CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU Chương này nhằm giới thiệu sơ lược về các vấn đề trong đề tài và lĩnh vực nghiên cứu. Ngoài ra, mục tiêu, nội dung, đối tượng và tính cần thiết của nghiên cứu cũng được trình bày cụ thể. TỔNG QUAN Chương này trình bày tổng quan các nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan đến đề tài thực hiện.
Qua đó, nhận xét và tổng kết hướng đi còn thiếu để củng cố định hướng nghiên cứu trong luận văn. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Chương này trình bày cơ sở lý thuyết về phương pháp chẩn đoán hư hỏng ba bước. Trong đó, lý thuyết hệ dàn chịu tải trọng động và tải trọng nhiệt độ, mô hình giảm bậc, năng lượng biến dạng, mô hình học sâu và các kỹ thuật tối ưu hóa sẽ được trình bày một cách chi tiết. CÁC BÀI TOÁN KHẢO SÁT Trong chương này, một số ví dụ sẽ được khảo sát cho nhiều hệ dàn khác nhau để chứng minh độ tin cậy và hiệu quả của phương pháp được đề xuất ở Chương 3.
Trong đó, việc lựa chọn thông số và mô hình phù hợp của phương pháp nhằm cân bằng giữa khả năng chẩn đoán hư hỏng và chi phí tính toán cũng đã được nghiên cứu một cách chi tiết. GIỚI THIỆU CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Từ kết quả thu được, chương này rút ra một số kết luận về điểm mạnh, điểm yếu của phương pháp kèm các kiến nghị cho những nghiên cứu về sau. TỔNG QUAN CHƯƠNG 2.
Tình hình nghiên cứu nước ngoài Quá trình phát triển của những phương pháp chẩn đoán hư hỏng kết cấu đã bắt đầu từ khá lâu và hiện tại có nhiều phương pháp đã được các nhà nghiên cứu đề xuất. Trong đó, nhóm các phương pháp chẩn đoán không phá hủy dựa trên dao động đang chiếm ưu thế lớn [2]. Nhóm này còn có thể được chia làm 3 nhóm con chính như sau: (i) phương pháp dựa trên tần số dao động; (ii) phương pháp dựa trên dạng dao động, và (iii) phương pháp dựa trên độ cong dạng dao động hoặc biến dạng của dạng dao động. Chẩn đoán dựa trên tần số dao động là phương pháp truyền thống nhất.
Nổi trội có Liang và cộng sự (1991) [7] đã đề xuất sử dụng ba tần số dao động uốn của dầm để phát hiện vết nứt và mức độ hư hỏng trong dầm đơn giản và dầm công xôn. Patil và Maiti (2003) [8] đã đề xuất phương pháp chẩn đoán vết nứt mới cho dầm Euler- Bernoulli với các điều kiện biên khác nhau. Phương pháp này dựa vào sự dịch chuyển trong tần số dao động tự nhiên. Kim và Stubbs (2003) [9] đã giới thiệu chỉ số hư hỏng đơn (Single Damage Indicator -SDI) nhằm định vị và định lượng vết nứt trong dầm sử dụng một vài tần số dao động tự nhiên đầu tiên.
Nhóm các phương pháp này tồn tại khá nhiều hạn chế. Lớn nhất là tần số dao động của hệ dựa trên giả thuyết Euler – Bernoulli, dẫn đến chỉ áp dụng chính xác cho các cấu kiện dầm mảnh. Hơn nữa, nhiều trường hợp hư hỏng trên thực tế bắt đầu với mức độ không quá lớn. Do đó ảnh hưởng của hư hỏng đến tần số dao động tự nhiên đôi khi không rõ ràng và không bằng với sự sai khác tần số so với mô hình do điều kiện hoạt động của hệ kết cấu.
Nhóm các phương pháp chẩn đoán dựa trên dạng dao động có nhiều lợi thế hơn khi xác định vị trí hư hỏng cục bộ vì bản thân dạng dao động có khả năng miêu tả chuyển vị toàn bộ các vị trí của hệ kết cấu. Chẳng hạn như, Shi và cộng sự (2000) [10] đã mở rộng phương pháp chẩn đoán hư hỏng dầm dựa trên MDLAC (Multiple damage location assurance criterion) với dữ liệu dạng dao động thay vì tần số. Lee và cộng sự (2005) [11] đã trình bày một kỹ thuật chẩn đoán hư hỏng mới dựa trên mạng nơ ron nhân tạo sự khác nhau trong dạng dao động của kết cấu nguyên vẹn và hư hỏng. Abdo và Hori (2002) [12] chứng minh góc xoay (đạo hàm bậc một của chuyển vị) của dạng dao động là dữ liệu nhạy hơn so với chuyển vị trong việc chẩn đoán hư hỏng kết cấu.
Nhìn chung, ngoài ưu thế cho khả năng xác định hư hỏng cục bộ tốt thì các dữ liệu về dạng dao động ít bị ảnh hưởng bởi điều kiện môi trường (nhiệt đồ, thời tiết, quá trình hoạt động,. Tuy nhiên, để có được dữ 7 CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN liệu này cần lượng lớn cảm biến trên công trình. Quá trình đo đạc cũng khó khăn và dễ bị nhiễu do sai số.
Đặc biệt là với các dạng dao động sau. Như đã được chứng minh bởi Abdo và Hori (2002) [12], góc xoay của dạng dao động có hiệu quả hơn chuyển vị trong chẩn đoán hư hỏng. Một số chứng minh khác cho thấy độ cong cũng có tác dụng tương tự. và do đó nhóm các thuật toán dựa trên độ cong dạng dao động hoặc biến dạng ra đời.
Đặc điểm dễ thấy của nhóm này là khả năng nhận diện hư hỏng tốt hơn nhưng các hạn chế của phương pháp trước cũng chưa được giải quyết triệt để. Lần đầu tiên sự thay đổi độ cong dạng dao động (Modal Curvature Change – MSC) được đề xuất trong chẩn đoán hư hỏng bới Pandey và cộng sự (1991) [13]. Li và cộng sự (2005) [14] sử dụng kết hợp tần số dao động tự nhiên và biến dạng dao động làm đầu vào cho mạng nơ ron nhân tạo nhằm xác định vị trí, mức độ vết nứt của kết cấu dạng dầm. Những năm sau đó, nhóm các phương pháp này phát triển mạnh và nhận được nhiều nguồn lực đầu tư nhất từ các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực.
Ứng dụng của các phương pháp tối ưu hóa lấy cảm hứng từ tự nhiên cũng đã được trình bày bắt đầu từ những năm đầu của thế kỷ kỉ 21. Rao và cộng sự (2004) [15] sử dụng các đặc trưng dao động và thuật toán tối ưu hóa Di truyền để chẩn đoán hư hỏng kết cấu. Vakil-Baghmisheh và cộng sự (2008) [16] sử dụng thuật toán tối ưu hóa Di truyền vào bài toán chẩn đoán hư hỏng các kết cấu dầm. Cùng năm đó, Gomes và Silva [17] đã so sánh kết quả chẩn đoán bằng thuật toán Di truyền với phương pháp độ nhạy mô hình.
Nobahari và Seyedpoor (2011) [18] cải tiến thuật toán di truyền và áp dụng cùng với chỉ số tương quan hiệu quả (Efficient Correlation Based Index – ECBI) cho chẩn đoán hư hỏng. Tuy nhiên, các thuật toán tối ưu hóa không đạo hàm này đòi hỏi sức mạnh phần cứng máy tính cao vì số lượng lớn biến thiết kế cần dự đoán ngẫu nhiên. Để vượt qua nhược điểm kể trên, một kỹ thuật được sử dụng nhiều đó là tìm cách giảm số lượng biến hư hỏng cần xét rồi mới áp dụng thuật toán tối ưu hóa thích hợp. Có thể gọi chung các kỹ thuật này là phương pháp chẩn đoán hư hỏng hai bước dùng tối ưu hóa ngược.
He và Hwang (2007) [19] giới thiệu phương pháp chẩn đoán hư hỏng hai bước dựa trên thuật toán di truyền tham số thực lai với sự hỗ trợ của phân tích quan hệ xám. Sau đó Guo và Li (2009) [20] áp dụng lý thuyết bằng chứng và thuật toán di truyền tìm kiếm vi mô vào cũng lĩnh vực. Seyedpoor (2012) [21] phát triển phương pháp năng lượng biến dạng truyền thống thành phương pháp Mô hình năng lượng biến dạng (Modal Strain Energy - MSE) và giới thiệu chỉ số đánh giá sự có mặt của hư hỏng dựa trên MSE (Modal Strain Energy Based Index – MSEBI) để chẩn đoán sơ bộ vị trí hư hỏng của hệ dàn trong bước một của bài toán tối ưu hóa ngược. Ở bước thứ hai, mức độ hư hỏng của từng phần tử đã chọn ra trước đó 8 CHƯƠNG 2.
TỔNG QUAN được xác định bằng lời giải tối ưu hóa bầy đàn (Particle Swarm Optimization - PSO). Hai ví dụ mô phỏng số được tác giả đưa ra, cho thấy kết quả nghiên cứu có độ chính xác rất cao và đáng tin cậy trên thực tế. Sau đó, thuật toán tiến hóa khác biệt (Differential evolution– DE) cũng được Seyedpoor [22], Kim và cộng sự [23], áp dụng vào chẩn đoán hư hỏng. Ngoài ra, Majumdar và cộng sự [24] đã sử dụng thuật đàn kiến (Ant colony optimization – ACO) để đánh giá mức độ hư hỏng của kết cấu dàn dựa trên tần số tự nhiên của hệ.
Thuật toán di truyền vi mô (Micro-genetic algorithm – GA) được áp dụng để chẩn đoán hư hỏng cho kết cấu dàn bởi Kim và cộng sự [25]. Seyedpoor và cộng sự (2018) [26] sử dụng thuật toán tiến hóa khác biệt và ứng xử gia tốc theo thời gian của hệ kết cấu chịu tải trọng động để phát triển thêm lĩnh vực này. Lieu và cộng sự (2020) [27] đề xuất thuật toán tối ưu hóa Adaptive Hybrid Evolutionary Firefly Algorithm (AHEFA) – lai tạo dựa trên thuật toán tiến hóa khác biệt và thuật con đom đóm, áp dụng trong chẩn đoán hư hỏng. Ngoài ra một số nghiên cứu khác chú ý đến việc chẩn đoán hư hỏng dựa trên mô hình giảm bậc.
Ý tưởng chính là trên thực tế việc đo đạc toàn bộ các thông số kết cấu của các công trình là bất khả thi do hạn chế về thời gian, chi phí nguyên vật liệu cũng như chi phí tính toán. Từ đó, vấn đề xác định các tham số, ứng xử của hệ dựa trên một số lượng hạn chế thông tin đầu vào là vô cùng thiết thực. Nhiều nghiên cứu đã được đề xuất, trong đó có Lieu và cộng sự (2020) [28] sử dụng mô hình giảm bậc dựa trên khai triển bậc hai Neumann, phương pháp năng lượng biến dạng MSEBI và thuật toán AHEFA trong bài toán chẩn đoán hư hỏng hai bước. Lee và cộng sự (2021) [5] sử dụng Mạng nơ ron sâu để xây dựng mô hình thay thế cho bài toán chẩn đoán hư hỏng truyền thống, áp dụng kèm theo phương pháp năng lượng biến dạng MSEBI để giảm thiểu số biến thiết kế cho từng trường hợp được xét.
Lieu và cộng sự [29] giới thiệu chỉ số ASEI kết hợp với thuật toán AHEFA trong chẩn đoán hư hỏng hệ dàn dưới tác trọng của tải trọng động. Bài báo chứng minh thành công tính hiệu quả của ASEI so với các phương pháp chẩn đoán vị trí hư hỏng từ dạng dao động, đặc biệt về mặt tính khả thi trên thực tế.