Tổng quan luận án

Công trình "Chẩn đoán dầm cầu bằng phương pháp phân tích dao động trên mô hình số hoá kết cấu được cập nhật sử dụng thuật toán tối ưu hoá bầy đàn kết hợp mạng nơ ron nhân tạo" được tác giả Hồ Khắc Hạnh thực hiện tại Trường Đại học Giao thông Vận tải dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.TS. Bùi Tiến Thành và TS. Ngô Văn Minh. Luận án thuộc chuyên ngành Kỹ thuật Xây dựng Cầu - Hầm (mã số: 9580205), bảo vệ năm 2021.

Trong quá trình khai thác, các công trình cầu chịu tác động bất lợi từ tự nhiên như bão lũ, động đất, cũng như các yếu tố do con người gây ra như phương tiện quá tải và va xô. Hiện tượng cộng hưởng cơ học xuất hiện khi tần số dao động riêng của công trình trùng với tần số kích động của xe chạy, gây khuếch đại dao động. Dưới tác dụng của tải trọng nặng lặp đi lặp lại, trạng thái ứng suất biến đổi liên tục dẫn đến phá hoại mỏi. Trước đây, việc giám sát sức khỏe kết cấu công trình (Structural Health Monitoring - SHM) chủ yếu dựa trên khảo sát trực quan và thử tải tĩnh định kỳ. Tuy nhiên, khảo sát trực quan bị giới hạn ở bề mặt và khó tiếp cận các vị trí như mặt dưới nhịp cầu; thử tải tĩnh đòi hỏi cấm lưu thông xe, gây gián đoạn giao thông, tốn kém chi phí và không phản ánh được sự biến đổi liên tục của kết cấu.

Phương pháp chẩn đoán động không phá hủy dựa trên việc đo đạc các đặc trưng dao động (tần số riêng, dạng dao động, hệ số cản) khắc phục được các nhược điểm trên. Tuy nhiên, các tham số kết cấu thực tế luôn chứa đựng tính bất định về điều kiện biên, mô đun đàn hồi vật liệu, khối lượng và hình học; đồng thời tín hiệu đo tại hiện trường thường bị ảnh hưởng bởi nhiễu. Phương pháp mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) truyền thống sử dụng giải thuật lan truyền ngược dựa trên độ dốc giảm dần (Gradient Descent - GD) dễ rơi vào các điểm tối ưu cục bộ. Ngược lại, thuật toán tối ưu hóa bầy đàn (PSO) có khả năng tìm kiếm toàn cục nhưng dựa trên cơ chế tìm kiếm ngẫu nhiên nên tiêu tốn nhiều thời gian tính toán đối với kết cấu phức tạp. Khoảng trống nghiên cứu được luận án xác định là việc phát triển một thuật toán kết hợp giữa PSO và ANN để cập nhật mô hình số hóa kết cấu, vừa khắc phục bẫy tối ưu cục bộ của ANN vừa rút ngắn thời gian tính toán so với PSO đơn lẻ.

Mục tiêu nghiên cứu của luận án được xác định cụ thể gồm:

  1. Nghiên cứu bài toán chẩn đoán hư hỏng của kết cấu dựa trên các đặc trưng dao động.
  2. Đề xuất thuật toán kết hợp mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) và thuật toán tối ưu hóa bầy đàn (PSO) cập nhật mô hình số hóa kết cấu theo các đặc trưng động học để cập nhật chính xác mô hình kết cấu áp dụng cho bài toán chẩn đoán kết cấu.
  3. Xây dựng chương trình cập nhật mô hình kết cấu theo thuật toán đề xuất cho kết cấu dầm, đồng thời mở rộng áp dụng với các dạng kết cấu khác như kết cấu dàn và kết cấu tấm (bản).
  4. Thực hiện và tham khảo các thí nghiệm đo dao động của kết cấu trong phòng thí nghiệm và công trình cầu thực tế, sau đó áp dụng phương pháp đề xuất để cập nhật mô hình cũng như chẩn đoán hư hỏng trong kết cấu.

Đối tượng nghiên cứu của luận án bao gồm các đặc trưng động học kết cấu cầu (tần số dao động riêng, dạng dao động, hệ số giảm chấn), mô hình số hóa kết cấu mô phỏng theo phương pháp phần tử hữu hạn (FEM), các thuật toán tối ưu tiến hóa (PSO), mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) và bài toán xác định vị trí, mức độ hư hỏng. Phạm vi nghiên cứu về mặt số trị tập trung vào kết cấu cầu dầm giản đơn, kết cấu tấm composite ba lớp và kết cấu cầu dàn thép liên tục (cầu Bến Thủy). Phạm vi nghiên cứu thực nghiệm được tiến hành trên mô hình dầm thép giản đơn 21 phần tử trong phòng thí nghiệm và công trình cầu Bến Quan thực tế tại hiện trường.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Tổng quan tài liệu trong luận án được phân tích theo các nhóm hướng nghiên cứu chính trên thế giới và tại Việt Nam:

Về các phương pháp đo nhận dạng dao động và cảm biến trong SHM, Wu và cộng sự (2007) sử dụng cảm biến quang học phân tán không gian để cập nhật mô hình cầu trên đường cao tốc; Tran-Ngoc và cộng sự (2018) khảo sát điều kiện độ cứng nút dàn cầu thép quy mô lớn dưới kích động của đoàn tàu, gió và vi chấn; Ashebo và cộng sự (2007) phân tích ảnh hưởng độ lệch dầm chính đến sự phân bố tải trọng ngang; Zhong và cộng sự (2018) kết hợp mô hình cập nhật với lý thuyết xác suất trên cầu dây văng; Kuok và cộng sự (2014) áp dụng xác suất Bayes trên cầu Ting Kau; Cheng và cộng sự (2001) khảo sát đặc tính động học cầu đường sắt có lò xo giảm chấn; Yan và cộng sự (2010) áp dụng biến đổi sóng wavelet trên tín hiệu dao động tự do; Sim và cộng sự (2011) kết hợp phép đo cục bộ và toàn cục thay thế phép đo gia tốc đơn thuần.

Về việc ứng dụng các thuật toán tối ưu tiến hóa trong phát hiện hư hỏng, thuật toán di truyền (GA) được khảo sát bởi Na và cộng sự (2004), Mares và Surace (1996) dựa trên phương pháp lực dư, Perera và cộng sự (2010) với tối ưu Pareto đa biến, Chou và cộng sự (2006) giải bài toán nghịch đảo từ chuyển vị tĩnh, Hao và cộng sự (2002) sử dụng hàm mục tiêu tần số và mode shape, Gonçalves và cộng sự (2014) tối ưu hóa kết cấu dàn, và Guo cùng cộng sự (2014) áp dụng GA tìm kiếm vi mô. Thuật toán bầy kiến (AC) được Yu và cộng sự (2010) áp dụng cho khung hai tầng và ba tầng. Thuật toán tối ưu hóa bầy đàn (PSO) được Seyedpoor (2012) kết hợp với chỉ số năng lượng biến dạng; Sandesh và cộng sự (2007) kết hợp GA và PSO trên tấm mỏng; Kaveh và Maniat (2014) áp dụng PSO cho kết cấu dầm và giàn; Miguel và cộng sự (2012) sử dụng thuật toán tối ưu hóa lai cho dầm công-xôn nhằm giảm thời gian tính toán.

Về hướng ứng dụng học máy và mạng nơ-ron nhân tạo, Zenzen và cộng sự (2020) kết hợp ML với hệ số truyền động (transmissibility) trên tấm composite; Patel và cộng sự (2019) dự đoán vết nứt vật liệu composite; Abuodeh và cộng sự (2020) dự đoán độ bền cắt vật liệu sợi polymer; Cai và cộng sự (2020) dự đoán khả năng chống cắt dầm chịu lửa; Asteris và Mokos (2019, 2021) áp dụng ANN và GA dự đoán cường độ nén bê tông; Apostolopouloua và cộng sự (2020) mô phỏng đặc tính vữa vôi thủy lực; Duẩn và cộng sự (2020) sử dụng mô hình ICA-XGBoost cho bê tông tái chế; Arangio và cộng sự (2014) áp dụng mạng nơ-ron Bayes trên cầu dây văng.

Tại Việt Nam, các nghiên cứu chẩn đoán kết cấu ban đầu tập trung vào vết nứt và thông số tĩnh: Nguyễn Tiến Minh (2007) xác định sự thay đổi mô đun đàn hồi bê tông; Bùi Đức Chính (2011, 2013, 2017) áp dụng biến đổi Hilbert-Huang chẩn đoán hư hỏng phần dưới trụ cầu; Ngô Trọng Đức và cộng sự (2014) phân tích dao động riêng phát hiện vết nứt dầm vật liệu biến thiên cơ tính; Khiêm và cộng sự (2014) dùng phương pháp ma trận chuyển giao cho dầm nứt; Phạm Xuân Khang (2011, 2012, 2015) đề xuất quy trình chẩn đoán nhịp giản đơn dựa vào sự thay đổi dạng dao động riêng; Nguyễn Việt Khoa (2006, 2013) nghiên cứu phương pháp động học không phá hủy. Một số nghiên cứu hiện trường trên cầu lớn như cầu Mỹ Thuận (Nguyễn Hữu Thuấn và cộng sự, 2011; Bùi Tiến Thành và cộng sự, 2012), cầu Cần Thơ (Hoàng Nam, 2014), cầu Phú Mỹ (Nguyễn Trọng Nghĩa và cộng sự, 2016), cầu Phò Nam (Trần Văn Đức và cộng sự, 2018).

Khoảng trống luận án lựa chọn giải quyết: Phần lớn các nghiên cứu trong nước dừng lại ở việc đo đạc, trích xuất đặc trưng dao động mà chưa xây dựng thuật toán tự động cập nhật mô hình số để xác định các thông số bất định và chẩn đoán định lượng mức độ hư hỏng. Trên thế giới, việc áp dụng ANN gặp hạn chế về điểm cực tiểu cục bộ của thuật toán lan truyền ngược, còn PSO gặp hạn chế về chi phí thời gian khi mở rộng cho hệ thống nhiều bậc tự do. Luận án giải quyết khoảng trống này bằng cách thiết lập thuật toán kết hợp song song PSO-ANN nhằm phục vụ cập nhật mô hình số hóa kết cấu cầu.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Luận án xây dựng trên nền tảng lý thuyết động lực học kết cấu, biểu diễn phương trình chuyển động tổng quát của hệ nhiều bậc tự do bằng phương pháp phần tử hữu hạn:

$$M\ddot{u}(t) + C\dot{u}(t) + Ku(t) = f(t)$$

Trong đó $M$, $C$, $K$ lần lượt là ma trận khối lượng, ma trận giảm chấn và ma trận độ cứng; $u(t)$, $\dot{u}(t)$, $\ddot{u}(t)$ là các véc-tơ chuyển vị, vận tốc và gia tốc; $f(t)$ là véc-tơ ngoại lực tác dụng. Đối với bài toán dao động tự do không cản ($C = 0, f(t) = 0$), phương trình trị riêng có dạng:

$$(K - \omega^2 M)\phi = 0$$

Với $\omega$ là tần số góc dao động riêng và $\phi$ là véc-tơ mode dao động thỏa mãn tính trực giao:

$$\phi^T M \phi = I; \quad \phi^T K \phi = \Omega^2 = \text{diag}(\omega_i^2)$$

Đối với dao động tắt dần tỷ lệ, ma trận giảm chấn được giả thiết theo mô hình Rayleigh:

$$C = \alpha M + \beta K$$

Với $\alpha, \beta$ là các hệ số thực. Trường hợp dao động có cản tổng quát không theo tỷ lệ, bài toán được chuyển về không gian trạng thái bậc nhất với kích thước $2N \times 2N$ để xác định các tần số phức và dạng dao động phức.

Về các phương pháp chẩn đoán hư hỏng dựa trên dao động, tác giả phân tích và so sánh bốn nhóm phương pháp:

  1. Phương pháp dựa trên sự thay đổi tần số dao động riêng: Dễ đo đạc nhưng kém nhạy với hư hỏng nhỏ, không phân biệt được các vị trí đối xứng và chịu ảnh hưởng lớn từ biến thiên nhiệt độ môi trường.
  2. Phương pháp dựa trên sự thay đổi dạng dao động: Bao gồm tiêu chí bảo đảm dạng dao động (MAC), tiêu chí bảo đảm dạng dao động phối hợp (COMAC), phương pháp đường cong dạng dao động (Mode Shape Curvature), phương pháp năng lượng biến dạng (Modal Strain Energy) và phương pháp ma trận độ mềm (Modal Flexibility). Ma trận độ mềm $F$ được xấp xỉ qua các mode dao động bậc thấp:

$$F \approx \sum_{i=1}^{m} \frac{1}{\omega_i^2} \phi_i \phi_i^T$$

  1. Phương pháp dựa trên hàm đáp ứng tần số (Frequency Response Function - FRF): Sử dụng toàn bộ dải tần số đo được mà không cần trích xuất trực tiếp mode dao động, tuy nhiên đòi hỏi lưới đo dày đặc để định vị hư hỏng cục bộ.
  2. Phương pháp cập nhật mô hình sử dụng thuật toán tiến hóa và học máy:
    • Thuật toán tối ưu hóa bầy đàn (PSO): Khởi tạo quần thể phần tử ngẫu nhiên, cập nhật vận tốc $v_{id}^{t+1}$ và vị trí $x_{id}^{t+1}$ theo công thức:

$$v_{id}^{t+1} = w v_{id}^t + c_1 r_1 (p_{id}^t - x_{id}^t) + c_2 r_2 (p_{gd}^t - x_{id}^t)$$

$$x_{id}^{t+1} = x_{id}^t + v_{id}^{t+1}$$

Trong đó $w$ là trọng số quán tính, $c_1, c_2$ là các tham số học tập cá nhân và toàn thể, $r_1, r_2$ là các số ngẫu nhiên phân bố đều trong khoảng $[0, 1]$, $p_{id}$ là vị trí tối ưu cục bộ của phần tử, $p_{gd}$ là vị trí tối ưu toàn thể bầy đàn.

  • Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN): Mạng truyền thẳng nhiều lớp sử dụng thuật toán lan truyền ngược (BP) với kỹ thuật Gradient Descent để điều chỉnh ma trận trọng số $W$ và véc-tơ độ lệch $b$.
  • Thuật toán kết hợp song song PSO-ANN: Cơ chế đề xuất tích hợp giải thuật PSO vận hành song song nhằm tối ưu hóa trọng số ban đầu và tìm kiếm giải pháp toàn cục, giúp kéo mạng ANN thoát khỏi các vùng cực tiểu địa phương của hàm lỗi, đồng thời mạng ANN đẩy nhanh tốc độ hội tụ so với việc chỉ dùng tìm kiếm ngẫu nhiên của PSO.

Phương pháp nghiên cứu thực tế kết hợp giải tích số trên phần mềm MATLAB (MathWorks) và phân tích thực nghiệm đo đạc dao động ngẫu nhiên dưới tác động của tải trọng tự nhiên và kích động phương tiện giao thông. Nguồn dữ liệu gồm dữ liệu mô phỏng phần tử hữu hạn và dữ liệu đo gia tốc thực tế tại hiện trường.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về giám sát sức khỏe kết cấu công trình dựa trên phương pháp đo nhận dạng dao động

Chương 1 hệ thống hóa cơ sở của công tác SHM, trình bày bốn cấp độ chẩn đoán theo phân loại học thuật:

  • Cấp độ 1 (Chẩn đoán): Xác định kết cấu có xuất hiện hư hỏng hay không.
  • Cấp độ 2 (Xác định vị trí): Xác định bộ phận hoặc vị trí hình học của vùng hư hỏng.
  • Cấp độ 3 (Xác định mức độ): Định lượng quy mô suy giảm độ cứng của hư hỏng.
  • Cấp độ 4 (Đánh giá tuổi thọ): Dự báo tuổi thọ còn lại và độ bền mỏi của kết cấu dựa trên hư hỏng đã phát hiện.

Tác giả phân tích các hạn chế của phương pháp kiểm tra trực quan và thử tải tĩnh truyền thống. Các ứng dụng thực tế trên thế giới được điểm lại, tiêu biểu như cầu treo Tsing Ma (Hồng Kông) nhịp 1377 m được trang bị 600 cảm biến đo đạc phục vụ quan trắc thường xuyên; thống kê của Cục Đường bộ Liên bang Mỹ (FHWA) về chi phí bảo dưỡng hệ thống cầu gia tăng. Tại Việt Nam, nhiều cầu lớn như Mỹ Thuận, Bãi Cháy, Kiền đã được lắp đặt hệ thống cảm biến theo dõi. Chương 1 kết luận rằng các nghiên cứu trong nước chủ yếu mới khai thác dữ liệu dao động ở mức nhận dạng đặc trưng mà chưa giải quyết trọn vẹn bài toán cập nhật tự động mô hình toán để xác định các tham số bất định và chẩn đoán định lượng hư hỏng.

Chương 2: Nghiên cứu và đề xuất phương pháp chẩn đoán hư hỏng kết cấu bằng phương pháp đo dao động ngẫu nhiên

Chương 2 trình bày chi tiết toán học về lý thuyết dao động kết cấu, phân biệt ba trường hợp: dao động không tắt, dao động tắt dần tỷ lệ Rayleigh ($C = \alpha M + \beta K$) và dao động giảm nhớt tổng quát giải trong không gian trạng thái bậc nhất. Tác giả đi sâu phân tích ưu và nhược điểm của các kỹ thuật chẩn đoán dựa trên dao động:

Phương pháp Ưu điểm chính Nhược điểm chính
Tần số dao động riêng Dễ thực hiện, chi phí thấp, thiết bị đo đơn giản Kém nhạy với hư hỏng nhỏ, không phân biệt được vị trí đối xứng, nhạy với nhiệt độ
Dạng dao động (MAC, COMAC) Nhạy cảm với biến đổi cục bộ hơn tần số riêng Đòi hỏi nhiều điểm đo, độ nhạy vẫn hạn chế với hư hỏng nhỏ
Đường cong dạng dao động Độ nhạy cao với biến dạng uốn và suy giảm độ cứng cục bộ Dễ bị sai lệch lớn khi dữ liệu đo thực tế có nhiễu
Năng lượng biến dạng Định vị tốt hư hỏng dầm và tấm, không cần ma trận $M, K$ Yêu cầu xấp xỉ nội suy dạng dao động giữa các cảm biến
Ma trận độ mềm Hội tụ nhanh ở các mode bậc thấp, nhạy hơn tần số đơn lẻ Đòi hỏi chuẩn hóa khối lượng của các dạng dao động
Hàm đáp ứng tần số (FRF) Tận dụng toàn bộ dải tần số kích thích, chi phí xử lý vừa phải Ít thông tin định vị cục bộ nếu số lượng cảm biến hạn chế

Trên cơ sở phân tích cấu trúc giải thuật của PSO và ANN, tác giả chỉ ra PSO có nhược điểm không có toán tử đột biến/trao đổi chéo và tìm kiếm ngẫu nhiên chậm; ANN có nhược điểm lớn là giải thuật Gradient Descent dễ kẹt tại cực tiểu cục bộ. Tác giả đề xuất sơ đồ thuật toán kết hợp song song PSO-ANN, sử dụng không gian tìm kiếm của PSO để điều hướng và tái cấu trúc điểm xuất phát cho ANN, qua đó nâng cao độ chính xác nhận dạng và giảm thời gian hội tụ.

Chương 3: Áp dụng PSO kết hợp với ANN để chẩn đoán các hư hỏng cho mô hình số

Chương 3 triển khai kiểm chứng thuật toán đề xuất trên ba mô hình số mô phỏng theo phương pháp phần tử hữu hạn bằng ngôn ngữ lập trình MATLAB:

  1. Mô hình cầu dầm giản đơn: Khảo sát hai kịch bản:

    • Kịch bản hư hỏng đơn: Giả định suy giảm độ cứng tại phần tử số 3 với hai mức độ 7% và 70%.
    • Kịch bản hư hỏng đa phần tử: Giả định suy giảm độ cứng đồng thời 20% tại phần tử số 1 và 60% tại phần tử số 3. Kết quả so sánh giữa ba thuật toán PSO, ANN và ANN kết hợp PSO (ANNPSO) cho thấy ANNPSO đạt hệ số hồi quy $R$ tiệm cận 1, sai số phân bố và sai số thực của hàm dự báo suy giảm độ cứng nhỏ hơn rõ rệt so với hai phương pháp chạy độc lập.

  2. Mô hình tấm composite ba lớp: Sử dụng 15 mode dao động đầu tiên để huấn luyện mạng. Khảo sát kịch bản hư hỏng đơn tại phần tử số 9 và kịch bản hư hỏng hai phần tử đồng thời (50% tại phần tử số 3 và 70% tại phần tử số 5). Kết quả mô phỏng cho thấy thuật toán ANNPSO nhận dạng chính xác vị trí và mức độ suy giảm mô đun đàn hồi của từng lớp vật liệu, loại bỏ hiện tượng báo động giả tại các phần tử lành lặn.

  3. Mô hình cầu dàn thép liên tục (kết cấu cầu Bến Thủy): Trích xuất 15 mode dao động đầu tiên. Khảo sát kịch bản hư hỏng đơn tại thanh dàn số 4 (mức 7% và 80%) và kịch bản hư hỏng hai thanh dàn đồng thời (20% tại thanh số 2 và 80% tại thanh số 8). Kết quả đánh giá hiệu suất xác nhận thuật toán lai duy trì sai số bình phương trung bình (MSE) ở mức thấp nhất và rút ngắn thời gian lặp so với giải thuật PSO thuần túy.

Chương 4: Áp dụng PSO kết hợp với ANN để chẩn đoán các hư hỏng trên mô hình thực nghiệm

Chương 4 kiểm chứng thuật toán trên hai đối tượng thực nghiệm:

  1. Mô hình dầm thép giản đơn trong phòng thí nghiệm: Sử dụng cơ sở dữ liệu thực nghiệm dầm thép 21 phần tử với điều kiện biên tự do từ nghiên cứu tham chiếu số [143]. Tác giả trích xuất ba mode dao động riêng đầu tiên từ số liệu đo gia tốc thực tế để so sánh với tần số tính toán lý thuyết. Cả ba thuật toán PSO, ANN và ANNPSO được áp dụng để chẩn đoán vị trí vết nứt nhân tạo. Thuật toán ANNPSO xác định chính xác phần tử bị hư hỏng với sai số ước tính mức độ suy giảm độ cứng thấp nhất.

  2. Mô hình công trình cầu Bến Quan thực tế: Cầu Bến Quan là công trình cầu cũ có kết cấu nhịp dầm bê tông cốt thép giản đơn. Nhóm nghiên cứu tiến hành:

    • Đo đạc hiện trường trạng thái ban đầu: Bố trí lưới cảm biến gia tốc trên mặt cắt ngang và dọc theo chiều dài nhịp cầu để thu thập tín hiệu dao động ngẫu nhiên dưới kích động gió và xe chạy.
    • Tạo hư hỏng nhân tạo: Tiến hành đục phá hủy một phần bê tông bản mặt cầu tại vị trí xác định trước, sau đó tiếp tục đo đạc thu thập tín hiệu dao động ở trạng thái sau hư hỏng.
    • Phân tích số liệu và cập nhật mô hình: Xây dựng mô hình phần tử hữu hạn của cầu trên MATLAB, trích xuất bốn mode dao động đầu tiên trước và sau hư hỏng. Cập nhật mô hình số và thực hiện chẩn đoán bằng PSO, ANN và ANNPSO. Kết quả nhận dạng thực tế tại cầu Bến Quan khẳng định thuật toán ANNPSO định vị đúng vùng bản mặt cầu bị đục phá và lượng hóa mức độ suy giảm độ cứng phù hợp với thực tế phá hủy, vượt trội hơn so với phương pháp ANN đơn lẻ vốn bị phân tán bởi cực tiểu cục bộ do nhiễu đo đạc hiện trường gây ra.

Kết quả và những đóng góp mới

Luận án đạt được những kết quả và đóng góp mới sau:

Về mặt lý luận:

  • Đề xuất quy trình thuật toán kết hợp song song giữa thuật toán tối ưu hóa bầy đàn (PSO) và mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) trong bài toán cập nhật mô hình phần tử hữu hạn dựa trên đặc trưng dao động ngẫu nhiên.
  • Làm rõ cơ chế khắc phục hiện tượng kẹt cực tiểu cục bộ của mạng ANN khi sử dụng giải thuật Gradient Descent thông qua cơ chế tìm kiếm đa hướng của PSO, đồng thời giải quyết bài toán tiêu tốn thời gian tính toán của PSO khi áp dụng độc lập cho các kết cấu phức tạp.

Về mặt thực tiễn:

  • Xây dựng hoàn chỉnh bộ chương trình tính toán trên môi trường MATLAB tích hợp quy trình nhận dạng đặc trưng dao động, cập nhật mô hình số hóa và chẩn đoán hư hỏng tự động.
  • Kiểm chứng thành công thuật toán trên các dạng kết cấu khác nhau bao gồm dầm giản đơn, tấm composite ba lớp, cầu dàn thép Bến Thủy, dầm thép thí nghiệm và cầu Bến Quan thực tế.
  • Xây dựng quy trình đo đạc thực nghiệm và tạo lập cơ sở dữ liệu động học công trình làm hồ sơ số hóa phục vụ quản lý khai thác cầu.

Về kiến nghị và giải pháp:

  • Đề xuất đưa phương pháp phân tích dao động và cập nhật mô hình số hóa vào quy trình kiểm tra định kỳ công trình cầu thay thế dần các đợt thử tải tĩnh gây cản trở giao thông.
  • Ứng dụng thuật toán kết hợp PSO-ANN vào các hệ thống quan trắc sức khỏe kết cấu liên tục cho các công trình cầu nhịp lớn đang khai thác tại Việt Nam.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Về mặt hạn chế:

  • Luận án chưa xét đến ảnh hưởng của biến thiên điều kiện môi trường dài hạn, đặc biệt là sự thay đổi nhiệt độ và độ ẩm theo mùa, vốn là những yếu tố có thể gây dịch chuyển tần số dao động riêng tương đương với mức độ xuất hiện hư hỏng nhẹ.
  • Thử nghiệm hiện trường tại cầu Bến Quan mới thực hiện trên kết cấu nhịp dầm giản đơn với mức độ hư hỏng nhân tạo trên mặt cầu, chưa triển khai thực nghiệm trên các kết cấu nhịp lớn phức tạp như cầu dây văng hay cầu vòm.

Về hướng nghiên cứu tiếp:

  • Mở rộng thuật toán chẩn đoán cho các hệ thống cầu có bậc tự do lớn hơn và kết cấu phi tuyến như cầu dây văng, cầu treo dây võng.
  • Tích hợp các thuật toán lọc và bù trừ ảnh hưởng của nhiệt độ môi trường vào dữ liệu dao động trước khi đưa vào mạng huấn luyện cập nhật mô hình.
  • Phát triển mô hình chẩn đoán đạt đến cấp độ 4 nhằm dự báo tuổi thọ mỏi và độ bền còn lại của kết cấu.

Giá trị tham khảo

Luận án là tài liệu tham khảo chuyên môn cho:

  • Nghiên cứu sinh, học viên cao học và giảng viên chuyên ngành Kỹ thuật Xây dựng Cầu - Hầm, Công trình Giao thông và Cơ kỹ thuật trong việc nghiên cứu ứng dụng phương pháp phần tử hữu hạn kết hợp trí tuệ nhân tạo.
  • Các kỹ sư kiểm định, chuyên viên quan trắc tại các viện nghiên cứu và doanh nghiệp xây dựng công trình giao thông trong việc thiết lập hệ thống cảm biến gia tốc và đo đạc dao động hiện trường.
  • Các cơ quan quản lý khai thác cầu đường bộ trong việc xây dựng quy trình giám sát sức khỏe công trình không phá hủy.

Phần nội dung có giá trị tham khảo ứng dụng cao nhất là cấu trúc thuật toán kết hợp PSO-ANN lập trình trên MATLAB (trình bày tại Chương 2 và Chương 3) cùng quy trình bố trí điểm đo, thu thập và xử lý tín hiệu thực nghiệm hiện trường tại cầu Bến Quan (trình bày tại Chương 4).

Câu hỏi thường gặp

1. Bốn cấp độ giám sát sức khỏe kết cấu (SHM) dựa trên phương pháp đo dao động được xác định như thế nào trong luận án?
Luận án dẫn giải bốn cấp độ gồm: Cấp độ 1 là chẩn đoán kết cấu có bị hư hỏng hay không; Cấp độ 2 là xác định vị trí bộ phận hoặc phần tử kết cấu bị hư hỏng; Cấp độ 3 là xác định mức độ suy giảm độ cứng của hư hỏng; Cấp độ 4 là đánh giá tuổi thọ còn lại và độ bền mỏi của công trình trên cơ sở các hư hỏng đã phát hiện.

2. Thuật toán kết hợp song song PSO-ANN giải quyết nhược điểm gì của từng phương pháp khi hoạt động độc lập?
Mạng ANN truyền thống sử dụng thuật toán lan truyền ngược dựa trên Gradient Descent dễ bị rơi vào các điểm tối ưu cục bộ khi không gian tìm kiếm phức tạp; trong khi đó PSO tìm kiếm ngẫu nhiên nên tiêu tốn nhiều thời gian và thiếu các toán tử tái tổ hợp thế hệ mới. Khi kết hợp song song, PSO hỗ trợ tìm kiếm toàn cục để kéo ANN ra khỏi các cực tiểu cục bộ, còn ANN tăng tốc độ hội tụ của hệ thống, giúp giảm đáng kể thời gian tính toán so với PSO đơn lẻ.

3. Luận án đã áp dụng thuật toán đề xuất để kiểm chứng trên những mô hình số nào trong Chương 3?
Trong Chương 3, tác giả kiểm chứng thuật toán trên ba mô hình số hóa phần tử hữu hạn: (1) Cầu dầm giản đơn với các kịch bản hư hỏng đơn tại phần tử 3 và hư hỏng kép tại phần tử 1 và 3; (2) Tấm composite ba lớp sử dụng 15 mode dao động đầu tiên với kịch bản hỏng đơn tại phần tử 9 và hỏng kép tại phần tử 3 và 5; (3) Cầu dàn thép liên tục Bến Thủy sử dụng 15 mode dao động với kịch bản hỏng thanh dàn số 4 và kịch bản hỏng thanh số 2 kết hợp thanh số 8.

4. Quy trình thử nghiệm hiện trường tại cầu Bến Quan (Chương 4) được thực hiện như thế nào?
Nhóm nghiên cứu thiết lập lưới cảm biến gia tốc trên mặt bằng và mặt cắt ngang cầu để thu thập tín hiệu dao động ngẫu nhiên ở trạng thái nguyên vẹn ban đầu. Sau đó, tiến hành đục phá hủy nhân tạo một phần bản mặt cầu bê tông và thực hiện đo đạc lại các thông số dao động. Dữ liệu thực đo bốn mode dao động đầu tiên được đưa vào mô hình phần tử hữu hạn trên MATLAB để thuật toán ANNPSO cập nhật mô hình và chẩn đoán vị trí cùng mức độ hư hỏng.

5. Những chỉ số nào được luận án sử dụng để so sánh hiệu quả giữa các thuật toán?
Hiệu quả của các thuật toán được lượng hóa thông qua hệ số hồi quy ($R$), sai số bình phương trung bình (MSE), phân bố sai số, sai số thực giữa giá trị độ cứng dự báo so với giá trị độ cứng mô hình, cùng thời gian tính toán và số bước lặp hội tụ.

Kết luận

Luận án của tác giả Hồ Khắc Hạnh đã hoàn thiện phương pháp chẩn đoán hư hỏng kết cấu cầu thông qua việc cập nhật mô hình số hóa bằng thuật toán kết hợp song song giữa tối ưu hóa bầy đàn (PSO) và mạng nơ-ron nhân tạo (ANN). Công trình đã làm rõ cơ sở lý thuyết động lực học kết cấu, đồng thời phân tích đối sánh các kỹ thuật nhận dạng dao động dựa trên tần số riêng, dạng dao động và hàm đáp ứng tần số. Quá trình kiểm chứng thực nghiệm trên ba mô hình số (cầu dầm giản đơn, tấm composite, cầu dàn thép Bến Thủy) và hai mô hình thực nghiệm (dầm thép phòng thí nghiệm và cầu Bến Quan) khẳng định giải thuật đề xuất khắc phục được bẫy cực tiểu cục bộ của ANN và rút ngắn thời gian tính toán so với PSO. Luận án cung cấp bộ công cụ tính toán trên nền tảng MATLAB và quy trình thực nghiệm có giá trị khoa học và thực tiễn đối với lĩnh vực giám sát sức khỏe kết cấu công trình cầu tại Việt Nam.