Luận án tiến sĩ chẩn đoán kết cấu cầu dựa trên chuỗi dữ liệu đo dao động theo thời gian kết hợp sử dụng mạng học sâu tích chập

Luận án tiến sĩ nghiên cứu chẩn đoán kết cấu cầu bằng chuỗi dữ liệu đo dao động kết hợp mạng học sâu tích chập, ứng dụng hiệu quả trong kỹ thuật.

• Tác giả: Hoàng Thanh Nam
• Người hướng dẫn: PGS. Hoàng Hà
• Trường học: Trường Đại Học Giao Thông Vận Tải
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Xây Dựng Công Trình Giao Thông
• Đề tài: Chẩn Đoán Kết Cấu Cầu Dựa Trên Chuỗi Dữ Liệu Đo Dao Động Theo Thời Gian Kết Hợp Sử Dụng Mạng Học Sâu Tích Chập
• Loại tài liệu: luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU CHẨN ĐOÁN SỨC KHỎE KẾT CẤU CÔNG TRÌNH CẦU DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP ĐO NHẬN DẠNG DAO ĐỘNG
• 1.1. Tổng quan về nghiên cứu chẩn đoán sức khỏe kết cấu công trình cầu dựa trên phương pháp đo nhận dạng dao động
• 1.1.1. Giới thiệu về chẩn đoán sức khỏe kết cấu công trình cầu dựa trên phương pháp đo nhận dạng dao động
• 1.1.2. Mục đích của chẩn đoán sức khỏe kết cấu dựa trên phương pháp đo nhận dạng dao động
• 1.1.3. Sự phát triển của các phương pháp chẩn đoán sức khỏe kết cấu dựa trên phương pháp đo nhận dạng dao động
• 1.2. Các nghiên cứu trên thế giới về chẩn đoán kết cấu dựa trên phương pháp đo nhận dạng dao động
• 1.3. Các nghiên cứu ở Việt Nam về chẩn đoán kết cấu dựa trên phương pháp đo nhận dạng dao động
• 1.4. Kết luận Chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ GIÁM SÁT SỨC KHỎE KẾT CẤU SỬ DỤNG DỮ LIỆU CHUỖI THỜI GIAN DỰA TRÊN CÁC ĐẶC TRƯNG ĐỘNG HỌC
• 2.1. Khái niệm về dữ liệu chuỗi thời gian (Time series data)
• 2.2. Dữ liệu chuỗi thời gian cho giám sát sức khỏe kết cấu
• 2.3. Các loại dữ liệu chuỗi thời gian
• 2.4. Tính bất định của dữ liệu chuỗi thời gian trong giám sát sức khỏe kết cấu cầu
• 2.5. Phương trình dao động của kết cấu
• 2.6. Dao động tự do
• 2.7. Dao động tắt dần
• 2.8. Đặc trưng bất định, ngẫu nhiên của chuỗi dữ liệu theo thời gian trong giám sát sức khỏe kết cấu cầu
• 2.9. Phương pháp xấp xỉ tổng hợp tượng trưng (Symbolic Aggregate approXimation – SAX)
• 2.10. Phương pháp phân rã sóng rời rạc đa cấp (Multilevel Discrete Wavelet Decomposition – MDWD)
• 2.11. Kết luận Chương 2
• 3. CHƯƠNG 3: MẠNG HỌC SÂU TRUYỀN THỐNG VÀ MẠNG HỌC SÂU TÍCH CHẬP ỨNG DỤNG TRONG CHẨN ĐOÁN KẾT CẤU CÔNG TRÌNH CẦU
• 3.1. Mạng học sâu truyền thống
• 3.1.1. Cấu trúc cơ bản của mạng học sâu truyền thống
• 3.1.2. Một số mạng học sâu truyền thống
• 3.1.3. Mạng học sâu CNN 2 chiều (2DCNN)
• 3.1.4. Mạng học sâu CNN một chiều
• 3.2. Mạng học sâu tích chập đề xuất
• 3.3. Kết luận chương 3
• 4. CHƯƠNG 4: ÁP DỤNG MẠNG HỌC SÂU TÍCH CHẬP KẾT HỢP PHƯƠNG PHÁP SAX-MDWD ĐỂ CHẨN ĐOÁN CÁC HƯ HỎNG CHO MÔ HÌNH CẦU
• 4.1. Áp dụng mạng học sâu tích chập kết hợp phương pháp SAX-MDWD để chẩn đoán các hư hỏng cho mô hình cầu thực tế
• 4.1.1. Giới thiệu mô hình cầu
• 4.1.2. Xử lý dữ liệu
• 4.1.3. Kiến trúc mạng
• 4.1.4. Huấn luyện mạng và phân tích kết quả
• 4.2. Áp dụng mạng học sâu tích chập để chẩn đoán các hư hỏng cho mô hình cầu trong phòng thí nghiệm
• 4.2.1. Mô tả mô hình
• 4.2.2. Thí nghiệm đo dao động mô hình cầu dây văng
• 4.2.3. Phân tích xử lý số liệu
• 4.2.4. Xử lý dữ liệu
• 4.2.5. Các trường hợp tạo hư hỏng
• 4.2.6. Kiến trúc mạng
• 4.2.7. Phân tích kết quả
• 4.3. Kết luận chương 4
• MỞ ĐẦU
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN
• Phụ lục: Code

Tóm tắt

I. Giới thiệu về chẩn đoán kết cấu cầu

Chẩn đoán kết cấu cầu là một quá trình quan trọng nhằm phát hiện hư hỏng và khuyết tật thông qua việc phân tích các đặc trưng dao động như tần số và dạng dao động. Các yếu tố như tác động tự nhiên và con người có thể gây ra hư hỏng cho cầu, ảnh hưởng đến chất lượng và tuổi thọ của công trình. Việc kiểm soát an toàn cho các công trình cầu đã trở thành một vấn đề cấp bách, đòi hỏi các phương pháp chẩn đoán hiệu quả. Phương pháp truyền thống như kiểm tra trực quan có nhiều hạn chế, đặc biệt là khi kích thước và độ phức tạp của cầu ngày càng tăng. Do đó, việc áp dụng các công nghệ mới như mạng học sâu và dữ liệu dao động là cần thiết để cải thiện độ chính xác trong chẩn đoán.

1.1. Tầm quan trọng của chẩn đoán kết cấu cầu

Chẩn đoán kết cấu cầu không chỉ giúp phát hiện sớm các khiếm khuyết mà còn đảm bảo an toàn cho người và phương tiện tham gia giao thông. Việc phát hiện hư hỏng kịp thời cho phép thực hiện bảo trì và sửa chữa với chi phí tối thiểu. Các phương pháp hiện tại như đo nhận dạng dao động cung cấp thông tin tổng thể về tình trạng sức khỏe của kết cấu, từ đó xác định vị trí hư hỏng mà không cần phải tiếp cận trực tiếp.

II. Cơ sở lý thuyết về giám sát sức khỏe kết cấu

Giám sát sức khỏe kết cấu sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian để phân tích các đặc trưng động học của cầu. Dữ liệu này thường bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố ngẫu nhiên, dẫn đến việc thu thập dữ liệu gặp nhiều thách thức. Việc áp dụng các phương pháp như xấp xỉ tổng hợp tượng trưng (SAX) và phân rã sóng rời rạc đa cấp (MDWD) giúp cải thiện chất lượng dữ liệu, từ đó tăng độ chính xác cho mô hình chẩn đoán. Các phương pháp này cho phép xử lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả, giúp phát hiện hư hỏng trong kết cấu cầu.

2.1. Dữ liệu chuỗi thời gian và đặc trưng động học

Dữ liệu chuỗi thời gian là một yếu tố quan trọng trong việc giám sát sức khỏe kết cấu. Các đặc trưng động học như tần số dao động và dạng dao động có thể cung cấp thông tin quý giá về tình trạng của cầu. Tuy nhiên, dữ liệu này thường gặp phải vấn đề về chất lượng, bao gồm nhiễu và thiếu dữ liệu. Việc áp dụng các phương pháp xử lý dữ liệu như SAX và MDWD giúp giảm thiểu những vấn đề này, từ đó nâng cao độ chính xác trong chẩn đoán.

III. Ứng dụng mạng học sâu trong chẩn đoán kết cấu cầu

Mạng học sâu tích chập (CNN) đã được áp dụng để chẩn đoán các hư hỏng trong kết cấu cầu. Các mô hình này có khả năng học và nhận diện các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu dao động, giúp cải thiện độ chính xác trong việc phát hiện hư hỏng. Việc kết hợp giữa mạng học sâu và các phương pháp xử lý dữ liệu như SAX-MDWD tạo ra một hệ thống chẩn đoán thông minh, có khả năng tổng quát hóa tốt và xử lý các lỗi mới. Điều này mở ra hướng đi mới cho việc giám sát sức khỏe kết cấu cầu trong tương lai.

3.1. Kiến trúc mạng học sâu và quy trình huấn luyện

Kiến trúc mạng học sâu tích chập bao gồm nhiều lớp chập và lớp gộp, cho phép trích xuất các đặc trưng từ dữ liệu một cách hiệu quả. Quy trình huấn luyện mạng sử dụng dữ liệu đã được xử lý qua SAX và MDWD, giúp cải thiện độ chính xác của mô hình. Kết quả huấn luyện cho thấy mạng học sâu có khả năng phát hiện hư hỏng với độ chính xác cao, từ đó khẳng định giá trị thực tiễn của phương pháp này trong chẩn đoán kết cấu cầu.

IV. Kết luận và triển vọng nghiên cứu

Luận án đã chỉ ra rằng việc áp dụng mạng học sâu và các phương pháp xử lý dữ liệu tiên tiến như SAX và MDWD có thể cải thiện đáng kể khả năng chẩn đoán hư hỏng trong kết cấu cầu. Những kết quả đạt được không chỉ có giá trị trong nghiên cứu mà còn có ứng dụng thực tiễn cao trong việc giám sát sức khỏe kết cấu cầu. Hướng nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc tối ưu hóa các mô hình học sâu và mở rộng ứng dụng của chúng trong các lĩnh vực khác nhau của kỹ thuật xây dựng.

4.1. Đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo

Hướng nghiên cứu tiếp theo có thể bao gồm việc phát triển các mô hình học sâu mới với khả năng tổng quát hóa tốt hơn, cũng như áp dụng các công nghệ mới trong việc thu thập và xử lý dữ liệu. Việc kết hợp giữa các phương pháp truyền thống và hiện đại sẽ tạo ra những giải pháp hiệu quả hơn trong việc giám sát sức khỏe kết cấu cầu.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 : TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU CHẨN ĐOÁN SỨC KHỎE KẾT CẤU CÔNG TRÌNH CẦU DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP ĐO NHẬN DẠNG DAO ĐỘNG 1.1 Tổng quan về nghiên cứu chẩn đoán sức khỏe kết cấu công trình cầu dựa trên phương pháp đo nhận dạng dao động 1.1 Giới thiệu về chẩn đoán sức khỏe kết cấu công trình cầu dựa trên phương pháp đo nhận dạng dao động Mặc dù ban đầu khi thiết kế, các kết cấu công trình cầu đã được tính toán để đảm bảo các trạng thái về cường độ cũng như trạng thái sử dụng, tuy nhiên hầu hết các kết cấu công trình cầu sẽ xuống cấp theo thời gian. Sự xuống cấp này là do nhiều nguyên nhân khác nhau, bao gồm do tải trọng quá tải, ảnh hưởng của các yếu tố môi trường như ăn mòn thép, cacbon hóa bê tông cũng như sự lão hóa của vật liệu. Ngoài ra, sự xuống cấp có thể do các hiện tượng cực đoan không thường xuyên như động đất, bão và lũ lụt. Do đó, sức khỏe kết cấu sẽ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố vận hành và môi trường, bao gồm điều kiện tải bình thường, môi trường hiện tại và tương lai cũng như các nguy cơ dự kiến trong suốt thời gian tồn tại.

Do đó, để đánh giá một cách đáng tin cậy sức khỏe của kết cấu và duy trì sự an toàn của kết cấu, việc giám sát sức khỏe liên tục của kết cấu công trình là vô cùng cần thiết [9-14]. Trước đây, việc đánh giá tình trạng của kết cấu công trình phần lớn phụ thuộc vào việc kiểm tra trực quan. Tuy nhiên, kỹ thuật kiểm tra trực quan cũng không có khả năng để xác định hư hỏng nằm sâu trong kết cấu. Phương pháp đánh giá chủ quan và không chính xác này đã được xác định là rào cản kỹ thuật quan trọng để quản lý cơ sở hạ tầng hiệu quả.

Do đó, rất khó để đánh giá chính xác tình trạng kết cấu từ dữ liệu kiểm tra trực quan, ngay cả khi quá trình này được tiến hành bởi các chuyên gia [15]. Hơn nữa, hiện nay theo các Tiêu chuẩn kỹ thuật [132], [133] chỉ hướng dẫn cho các công tác kiểm tra, giám sát kết cấu truyền thống, trực quan, thiếu đi các hướng dẫn đẩy đủ cho dữ liệu theo thời gian lớn, - 12 - hay áp dụng các công nghệ khoa học tiên tiến như học sâu để giám sát. Chính vì vậy, việc nghiên cứu về chẩn đoán hư hỏng dựa trên dữ liệu chuỗi thời gian là vô cùng cần thiết. Bên cạnh phương pháp kiểm tra trực quan, phương pháp dựa trên đặc trưng về tĩnh học (ứng suất, biến dạng) cũng được áp dụng chủ yếu ở Việt nam hiện nay để theo dõi sức khỏe các công trình.

Tuy nhiên, phương pháp này không phát hiện được các hư hỏng trong kết cấu một cách trực tiếp và vẫn cần đến các phương pháp phá hủy như cưa, cắt để thu được các tham số hư hỏng. Phương pháp này cũng có nhược điểm đó là phải tạm dừng khai thác công trình khi tiến hành thí nghiệm, điều này gây những khó khăn cho các công trình trên tuyến giao thông quan trong với mật độ giao thông qua lại lớn, hoặc các cầu nằm trong thành phố. Để khắc phục những nhược điểm của phương pháp kiểm tra trực quan, cũng như phương pháp kiểm tra tĩnh, các kỹ thuật phát hiện hư hỏng trong kết cấu không phá hủy đã được phát triển. Một trong số ít các phương pháp theo dõi sức khỏe kết cấu không phá hủy đang được áp dụng và đạt được hiệu quả trên thế giới đó là phương pháp dựa trên các đặc trưng về dao động của kết cấu.

Phương pháp đánh giá hư hỏng sử dụng dữ liệu đo nhận dạng dao động, chẳng hạn như tần số dao động riêng, hình thái dao động, hệ số dao động tắt dần.cho thấy những tiềm năng đối với việc đánh giá sức khỏe của các kết cấu công trình [16-17]. Theo dõi sức khỏe có thể đánh giá hiệu suất của các kết cấu một cách chủ động bằng cách sử dụng dữ liệu đo được và các thuật toán giải thích dữ liệu, để đánh giá chính xác tình trạng hiện tại và dự đoán tuổi thọ còn lại của công trình. Ưu điểm chính của phương pháp này là chúng cung cấp thông tin tổng thể về tình trạng sức khỏe kết cấu để đánh giá trạng thái kết cấu, các phép đo tại một vị trí là đủ để đánh giá tình trạng của toàn bộ kết cấu. Vị trí đo có thể khác với vị trí hư hỏng.

Các phương pháp dựa trên đặc trưng dao động của kết cấu có thể được áp dụng không liên tục (triển khai tạm thời các cảm biến) và hệ thống thu nhận hoặc liên tục (nhúng các cảm biến trong kết cấu).2 Mục đích của chẩn đoán sức khỏe kết cấu dựa trên phương pháp đo nhận dạng dao động Giám sát sức khỏe kết cấu (Structural Health Monitoring – SHM) được định nghĩa là quá trình xác định hư hỏng và đánh giá sức khỏe của kết cấu công trình. SHM dựa trên phương pháp đo nhận dạng dao động sử dụng hệ thống cảm biến và các cơ sở phần cứng và phần mềm liên quan để giám sát hiệu suất kết cấu và môi trường hoạt động của kết cấu kỹ thuật. SHM liên quan đến việc quan sát kết cấu theo thời gian, sử dụng các phép đo phản ứng kết cấu và môi trường hoạt động được lấy mẫu định kỳ từ một loạt các cảm biến và sau đó đánh giá trạng thái hiện tại và hiệu suất trong tương lai của kết cấu. Đối với SHM dài hạn, đầu ra của quá trình này là thông tin được cập nhật định kỳ liên quan đến khả năng của kết cấu để thực hiện chức năng dự kiến của nó, bằng cách xem xét sự lão hóa và suy thoái không thể tránh khỏi do môi trường hoạt động [18].

Hơn nữa, SHM được sử dụng để đánh giá tình trạng, cung cấp thông tin nhanh chóng và đáng tin cậy về tính toàn vẹn của kết cấu sau các sự cố xảy ra, chẳng hạn như động đất hoặc tải trọng nổ. SHM nhằm xác định hư hỏng kết cấu và đánh giá sức khỏe của kết cấu bằng cách sử dụng dữ liệu được giám sát. Hư hỏng được định nghĩa ở đây là những thay đổi đối với vật liệu và / hoặc tính chất hình học của kết cấu, ảnh hưởng đến trạng thái hiện tại và tính năng trong tương lai của kết cấu [19]. So với các phương pháp thử tải, kiểm định, quan trắc định kỳ đối với công trình cầu cũng như so với các phương pháp kiểm tra đo đạc truyền thống khác, phương pháp SHM dựa trên các đặc tính động học có những đặc điểm khác biệt hơn như: - Cung cấp thời gian thực trong giám sát, phân tích và liên tục phát hiện sự giảm khả năng chịu lực, hư hỏng mà không làm tổn hại đến kết cấu trong suốt quá trình khai thác của công trình.

- Đặc biệt hệ thống này còn theo dõi và ghi lại các ứng xử của kết cấu trong trường hợp đặc biệt (như có bão lũ, thiên tai hoặc sự cố tai nạn nghiêm trọng) mà các phương pháp truyền thống khác không thể giám sát được. - 14 - Những lợi ích rõ ràng, quan trọng nhất của quan trắc kết cấu cầu như sau: - Việc quan trắc sẽ làm giảm các rủi ro về các nguyên nhân không lường trước giúp cho Cơ quan quản lý cầu có các quyết định kịp thời dựa trên số liệu thực tế làm việc của công trình cầu. - Công tác quan trắc giúp việc phát hiện kịp thời các khiếm khuyết về mặt kết cấu và tăng độ an toàn cho cây cầu: kết cấu cầu có thể có các khiếm khuyết mà không thể phát hiện bằng các kiểm tra bằng mắt hoặc kiểm tra trên mô hình. Trong những trường hợp này yêu cầu sống còn là phải có các biện pháp khắc phục kịp thời trước khi tình hình trở nên quá muộn.

Công tác sửa chữa nếu được tiến hành sớm và đúng thời điểm sẽ có chi phí thấp và thời gian phải ngừng lưu thông là ngắn nhất. Có được thông tin từ hệ thống quan trắc được gắn sẵn trên cầu sẽ làm tăng mức độ an toàn cả cho kết cấu và người sử dụng. - Công tác quan trắc giúp ích cho công tác quản lý duy tu kết cấu cầu: dữ liệu quan trắc có thể giúp cho việc thực hiện công tác “bảo dưỡng theo nhu cầu”. Các hoạt động vận hành, duy tu bảo dưỡng, sửa chữa hoặc thay thế các bộ phận của kết cấu sẽ được tối ưu hóa dựa trên các số liệu tin cậy phản ánh tình trạng làm việc thực của kết cấu.

- Việc quan trắc sẽ xác định được mức độ dự trữ về cường độ của cây cầu: có nhiều hạng mục của kết cấu có tình trạng tốt hơn so với dự kiến (nguyên nhân có thể là thiết kế với hệ số an toàn lớn hoặc sử dụng vật liệu có chỉ tiêu cơ lý tốt hơn nhiều so với số liệu tối thiểu dùng trong tính toán thiết kế). Trong những trường hợp này, công việc quan trắc sẽ xác định được biên độ cho phép có thể chịu đựng thêm của cây cầu, giúp đơn vị quản lý nắm rõ tải trọng an toàn có thể đi trên cầu. - Ngoài ra hệ thống quan trắc sẽ cung cấp các thông tin tham khảo rất bổ ích trong công tác thực hiện các Dự án có quy mô tương tự trong tương lai: thông tin về sự làm việc thực tế của cây cầu sẽ giúp cho các Nhà thiết kế và Đơn vị quản lý thực hiện các đồ án thiết kế rẻ hơn, an toàn hơn và bền vững hơn với độ tin cậy - 15 - và tính năng làm việc được nâng cao. Một chi phí đầu tư nhỏ thực hiện ngay từ đầu dự án sẽ có thể đạt được các tiết kiệm lớn sau này nhờ việc tối ưu hóa thiết kế và phát hiện kịp thời các điểm yếu.

Đối với công tác thiết kế thì hiệu quả cụ thể nhất của hệ thống SHM thể hiện tại những điểm sau: - Đánh giá và hiểu được ứng xử thực tế của kết cấu. - Kiểm soát và cập nhật phương pháp tính và mô hình tính toán. - Xác minh các thông số tính toán được sử dụng. - Đo trị số thực tế của các loại tải trọng, hiệu ứng và sự phân bố tải trọng.

- Nâng cấp để nâng cao khả năng chịu tải Như đã phân tích trên đây do quá trình SHM là liên tục, không có thời gian dừng khai thác và đặt hoạt tải ở trạng thái tác động tĩnh trên cầu nên các số liệu thu thập được đều là các số liệu đặc trưng về dao động của công trình.