Luận Văn Thạc Sĩ Kỹ Thuật: Ứng Dụng Giải Thuật Cuckoo Search Để Xác Định Hư Hỏng Kết Cấu Dàn

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật nghiên cứu xác định hư hỏng kết cấu dàn bằng giải thuật tối ưu Cuckoo Search và thông tin dao động kết cấu.

• Tác giả: Trần Quốc Tuấn
• Người hướng dẫn: PGS. Nguyễn Thời Trung
• Trường học: Trường Đại Học Công Nghệ TP.HCM
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Xây Dựng Công Trình Dân Dụng Và Công Nghiệp
• Đề tài: Xác Định Hư Hỏng Kết Cấu Dàn Bằng Giải Thuật Cuckoo Search Và Thông Tin Dao Động
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CÁM ƠN
• TÓM TẮT
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN TÀI LIỆU
• 1.1. Tình hình nghiên cứu thế giới
• 1.2. Tình hình nghiên cứu trong nước
• 1.3. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.4.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 1.6. Bố cục của luận văn
• 1.7. Phương pháp phần tử hữu hạn cho kết cấu dàn
• 1.7.1. Phần tử dàn tuyến tính trong hệ tọa độ địa phương
• 1.7.2. Phần tử dàn tuyến tính trong hệ tọa độ tổng thể
• 1.8. Bài toán chẩn đoán hư hại cho kết cấu
• 1.8.1. Xác định vị trí hư hại bằng phương pháp năng lượng biến dạng
• 1.8.2. Đánh giá hư hại bằng thuật toán tối ưu hóa
• 1.9. Giải thuật Cuckoo Search (CS)
• 1.10. Phương pháp
• 1.10.1. Kết cấu dàn phẳng
• 1.10.2. Kết cấu dàn không gian
• 1.11. Kiểm chứng code Matlab
• 1.11.1. Xác định vị trí hư hại
• 1.11.2. Xác định mức độ hư hại
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 4.1. Hướng phát triển của đề tài
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Giới thiệu và mục tiêu nghiên cứu

Luận văn Thạc sĩ này tập trung vào việc xác định hư hỏng kết cấu dàn bằng cách sử dụng giải thuật Cuckoo Search (CS) và thông tin dao động. Mục tiêu chính là phát triển một phương pháp hiệu quả để chẩn đoán hư hỏng trong các kết cấu dàn, đặc biệt là trong lĩnh vực kỹ thuật xây dựng. Luận văn nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phát hiện sớm các hư hỏng để đảm bảo an toàn và giảm thiểu thiệt hại về tài sản và con người.

1.1. Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Kết cấu dàn là một trong những hệ thống phổ biến trong xây dựng dân dụng và công nghiệp, được sử dụng trong các công trình như cầu, mái vòm, và tháp truyền tải điện. Tuy nhiên, các hư hỏng trong kết cấu dàn có thể xảy ra do nhiều nguyên nhân như khuyết tật vật liệu, thiên tai, hoặc quá trình sử dụng lâu dài. Việc phát hiện và đánh giá các hư hỏng này là một thách thức lớn trong ngành xây dựng.

1.2. Mục tiêu cụ thể

Luận văn nhằm mục tiêu phát triển một phương pháp hai giai đoạn để xác định vị trí và mức độ hư hỏng trong kết cấu dàn. Giai đoạn đầu sử dụng phương pháp năng lượng biến dạng để xác định vị trí hư hỏng, trong khi giai đoạn thứ hai áp dụng giải thuật Cuckoo Search (CS) để tối ưu hóa việc đánh giá mức độ hư hỏng.

II. Phương pháp nghiên cứu

Luận văn sử dụng phương pháp phần tử hữu hạn (FEM) để mô phỏng và phân tích kết cấu dàn. Phương pháp này được kết hợp với giải thuật Cuckoo Search (CS), một thuật toán tối ưu hóa dựa trên hành vi của loài chim Cuckoo, để giải quyết bài toán xác định hư hỏng. Phương pháp này được đánh giá qua các ví dụ số với các kết cấu dàn phẳng và không gian.

2.1. Phương pháp phần tử hữu hạn

Phương pháp phần tử hữu hạn (FEM) được sử dụng để mô hình hóa kết cấu dàn. Phương pháp này cho phép phân tích chi tiết các đặc tính động học của kết cấu, bao gồm tần số dao động và dạng dao động, từ đó xác định các thay đổi do hư hỏng gây ra.

2.2. Giải thuật Cuckoo Search CS

Giải thuật Cuckoo Search (CS) được áp dụng để tối ưu hóa việc xác định mức độ hư hỏng. Thuật toán này dựa trên hành vi tìm kiếm thức ăn của loài chim Cuckoo, được sử dụng để tìm kiếm các giá trị tối ưu trong bài toán đánh giá hư hỏng kết cấu.

III. Kết quả và đánh giá

Luận văn đã thực hiện các ví dụ số để kiểm chứng hiệu quả của phương pháp đề xuất. Các kết quả cho thấy phương pháp hai giai đoạn sử dụng phương pháp năng lượng biến dạng và giải thuật Cuckoo Search (CS) có khả năng xác định chính xác vị trí và mức độ hư hỏng trong kết cấu dàn, ngay cả trong điều kiện có nhiễu.

3.1. Xác định vị trí hư hỏng

Phương pháp năng lượng biến dạng được sử dụng để xác định vị trí hư hỏng trong kết cấu dàn. Kết quả cho thấy phương pháp này có độ chính xác cao, đặc biệt khi kết hợp với các dạng dao động khác nhau.

3.2. Đánh giá mức độ hư hỏng

Giải thuật Cuckoo Search (CS) được sử dụng để đánh giá mức độ hư hỏng. Kết quả cho thấy thuật toán này có khả năng hội tụ nhanh và đưa ra các giá trị tối ưu chính xác, ngay cả trong điều kiện có nhiễu.

IV. Kết luận và hướng phát triển

Luận văn đã chứng minh hiệu quả của phương pháp hai giai đoạn trong việc xác định hư hỏng kết cấu dàn. Phương pháp này có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong kỹ thuật xây dựng, đặc biệt là trong lĩnh vực đánh giá kết cấu và giám sát sức khỏe kết cấu (SHM). Hướng phát triển trong tương lai bao gồm việc cải tiến thuật toán và áp dụng phương pháp này cho các loại kết cấu phức tạp hơn.

4.1. Kết luận

Phương pháp đề xuất trong luận văn đã chứng minh hiệu quả trong việc xác định hư hỏng kết cấu dàn, đặc biệt là khi kết hợp phương pháp năng lượng biến dạng và giải thuật Cuckoo Search (CS).

4.2. Hướng phát triển

Trong tương lai, phương pháp này có thể được cải tiến để áp dụng cho các loại kết cấu phức tạp hơn, đồng thời tích hợp thêm các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và học máy để nâng cao độ chính xác và hiệu quả.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Kết cấu dàn là một trong những hệ kết cấu phổ biến trong xây dựng dân dụng và công nghiệp nhờ khả năng chịu lực lớn và vượt nhịp hiệu quả. Theo ước tính, hàng nghìn công trình sử dụng kết cấu dàn trên toàn thế giới, từ cầu vượt sông, mái vòm sân vận động đến tháp truyền tải điện và dàn khoan biển. Tuy nhiên, trong quá trình khai thác, kết cấu dàn dễ bị hư hỏng do các nguyên nhân như khuyết tật vật liệu, thiên tai như động đất, bão lũ, dẫn đến nguy cơ mất an toàn nghiêm trọng. Các sự cố sập cầu, gãy tháp truyền hình đã gây thiệt hại lớn về người và tài sản, làm nổi bật nhu cầu cấp thiết về chẩn đoán và phát hiện sớm hư hỏng kết cấu.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là phát triển một phương pháp hai giai đoạn nhằm xác định vị trí và mức độ hư hỏng kết cấu dàn 2D và 3D, dựa trên sự thay đổi năng lượng biến dạng và thuật toán tối ưu Cuckoo Search (CS). Phạm vi nghiên cứu tập trung vào các kết cấu dàn phẳng và dàn không gian với mô hình ứng xử tuyến tính, biến dạng nhỏ, sử dụng dữ liệu dạng dao động thu thập trong khoảng thời gian nghiên cứu từ năm 2016 đến 2017 tại Việt Nam. Phương pháp đề xuất không chỉ nâng cao độ chính xác trong xác định hư hỏng mà còn giảm chi phí tính toán so với các thuật toán tối ưu truyền thống.

Việc áp dụng phương pháp này có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả giám sát sức khỏe kết cấu (SHM), giảm thiểu rủi ro tai nạn, đồng thời hỗ trợ công tác bảo trì, sửa chữa kịp thời, góp phần đảm bảo an toàn công trình và tiết kiệm chi phí vận hành.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết chính:

1. Phương pháp năng lượng biến dạng (Modal Strain Energy Based Index - MSEBI):
   Đây là phương pháp đánh giá hư hỏng dựa trên sự thay đổi năng lượng biến dạng của các phần tử kết cấu khi có hư hỏng. Năng lượng biến dạng được tính toán từ dạng dao động (mode shape) và ma trận độ cứng phần tử. Chỉ số nMSEBI (normal Modal Strain Energy Based damage Index) được đề xuất nhằm chuẩn hóa và cải thiện độ chính xác so với chỉ số MSEBI truyền thống, giúp giảm cảnh báo sai hư hỏng do nhiễu dữ liệu.

2. Giải thuật tối ưu Cuckoo Search (CS):
   CS là thuật toán tối ưu toàn cục lấy cảm hứng từ tập tính sinh sản của chim Cuckoo và quỹ đạo bay Lévy. Thuật toán này được sử dụng để giải bài toán tối ưu hóa xác định mức độ hư hỏng của các phần tử kết cấu dựa trên sự khác biệt giữa tần số tự nhiên và dạng dao động của kết cấu khỏe mạnh và kết cấu bị hư hỏng. CS có ưu điểm vượt trội về khả năng hội tụ nhanh và hiệu quả trong không gian thiết kế lớn.

Các khái niệm chuyên ngành quan trọng bao gồm:

• Phần tử hữu hạn (FEM): Phương pháp số để mô phỏng ứng xử kết cấu.
• Chẩn đoán sức khỏe kết cấu (SHM): Quá trình giám sát và đánh giá tình trạng kết cấu.
• Tần số tự nhiên và dạng dao động (mode shape): Thông số động học đặc trưng của kết cấu, thay đổi khi có hư hỏng.
• Chỉ số nMSEBI: Chỉ số chuẩn hóa năng lượng biến dạng dùng để xác định vị trí hư hỏng.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính là các mô hình kết cấu dàn phẳng và dàn không gian với số lượng phần tử lần lượt là 31, 47 và 52 thanh. Dữ liệu dạng dao động được thu thập và xử lý trong môi trường Matlab, kết hợp với mô phỏng phần tử hữu hạn để tính toán ma trận độ cứng và dạng dao động.

Phương pháp nghiên cứu gồm hai bước:

• Bước 1: Xác định vị trí hư hỏng bằng chỉ số nMSEBI dựa trên sự thay đổi năng lượng biến dạng giữa kết cấu khỏe mạnh và kết cấu hư hỏng.
• Bước 2: Xác định mức độ hư hỏng của các phần tử đã xác định ở bước 1 bằng thuật toán tối ưu Cuckoo Search, với hàm mục tiêu là sự khác biệt dạng dao động giữa mô hình phân tích và dữ liệu thực tế.

Cỡ mẫu nghiên cứu bao gồm các mô hình kết cấu với số phần tử từ 31 đến 52, được chọn mẫu theo đặc tính kỹ thuật của kết cấu dàn phổ biến trong xây dựng. Phương pháp phân tích sử dụng mô phỏng số và so sánh kết quả với các phương pháp khác để đánh giá hiệu quả.

Timeline nghiên cứu kéo dài từ tháng 9/2016 đến tháng 7/2017, bao gồm các giai đoạn thiết kế mô hình, lập trình, thử nghiệm và phân tích kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả của chỉ số nMSEBI trong xác định vị trí hư hỏng:
   Qua khảo sát trên kết cấu dàn phẳng 31 thanh, chỉ số nMSEBI cho kết quả chính xác hơn so với chỉ số MSEBI truyền thống, đặc biệt trong điều kiện có nhiễu dữ liệu 3% và 5%. Ví dụ, trong trường hợp hư hỏng phần tử số 10 với mức độ giảm độ cứng 30%, nMSEBI xác định đúng vị trí hư hỏng với sai số dưới 1%, trong khi MSEBI có xu hướng cảnh báo sai ở các phần tử không hư hỏng.

2. Ảnh hưởng của số lượng dạng dao động sử dụng:
   Sử dụng từ 3 đến 5 dạng dao động trong tính toán chỉ số nMSEBI cho thấy sự ổn định trong việc xác định vị trí hư hỏng, với độ chính xác tăng nhẹ khi số dạng dao động tăng. Điều này cho thấy phương pháp có thể áp dụng linh hoạt tùy theo dữ liệu thu thập được.

3. Xác định mức độ hư hỏng bằng thuật toán Cuckoo Search:
   Thuật toán CS đã thành công trong việc đánh giá mức độ hư hỏng của các phần tử đã xác định, với sai số trung bình dưới 5% so với giá trị thực mô phỏng. Thuật toán cũng loại bỏ được các phần tử bị xác định nhầm ở bước đầu, nâng cao độ tin cậy của kết quả.

4. Khả năng áp dụng cho kết cấu dàn không gian:
   Trên mô hình dàn không gian 52 thanh, phương pháp vẫn duy trì hiệu quả với độ chính xác tương tự, chứng tỏ tính khả thi trong các kết cấu phức tạp hơn.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính giúp phương pháp đạt hiệu quả cao là sự kết hợp giữa chỉ số nMSEBI chuẩn hóa năng lượng biến dạng và thuật toán tối ưu CS có khả năng tìm kiếm toàn cục hiệu quả. Việc chuẩn hóa chỉ số năng lượng biến dạng giúp giảm thiểu ảnh hưởng của nhiễu và sai số đo đạc, trong khi CS tối ưu hóa mức độ hư hỏng dựa trên dữ liệu dạng dao động thực tế.

So sánh với các nghiên cứu trước đây sử dụng thuật toán di truyền (GA), bầy đàn (PSO) hay bầy ong nhân tạo (ABC), CS cho kết quả hội tụ nhanh hơn và độ chính xác cao hơn, đồng thời giảm chi phí tính toán đáng kể. Kết quả có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh chỉ số nMSEBI và MSEBI trên từng phần tử, cũng như bảng số liệu mức độ hư hỏng ước lượng và thực tế.

Phương pháp này có ý nghĩa thực tiễn lớn trong giám sát sức khỏe kết cấu, giúp phát hiện sớm hư hỏng và đưa ra các biện pháp bảo trì kịp thời, giảm thiểu rủi ro tai nạn.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai hệ thống giám sát kết cấu tự động:
   Áp dụng phương pháp hai giai đoạn kết hợp nMSEBI và CS trong hệ thống SHM để giám sát liên tục các kết cấu dàn tại các công trình trọng điểm. Mục tiêu giảm thời gian phát hiện hư hỏng xuống dưới 24 giờ, thực hiện trong vòng 1 năm, do các đơn vị quản lý công trình thực hiện.

2. Nâng cao chất lượng dữ liệu dạng dao động:
   Đầu tư trang thiết bị cảm biến có độ chính xác cao, giảm thiểu nhiễu trong đo đạc dạng dao động xuống dưới 3%, nhằm tăng độ tin cậy của phương pháp. Thời gian thực hiện trong 6 tháng, do các nhà thầu công nghệ và đơn vị quản lý vận hành phối hợp.

3. Phát triển phần mềm phân tích tự động:
   Xây dựng phần mềm tích hợp thuật toán CS và tính toán chỉ số nMSEBI trên nền tảng Matlab hoặc Python, hỗ trợ trực quan hóa kết quả qua biểu đồ và bảng số liệu. Mục tiêu hoàn thành trong 1 năm, do nhóm nghiên cứu và công ty phần mềm thực hiện.

4. Mở rộng nghiên cứu cho các loại kết cấu khác:
   Nghiên cứu áp dụng phương pháp cho kết cấu khung, dầm và các hệ kết cấu phức tạp khác, nhằm đa dạng hóa ứng dụng. Thời gian nghiên cứu dự kiến 2 năm, do các viện nghiên cứu và trường đại học chủ trì.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Kỹ sư kết cấu và quản lý công trình:
   Hỗ trợ trong việc giám sát, đánh giá tình trạng kết cấu dàn, từ đó đưa ra quyết định bảo trì, sửa chữa kịp thời, giảm thiểu rủi ro tai nạn.

2. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành kỹ thuật xây dựng:
   Cung cấp cơ sở lý thuyết và phương pháp mới trong chẩn đoán hư hỏng kết cấu, làm tài liệu tham khảo cho các đề tài nghiên cứu tiếp theo.

3. Các công ty tư vấn thiết kế và giám sát xây dựng:
   Áp dụng phương pháp để nâng cao chất lượng dịch vụ, đảm bảo an toàn công trình trong quá trình thi công và vận hành.

4. Cơ quan quản lý nhà nước về xây dựng và an toàn công trình:
   Sử dụng kết quả nghiên cứu để xây dựng các quy chuẩn, tiêu chuẩn giám sát sức khỏe kết cấu, góp phần nâng cao hiệu quả quản lý.

Câu hỏi thường gặp

1. Phương pháp nMSEBI khác gì so với MSEBI truyền thống?
   nMSEBI là chỉ số năng lượng biến dạng được chuẩn hóa và điều chỉnh bằng độ lệch chuẩn, giúp giảm cảnh báo sai hư hỏng do nhiễu dữ liệu, nâng cao độ chính xác trong xác định vị trí hư hỏng.

2. Thuật toán Cuckoo Search có ưu điểm gì so với các thuật toán tối ưu khác?
   CS có khả năng hội tụ nhanh, tránh bị kẹt tại cực trị cục bộ, và hiệu quả trong không gian thiết kế lớn, giúp xác định mức độ hư hỏng chính xác với chi phí tính toán thấp hơn so với GA hay PSO.

3. Phương pháp có áp dụng được cho kết cấu phức tạp không?
   Nghiên cứu đã chứng minh hiệu quả trên kết cấu dàn phẳng và dàn không gian với số phần tử lên đến 52, cho thấy tính khả thi trong các kết cấu phức tạp hơn.

4. Ảnh hưởng của nhiễu dữ liệu đến kết quả như thế nào?
   Mức độ nhiễu 3% và 5% được khảo sát cho thấy phương pháp vẫn duy trì độ chính xác cao, đặc biệt khi sử dụng chỉ số nMSEBI, nhờ khả năng chuẩn hóa và lọc nhiễu hiệu quả.

5. Làm thế nào để triển khai phương pháp này trong thực tế?
   Cần trang bị hệ thống cảm biến đo dạng dao động, phần mềm phân tích tích hợp thuật toán CS và chỉ số nMSEBI, đồng thời đào tạo nhân sự vận hành và phân tích dữ liệu để giám sát liên tục kết cấu.

Kết luận

• Luận văn đã phát triển thành công phương pháp hai giai đoạn kết hợp chỉ số nMSEBI và thuật toán tối ưu Cuckoo Search để xác định vị trí và mức độ hư hỏng kết cấu dàn 2D và 3D.
• Phương pháp cho kết quả chính xác, ổn định trong điều kiện có nhiễu dữ liệu 3-5%, vượt trội hơn các phương pháp truyền thống.
• Thuật toán CS giúp giảm chi phí tính toán và tăng tốc độ hội tụ so với các thuật toán tối ưu khác.
• Kết quả nghiên cứu có thể ứng dụng rộng rãi trong giám sát sức khỏe kết cấu, nâng cao an toàn công trình.
• Hướng phát triển tiếp theo là mở rộng áp dụng cho các loại kết cấu khác và phát triển phần mềm phân tích tự động.

Để tiếp tục nghiên cứu và ứng dụng, các nhà khoa học và kỹ sư được khuyến khích triển khai thử nghiệm thực tế, đồng thời phát triển công cụ phần mềm hỗ trợ nhằm nâng cao hiệu quả và tính ứng dụng của phương pháp.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Đặt vấn đề Dàn là một trong những kết cấu đơn giản nhất và đƣợc sử dụng phổ biến trong xây dựng dân dụng và công nghiệp. Nó đƣợc tổ hợp bởi các kết cấu dạng thanh và thƣờng làm bằng thép. Nó có khả năng vƣợt nhịp lớn và chịu lực lớn. Ngoài ra, do cấu tạo đặc biệt của dàn mà nó có thể đƣợc sử dụng linh hoạt theo nhiều loại kiến trúc khác nhau.

Một số công trình trong xây dựng có sử dụng kết cấu dàn nhƣ: cầu vƣợt sông (Hình 1.1a), mái vòm sân vận động (Hình 1.1b), dàn khoan biển (Hình 1.1c), tháp truyền tải điện (Hình 1. a) Cầu vƣợt sông; b) Sân vận động Wembley, London; (Nguồn:http://kientruc.vn/nhung- (Nguồn: cay-cau-dep-nhat-the-gioi.html) http://www.com) 2 c) Dàn khoan Tam Đảo, Việt Nam; d) Tháp truyền tải điện; (Nguồn:https://www.com/ (Nguồn:https://en.org/wiki/Tr gian-khoan-90-m-nuoc-cong- ansmission_tower) trinh-noi-hoa-ham-luong-cong- nghe-cao/c/9516177. Các công trình sử dụng hệ kết cấu dàn. Trong quá trình sử dụng, các hƣ hại trong kết cấu dàn có thể xảy ra do các nguyên nhân nhƣ các khuyết tật của vật liệu trong quá trình sản xuất hay các thiên tai thiên nhiên nhƣ động đất, bão, lũ lụt (Mohan và cộng sự (2013) [1], Wu và cộng sự (1992) [2]).

Thực tế đã có nhiều tai nạn thảm khốc xảy ra do kết cấu dàn bị hƣ hại dẫn đến mất mát lớn về cả tài sản và con ngƣời đƣợc thể hiện trong Hình 1. Chính vì vậy để đảm bảo an toàn tính mạng con ngƣời cũng nhƣ hạn chế hƣ hao về tài sản thì việc chẩn đoán và phát hiện sớm những hƣ hỏng của kết cấu dàn là một trong những vấn đề quan trọng. Tháp truyền hình Nam Định bị gãy sau cơn bão. (Nguồn: http://vietnamnet.vn/vn/thoi-su/can-canh-dut-gay-cua-thap-truyen-hinh-bi-sap- 95067.

Sập cầu Seongsu (Hàn Quốc) tháng10/1994. (Nguồn: https://news.vn/10-tham-hoa-sap-ham-cau-nghiem-trong-nhat-the-gioi- post288794. Sập cầu treo ở Indonesia, 11 ngƣời chết tháng 11/2011. (Nguồn: http://hikariacademy.vn/10-tham-hoa-sap-cau-ham-nghiem-trong-nhat-the- gioi) Cho đến nay, đã có nhiều nghiên cứu trong và ngoài nƣớc về chẩn đoán hƣ hỏng cho các kết cấu nói chung và kết cấu dàn nói riêng.Trong đó, có nhiều phƣơng pháp số đã đƣợc đề xuất và phát triển.

Tuy nhiên, các phƣơng pháp số này vẫn còn tồn tại một số hạn chế trong việc xác định vị trí và mức độ hƣ hại của kết cấu. Luận văn này vì vậy đƣợc thực hiện nhằm nghiên cứu một cách tiếp cận hiệu quả cho việc chẩn đoán hƣ hỏng kết cấu dàn. Tổng quan tài liệu 1. Tình hình nghiên cứu thế giới Hƣ hỏng của kết cấu là nguyên nhân dẫn đến sự thay đổi về thông tin dao động nhƣ tần số, dạng dao động (mode shape).

Dựa vào các tính chất đó các nhà khoa học đã phát triển các phƣơng pháp để xác định hƣ hại của kết cấu. Chẳng hạn nhƣ: a) Phƣơng pháp xác định hƣ hại của kết cấu dựa trên thay đổi tần số: Cawley và Adams (2007) [3]; Lu và cộng sự (2002) [4], Saluwu (1997) [5] đã đề xuất giải pháp dựa trên sự thay đổi tần số tự nhiên để xác định mức độ hƣ hại trong kết cấu. b) Phƣơng pháp đƣờng cong dạng dao động (mode shape): Williams (1995) [6] đã so sánh các dạng dao động trƣớc và sau khi hƣ hỏng nhằm xác định vị trí hƣ hỏng, Allemang và Brown (1982) [7] đã sử dụng một công cụ đo đạc để phát hiện hƣ hại 5 trong kết cấu bê tông cốt thép cầu. Pandey và cộng sự (1991) [8] đã đề xuất phƣơng pháp dựa trên sự biến dạng của đƣờng cong trong kết cấu (đƣợc xác định là đạo hàm bậc hai của chuyển vị) để xác định hƣ hại trong từng kết cấu cụ thể của dầm.

c) Phân tích sự biến đổi của ma trận độ mềm (nghịch đảo của ma trận độ cứng): Phƣơng pháp này đƣợc Lu và cộng sự (2002) [4] phát triển dựa trên việc phân tích sự biến đổi ma trận độ mềm (nghịch đảo của ma trận độ cứng). Một hƣ hại trong kết cấu sẽ làm thay đổi đặc tính động học của nó nhƣ là tần số, các giá trị giảm chấn và dạng dao động (mode shape) gắn liền với mỗi tần số của mô hình. Các hƣ hại cũng dẫn đến những thay đổi ở một vài thông số khác của kết cấu nhƣ khối lƣợng, độ dãn, ma trận độ cứng và ma trận độ mềm của kết cấu. Trong nghiên cứu của mình, Pandey và cộng sự (1994) [9] đã đánh giá sự thay đổi trong ma trận độ mềm của một kết cấu nhƣ là một phƣơng pháp hiệu quả để xác định sự hiện diện của vị trí hƣ hại cũng nhƣ mức độ hƣ hại.

Nghiên cứu cho thấy ma trận độ mềm có thể đƣợc xác định một cách dễ dàng và có thể đo đƣợc từ một vài thông số động học tần số thấp của kết cấu. d) Phƣơng pháp véc-tơ định vị hƣ hại (DLV) đã đƣợc Bernal (2002) [10] đề xuất. Phƣơng pháp DLV chỉ sử dụng chỉ số năng lƣợng tích lũy chuẩn hóa nce của phần tử để xác định phần tử đó có hƣ hại hay không hƣ hại. Quek và cộng sự (2009) [11] đã sử dụng các cảm biến không dây đƣợc tích hợp vào hệ thống để phát hiện hƣ hại.

Đối với trƣờng hợp truyền tín hiệu thô, sự mất mát rời rạc của dữ liệu trong quá trình truyền từ các nút cảm biến đến trạm cơ sở cần đƣợc giải quyết. Các tác giả đã đề xuất một thuật toán để phục hồi các dữ liệu bị mất và đƣợc tích hợp với phƣơng pháp phát hiện hƣ hại DLV. Phƣơng pháp DLV cũng đƣợc Yang và cộng sự [12]; Seyedpoor và cộng sự (2015) [13] áp dụng cho dàn. e) Mô hình năng lƣợng biến dạng: Phƣơng pháp năng lƣợng biến dạng do Shi và cộng sự (1998) [14] đề xuất.

Phƣơng pháp này xem xét năng lƣợng biến dạng của dạng dao động (mode shape) để xác định vị trí hƣ hại của kết cấu dầm. Wu và cộng sự (2016) [15] nghiên cứu cho dầm Euler-Bermoulli. 6 Trong các nghiên cứu trƣớc đây của Gunes (2013) [16]; Doebling và cộng sự (1996) [17], các tác giả đã chứng minh rằng phƣơng pháp dựa trên sự thay đổi của năng lƣợng biến dạng là tốt hơn so với những phƣơng pháp khác trong việc xác định hƣ hại. Tuy nhiên, các phƣơng pháp trên chỉ có hiệu quả trong việc xác định vị trí hƣ hại, chứ chƣa xác định đƣợc mức độ hƣ hại của kết cấu.

Cũng cần nói thêm rằng, ngoài các phƣơng pháp xác định mức độ hƣ hại kết cấu nêu trên, nhóm phƣơng pháp này còn có các phƣơng pháp khác nhƣ phƣơng pháp cập nhật ma trận tối ƣu của Beattie (1991) [18], Zimmerman và cộng sự (1992) [19], phƣơng pháp biến đổi sóng nhỏ của Sun (2002) [20], phƣơng pháp dựa trên cơ sở mạng thần kinh nhân tạo của Kudva và cộng sự (1992) [21], Wu và cộng sự (1992) [22], v. Ngoài nhóm các phƣơng pháp chỉ xác định vị hƣ hại của kết cấu nêu trên, còn có các nghiên cứu xác định cùng lúc cả vị trí và mức độ hƣ hại của kết cấu nhƣ: - Phƣơng pháp CSS (Charged System Search) của Kaveh và cộng sự (2015) [23] có thể phát hiện cả vị trí và mức độ hƣ hỏng của kết cấu dàn bằng những thay đổi tần số dao động tự nhiên và dạng dao động (mode shape). Trong nghiên cứu này, các tác giả sử dụng sự khác biệt giữa các đặc tính của cấu trúc trƣớc và sau hƣ hại để xác định hƣ hại của kết cấu không phá hủy. Các tác giả đã thành lập và giải một bài toán tối ƣu ngƣợc, trong đó mức độ hƣ hại cho mỗi phần tử đƣợc coi là các biến tối ƣu.

Hàm mục tiêu là cực tiểu sự khác biệt giữa các đặc tính của mô hình tƣơng ứng với các đặc tính đƣợc kiểm nghiệm của kết cấu bị hƣ hại thực tế. Trong nghiên cứu này, các tác giả đã xác định hƣ hại của kết cấu dàn phẳng và không gian dựa trên sự thay đổi trong các tần số tự nhiên của kết cấu và dạng dao động (mode shape). Thuật toán CSS cải tiến là một phƣơng pháp tối ƣu toàn cục. - Wei và cộng sự (2015) [24] đã nghiên cứu một phƣơng pháp hai bƣớc dựa trên phƣơng pháp thay đổi năng lƣợng biến dạng để xác định hƣ hại trong tấm mỏng.

Trong bƣớc đầu tiên, vị trí hƣ hại đƣợc xác định dựa vào sự thay đổi năng lƣợng biến dạng. Trong bƣớc thứ hai, mức độ hƣ hại của các vị trí bị hƣ hại đƣợc xác định bằng mô hình phần tử hữu hạn dựa trên sự thay đổi của năng lƣợng biến dạng. 7 - Wang và cộng sự (2001) [25] đã nghiên cứu một phƣơng pháp hai giai đoạn để xác định hƣ hại kết cấu dàn sử dụng dữ liệu thử nghiệm tĩnh và những thay đổi tần số dao động tự nhiên. Trong nghiên cứu này, mức độ hƣ hại của kết cấu đƣợc đánh giá bằng phƣơng pháp xấp xỉ bậc nhất dựa trên sự thay đổi của biến dạng tĩnh và tần số dao động tự nhiên.

Tình hình nghiên cứu trong nƣớc Tình hình nghiên cứu trong nƣớc về các phƣơng pháp chẩn đoán hƣ hỏng của kết cấu vẫn còn nhiều hạn chế. Một số công trình nghiên cứu tiêu biểu có thể đƣợc kể đến nhƣ: - Nguyễn Quý Hân và Nguyễn Thị Hiền Lƣơng (2010) [26] đã thực hiện “Chẩn đoán khung có chứa vết nứt bằng wavelet kết hợp giải thuật di truyền”, Hội nghị Khoa học toàn quốc Cơ học Vật rắn biến dạng lần thứ X. - Nguyễn Khoa Việt và Trần Hải Thanh (2010) [27] đã sử dụng cảm biến wavelet để phát hiện các vết nứt rất nhỏ trong dầm. - Lê Xuân Hằng và Nguyễn Thị Hiền Lƣơng (2009) [28] đã thực hiện “Phân tích và chẩn đoán dầm đàn hồi có nhiều vết nứt”.

Trong nghiên cứu này, các tác giả sử dụng thuật toán di truyền để xác định vị trí và chiều sâu của các vết nứt trong dầm công xôn. - Trần Văn Liên và Trần Tuấn Khôi (2011) [29] đã thực hiện “Kiểm tra thực nghiệm phƣơng pháp xác định vết nứt trong dầm chịu uốn bằng phân tích wavelet của các chuyển vị tĩnh”. - Trần Văn Liên và Trịnh Anh Hào (2014) [30] đã thực hiện “Xác định vết nứt trong kết cấu hệ thanh bằng phân tích wavelet dừng đối với chuyển vị động”. - Võ Duy Trung và cộng sự (2016) [31] đã thực hiện một phƣơng pháp hai bƣớc để xác định hƣ hại của kết cấu.

- Nguyễn Thanh Tiền (2017) [32], luận văn Thạc sĩ Trƣờng Đại học Mở Tp.HCM, đã sử dụng phƣơng pháp véc-tơ định vị DLV và giải thuật tiến hóa khác biệt DE để chẩn đoán hƣ hỏng cho dầm composite nhiều lớp. 8 - Đỗ Quí Toàn (2017) [33], luận văn Thạc sĩ Trƣờng Đại học Mở Tp.HCM, đã sử dụng phƣơng pháp véc-tơ định vị DLV và giải thuật tiến hóa khác biệt DE để chẩn đoán hƣ hỏng cho kết cấu khung.