交通部運輸研究所

      船舶繫纜之受力與船舶間的運動是一個非常複雜的問題。在風、浪作用下 ，繫泊於碼頭邊之船舶眾多纜繩中，那一條受力最大，受力多大，為高度複雜的非線性問題。本計畫利用水工模型試驗的方式，量測模型船在眾多風、波作用情境之下，繫纜船舶之纜繩最大受力。然後利用因次分析的方法，將這些情境的風、波條件，以及船型尺寸諸元，予以無因次化，再將這些無因次參數，丟到類神經網路進行訓練，試圖找出風、波條件、船型尺寸諸元，與纜繩最大受力之間的關聯函數關係。 
經實驗發現，對於繫泊於港內碼頭之船舶而言，在颱風之強風正在吹襲的情況下，波浪對船舶繫纜力的影響遠小於風的影響，故在我們建立的模式中，暫且不需要輸入波浪條件。而和國外文獻比對，本計畫所量測之風對於船舶作用力，有相當高的可信度。本計畫製作兩艘模型船，考量兩種不同繫纜方式、5種風向、多種吃水載重條件與風速條件，總計完成244個情境之試驗。最後將類神經網路訓練的結果，分別建置貨櫃輪與油輪之船舶繫纜力預報模式。 
本計畫所建置之船舶繫纜力預報模式，將可提供給各港務公司、各港口之營運管理層、各海運公司與各帶解纜公司，於颱風來臨時，可透過此預報模式 ，預先評估船舶之繫纜力，降低發生斷纜之風險，進而減少颱風造成之災損。