I. Tầm quan trọng của việc giám sát sức khỏe kết cấu công trình
Trong thời đại hiện đại hóa, việc đầu tư xây dựng quy mô lớn với công nghệ tiên tiến ngày càng trở nên phổ biến. Việc bảo trì và phát hiện hư hỏng trong kết cấu công trình là rất quan trọng để đảm bảo an toàn và hiệu quả. Hệ thống giám sát sức khỏe kết cấu (SHM) đã được áp dụng rộng rãi tại nhiều công trình lớn như cầu Nhật Tân và Landmark 81. Các công trình này không chỉ đòi hỏi vốn đầu tư lớn mà còn cần phải được giám sát chặt chẽ để phát hiện kịp thời các vấn đề về hư hỏng. Đặc biệt, dầm là cấu kiện chịu lực quan trọng trong các công trình, do đó việc chẩn đoán hư hỏng cho kết cấu dầm là cần thiết để đảm bảo tính bền vững và an toàn cho công trình. Theo nghiên cứu, việc áp dụng các phương pháp hiện đại như phân tích wavelet giúp cải thiện độ chính xác trong việc phát hiện và đánh giá tình trạng hư hỏng của dầm.
1.1. Mục tiêu và nội dung nghiên cứu
Mục tiêu của nghiên cứu này là phát triển một phương pháp chẩn đoán hư hỏng trong kết cấu dầm bằng cách sử dụng phân tích wavelet cho dạng dao động. Nội dung nghiên cứu bao gồm việc mô phỏng và phân tích dao động tự do cho dầm với các điều kiện biên khác nhau như dầm đơn giản và dầm công xôn. Nghiên cứu cũng sẽ đánh giá độ tin cậy của kết quả phân tích so với các kết quả đã công bố. Qua đó, phương pháp này sẽ giúp xác định vị trí và số lượng hư hỏng trong kết cấu dầm một cách chính xác hơn. Việc áp dụng công nghệ phân tích hiện đại không chỉ giúp nâng cao hiệu quả chẩn đoán mà còn góp phần vào việc bảo trì và bảo dưỡng công trình một cách hiệu quả.
II. Phân tích wavelet và ứng dụng trong chẩn đoán hư hỏng
Phân tích wavelet là một công cụ mạnh mẽ trong việc xử lý tín hiệu và hình ảnh, cho phép phân tích các tín hiệu ở nhiều tần số khác nhau. Trong nghiên cứu này, phân tích wavelet được áp dụng để phân tích dạng dao động của dầm, nhằm phát hiện và đánh giá hư hỏng. Các hàm wavelet được lựa chọn phù hợp với đặc điểm của tín hiệu dao động từ mô hình dầm. Phân tích wavelet giúp tách biệt các thành phần tần số khác nhau, từ đó xác định được các chỉ số hư hỏng một cách chính xác. Phương pháp này cũng cho phép khử nhiễu tự động và xử lý nhiễu biên, giúp cải thiện độ chính xác của kết quả chẩn đoán. Theo nghiên cứu, việc sử dụng các hàm wavelet như Haar hay Daubechies mang lại hiệu quả tốt trong việc phát hiện các vết nứt và giảm độ cứng của dầm. Kết quả cho thấy, phân tích wavelet không chỉ có giá trị lý thuyết mà còn có ứng dụng thực tiễn cao trong việc giám sát sức khỏe kết cấu.
2.1. Phương pháp khử nhiễu và đánh giá kết quả
Trong quá trình phân tích, việc khử nhiễu là rất quan trọng để đảm bảo độ chính xác của kết quả. Phương pháp khử nhiễu tự động và khử nhiễu biên được áp dụng nhằm loại bỏ các yếu tố gây nhiễu trong tín hiệu. Kết quả phân tích cho thấy, sau khi áp dụng các phương pháp này, độ chính xác trong việc xác định vị trí và số lượng hư hỏng của dầm được cải thiện rõ rệt. Các chỉ số hư hỏng được xác định thông qua phân tích wavelet cho thấy sự khác biệt rõ ràng giữa dầm bình thường và dầm bị hư hỏng. Điều này chứng tỏ rằng phân tích wavelet là một công cụ hữu hiệu trong việc chẩn đoán hư hỏng, đồng thời mở ra hướng đi mới cho các nghiên cứu và ứng dụng trong lĩnh vực kỹ thuật xây dựng.
