政府管轄地區之地形不同， 橋梁之特性亦隨之不同，現將高速公路橋梁之權重套用於台灣各地區之橋 梁，是否符合各單位之需求，尚有探討空間，故本研究將針對彰化縣所處 之平原地形，應用類神經網路之預測功能加以研究探討。

2.4.7 類神經網路應用

類神經網路自 1943 年發展至今，直到 80 年代末期，國外才開始有土 木工程領域相關之研究。如 Adeli 央 Yeh 以類神經網路作鋼梁斷面最佳化 預測；Vanluchene 與 Sun 討論混凝土簡支梁設計問題；Ganett、Cohn 和 Ghaboussi 提供了類神經網路在土木建築結構工程的可能應目之綜合剖 析；Ellis 等人預測砂土受剪時之應力應變行為曲線；Goh 則用以推估打擊 式基樁之極限承載力。惟其討論幾乎以結構設計及材料性質分析為主，鮮 少觸及預測模式［13］。近幾年來陸續有專家學者開始嘗試以類神經網路， 針對土木工程進行研究。 類神經網路很難告訴我們它學到了些什麼，或者應該說類神經網路可 「模仿」的還不錯。模仿成功的類神經網路可當成專家系統知識的一部份， 不過目前成熟的系統中並不多見［14］。以下列舉一些國內應用類神經網路 針對土木工程的應用的研究資料。 洪士林應用類神經網路於土木結構工程之應用並討論學習效果，並以 矩形斷面鋼筋混凝土（RC）梁設計與鋼結構最輕斷面梁選用作為應用實例 ［15］。 管樂齊應用類神經網路於 4 個土木工程相關案例，該案例分別為交通 流量預測、混凝土強度預測，多向度結構塑性分析以及結構物受損後修復 方式診斷，採用網路型式為倒傳遞類神經網路。經由研究結果顯示，類神 經網路展現出接近訓練範例的特性，同時較其他分析方式有較佳的結果 ［16］。 褚朝慶利用其他文獻所載之系統識別方法，作為碧潭橋系統識別之工

具，並以橋上儀器實測資料為內容，進行系統識別了解碧潭橋之動力特性。 而系統識別所得到的橋梁動力參數，作為類神經網路的輸入，除應用於簡 單橋梁模型外，也應用於碧潭橋上，並以其輸出值作為橋梁安全性評估之 依據，並驗證類神經網路的確具有檢測橋梁安全性的能力［17］。 謝獻仁應用類神經網路於落石坡危險度評估，利用類神經網路所具有 之平行處理能力，來處理各項參數對落石坡危險度之影響，進行對其危險 度之分析。利用類神經網路程式加以分析預測，分析結果證明了類神經網 路具有評估落石坡危險度之能力［18］。 謝豐隆類神經網路系統建立落石坡危險度與危害度等級評估模式及因 降雨引致落石坡危險度評估預報模式，透過類神經網路系統在案例學習與 預測都有顯著的成果。危險度與危害度分級結果，可供道路整治優先順序 選定及警告標誌設置參考; 降雨引致落石坡危險度評估分級結果，則可配 合氣象局發布豪大雨預報進行管理路段的危險度評估，必要時，道路管理 者可因危險路段過多應該將道路暫時封閉或示警［19］。 郭得和利用竹崎聯絡道獅子頭溪河川橋蒐集之地震資料進行非參數系 統識別，增加輸入值(加速度、速度、位移)對於類神經網路確實能有效的 訓練，並藉由八個訓練法則對於實地蒐集真實地震資料做探討，並驗證類 神經網路應用在實測資料的效果［20］。 陳添宇以橋梁構件為基礎，包括橋台、橋墩墩體、支承、止震塊、伸 縮縫、主構件、副構件、橋面版等，八個檢測評估中較容易發生劣化情形 為對象，尋找出影響構件劣化因素。經研究結果以學習方式所組成類神經 網路技術來預測橋梁劣化趨勢確有成效，透過類似條件基礎下，對於高速 公路現有橋梁於橋梁檢測時，針對損壞率高之構件能更加注意進而提高檢 測精度，縮短檢測時間與節省經費［13］。 張文彬分別對分析層級程序法、倒傳傳遞神經網路與『台灣地區橋梁 管理系統』三種方法的權重值進行比較。結果顯示倒傳遞類神經網路所得 之權重值與「台灣地區橋梁管理系統』所使用之權重值較為相近，維修優 選排序的結果以類神經網路產生的結果最好，並找出符合縣管橋梁之橋梁

檢測個項目之權重值，並建立其評估維修優選模式［8］。 陳克劼嘗試以公路總局轄下部份的省道橋梁檢測資料及相關基本資 料，應用類神經網路為分析工具，建立起省道橋梁劣化因素與劣化情形的 的因果關係，初步瞭解省道橋梁未來的劣化趨勢，期望在日後的橋梁檢測 及橋梁維護時能及早因應，並作妥善處理，以達到節省人力，物力，讓資 源有作效利用。該研究確實能將構建劣化因素及劣化評估建立相關性及模 式化，並表示類神經工具的確具有輔助判斷及針對未來預測之功能［4］。 葉長青藉由橋梁構件權重前 30%之重要構件來預測整體橋梁之健康狀 況，以建立整體橋梁健康狀況預測模型。針對橋梁之各重要構傋件，本研 究分別找出影響其劣化之顯著因子，並透過類神經模型預測各重重要構件 之劣化趨勢，進而推估預測整體橋梁之劣化趨勢［21］。

第三章 研究方法

本研究係採用類神經網路應用於橋梁狀況之預測，以下將針對本論文 所採用之類神經網路做扼要之介紹，並說明相關輸入及輸出資料。

3.1 類神經網路介紹（Artificial Neural Network，ANN）

經查相關文獻提出較精確的定義為:「類神經網路是一種計算系統，包 含軟體和硬體，它使用大量簡單的相連人工神經元(neuron) 來模仿生物神 經網路的能力。」［4］，類神經網路是「一種基於腦與神經系統研究所啟發 的資訊處理技術」。它可以利用一組範例(即系統輸入與輸出所組成的資料) 建立系統模型(輸入與輸出間的關係) ，有了這樣的系統模型便可用於推 估、預測、決策、診斷［13、21］。下圖為真實系統與系統模型（類神經網 路）之比較。 圖 4 真實系統與系統模型（類神經網路）之比較［22］