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http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/88538
標題: | 以數據分析方法預測鑽掘樁於軸向載重下之行為 Data Analysis Method for Predicting the Behavior of Drilled Shafts under Axial Loading |
作者: | 李宜庭 Yi-Ting Li |
指導教授: | 卿建業 Jian-Ye Ching |
關鍵字: | 數據分析,鑽掘樁,極限承載力,軸向載重,全球資料庫,多變數機率分布模型,階段式貝氏模型,超參數, data analysis,drilled shafts,ultimate bearing capacity,axial loading,global database,multivariate probability distribution model,hierarchical Bayesian model,hyper-parameters, |
出版年 : | 2023 |
學位: | 碩士 |
摘要: | 鑽掘樁設計中,過往的設計方法在使用上會受特定土壤參數限制,若缺少其一參數,就必須透過假設才能完成,使用上也可能受土層種類及地區特性的影響,無法被全面性得使用。本研究將蒐集世界各地場址之資訊,集結成全球資料庫,基於這些真實數據作分析,避免過多的假設,建立多變數機率分布模型,針對鑽掘樁的極限承載力與軸向載重下之加載行為進行預測。
透過文獻回顧,了解並蒐集影響鑽掘樁垂直加載行為的相關參數,建立一個全球資料庫,篩選最有探討性的參數,包含:(1)鑽掘樁長(L);(2)鑽掘樁徑(B);(3)極限承載力(q_ult);(4)SPT-N於樁底之值(N_1B);(5)SPT-N於樁身之值(N_sleeve);(6)CPT-qc於樁底之值(qc_1B);(7)CPT-qc於樁身之值(qc_sleeve);(8)雙曲線擬合參數(a);(9)雙曲線擬合參數(b) 資料庫為多變數機率分布,為了建置多變數機率模型,首先利用Johnson分布系統將各參數轉換至標準常態空間,接著利用吉普斯取樣法(Gibbs sampler)、共軛先驗(conjugate prior)及階段式貝氏模型(hierarchical Bayesian model, HBM)中的學習階段填補資料庫中空缺的資料,同時訓練出掌控資料庫的超參數。在階段式貝氏模型的推估階段,藉由學習階段所得到的超參數,加入目標現地的已知資訊更新後驗機率分布函數,便可以進行鑽掘樁極限承載力及加載行為的預測與評估,在可靠度的觀念下更加準確得進行設計。 In drilled shaft design, traditional design methods are limited by specific soil parameters. If any of these parameters are missing, we need to make some assumptions to do the design. Furthermore, the use of these methods may also be influenced by the soil types and local characteristics. This study aims to collect information from sites around the world and build a global database. The study will use the real data to establish a multivariate probability distribution model to predict the ultimate bearing capacity and the behavior of drilled shafts under axial loading. The most influential parameters are selected, including: (1) pile length (L);(2) pile diameter (B);(3) ultimate bearing capacity (q_ult);(4) SPT-N tip value (N_1B);(5) SPT-N side value (N_sleeve);(6) CPT-qc tip value (qc_1B);(7) CPT-qc side value (qc_sleeve);(8) hyperbolic parameter (a);(9) hyperbolic parameter (b) To build the multivariate probability distribution model, the parameters are transformed to the standard normal distribution by using the Johnson distribution system. Apply Gibbs sampler, conjugate prior, and hierarchical Bayesian model (HBM) to fill in missing data and output the hyperparameters in learning stage. In inference stage, input the hyper-parameters and target site information to make the prediction of ultimate bearing capacity and the loading behavior of drilled shafts. |
URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/88538 |
DOI: | 10.6342/NTU202301501 |
全文授權: | 未授權 |
顯示於系所單位: | 土木工程學系 |
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