| 摘要 |
有別於傳統的結構物健康診斷方法，皆須耗費許多時間與人力進行診斷結果分析與判斷。本研究主要目的，著眼於為未來開發的新一代結構物健康診斷方法，進行診斷理論方法初步的可行性驗證。以期本研究能成功適用於實際結構物健康診斷中，並以統計理論的機率運算為基礎簡易呈現最有可能之結構物破壞類別，免除需大量人力與時間投入分析與判斷。本研究乃是以結構物日常條件下微震動反應的量測紀錄為診斷原始資料，同時採用AR-ARX自迴歸時間序列作為結構物破壞情狀表徵之『結構物特徵時間序列』，運算理論則是引進生物資訊領域中應用於診斷細胞癌症基因的『貝氏分類診斷邏輯方法』作為結構物破壞類別的分類工具。
『貝氏分類診斷邏輯方法』即所謂圖像識別概念之結構物健康診斷方法，藉由瞭解已知結構物破壞情況的資料樣本係數機率密度分佈函數模型，推斷當前處於未知破壞情況條件下量測的結構物動力反應記錄最有可能的損傷程度。本研究診斷系統的理論驗證方法，以重複樣本空間與非重複樣本空間兩種比對手段，前者由於比對與被比對樣本空間是完全相同，故可作為檢驗『結構物特徵時間序列』在不同的破壞種類是否具差異性，亦即序列資料對該破壞情況具代表性；後者由於比對與被比對樣本空間是完全相異，故可模擬本研究結構健康診斷方法於實際應用上的診斷情況。而驗證步驟，則是最初以有限元素程式模擬結構物發生破壞的情況，再輸出分析得到的結構數值反應資料進行健康診斷分析。緊接著，著手進行結構物夜間微震動與震動台實驗，以真實量測得到的結構反應資料再次進行健康診斷分析，藉此瞭解現實環境中雜訊或其他不可預期因素對本研究理論方法診斷結果的影響程度。最後階段則是以貝氏分類法的最佳化理論，輔以兩階段聯集每一筆資料的診斷結果，藉以提升本研究方法的診斷準確性。
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中心技術報告