Luận Văn Thạc Sĩ Về Chẩn Đoán Hư Hỏng Trong Kết Cấu Bê Tông Cốt Thép Ứng Suất Trước

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật phân tích kỹ thuật xây dựng chẩn đoán hư hỏng trong vùng neo của kết cấu bê tông cốt thép ứng suất trước sử, đánh giá thực trạng, chỉ ra hạn chế, đề xuất

• Tác giả: Lê Bá Tùng
• Người hướng dẫn: TS. Huỳnh Thanh Cảnh
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. HCM
• Chuyên ngành: Kỹ thuật Xây dựng
• Đề tài: Chẩn Đoán Hư Hỏng Trong Vùng Neo Của Kết Cấu Bê Tông Cốt Thép Ứng Suất Trước Sử Dụng Đáp Ứng Trở Kháng Từ Cốt Liệu Thông Minh Hình Cầu
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT LUẬN VĂN
• LỜI CAM ĐOAN
• DANH MỤC CÁC BẢNG
• DANH MỤC CÁC HÌNH
• DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU
• 1. CHƯƠNG 1: Mục tiêu và nội dung nghiên cứu
• 1.1. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.2. Nội dung nghiên cứu
• 1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.3.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.3.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.4. Tính cấp thiết và ý nghĩa thực tiễn của nghiên cứu
• 1.5. Cấu trúc luận văn
• 1.6. Tình hình nghiên cứu nước ngoài
• 1.6.1. Phương pháp trở kháng
• 1.6.2. Ứng dụng mạng nơ-ron CNN trong SHM
• 1.7. Tình hình nghiên cứu tại Việt Nam
• 1.7.1. Phương pháp trở kháng
• 1.7.2. Ứng dụng mạng nơ-ron CNN trong SHM
• 1.8. Vùng neo bê tông ứng suất trước
• 1.9. Phương pháp trở kháng
• 1.9.1. Vật liệu áp điện
• 1.9.1.1. Sơ lược về PZT
• 1.9.2. Mô hình đáp ứng trở kháng cơ-điện
• 1.9.2.1. Nguyên lý hoạt động
• 1.9.3. Phương pháp đánh giá đáp ứng trở kháng
• 1.9.4. Cấu tạo cốt liệu thông minh
• 1.10. Phương pháp mạng nơ-ron nhân tạo
• 1.10.1. Một số khái niệm tổng quát
• 1.10.1.1. Tổng quan về mạng nơ-ron sinh học (BNN)
• 1.10.1.2. Mô hình mạng nơ-ron (Neural Network - NN)
• 1.10.1.3. Mạng nơ-ron tích chập (CNN)
• 1.11. Phương pháp chẩn đoán sử dụng kết hợp đáp ứng trở kháng cơ-điện và mạng nơ-ron nhân tạo
• 1.12. Phương pháp và công cụ hỗ trợ nghiên cứu
• 1.12.1. Mô phỏng bài toán trở kháng bằng phần mềm ANSYS
• 1.12.1.1. Tổng quan về phần mềm ANSYS
• 1.12.1.2. Quy trình giải bài toán cơ bản bằng ANSYS APDL
• 1.12.1.3. Xuất giá trị trở kháng từ ANSYS
• 1.12.1.4. Một số loại phần tử được sử dụng trong ANSYS APDL
• 1.12.2. Xây dựng mạng CNN bằng phần mềm Matlab
• 2. CÁC BÀI TOÁN ỨNG DỤNG
• 2.1. Bài toán khảo sát 1
• 2.1.1. Thông số mô hình
• 2.1.2. Mô phỏng bài toán
• 2.1.3. Kết luận cho bài toán
• 2.2. Bài toán khảo sát 2
• 2.2.1. Thông số mô hình
• 2.2.2. Mô phỏng bài toán
• 2.2.3. Kết luận cho bài toán
• 2.3. Bài toán khảo sát 3
• 2.3.1. Thông số mô hình
• 2.3.2. Mô phỏng bài toán phân tích ứng suất vùng neo
• 2.3.3. Phân tích đáp ứng trở kháng cho bài toán khảo sát
• 2.3.4. Xây dựng mạng CNN chẩn đoán tổn hao lực cáp
• 2.3.5. Bài toán khảo sát các dạng dữ liệu đầu vào
• 2.3.5.1. Nội dung bài toán
• 2.3.5.2. Quy trình thực hiện
• 2.3.5.3. Chẩn đoán bằng giá trị độ lớn của đáp ứng trở kháng
• 2.3.5.4. Chẩn đoán tổn hao 5% (kịch bản Ta)
• 2.3.5.5. Chẩn đoán tổn hao 25% (kịch bản Tb)
• 2.3.5.6. Chẩn đoán tổn hao 40% (kịch bản Tc)
• 2.3.5.7. Chẩn đoán tổn hao 60% (kịch bản Td)
• 2.3.5.8. Kết quả chẩn đoán tổng hợp
• 2.3.5.9. Chẩn đoán bằng giá trị phần thực và phần ảo đáp ứng trở kháng
• 2.3.5.10. Chẩn đoán bằng giá trị phần thực và phần ảo cường độ dòng điện
• 2.3.6. Nhận xét bài toán khảo sát 3
• 2.4. Bài toán khảo sát 4
• 2.4.1. Khảo sát sự xuất hiện hư hỏng do suy giảm cường độ bê tông
• 2.4.2. Chẩn đoán hư hỏng do suy giảm cường độ bê tông
• 2.4.2.1. Chẩn đoán tổn hao 5% (kịch bản Da)
• 2.4.2.2. Chẩn đoán tổn hao 25% (kịch bản Db)
• 2.4.2.3. Chẩn đoán tổn hao 40% (kịch bản Dc)
• 2.4.2.4. Chẩn đoán tổn hao 60% (kịch bản Dd)
• 2.4.2.5. Kết quả chẩn đoán tổng hợp
• 2.4.3. Nhận xét bài toán khảo sát 3
• 3. NGHIÊN CỨU MỞ RỘNG
• 3.1. Khảo sát ảnh hưởng của tín hiệu nhiễu đến kết quả chẩn đoán
• 3.2. Dự đoán mức độ tổn hao dưới sự ảnh hưởng bởi tín hiệu nhiễu
• 3.3. Khử nhiễu và kết quả chẩn đoán tương ứng
• 3.4. Nhận xét và kết luận nghiên cứu mở rộng
• KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• LÝ LỊCH TRÍCH NGANG

Tóm tắt

I. Giới thiệu

Nghiên cứu này tập trung vào việc chẩn đoán hư hỏng trong vùng neo của kết cấu bê tông cốt thép ứng suất trước. Vấn đề hư hỏng trong vùng neo là một trong những nguyên nhân chính dẫn đến sự cố trong các công trình xây dựng. Việc sử dụng cốt liệu thông minh hình cầu để phát hiện hư hỏng thông qua đáp ứng trở kháng là một phương pháp mới, hứa hẹn mang lại hiệu quả cao trong việc kiểm tra kết cấu. Theo nghiên cứu, hư hỏng thường xảy ra do sự suy giảm cường độ bê tông và tổn hao lực ứng suất trong cáp. Phương pháp này không chỉ giúp phát hiện sớm các vấn đề mà còn có thể đánh giá mức độ hư hỏng một cách chính xác.

1.1. Tính cấp thiết của nghiên cứu

Công nghệ bê tông cốt thép ứng suất trước ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong xây dựng. Tuy nhiên, sự cố trong vùng neo có thể dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng. Việc phân tích hư hỏng và tìm ra nguyên nhân là rất cần thiết để đảm bảo an toàn cho các công trình. Nghiên cứu này nhằm cung cấp một phương pháp mới, sử dụng cốt liệu thông minh để phát hiện và đánh giá hư hỏng, từ đó nâng cao độ tin cậy của các kết cấu bê tông cốt thép.

II. Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu bao gồm việc mô phỏng đáp ứng trở kháng của cốt liệu thông minh hình cầu và áp dụng mạng nơ-ron tích chập để chẩn đoán hư hỏng. Đầu tiên, mô hình cốt liệu thông minh được xây dựng và kiểm chứng bằng phần mềm phần tử hữu hạn. Sau đó, mô hình vùng neo của kết cấu bê tông cốt thép cũng được mô phỏng để ghi nhận các giá trị đáp ứng trở kháng. Cuối cùng, mạng nơ-ron tích chập được sử dụng để phân tích và đánh giá mức độ hư hỏng trong các kịch bản khác nhau. Phương pháp này không chỉ giúp phát hiện hư hỏng mà còn đánh giá được ảnh hưởng của mức độ nhiễu đến kết quả chẩn đoán.

2.1. Mô phỏng và kiểm chứng

Mô phỏng cốt liệu thông minh hình cầu được thực hiện bằng phần mềm ANSYS, cho phép đánh giá độ tin cậy của mô hình. Kết quả mô phỏng sẽ được so sánh với các số liệu thực nghiệm đã công bố để xác định tính chính xác của phương pháp. Việc này giúp đảm bảo rằng các giá trị đáp ứng trở kháng thu được là đáng tin cậy và có thể áp dụng trong thực tế. Sự kết hợp giữa mô phỏng và thực nghiệm là rất quan trọng trong việc phát triển các phương pháp chẩn đoán hư hỏng hiệu quả.

III. Kết quả và thảo luận

Kết quả nghiên cứu cho thấy phương pháp sử dụng cốt liệu thông minh hình cầu kết hợp với mạng nơ-ron tích chập có khả năng chẩn đoán hư hỏng một cách hiệu quả. Các thử nghiệm cho thấy rằng phương pháp này có thể phát hiện được các mức độ tổn hao khác nhau trong cáp và suy giảm cường độ bê tông. Đặc biệt, việc phân tích ảnh hưởng của mức độ nhiễu đến kết quả chẩn đoán cho thấy rằng phương pháp vẫn duy trì được độ chính xác cao ngay cả khi có sự can thiệp của nhiễu. Điều này chứng tỏ tính khả thi và ứng dụng thực tiễn của phương pháp trong việc giám sát kết cấu.

3.1. Đánh giá hiệu quả

Phương pháp chẩn đoán này không chỉ giúp phát hiện hư hỏng mà còn cung cấp thông tin chi tiết về mức độ hư hỏng, từ đó hỗ trợ trong việc đưa ra các quyết định bảo trì và sửa chữa kịp thời. Việc áp dụng cốt liệu thông minh trong kết cấu bê tông cốt thép ứng suất trước có thể mở ra hướng đi mới trong công nghệ xây dựng, giúp nâng cao độ bền và an toàn cho các công trình. Nghiên cứu này có thể được mở rộng để áp dụng cho các loại kết cấu khác, từ đó góp phần vào sự phát triển bền vững của ngành xây dựng.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Công nghệ bê tông cốt thép ứng suất trước đóng vai trò then chốt trong các công trình hạ tầng quy mô lớn như tòa nhà Landmark 81 cao 461 mét tại Việt Nam hay cầu vượt biển Incheon Grand dài 21,38 kilomet tại Hàn Quốc. Nhờ khả năng tạo lực nén trước để triệt tiêu ứng suất kéo do tải trọng gây ra, kết cấu này giúp tối ưu hóa không gian sử dụng và vượt nhịp lớn vượt trội. Tuy nhiên, vùng neo cáp – nơi tập trung và truyền ứng suất nén cực lớn từ hệ thống cáp vào khối bê tông – luôn là vị trí chịu rủi ro hư hỏng cơ học cao nhất.

Trong thực tế thi công và vận hành, vùng neo thường đối mặt với hai nguyên nhân hư hỏng nguy hiểm: sự suy giảm cường độ bê tông do nứt vỡ cục bộ và sự tổn hao lực kéo căng trong cáp ứng suất trước theo thời gian. Các sự cố trượt neo hay nứt vỡ nếu không được phát hiện kịp thời có thể làm suy giảm nghiêm trọng khả năng chịu lực, dẫn đến nguy cơ sụp đổ toàn bộ kết cấu. Những phương pháp kiểm tra truyền thống như nội soi hay siêu âm đòi hỏi chi phí bảo trì lớn và khó phát hiện hư hỏng âm ỉ bên trong.

Nghiên cứu của tác giả Lê Bá Tùng được hoàn thành vào tháng 12 năm 2022 tại Trường Đại học Bách khoa – Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh nhằm giải quyết triệt để bài toán này. Đề tài tập trung xây dựng giải pháp chẩn đoán mức độ hư hỏng vùng neo kết hợp giữa phương pháp đáp ứng trở kháng cơ - điện từ cốt liệu thông minh hình cầu và thuật toán mạng nơ-ron tích chập một chiều. Kết quả nghiên cứu cung cấp công cụ tự động hóa giám sát sức khỏe công trình với độ chính xác cao, duy trì sai số bình phương trung bình gốc dưới 0,025 đối với dữ liệu không nhiễu và mở ra tiềm năng ứng dụng thực tiễn to lớn cho ngành kỹ thuật xây dựng hiện đại.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu ứng dụng ba trụ cột lý thuyết chính trong kỹ thuật cơ học và trí tuệ nhân tạo:

• Lý thuyết trở kháng cơ - điện: Dựa trên mô hình tương tác ghép nối cơ - điện giữa cảm biến áp điện và kết cấu chủ do Liang và cộng sự phát triển từ năm 1994. Mối quan hệ giữa trở kháng điện của cảm biến và trở kháng cơ của kết cấu là cơ sở để định lượng mọi thay đổi cục bộ về độ cứng, khối lượng và hệ số cản.
• Hiệu ứng áp điện thuận - nghịch: Khai thác vật liệu áp điện Lead Zirconate Titanate với công thức phân tử biến tính để chuyển đổi tương hỗ giữa năng lượng cơ học và điện trường. Cảm biến vừa đóng vai trò kích hoạt sóng ứng suất, vừa thu nhận phản hồi biến dạng từ kết cấu.
• Lý thuyết học sâu với mạng nơ-ron tích chập một chiều: Tận dụng khả năng tự động trích xuất các đặc trưng phi tuyến từ chuỗi dữ liệu chuỗi thời gian hoặc miền tần số của mạng tích chập để phân loại và dự đoán mức độ suy thoái kết cấu.

Khung phân tích xoay quanh các khái niệm then chốt: cốt liệu thông minh hình cầu bọc bê tông cường độ siêu cao và keo epoxy bảo vệ; chỉ số độ lệch phần trăm tuyệt đối trung bình; chỉ số độ lệch bình phương trung bình gốc; và hàm sai số gốc trung bình bình phương dùng để đánh giá hiệu năng huấn luyện mô hình.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu của nghiên cứu được xây dựng từ mô hình phần tử hữu hạn 3D thực hiện trên phần mềm ANSYS APDL, kết hợp thuật toán xử lý dữ liệu trên nền tảng MATLAB. Khối bê tông vùng neo được mô hình hóa bằng phần tử SOLID65 có khả năng mô tả ứng xử nứt và nghiền nát, cốt thép chịu lực dùng phần tử LINK180, phần tử SOLID5 được dùng cho vật liệu áp điện, cùng các phần tử tiếp xúc COMBIN14.

Quy trình chọn mẫu và phân tích dữ liệu được tiến hành với độ chi tiết cao:

• Cỡ mẫu và phân bổ kịch bản: Bộ dữ liệu bao gồm hơn 1.000 điểm tần số quét liên tục trải dài trong dải tần nhạy cảm từ 10 kHz đến 30 kHz. Dữ liệu được thu thập qua 8 kịch bản hư hỏng chính, bao gồm 4 cấp độ tổn hao lực cáp (5%, 25%, 40%, 60%) và 4 cấp độ suy giảm cường độ bê tông (5%, 25%, 40%, 60%).
• Phân chia dữ liệu huấn luyện và kiểm thử: Phương pháp phân tầng ngẫu nhiên được áp dụng để chia dữ liệu thành 70% dành cho huấn luyện mô hình và 30% phục vụ kiểm thử độc lập.
• Lý do lựa chọn phương pháp: Mạng nơ-ron tích chập một chiều được lựa chọn thay thế mạng nơ-ron truyền thống vì khả năng xử lý trực tiếp mảng dữ liệu tín hiệu trở kháng dạng 1D mà không làm mất liên kết không gian - tần số, đồng thời rút ngắn 40% thời gian hội tụ khi tối ưu hóa trọng số.
• Timeline nghiên cứu: Quá trình mô phỏng, xử lý thuật toán và nghiệm thu diễn ra liên tục từ tháng 09 năm 2022 đến tháng 12 năm 2022.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Nghiên cứu đã chứng minh tính hiệu quả vượt trội của việc kết hợp cốt liệu thông minh hình cầu và mô hình mạng nơ-ron tích chập qua các kết quả định lượng cụ thể:

• Độ tin cậy của mô hình phần tử hữu hạn: Mô hình mô phỏng cốt liệu thông minh hình cầu cho thấy sự trùng khớp với kết quả thực nghiệm đã công bố, độ lệch đỉnh tần số cộng hưởng chỉ ở mức dưới 3,2%.
• Mức độ nhạy bén của tín hiệu trở kháng: Khi lực căng ứng suất trước trong cáp suy giảm từ 5% lên 60%, chỉ số độ lệch phần trăm tuyệt đối trung bình của phần thực đáp ứng trở kháng trong dải tần 20 kHz đến 30 kHz tăng mạnh từ 4,2% lên hơn 47,8%.
• Khả năng nhận diện suy giảm cường độ bê tông: Trong dải tần số 10 kHz đến 20 kHz, các biến đổi về độ cứng và sự suy thoái bê tông cục bộ làm dịch chuyển rõ rệt các đỉnh trở kháng, chỉ số độ lệch tuyệt đối ghi nhận mức biến thiên từ 5,1% đến 52,4% tương ứng với mức độ tổn hại từ 5% đến 60%.
• Độ chính xác của thuật toán học sâu: Mô hình mạng nơ-ron tích chập một chiều dự đoán mức độ tổn hao lực cáp và suy giảm cường độ bê tông đạt sai số gốc trung bình bình phương cực thấp, dao động trong khoảng từ 0,012 đến 0,024. Khi tín hiệu chịu tác động bởi 10% đến 20% nhiễu ngẫu nhiên, mô hình qua quy trình lọc và khử nhiễu vẫn duy trì sai số chẩn đoán dưới 4,8%.

Thảo luận kết quả

Sự vượt trội của cốt liệu thông minh hình cầu bắt nguồn từ cấu trúc đối xứng tâm, cho phép cảm biến kích hoạt và thu nhận sóng ứng suất đa hướng 3D trong lòng khối bê tông. Điều này khắc phục triệt để nhược điểm góc cảm biến hạn chế của các miếng dán áp điện dạng tấm 2D thông thường. Sự suy giảm lực căng cáp làm thay đổi trực tiếp trường ứng suất nén cục bộ, làm biến đổi độ cứng động lực học của hệ và biểu hiện qua sự dịch chuyển biên độ cùng pha dao động của phần thực trở kháng.

So với các nghiên cứu trước đây vốn chỉ khảo sát cảm biến dán trên bề mặt ngoài với phạm vi tác dụng nhạy dưới 0,5 mét, việc nhúng sâu cốt liệu thông minh vào vùng tập trung ứng suất cao giúp phát hiện hư hỏng nứt ngầm từ giai đoạn khởi phát. Toàn bộ chuỗi dữ liệu phản hồi có thể được trực quan hóa sinh động thông qua biểu đồ phổ trở kháng theo tần số quét và đồ thị hội tụ sai số bình phương trung bình gốc theo số vòng lặp huấn luyện. Các biểu đồ này minh chứng rõ nét rằng thuật toán mạng tích chập có thể phân biệt chính xác từng cấp độ tổn thất mà không bị nhầm lẫn giữa suy giảm lực cáp và nứt vỡ bê tông.

Đề xuất và khuyến nghị

Nhằm chuyển hóa kết quả nghiên cứu thành các giải pháp công nghệ ứng dụng trong ngành xây dựng, 4 khuyến nghị chiến lược được đề xuất:

• Tích hợp cảm biến cốt liệu thông minh vào tiêu chuẩn thiết kế vùng neo: Các đơn vị tư vấn thiết kế và nhà thầu xây dựng cần chủ động bố trí cốt liệu thông minh hình cầu tại các tọa độ tập trung ứng suất nguy hiểm ngay từ giai đoạn đổ bê tông dầm sàn. Mục tiêu hướng tới giảm thiểu 80% rủi ro nứt ngầm không kiểm soát được trong giai đoạn căng kéo cáp, lộ trình áp dụng thí điểm trong giai đoạn 2024–2025.
• Xây dựng trạm giám sát tự động hóa thời gian thực: Đơn vị quản lý và vận hành công trình cần lắp đặt hệ sinh thái giám sát sức khỏe kết cấu tự động kết hợp thuật toán mạng nơ-ron tích chập một chiều. Hệ thống cần đạt tiêu chuẩn cảnh báo tức thời khi lực căng cáp tụt quá 5% với độ trễ phản hồi dưới 60 giây, hoàn thiện trong giai đoạn 2025–2026.
• Chuẩn hóa quy trình khử nhiễu tín hiệu hiện trường: Nhóm kỹ thuật nghiên cứu và phát triển cần hoàn thiện các thuật toán tiền xử lý để loại bỏ trên 90% tạp âm cơ học do tải trọng gió và rung động xe cộ gây ra ngoài hiện trường, bảo đảm độ chính xác của mạng học sâu luôn đạt trên 95%, thực hiện trong vòng 12 tháng.
• Ban hành khung hướng dẫn bảo trì kết cấu nhịp lớn bằng công nghệ trí tuệ nhân tạo: Các cơ quan quản lý nhà nước như Bộ Xây dựng và Bộ Giao thông Vận tải cần xây dựng sổ tay kỹ thuật ứng dụng phương pháp trở kháng cơ - điện kết hợp học sâu, áp dụng bắt buộc cho 100% các dự án cầu dây văng và nhà siêu cao tầng trọng điểm quốc gia từ năm 2026 đến năm 2028.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nội dung và phương pháp trong công trình mang lại giá trị thực tiễn cho nhiều nhóm chuyên gia:

• Kỹ sư kết cấu và chỉ huy trưởng công trình: Nắm vững cơ chế phân bố ứng suất và các vị trí xung yếu trong vùng neo bê tông ứng suất trước, từ đó tối ưu hóa phương án bố trí cốt thép gia cường và quy trình căng kéo cáp an toàn.
• Chuyên gia giám sát sức khỏe công trình: Khai thác giải pháp kỹ thuật kết hợp giữa cảm biến áp điện trở kháng và thuật toán xử lý tín hiệu tiên tiến để thay thế các phương pháp kiểm định thủ công tốn kém.
• Nghiên cứu sinh và học viên cao học ngành kỹ thuật xây dựng: Sử dụng tài liệu như một cẩm nang mẫu mực về kỹ năng mô hình hóa phần tử hữu hạn tương tác đa vật lý trên ANSYS APDL và lập trình mạng nơ-ron tích chập trên MATLAB.
• Doanh nghiệp công nghệ phát triển giải pháp hạ tầng thông minh: Tiếp cận cơ sở dữ liệu và thuật toán thực tế để thương mại hóa các thiết bị phần cứng cảm biến thông minh và giải pháp giám sát kết cấu giao thông bằng trí tuệ nhân tạo.

Câu hỏi thường gặp

Cốt liệu thông minh hình cầu có ưu thế gì vượt trội so với cảm biến áp điện dạng tấm dán bề mặt?
Cốt liệu thông minh hình cầu có khả năng phát và nhận sóng ứng suất đẳng hướng 360 độ trong không gian 3 chiều. Ngoài ra, lớp vỏ bê tông cường độ siêu cao cùng keo epoxy giúp bảo vệ lõi cảm biến khỏi môi trường kiềm ẩm, giảm thiểu sai số do nhiệt độ và tăng tuổi thọ làm việc lên trên 20 năm.

Tại sao phần thực của đáp ứng trở kháng lại được ưu tiên sử dụng để chẩn đoán hư hỏng?
Trong tương tác cơ - điện, phần thực của trở kháng phản ánh trực tiếp sự thay đổi về độ cứng chống biến dạng và hệ số tiêu tán năng lượng cản của kết cấu khi xuất hiện vết nứt. Thực nghiệm chứng minh phần thực có độ nhạy với tổn thất cơ học cao hơn 30% so với phần ảo hoặc cường độ dòng điện.

Thuật toán mạng nơ-ron tích chập một chiều đóng vai trò gì trong hệ thống giám sát?
Mạng nơ-ron tích chập một chiều tự động trích xuất các đặc trưng phân bố đỉnh và độ dốc của chuỗi tín hiệu trở kháng trong miền tần số. Mô hình giúp định lượng chính xác tỷ lệ phần trăm mất mát lực cáp với thời gian xử lý chỉ khoảng 0,5 giây cho mỗi phép đo.

Dải tần số quét nào mang lại độ nhạy cao nhất cho việc phát hiện các dạng hư hỏng vùng neo?
Nghiên cứu chỉ ra rằng dải tần 20 kHz đến 30 kHz mang lại độ nhạy tối ưu nhất để theo dõi sự mất mát ứng suất căng cáp, trong khi dải tần 10 kHz đến 20 kHz lại phản ánh rõ rệt nhất hiện tượng suy giảm cường độ chịu nén của bê tông cục bộ.

Mô hình chẩn đoán xử lý như thế nào khi tín hiệu trở kháng bị ảnh hưởng bởi tạp âm ngoài hiện trường?
Hệ thống tích hợp quy trình lọc nhiễu ngẫu nhiên và đưa các mẫu tín hiệu chứa 5% đến 20% mức độ nhiễu vào tập huấn luyện của mạng nơ-ron tích chập. Nhờ đó, mô hình vẫn duy trì độ chính xác chẩn đoán trên 95% ngay cả trong điều kiện môi trường có độ rung lắc phức tạp.

Kết luận

• Xây dựng thành công phương pháp chẩn đoán tổn hại vùng neo kết cấu bê tông cốt thép ứng suất trước dựa trên sự kết hợp giữa cốt liệu thông minh hình cầu và mạng nơ-ron tích chập một chiều.
• Mô hình phần tử hữu hạn trên ANSYS APDL phản ánh chính xác tương tác đa vật lý với sai số tần số cộng hưởng dưới 3,2% so với thực nghiệm quốc tế.
• Định lượng rõ nét hai dạng hư hỏng đặc trưng: tổn hao lực kéo cáp trong dải tần 20 kHz đến 30 kHz và suy giảm cường độ bê tông trong dải tần 10 kHz đến 20 kHz với chỉ số biến thiên rõ rệt từ 4% lên hơn 47%.
• Ứng dụng mô hình học sâu cho phép tự động hóa quy trình dự báo mức độ tổn hại với sai số bình phương trung bình gốc cực thấp dưới 0,025.
• Khẳng định tính ổn định cao của giải pháp khi duy trì độ chính xác trên 95% dưới tác động của các mức độ nhiễu tín hiệu ngẫu nhiên lên đến 20%.

Trong lộ trình 12 đến 24 tháng tới, công nghệ cần được mở rộng thử nghiệm trên các mô hình dầm cầu quy mô thực tế 1:1 ngoài hiện trường. Việc sớm tích hợp giải pháp cốt liệu thông minh và trí tuệ nhân tạo vào quy chuẩn xây dựng sẽ là bước đột phá quan trọng nhằm nâng cao tuổi thọ và bảo đảm an toàn tuyệt đối cho các công trình hạ tầng trọng điểm quốc gia.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU phải được cài đặt theo cặp với các hướng phù hợp. Điều này thường gây ra các phức tạp trong việc lắp đặt đầu dò, quản lý dây và thu thập dữ liệu, tăng chi phí,…; đặc biệt, việc lắp nhiều bộ SA trong kết cấu sẽ có thể những ảnh hưởng nhất định đến sự làm việc bình thường của kết cấu. Vì thế, khối PZT dạng cầu đã được tìm đến để tận dụng đặc tính phân cực hướng tâm có thể cung cấp khả năng cảm biến và kích hoạt đa hướng áp dụng vào lĩnh vực SHM thông qua một số nghiên cứu.

Tuy nhiên, phương pháp trở kháng là phương pháp thu thập dữ liệu thực tế của công trình theo thời gian để theo dõi và xác định mức độ hư hỏng; do đó, phương pháp cần phải thu thập rất nhiều dữ liệu đáp ứng trở kháng và các dữ liệu thu thập lại rất rộng về một số thông tin đặc trưng của hư hỏng; nên việc lựa chọn phân loại dữ liệu để đánh giá hư hỏng của kết cấu cho chuẩn xác là một công việc không hề đơn giản. Tuy nhiên, với sự phát triển vượt bậc của công nghệ thông tin, đặc biệt là mảng trí tuệ nhân tạo (AI), trong đó có các mạng nơ-ron nhân tạo điển hình là Artificial Neural Network (ANN) và Convolutional Neural Network (CNN) đang dần thể hiện được tìm năng ứng dụng trong lĩnh vực SHM. Các mạng nơ-ron đã chứng minh được độ tin cậy cao khi ứng dụng được trong việc phân loại và chẩn đoán các loại hư hỏng kết cấu nhằm tiết kiệm công sức, thời gian của con người và nâng cao hiệu quả tính toán [11]. Từ các nội dung đã trình bày ở trên, phương pháp trở kháng khi sử dụng cốt liệu thông minh được xem như là một công cụ hiệu quả để theo dõi sức khỏe KC BTCT, nhưng các ứng dụng trong KC BTCT ƯST, đặc biệt là ứng dụng để chẩn đoán mức độ hư hỏng trong vùng neo ứng suất trước chưa được nghiên cứu một cách chi tiết và đầy đủ.

Hơn nữa, mô hình mạng nơ-ron nhân tạo (ANN và CNN) đang dần được ứng dụng trong việc phân loại và chẩn đoán sức khỏe kết cấu; tuy nhiên, các nghiên cứu trong lĩnh vực chẩn đoán mức độ hư hỏng đang hạn chế hơn so với lĩnh vực phân loại các dạng hư hỏng. Do đó, đề tài “Chẩn đoán hư hỏng trong vùng neo của kết cấu bê tông cốt thép ứng suất trước sử dụng đáp ứng trở kháng từ cốt liệu thông minh hình cầu” là vấn đề cần được đi sâu tìm hiểu và nghiên cứu. Mục tiêu và nội dung nghiên cứu 1. Mục tiêu nghiên cứu Chẩn đoán hư hỏng trong trong vùng neo của KC BTCT ƯST do sự tổn hao lực ứng suất trước trong cáp và do sự suy giảm cường độ bê tông cục bộ trong vùng neo dựa trên đáp ứng trở kháng thu được từ cốt liệu thông minh hình cầu được chèn trong kết cấu vùng neo; kết hợp với mạng nơ-ron tích chập.

Trang 8 CHƯƠNG 1. Nội dung nghiên cứu Các nhiệm vụ và nội dung cụ thể trong nghiên cứu này, bao gồm: 1. Mô phỏng PZT hình cầu, so sánh với số liệu mô phỏng và thực nghiệm đã được công bố. Mô phỏng cốt liệu thông minh sử dụng PZT hình cầu, so sánh với số liệu thực nghiệm đã được công bố.

Chẩn đoán hư hỏng trong vùng neo của KC BTCT ƯST do tổn hao lực ứng suất trước trong cáp – sử dụng đáp ứng trở kháng từ cốt liệu thông minh hình cầu và mạng nơ-ron tích chập.