Luận văn thạc sĩ kỹ thuật xây dựng chẩn đoán hư hỏng trong dầm bê tông cốt thép sử dụng các đặc trưng dao động kết hợp với thuật toán trí tuệ nhân tạo

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu kỹ thuật xây dựng chẩn đoán hư hỏng trong dầm bê tông cốt thép sử dụng các đặc trưng dao động kết, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất biện

• Tác giả: Phạm Minh Nhân
• Người hướng dẫn: PGS. Hồ Đức Duy
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. HCM
• Chuyên ngành: Kỹ thuật Xây dựng
• Đề tài: Chẩn Đoán Hư Hỏng Trong Dầm Bê Tông Cốt Thép Sử Dụng Các Đặc Trưng Dao Động Kết Hợp Với Thuật Toán Trí Tuệ Nhân Tạo
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Chẩn đoán hư hỏng kết cấu

Chẩn đoán hư hỏng trong kết cấu, đặc biệt là dầm bê tông cốt thép, là một nhiệm vụ quan trọng trong việc đảm bảo an toàn và tuổi thọ của công trình. Các phương pháp chẩn đoán hiện nay chủ yếu dựa vào phân tích động học, nhằm phát hiện sự thay đổi trong các đặc trưng dao động như tần số và dạng dao động. Theo H. Chen, các cấp độ chẩn đoán hư hỏng được phân chia thành năm cấp độ, từ việc nhận diện sự xuất hiện của hư hỏng đến việc đánh giá mức độ an toàn của hệ kết cấu. Việc ứng dụng các phương pháp này giúp phát hiện sớm các vấn đề, từ đó có thể thực hiện các biện pháp sửa chữa kịp thời, giảm thiểu rủi ro cho công trình.

1.1 Phương pháp chẩn đoán trong SHM

Trong kỹ thuật Chẩn đoán Hư hỏng Công trình (SHM), phương pháp chẩn đoán có thể được chia thành hai nhóm chính: phương pháp thí nghiệm phá hủy và phương pháp thí nghiệm không phá hủy. Phương pháp không phá hủy ngày càng được ưa chuộng nhờ vào tính linh hoạt và chi phí thấp. Một trong những phương pháp nổi bật là phân tích dao động, trong đó sự xuất hiện của hư hỏng sẽ làm thay đổi các đặc trưng động học của cấu kiện. Nghiên cứu của Birtharia và Jain đã chỉ ra rằng việc thu thập dữ liệu động học có thể thực hiện thông qua Ambient Vibration Testing, giúp nâng cao độ chính xác trong việc chẩn đoán hư hỏng.

II. Đặc điểm của dầm bê tông cốt thép và hư hỏng

Dầm bê tông cốt thép (BTCT) là một trong những cấu kiện quan trọng trong ngành xây dựng, chịu lực chính trong các công trình. Cấu trúc và vật liệu của dầm phụ thuộc vào yêu cầu sử dụng và tải trọng mà nó phải chịu. Hư hỏng trong dầm BTCT thường xảy ra do các yếu tố như tải trọng lớn, thời gian sử dụng lâu dài hoặc điều kiện môi trường khắc nghiệt. Việc chẩn đoán hư hỏng trong dầm BTCT có thể thực hiện qua việc phân tích sự thay đổi tần số và dạng dao động, từ đó xác định mức độ hư hỏng và vị trí hư hỏng. Điều này không chỉ giúp tăng cường an toàn cho công trình mà còn tiết kiệm chi phí sửa chữa và bảo trì.

2.1 Các phương pháp chẩn đoán hư hỏng

Các phương pháp chẩn đoán hư hỏng trong dầm BTCT bao gồm phương pháp sự thay đổi tần số và phương pháp sự thay đổi dạng dao động. Phương pháp sự thay đổi tần số dựa trên nguyên lý rằng sự xuất hiện của hư hỏng sẽ làm thay đổi tần số dao động tự nhiên của cấu kiện. Trong khi đó, phương pháp sự thay đổi dạng dao động sử dụng chỉ số MAC (Modal Assurance Criterion) để đánh giá sự khác biệt giữa các dạng dao động trước và sau khi hư hỏng. Các phương pháp này được kết hợp với thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) để nâng cao độ chính xác trong việc chẩn đoán và dự đoán tải trọng tác dụng lên dầm BTCT.

III. Ứng dụng AI trong chẩn đoán hư hỏng

Sự phát triển của công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đã mở ra nhiều cơ hội mới trong việc chẩn đoán hư hỏng kết cấu. Các thuật toán học máy và học sâu có thể được áp dụng để phân tích dữ liệu thu thập từ các phương pháp chẩn đoán truyền thống, từ đó cải thiện khả năng phát hiện và đánh giá hư hỏng. Việc sử dụng AI giúp giảm thiểu sai sót trong quá trình chẩn đoán, đồng thời cung cấp các dự đoán chính xác về vị trí và mức độ hư hỏng. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng các phương pháp chẩn đoán kết hợp với AI có khả năng phát hiện hư hỏng hiệu quả hơn so với các phương pháp truyền thống.

3.1 Các thuật toán học máy

Các thuật toán học máy như hồi quy tuyến tính, hồi quy đa thức và các mô hình học sâu được áp dụng để phân tích dữ liệu động học và dự đoán tải trọng tác dụng lên dầm BTCT. Những thuật toán này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác trong việc chẩn đoán mà còn tối ưu hóa quy trình phân tích, từ đó tiết kiệm thời gian và chi phí. Việc áp dụng các công nghệ này vào thực tiễn xây dựng sẽ tạo ra một bước tiến lớn trong việc quản lý và bảo trì các công trình, đảm bảo an toàn cho người sử dụng.

IV. Kết luận và kiến nghị

Luận văn đã trình bày rõ ràng các phương pháp chẩn đoán hư hỏng trong dầm bê tông cốt thép sử dụng đặc trưng dao động kết hợp với thuật toán trí tuệ nhân tạo. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng việc ứng dụng các phương pháp này không chỉ nâng cao khả năng phát hiện hư hỏng mà còn giúp tối ưu hóa quy trình bảo trì công trình. Để nâng cao tính hiệu quả trong chẩn đoán, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các mô hình AI, đồng thời áp dụng các công nghệ mới trong lĩnh vực xây dựng. Điều này sẽ góp phần đảm bảo an toàn và nâng cao tuổi thọ cho các công trình xây dựng.

4.1 Tính cần thiết và ý nghĩa thực tiễn

Việc chẩn đoán hư hỏng trong dầm BTCT là một nhiệm vụ cần thiết nhằm bảo đảm an toàn cho các công trình xây dựng. Với sự phát triển của công nghệ AI, khả năng chẩn đoán và dự đoán hư hỏng đã được cải thiện đáng kể. Điều này không chỉ giúp giảm thiểu rủi ro cho người sử dụng mà còn tiết kiệm chi phí bảo trì và sửa chữa. Nghiên cứu này mở ra hướng đi mới cho việc áp dụng công nghệ hiện đại trong lĩnh vực xây dựng, góp phần nâng cao chất lượng công trình và đảm bảo an toàn cho xã hội.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1.1 Chẩn đoán hư hỏng kết cấu Xây dựng là một trong những ngành nghề cơ bản và lâu đời nhất trên thế giới. Sản phẩm của ngành xây dựng có chức năng phục vụ các nhu cầu thiết yếu và quan trọng trong xã hội. Một số sản phẩm điển hình có thể kể đến của ngành xây dựng là nhà ở, cầu đường, kho lưu trữ, xưởng sản xuất, công trình quốc phòng, nhà máy năng lượng. Phát triển song hành cùng với kỹ thuật xây dựng là kỹ thuật theo dõi và chẩn đoán sức khỏe kết cấu (Structural Health Monitoring – SHM).

Hầu hết công trình xây dựng đều có kích thước lớn, chi phí cao. Ngoài ra, thời gian tạo nên một công trình xây dựng dài hơn so với các loại sản phẩm khác. Với lí do trên, mỗi công trình xây dựng cần được hạn chế tối đa việc hư hỏng, sửa chữa, thay thế. Để đáp ứng yêu cầu tuổi thọ dài hạn của các công trình xây dựng, lĩnh vực SHM đã được hình thành và liên tục phát triển.

Vai trò của SHM là phát hiện sớm hư hỏng cho công tác sửa chữa, từ đó đảm bảo tuổi thọ công trình và giảm rủi ro có thể xảy ra khi gặp điều kiện bất thường. Theo thời gian, ngành xây dựng ngày càng phát triển, các công trình mới được xây dựng có kích thước ngày càng lớn nhằm đạt tối đa công năng. Điều này lại càng khẳng định tính cấp thiết và thực tiễn của công tác nghiên cứu và phát triển kỹ thuật SHM. Minh họa một quá trình SHM Theo H.

Chen [1], các phương pháp chẩn đoán hư hỏng được nghiên cứu và phát triển có thể được phân làm 5 cấp độ:  Cấp độ I: Nhận diện sự xuất hiện của hư hỏng;  Cấp độ II: Chẩn đoán vị trí hư hỏng; GIỚI THIỆU 2  Cấp độ III: Phân loại hư hỏng;  Cấp độ IV: Chẩn đoán mức độ hư hỏng;  Cấp độ V: Chẩn đoán mức độ an toàn của hệ kết cấu khi có hư hỏng. Trong các cấp độ nêu trên, sự tăng lên về cấp độ tương ứng với việc biết được nhiều thông tin hơn về hư hỏng đang khảo sát. Để có thể thực hiện việc chẩn đoán ở cấp độ hư hỏng cao hơn, các cấp độ chẩn đoán thấp hơn thường cần phải được thực hiện trước đó. Ở cấp độ I và II, việc chẩn đoán có thể đạt được dựa trên kết quả phân tích động học kết cấu.

Với cấp độ III, việc phân loại hư hỏng cần có thông tin về cấu tạo và điều kiện làm việc của kết cấu. Tại cấp độ IV và V, một mô hình phân tích thường được yêu cầu thực hiện nhằm cung cấp dữ liệu phục vụ công tác chẩn đoán. Ngoài ra, hai cấp độ cuối cùng có thể không đạt được nếu không biết được kết quả phân loại hư hỏng tại cấp độ III.2 Phương pháp chẩn đoán trong SHM Trong kỹ thuật SHM, phương pháp chẩn đoán được chia làm hai nhóm: phương pháp thí nghiệm phá hủy và phương pháp thí nghiệm không phá hủy. Trong 2 nhóm phương pháp trên, phương pháp thí nghiệm không phá hủy đang ngày càng nhận được nhiều sự quan tâm trong giới nghiên cứu do có các ưu điểm như chi phí thấp và tính linh hoạt trong ứng dụng.

Một trong những phương pháp thuộc nhóm phương pháp thí nghiệm không phá hủy là phương pháp chẩn đoán hư hỏng dựa trên kết quả phân tích dao động. Cơ sở của phương pháp này là sự xuất hiện của hư hỏng sẽ khiến cho các trưng động học (tần số dao động, dạng dao động) của cấu kiện hoặc công trình có sự thay đổi. Để thực hiện việc thu thập dữ liệu đặc trưng động học trong thực tế nhằm chẩn đoán hư hỏng, có nhiều phương pháp có thể được áp dụng. Một trong số đó là Ambient Vibration Testing, được nhắc đến trong nghiên cứu tổng quan bởi Birtharia và Jain [2] vào năm 2015.3 Kết cấu dầm BTCT và đặc điểm của hư hỏng trong dầm BTCT Dầm là kết cấu dạng thanh, có công năng chính là chịu lực tác dụng trên thân cấu kiện.

Các loại lực được cấu kiện dầm tiếp nhận thường là lực uốn, lực xoắn, tổ hợp lực giữa uốn – nén – xoắn. Cấu tạo tiết diện và vật liệu của dầm phụ thuộc vào yêu cầu sử dụng. Một số ví dụ có thể kể đến như sau:  Dầm được sử dụng trong kết cấu nhà ở thường là dầm được cấu tạo từ vật liệu bê tông và cốt thép, có tiết diện chữ nhật; GIỚI THIỆU 3  Dầm được sử dụng trong kết cấu nhà công nghiệp, nhịp lớn thường là dầm chữ “I”, được cấu tạo từ vật liệu thép;  Dầm được sử dụng trong thi công cốp pha thường là thanh thép hộp, có tiết diện vuông hoặc chữ nhật, có bề dày tiết diện mỏng. Trong các hệ kết cấu, dầm luôn là loại cấu kiện chịu lực chính.

Dầm cùng với các loại cấu kiện khác tạo nên hệ chịu lực nhằm truyền tải trọng ngang và đứng xuống móng. Ngoài ra, việc thiết kế dầm còn phải phục vụ cho các yêu cầu sử dụng như chống rung lắc, đảm bảo kiến trúc, tạo không gian cho hệ MEP. Kết cấu dầm là một loại kết cấu quan trọng, do đó việc đảm bảo khả năng chịu lực, chất lượng và tuổi thọ cho dầm là điều rất cần thiết. Về vật liệu BTCT, MacGregor [3] đã chỉ ra rằng đây là loại vật liệu thông dụng nhất được sử dụng trong công trình xây dựng tại mọi quốc gia.

Sự thông dụng của loại vật liệu này xuất phát từ ba nguyên nhân sau:  Bê tông và cốt thép được sản xuất từ các loại vật liệu thô thông dụng và dễ tìm kiếm trên thị trường;  Việc thi công kết cấu BTCT không phức tạp;  Vật liệu BTCT có tính kinh tế cao. Với những đặc tính đã được phân tích như trên, kết cấu dầm BTCT là một loại kết cấu quan trọng và thông dụng. Do đó, dầm BTCT thường là đối tượng nghiên cứu trong lĩnh vực SHM. Việc phát triển phương pháp chẩn đoán hư hỏng cho một loại kết cấu phải dựa trên đặc điểm hư hỏng của hệ kết cấu đó.

Chen [1] đã chỉ ra rằng hư hỏng của một loại kết cấu có năm tham số chính như sau:  Một là nguyên nhân hư hỏng. Dầm BTCT có thể xuất hiện hư hỏng do từ quá trình thi công, sử dụng hoặc từ điều kiện môi trường làm việc.  Hai là loại hư hỏng. Dầm BTCT có các loại hư hỏng chính là nứt, suy giảm đặc tính vật liệu, biến đổi hình dạng hoặc bị thất thoát cường độ chịu lực.

 Ba là vị trí hư hỏng. Dầm BTCT có vị trí hư hỏng có thể nằm tại bất kỳ vị trí nào. Ngoài ra, vị trí hư hỏng còn liên quan mật thiết đến nguyên nhân hư hỏng.  Bốn là phạm vi hư hỏng.

Dầm BTCT có thể có hư hỏng tại một số phần tử vật liệu nhỏ hoặc phạm vi rộng trên cả chiều dài dầm. GIỚI THIỆU 4  Năm là mức độ hư hỏng. Hư hỏng trong dầm BTCT có thể nhỏ, không đáng kể hoặc có thể lớn và quyết định sự an toàn của toàn bộ công trình. Minh họa dầm BTCT bị khuyết tật (nguồn: Internet) Hình 1.

Minh họa dầm BTCT bị nứt (nguồn: Internet) 1.4 Thuật toán trí tuệ nhân tạo Thế giới đã trải qua 3 cuộc “Cách mạng công nghiệp”. Đại diện cho những giai đoạn phát triển đó lần lượt là động cơ hơi nước, năng lượng điện và máy tính – tự động hóa. Hiện nay, thế giới đã bắt đầu bước sang “Cách mạng công nghiệp lần thứ tư”. Tiên phong trong giai đoạn phát triển này là lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI).

AI đã và đang trở thành nền tảng cốt lõi trong các sản phẩm, dịch vụ mà mọi người thường xuyên sử dụng: nhận diện khuôn mặt của Facebook, gợi ý GIỚI THIỆU 5 sản phẩm của các trang thương mại điện tử, gợi ý phim trên Netflix, dịch ngôn ngữ của Google Translate, v. Học máy (Machine Learning – ML) là nhóm các thuật toán thuộc lĩnh vực AI. Các mô hình sử dụng thuật toán ML có đặc điểm là được xây dựng (học – learning) dựa trên một tập dữ liệu huấn luyện mà không cần lập trình cụ thể. Mô hình sau đó có khả năng xử lý dữ liệu đầu vào và xuất dữ liệu kết quả dựa trên cơ sở đã được huấn luyện.

Với đặc điểm đã được trình bày, nhóm phương pháp thí nghiệm không phá hủy và nhóm các kỹ thuật AI thể hiện tiềm năng có thể phối hợp với nhau để phát triển thêm cho kỹ thuật SHM. Các công trình xây dựng có thể được chẩn đoán tình trạng hư hỏng tại bất kỳ thời điểm nào trong quá trình làm việc. Dữ liệu số hóa thu được từ việc phân tích đặc trưng động học kết cấu có thể được sử dụng nhằm đánh giá nhanh chóng và chính xác bằng các mô hình ML đã học dữ liệu từ mô hình mô phỏng số.2 Mục tiêu và nội dung nghiên cứu 1.1 Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là phát triển các phương pháp chẩn đoán hư hỏng cho cấu kiện dầm BTCT dựa trên kết quả phân tích dao động và các thuật toán trí tuệ nhân tạo. Việc chẩn đoán được thực hiện ở ba cấp độ là chẩn đoán sự xuất hiện của hư hỏng, chẩn đoán vị trí hư hỏng và chẩn đoán mức độ hư hỏng.

Các phương pháp chẩn đoán hư hỏng cụ thể được sử dụng trong nghiên cứu:  Nhóm phương pháp sử dụng đặc trưng dao động: Phương pháp dựa trên sự thay đổi tần số, phương pháp dựa trên sự thay đổi dạng dao động và phương pháp năng lượng biến dạng;  Nhóm thuật toán học máy: Thuật toán quy hoạch tuyến tính, thuật toán quy hoạch đa thức, thuật toán quy hoạch đa thức phân đoạn và thuật toán học sâu.2 Nội dung nghiên cứu Nội dung nghiên cứu được thực hiện thông qua các bước sau: 1) Mô phỏng một dầm BTCT bằng phương pháp PTHH trên phần mềm ANSYS APDL. Sau đó, nghiên cứu thực hiện khảo sát kết quả phân tích tĩnh học và động học: tải trọng gây nứt, biểu đồ lực – chuyển vị, tần số dao động – dạng dao động. GIỚI THIỆU 6 2) So sánh kết quả thu được từ mô hình với kết quả thí nghiệm và lý thuyết nhằm chứng minh sự phù hợp của mô hình. 3) Áp dụng các phương pháp đã trình bày để chẩn đoán hư hỏng cho dầm.

Sau đó, so sánh kết quả chẩn đoán hư hỏng với mô hình PTHH để xác định độ chính xác của phương pháp. 4) Đánh giá tính hiệu quả của các phương pháp chẩn đoán đối với cấu kiện dầm BTCT.