Mô Phỏng Cấu Kiện Trụ Cầu Bằng Phương Pháp Phần Tử Hữu Hạn Từ Dữ Liệu Đám Mây Điểm

• Tác giả: Nguyễn Anh Rin
• Người hướng dẫn: TS. Huỳnh Ngọc Thi
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. HCM
• Chuyên ngành: Kỹ thuật xây dựng công trình giao thông
• Đề tài: Mô Phỏng Cấu Kiện Trụ Cầu Bằng Phương Pháp Phần Tử Hữu Hạn
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ
• ABSTRACT
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: ĐẶT VẤN ĐỀ
• 1.1. Thực trạng nghiên cứu
• 1.2. Mục tiêu của nghiên cứu
• 1.3. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4. Giới hạn đề tài
• 1.5. Bố cục luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: CÁC PHƯƠNG PHÁP KIỂM ĐỊNH CẦU
• 2.1. Phương pháp kiểm tra độ toàn vẹn bề mặt
• 2.2. Phương pháp kiểm tra chất lượng vật liệu của kết cấu cầu
• 2.3. Phương pháp kiểm tra khả năng chịu lực của cầu bê tông cốt thép
• 2.4. Thử nghiệm tải trọng (gia tải)
• 2.5. Đo đạc định kỳ
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP XÂY DỰNG MÔ HÌNH LƯỚI (MESH MODEL) PHỤC VỤ CHO PHẦN TỬ HỮU HẠN
• 3.1. Dữ liệu thực nghiệm
• 3.2. Phương pháp thực hiện
• 3.2.1. Bước 1: Cấu trúc dữ liệu
• 3.2.2. Bước 2: Tạo mặt phẳng, xác định đỉnh của các phần tử biên
• 3.2.3. Bước 3: Tìm điểm giao đường biên
• 3.2.4. Bước 4: Tạo mô hình lưới 3D
• 3.3. Kết quả thu được và sai số cho phép trong mô hình
• 3.3.1. Kết quả thu được
• 3.3.2. Đánh giá sai số
• 4. CHƯƠNG 4: XÁC ĐỊNH KHẢ NĂNG LÀM VIỆC CỦA MÔ HÌNH PHẦN TỬ HỮU HẠN
• 4.1. Trường hợp nghiên cứu: giả thiết trụ của cây cầu cạn trên đường CO16, Seßlach, CHLB Đức chịu ảnh hưởng tại vùng địa chấn
• 4.2. Cơ sở đánh giá khả năng làm việc của kết cấu trụ cầu
• 4.3. Lý thuyết tính toán: Phương pháp đàn hồi dạng đơn
• 4.4. Phương pháp phần tử hữu hạn (FEM) và mô hình số trong phần mềm ABAQUS CAE và ANSYS Workbench
• 4.4.1. Phương pháp phần tử hữu hạn
• 4.4.2. Mô hình số phân tích/ giải lưới (mesh) mô hình khối trụ cầu trong phần mềm ABAQUS CAE
• 4.4.3. Mô hình số phân tích/ giải lưới (mesh) mô hình trụ cầu trong phần mềm ANSYS Workbench R19
• 4.5. Trường hợp nghiên cứu: Sử dụng ANSYS Workbench R19.2 để mô hình số những trường hợp giả dụ trụ cầu bị khiếm khuyết một số vị trí trên thân trụ, từ đó đánh giá khả năng làm việc của kết cấu
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ, KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT HƯỚNG NGHIÊN CỨU TRONG TƯƠNG LAI
• 5.1. Kết quả đánh giá kết cấu dựa trên mô hình lưới khối 3D tạo ra từ đám mấy điểm tính toán phần tử hữu hạn
• 5.2. Kết luận chung
• 5.3. Đề xuất hướng nghiên cứu trong tương lai
• DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC MÔ HÌNH NỘI LỰC CÁC TRƯỜNG HỢP GIẢ ĐỊNH TRỤ CẦU BỊ BONG TRÓC/ SỨT MẺ
• LÝ LỊCH TRÍCH NGANG

I. Tổng Quan Về Mô Phỏng Phần Tử Hữu Hạn Trụ Cầu FEA

Trong bối cảnh hạ tầng giao thông ngày càng phát triển, việc đánh giá và bảo trì cấu kiện trụ cầu trở nên vô cùng quan trọng. Phương pháp truyền thống thường dựa vào kiểm tra thủ công, tốn kém thời gian và nguồn lực. Mô phỏng phần tử hữu hạn (FEM) nổi lên như một giải pháp hiệu quả, cho phép phân tích ứng suất và biến dạng của trụ cầu một cách chi tiết, từ đó đánh giá độ bền và khả năng chịu lực. Luận văn thạc sĩ của Nguyễn Anh Rin đã nghiên cứu ứng dụng FEM để mô phỏng cấu kiện trụ cầu từ dữ liệu đám mây điểm thu thập bằng máy quét laser trên mặt đất (TLS). Nghiên cứu này mở ra hướng tiếp cận mới trong công tác kiểm định và quản lý kết cấu trụ cầu, góp phần đảm bảo an toàn và kéo dài tuổi thọ công trình. Dữ liệu từ máy quét laser giúp tạo ra mô hình 3D chính xác, làm cơ sở cho quá trình phân tích FEM. "Trong những năm gần đây, việc kiểm tra và đánh giá phương tiện giao thông cơ sở hạ tầng đã có sự gia tăng đáng kể," trích từ luận văn. Điều này khẳng định tầm quan trọng của việc áp dụng công nghệ tiên tiến vào công tác kiểm định.

1.1. Tầm Quan Trọng Của Kiểm Định Cấu Kiện Trụ Cầu

Cầu đường đóng vai trò huyết mạch trong hệ thống giao thông, đặc biệt ở các đô thị lớn và khu công nghiệp. Sự gia tăng mật độ giao thông, đặc biệt là xe tải trọng nặng, gây áp lực lớn lên các cấu kiện trụ cầu. Tình trạng xuống cấp do thời gian, thời tiết, và các tác động bên ngoài đòi hỏi phải có quy trình kiểm định chặt chẽ để đảm bảo an toàn. Kiểm định định kỳ giúp phát hiện sớm các dấu hiệu hư hỏng, từ đó có biện pháp sửa chữa kịp thời, tránh gây ra những hậu quả nghiêm trọng.

1.2. Giới Thiệu Phương Pháp Phần Tử Hữu Hạn FEM

Phương pháp phần tử hữu hạn (FEM) là một kỹ thuật số mạnh mẽ để giải quyết các bài toán kỹ thuật phức tạp. Trong lĩnh vực xây dựng, FEM được sử dụng rộng rãi để phân tích kết cấu, dự đoán ứng suất, biến dạng, và khả năng chịu lực của các công trình. Ưu điểm của FEM là khả năng mô phỏng chính xác hành vi của kết cấu dưới tác dụng của các loại tải trọng khác nhau, kể cả tải trọng phức tạp như động đất. Việc sử dụng phần mềm chuyên dụng như ABAQUS, ANSYS, COMSOL giúp quá trình mô phỏng trở nên nhanh chóng và hiệu quả hơn.

1.3. Ứng Dụng Máy Quét Laser Trong Xây Dựng Mô Hình 3D Trụ Cầu

Máy quét laser trên mặt đất (TLS) là công cụ hiệu quả để thu thập dữ liệu 3D của các cấu kiện một cách nhanh chóng và chính xác. Dữ liệu đám mây điểm thu được từ TLS chứa thông tin chi tiết về hình dạng và kích thước của trụ cầu. Các thuật toán xử lý đám mây điểm được sử dụng để tạo ra mô hình 3D, làm cơ sở cho quá trình mô phỏng FEM. Việc sử dụng TLS giúp giảm thiểu thời gian và chi phí so với các phương pháp đo đạc truyền thống, đồng thời tăng độ chính xác của mô hình. Dữ liệu đám mây điểm có thể được tích hợp vào phần mềm CAD để tạo ra mô hình kết cấu hoàn chỉnh.

II. Vấn Đề Thách Thức Trong Kiểm Định Độ Bền Trụ Cầu

Việc kiểm định độ bền và khả năng chịu lực của trụ cầu đặt ra nhiều thách thức. Phương pháp kiểm tra truyền thống thường dựa vào đánh giá trực quan, mang tính chủ quan và khó phát hiện các hư hỏng tiềm ẩn bên trong. Việc tiếp cận các cấu kiện khó khăn, đặc biệt là ở những vị trí hiểm trở, cũng là một trở ngại lớn. Bên cạnh đó, việc mô phỏng chính xác hành vi của trụ cầu dưới tác dụng của các loại tải trọng khác nhau đòi hỏi phải có mô hình đủ độ tin cậy và phương pháp tính toán phù hợp. Luận văn của Nguyễn Anh Rin tập trung giải quyết các vấn đề này bằng cách kết hợp công nghệ quét laser và phương pháp phần tử hữu hạn. Việc xây dựng mô hình 3D chính xác từ dữ liệu đám mây điểm giúp khắc phục hạn chế của phương pháp đánh giá trực quan, đồng thời tạo cơ sở cho phân tích FEM chi tiết. "Kết quả phụ thuộc nhiều vào các thí nghiệm và quyết định cá nhân của thanh tra viên," trích từ luận văn, làm nổi bật tính chủ quan của các phương pháp truyền thống.

2.1. Hạn Chế Của Phương Pháp Kiểm Tra Trực Quan

Kiểm tra trực quan là phương pháp phổ biến trong kiểm định cấu kiện trụ cầu, tuy nhiên, phương pháp này có nhiều hạn chế. Đánh giá chủ quan của thanh tra viên có thể dẫn đến sai sót, đặc biệt khi đánh giá các hư hỏng nhỏ hoặc các vấn đề tiềm ẩn bên trong. Việc kiểm tra trực quan tốn nhiều thời gian và công sức, đặc biệt đối với các cầu lớn hoặc nằm ở vị trí khó tiếp cận. Phương pháp này cũng không cung cấp thông tin định lượng về ứng suất, biến dạng, và khả năng chịu lực của kết cấu.

2.2. Khó Khăn Trong Tiếp Cận và Đo Đạc Cấu Kiện

Nhiều trụ cầu nằm ở vị trí khó tiếp cận, chẳng hạn như trên sông sâu, địa hình hiểm trở, hoặc trong khu vực giao thông đông đúc. Việc tiếp cận và đo đạc các cấu kiện này đòi hỏi phải sử dụng thiết bị đặc biệt, chẳng hạn như thang nâng, giàn giáo, hoặc thuyền. Điều này làm tăng chi phí và thời gian kiểm định, đồng thời tiềm ẩn nhiều rủi ro an toàn. Việc sử dụng máy bay không người lái (UAV) và máy quét laser có thể giúp giải quyết vấn đề này bằng cách thu thập dữ liệu từ xa.

2.3. Yêu Cầu Về Độ Tin Cậy Của Mô Hình Mô Phỏng

Độ tin cậy của mô hình mô phỏng là yếu tố then chốt trong phân tích FEM. Mô hình cần phải phản ánh chính xác hình dạng, kích thước, vật liệu, và điều kiện biên của cấu kiện trụ cầu. Sai sót trong mô hình có thể dẫn đến kết quả phân tích không chính xác, ảnh hưởng đến quyết định bảo trì và sửa chữa. Việc sử dụng dữ liệu đám mây điểm từ máy quét laser giúp xây dựng mô hình 3D chính xác, giảm thiểu sai số so với các phương pháp truyền thống.

III. Cách Mô Phỏng FEM Trụ Cầu Từ Dữ Liệu Quét Laser TLS

Luận văn của Nguyễn Anh Rin đề xuất quy trình mô phỏng FEM trụ cầu từ dữ liệu quét laser (TLS). Quy trình này bao gồm các bước: thu thập dữ liệu đám mây điểm bằng TLS, xử lý dữ liệu để tạo mô hình 3D, nhập mô hình vào phần mềm FEM (ví dụ: ABAQUS, ANSYS), khai báo vật liệu và điều kiện biên, chạy phân tích, và đánh giá kết quả. Điểm nổi bật của phương pháp này là khả năng tạo mô hình 3D chính xác từ dữ liệu thực tế, giúp cải thiện độ tin cậy của phân tích FEM. "Nghiên cứu này nhằm mục đích phát triển một mô hình 3D mô hình lưới cho mô phỏng phần tử hữu hạn từ đám mây điểm 3D của trụ cầu được thu thập bởi máy Quét lazer mặt đất (TLS)," trích từ luận văn, tóm tắt mục tiêu chính của nghiên cứu.

3.1. Thu Thập Dữ Liệu Đám Mây Điểm Bằng TLS

Máy quét laser trên mặt đất (TLS) được sử dụng để thu thập dữ liệu 3D của trụ cầu. Quá trình quét tạo ra một đám mây điểm dày đặc, chứa thông tin về tọa độ (x, y, z) của hàng triệu điểm trên bề mặt cấu kiện. Số lượng trạm quét phụ thuộc vào kích thước và độ phức tạp của trụ cầu, cũng như yêu cầu về độ chính xác. Dữ liệu quét cần được xử lý để loại bỏ nhiễu và ghép các trạm quét lại với nhau.

3.2. Xây Dựng Mô Hình 3D Từ Đám Mây Điểm

Dữ liệu đám mây điểm được xử lý để tạo ra mô hình 3D của trụ cầu. Các thuật toán như tạo khối (marching cubes) hoặc Delaunay triangulation được sử dụng để tạo bề mặt từ đám mây điểm. Mô hình 3D có thể được biểu diễn dưới dạng lưới đa giác (mesh) hoặc bề mặt NURBS. Độ chính xác của mô hình phụ thuộc vào mật độ điểm và chất lượng của dữ liệu quét.

3.3. Nhập Mô Hình 3D Vào Phần Mềm FEM Và Phân Tích

Mô hình 3D được nhập vào phần mềm FEM như ABAQUS, ANSYS, hoặc COMSOL. Vật liệu của trụ cầu (ví dụ: bê tông, thép) được khai báo, cùng với các thông số như mô đun đàn hồi, hệ số Poisson, và cường độ chịu nén. Điều kiện biên (ví dụ: ngàm cố định ở đáy) và tải trọng (ví dụ: tải trọng bản thân, tải trọng xe cộ, tải trọng gió) được áp dụng. Phần mềm FEM sẽ giải bài toán và cho ra kết quả về ứng suất, biến dạng, và khả năng chịu lực của trụ cầu.

IV. Phân Tích Ứng Suất Biến Dạng Trụ Cầu Bằng ANSYS

Luận văn sử dụng phần mềm ANSYS để phân tích ứng suất và biến dạng của trụ cầu dưới tác dụng của các loại tải trọng khác nhau. ANSYS là một công cụ phân tích FEM mạnh mẽ, cho phép mô phỏng chính xác hành vi của kết cấu dưới các điều kiện khác nhau. Kết quả phân tích cho thấy sự phân bố ứng suất và biến dạng trong trụ cầu, giúp đánh giá độ bền và khả năng chịu lực. Luận văn cũng xem xét các trường hợp trụ cầu bị hư hỏng (ví dụ: bong tróc bề mặt) để đánh giá ảnh hưởng của hư hỏng đến khả năng chịu lực. "Ngoài ra, kết quả phân tích đánh giá khả năng làm việc của trụ cầu sau khi đặt nội lực, điều kiện biên và giả sử một vài trường hợp kết cấu trụ cầu bị bong tróc, sứt mẻ một vài vị trí trên bề mặt kết cấu cũng được thực hiện trong luận văn này," trích từ luận văn, nhấn mạnh việc xem xét các trường hợp hư hỏng.

4.1. Thiết Lập Mô Hình FEM Trong ANSYS

Quá trình thiết lập mô hình FEM trong ANSYS bao gồm các bước: nhập mô hình 3D, khai báo vật liệu, chia lưới (mesh), áp dụng điều kiện biên và tải trọng. Việc chia lưới cần được thực hiện cẩn thận để đảm bảo độ chính xác của kết quả phân tích. Mật độ lưới cần đủ lớn ở những khu vực có ứng suất cao. ANSYS cung cấp nhiều loại phần tử hữu hạn khác nhau, phù hợp với các loại bài toán khác nhau.

4.2. Áp Dụng Tải Trọng Và Điều Kiện Biên

Các loại tải trọng khác nhau được áp dụng lên mô hình, bao gồm tải trọng bản thân, tải trọng xe cộ, tải trọng gió, và tải trọng động đất. Điều kiện biên mô phỏng sự liên kết của trụ cầu với các cấu kiện khác, chẳng hạn như móng và dầm. Việc áp dụng tải trọng và điều kiện biên cần phải chính xác để đảm bảo kết quả phân tích có ý nghĩa.

4.3. Đánh Giá Kết Quả Phân Tích Ứng Suất Và Biến Dạng

Kết quả phân tích cho thấy sự phân bố ứng suất và biến dạng trong trụ cầu. Ứng suất cao nhất thường tập trung ở những vị trí có góc nhọn, lỗ khoan, hoặc các khu vực chịu tải trọng lớn. Biến dạng cho thấy sự thay đổi hình dạng của trụ cầu dưới tác dụng của tải trọng. Kết quả phân tích được sử dụng để đánh giá độ bền và khả năng chịu lực của trụ cầu. Các tiêu chí đánh giá thường dựa trên giới hạn ứng suất và biến dạng cho phép.

V. Kết Quả Nghiên Cứu Tính Chính Xác Mô Phỏng Trụ Cầu

Luận văn của Nguyễn Anh Rin đã chứng minh tính khả thi của việc sử dụng phương pháp phần tử hữu hạn để mô phỏng và phân tích cấu kiện trụ cầu từ dữ liệu đám mây điểm thu thập bằng máy quét laser. Kết quả mô phỏng cho thấy sự tương đồng với kết quả thực nghiệm, chứng tỏ độ tin cậy của phương pháp. Sai số giữa mô hình và dữ liệu gốc được đánh giá là nhỏ, cho thấy khả năng tái tạo chính xác hình dạng của trụ cầu. Phương pháp này có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong công tác kiểm định và quản lý kết cấu cầu. "Độ chính xác của mô hình lưới được tạo ra là tốt, với sai số tương đối của thông số hình học nhỏ hơn 4%. Khoảng cách từ đám mây điểm gốc đến mô hình lưới được tạo ra là khoảng 5 mm," trích từ luận văn, nhấn mạnh độ chính xác của mô hình.

5.1. So Sánh Kết Quả Mô Phỏng Và Thực Nghiệm

Để đánh giá độ tin cậy của phương pháp mô phỏng, kết quả phân tích FEM được so sánh với kết quả thực nghiệm (nếu có). Sự tương đồng giữa hai kết quả này là bằng chứng cho thấy mô hình và phương pháp phân tích là chính xác. Các yếu tố như độ chính xác của mô hình 3D, chất lượng của dữ liệu quét, và cách áp dụng điều kiện biên và tải trọng đều ảnh hưởng đến sự tương đồng này.

5.2. Đánh Giá Sai Số Của Mô Hình 3D

Sai số giữa mô hình 3D và dữ liệu đám mây điểm gốc được đánh giá để xác định độ chính xác của quá trình tạo mô hình. Sai số có thể được tính bằng cách đo khoảng cách giữa các điểm trên mô hình và các điểm tương ứng trên đám mây điểm. Sai số nhỏ chứng tỏ mô hình tái tạo chính xác hình dạng của trụ cầu. Các yếu tố ảnh hưởng đến sai số bao gồm mật độ điểm, thuật toán xử lý đám mây điểm, và kỹ năng của người thực hiện.

5.3. Ưu Điểm Của Phương Pháp Mô Phỏng Sử Dụng TLS

Phương pháp mô phỏng FEM sử dụng dữ liệu TLS có nhiều ưu điểm so với các phương pháp truyền thống. Nó cho phép tạo mô hình 3D chính xác, giảm thiểu sai số so với phương pháp đánh giá trực quan. Nó giúp tiết kiệm thời gian và chi phí so với phương pháp đo đạc thủ công. Nó cho phép phân tích chi tiết ứng suất và biến dạng, giúp đánh giá chính xác độ bền và khả năng chịu lực của trụ cầu. Và nó cho phép xem xét các trường hợp hư hỏng, giúp dự đoán tuổi thọ của kết cấu.

VI. Triển Vọng Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo Về Trụ Cầu FEM

Nghiên cứu của Nguyễn Anh Rin mở ra nhiều triển vọng trong việc ứng dụng công nghệ quét laser và phương pháp phần tử hữu hạn vào công tác kiểm định và quản lý kết cấu cầu. Các hướng nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc phát triển các thuật toán xử lý đám mây điểm tự động hơn, tích hợp mô hình vào hệ thống quản lý thông tin cầu (BrIM), và xây dựng cơ sở dữ liệu về các loại hư hỏng thường gặp ở trụ cầu. Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) cũng có tiềm năng lớn trong việc tự động phát hiện và đánh giá hư hỏng. "Đề xuất hướng nghiên cứu trong tương lai," trích từ luận văn, cho thấy tầm nhìn của tác giả về các hướng phát triển tiếp theo.

6.1. Phát Triển Thuật Toán Xử Lý Đám Mây Điểm Tự Động

Việc phát triển các thuật toán xử lý đám mây điểm tự động hơn sẽ giúp giảm thiểu thời gian và công sức trong quá trình tạo mô hình 3D. Các thuật toán này có thể tự động lọc nhiễu, phân loại điểm, và tạo bề mặt. Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) có thể giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả của các thuật toán.

6.2. Tích Hợp Mô Hình FEM Vào Hệ Thống BrIM

Việc tích hợp mô hình FEM vào hệ thống quản lý thông tin cầu (BrIM) sẽ giúp quản lý và theo dõi tình trạng của trụ cầu một cách hiệu quả. BrIM là một hệ thống quản lý thông tin toàn diện, bao gồm thông tin về thiết kế, xây dựng, bảo trì, và kiểm định của cầu. Việc tích hợp mô hình FEM sẽ cho phép theo dõi sự thay đổi của ứng suất và biến dạng theo thời gian, giúp dự đoán tuổi thọ của kết cấu.

6.3. Ứng Dụng AI Trong Phát Hiện Hư Hỏng

Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) có tiềm năng lớn trong việc tự động phát hiện và đánh giá hư hỏng ở trụ cầu. Các thuật toán AI có thể được huấn luyện để nhận diện các loại hư hỏng khác nhau (ví dụ: nứt, bong tróc, ăn mòn) từ dữ liệu hình ảnh, dữ liệu quét laser, hoặc dữ liệu cảm biến. Việc tự động phát hiện hư hỏng sẽ giúp giảm thiểu chi phí kiểm định và đảm bảo an toàn cho công trình.

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của nền kinh tế và đô thị hóa, hệ thống hạ tầng giao thông, đặc biệt là các công trình cầu, đóng vai trò then chốt trong việc đảm bảo vận chuyển hàng hóa và an ninh quốc phòng. Theo báo cáo của ngành, hơn 40% cầu tại Mỹ đã có tuổi thọ trên 50 năm và khoảng 13,6% trong số đó gặp phải lỗi chức năng nghiêm trọng. Tại Việt Nam, đầu tư cho ngành xây dựng chiếm khoảng 30-40% tổng vốn đầu tư quốc gia, tương đương 40-50 tỷ đô la Mỹ trong giai đoạn 2021-2025, cho thấy nhu cầu cấp thiết trong việc nâng cao chất lượng và quản lý cơ sở hạ tầng giao thông.

Truyền thống, việc kiểm tra và đánh giá kết cấu cầu dựa trên phương pháp thủ công, tốn thời gian và phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm cá nhân của thanh tra viên. Công nghệ quét laser mặt đất (Terrestrial Laser Scanning - TLS) đã mở ra hướng đi mới với khả năng thu thập dữ liệu 3D nhanh chóng, chính xác đến từng milimet, giúp mô phỏng và đánh giá sức khỏe kết cấu cầu hiệu quả hơn. Nghiên cứu này nhằm phát triển mô hình lưới 3D phục vụ mô phỏng phần tử hữu hạn (FEM) từ dữ liệu đám mây điểm thu nhận bởi máy quét laser trên mặt đất, tập trung vào cấu kiện trụ cầu dạng trụ thân tường đặt.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào cây cầu hộp bê tông cốt thép trên đường CO16, Seßlach, CHLB Đức, với dữ liệu thu thập từ 5 trạm quét TLS, mật độ điểm trung bình 57.130 điểm/m². Mục tiêu chính là xây dựng mô hình lưới 3D chính xác với sai số hình học dưới 4% và khoảng cách trung bình từ đám mây điểm đến mô hình lưới khoảng 5 mm, đồng thời đánh giá khả năng làm việc của kết cấu trụ cầu dưới các điều kiện tải trọng và khiếm khuyết bề mặt. Kết quả nghiên cứu góp phần nâng cao hiệu quả kiểm tra, bảo trì và quản lý cầu, giảm thiểu chi phí và rủi ro trong vận hành hạ tầng giao thông.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên hai lý thuyết và mô hình chính: Phương pháp phần tử hữu hạn (Finite Element Method - FEM) và các thuật toán xử lý dữ liệu đám mây điểm 3D. FEM là công cụ phân tích cấu trúc phổ biến, cho phép mô phỏng ứng xử kết cấu dưới các điều kiện tải trọng khác nhau, bao gồm cả các trường hợp hư hỏng bề mặt như bong tróc, sứt mẻ.

Thuật toán Marching Cube (MC) được sử dụng để tạo bề mặt đẳng diện từ dữ liệu đám mây điểm, kết hợp với thuật toán Delaunay 3D để xây dựng mô hình lưới tam giác không lồi, giúp tái tạo hình dạng trụ cầu chính xác. Thuật toán Ray-Tracing và phân tích thành phần chính (PCA) hỗ trợ xác định vectơ pháp tuyến và xử lý các điểm ngoại lai trong dữ liệu. Cấu trúc dữ liệu Octree được áp dụng để phân chia không gian 3D thành các ô voxel, tối ưu hóa việc quản lý và xử lý dữ liệu lớn với mật độ điểm cao.

Các khái niệm chuyên ngành quan trọng bao gồm: đám mây điểm (point cloud), mô hình lưới 3D (3D mesh model), phần tử hữu hạn (finite element), mô hình CAD 3D, và các thuật toán phân đoạn dữ liệu (segmentation algorithms).

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính là đám mây điểm 3D thu thập từ máy quét laser mặt đất Leica P20, với 5 trạm quét đặt tại các vị trí khác nhau quanh cây cầu trên đường CO16, Seßlach, CHLB Đức. Mật độ điểm trung bình đạt khoảng 57.130 điểm/m², bước mẫu trung bình 10 mm trên bề mặt, đảm bảo độ chính xác cao cho mô hình.

Quy trình nghiên cứu gồm các bước: (1) Tiền xử lý dữ liệu thô bằng phần mềm Leica Cyclone và CloudCompare để loại bỏ điểm nhiễu, dữ liệu không liên quan; (2) Cấu trúc lại dữ liệu theo Octree để phân chia không gian và quản lý dữ liệu hiệu quả; (3) Tạo mặt phẳng và xác định đỉnh phần tử biên bằng thuật toán Marching Cube kết hợp Delaunay 3D và Ray-Tracing; (4) Tìm điểm giao đường biên và tạo mô hình lưới 3D nhập vào phần mềm CAD; (5) Mô phỏng phần tử hữu hạn trên phần mềm thương mại ABAQUS CAE và ANSYS Workbench R19 để đánh giá ứng xử kết cấu dưới tải trọng và các khiếm khuyết bề mặt.

Cỡ mẫu dữ liệu là toàn bộ đám mây điểm thu thập được, khoảng 28,5 triệu điểm. Phương pháp chọn mẫu là toàn bộ dữ liệu thực địa nhằm đảm bảo tính đại diện và độ chính xác. Phân tích dữ liệu sử dụng các thuật toán xử lý hình học và mô phỏng FEM nhằm đánh giá khả năng làm việc của trụ cầu. Thời gian nghiên cứu kéo dài từ tháng 2/2022 đến tháng 8/2023.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Mô hình lưới 3D được xây dựng thành công từ dữ liệu đám mây điểm TLS với sai số tương đối của các tham số hình học dưới 4%, khoảng cách trung bình từ đám mây điểm đến mô hình lưới là khoảng 5 mm. Mô hình tương thích tốt với các phần mềm FEM thương mại như ABAQUS CAE và ANSYS Workbench.

2. Mật độ điểm cao (57.130 điểm/m²) giúp tăng độ tin cậy của mô hình, đồng thời giảm thời gian xử lý so với phương pháp đo vẽ truyền thống. Việc sử dụng cấu trúc dữ liệu Octree và thuật toán Marching Cube tối ưu hóa quá trình xử lý dữ liệu lớn.

3. Phân tích mô phỏng FEM cho thấy khả năng làm việc của trụ cầu dưới các điều kiện tải trọng bản thân, tải trọng phân bố và các trường hợp giả định khiếm khuyết bề mặt như bong tróc, sứt mẻ. Kết quả ứng suất cắt và biến dạng đều nằm trong giới hạn cho phép, chứng tỏ mô hình có thể dự đoán chính xác hành vi kết cấu.

4. So sánh mô hình với các nghiên cứu trước đây cho thấy phương pháp đề xuất có độ chính xác và hiệu quả cao hơn trong việc tái tạo hình học và mô phỏng ứng xử kết cấu, đồng thời giảm thiểu sai số do thủ công và dữ liệu thiếu chính xác.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của độ chính xác cao là do mật độ điểm thu thập lớn và quy trình xử lý dữ liệu nghiêm ngặt, bao gồm loại bỏ điểm nhiễu và sử dụng thuật toán phân đoạn hiện đại. Việc áp dụng cấu trúc Octree giúp quản lý dữ liệu hiệu quả, giảm thiểu thời gian xử lý và tăng độ chính xác trong việc xác định các điểm biên.

Kết quả mô phỏng FEM phản ánh chính xác ảnh hưởng của các tải trọng và khiếm khuyết bề mặt lên kết cấu trụ cầu, phù hợp với các tiêu chuẩn kỹ thuật hiện hành. Việc mô hình hóa chính xác hình học trụ cầu từ dữ liệu thực tế giúp nâng cao độ tin cậy trong đánh giá sức khỏe kết cấu, hỗ trợ công tác bảo trì và sửa chữa kịp thời.

So với các phương pháp truyền thống dựa trên đo đạc thủ công hoặc hình ảnh 2D, công nghệ TLS kết hợp với mô hình FEM mang lại lợi thế vượt trội về độ chính xác, tốc độ và khả năng xử lý các cấu trúc phức tạp. Tuy nhiên, vẫn tồn tại một số hạn chế như yêu cầu phần mềm chuyên dụng và kỹ năng xử lý dữ liệu cao, cũng như chi phí đầu tư ban đầu cho thiết bị TLS.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ sai số hình học, bảng so sánh mật độ điểm và thời gian xử lý, cũng như biểu đồ ứng suất và biến dạng mô phỏng dưới các điều kiện tải trọng khác nhau để minh họa hiệu quả và độ chính xác của phương pháp.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai áp dụng công nghệ TLS kết hợp mô hình FEM trong công tác kiểm tra, đánh giá sức khỏe kết cấu cầu tại các địa phương có nhiều công trình cầu cũ, nhằm nâng cao độ chính xác và hiệu quả quản lý tài sản hạ tầng. Thời gian thực hiện: 1-2 năm; Chủ thể: Sở Giao thông Vận tải, các đơn vị quản lý cầu.

2. Phát triển và hoàn thiện thuật toán xử lý dữ liệu đám mây điểm tự động, giảm thiểu sự can thiệp thủ công, tăng tốc độ xử lý và giảm chi phí nhân công. Thời gian: 1 năm; Chủ thể: Các viện nghiên cứu, trường đại học chuyên ngành xây dựng và công nghệ thông tin.

3. Đào tạo chuyên sâu về công nghệ TLS và phần mềm mô phỏng FEM cho kỹ sư và cán bộ quản lý hạ tầng giao thông nhằm nâng cao năng lực ứng dụng công nghệ mới. Thời gian: liên tục; Chủ thể: Trường đại học, trung tâm đào tạo chuyên ngành.

4. Xây dựng quy trình chuẩn và hướng dẫn kỹ thuật áp dụng TLS và FEM trong đánh giá kết cấu cầu, đảm bảo tính đồng bộ và chuẩn hóa trong toàn ngành. Thời gian: 1-2 năm; Chủ thể: Bộ Giao thông Vận tải, các tổ chức chuyên môn.

5. Khuyến khích đầu tư trang thiết bị TLS hiện đại tại các đơn vị khảo sát, kiểm định cầu để nâng cao năng lực thu thập dữ liệu chính xác và nhanh chóng. Thời gian: 2-3 năm; Chủ thể: Các doanh nghiệp, cơ quan quản lý nhà nước.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Kỹ sư kết cấu và quản lý hạ tầng giao thông: Nghiên cứu cung cấp phương pháp hiện đại để xây dựng mô hình 3D và mô phỏng FEM, hỗ trợ đánh giá sức khỏe kết cấu cầu chính xác và hiệu quả.

2. Các cơ quan quản lý và bảo trì cầu đường: Tham khảo để áp dụng công nghệ TLS và mô hình FEM trong công tác kiểm tra định kỳ, lập kế hoạch bảo trì và sửa chữa, giảm thiểu chi phí và rủi ro.

3. Nhà nghiên cứu và giảng viên chuyên ngành xây dựng công trình giao thông: Tài liệu tham khảo về ứng dụng thuật toán xử lý đám mây điểm và mô phỏng phần tử hữu hạn trong nghiên cứu kết cấu cầu.

4. Doanh nghiệp cung cấp dịch vụ khảo sát và kiểm định công trình: Áp dụng quy trình xử lý dữ liệu và mô hình hóa để nâng cao chất lượng dịch vụ, đáp ứng yêu cầu kỹ thuật ngày càng cao của khách hàng.

Câu hỏi thường gặp

1. TLS là gì và tại sao lại quan trọng trong đánh giá kết cấu cầu?
   TLS (Terrestrial Laser Scanning) là công nghệ quét laser mặt đất giúp thu thập dữ liệu 3D với độ chính xác cao, nhanh chóng. Nó cung cấp đám mây điểm chi tiết, hỗ trợ xây dựng mô hình 3D chính xác, giúp đánh giá sức khỏe kết cấu cầu hiệu quả hơn so với phương pháp truyền thống.

2. Phương pháp phần tử hữu hạn (FEM) được sử dụng như thế nào trong nghiên cứu này?
   FEM được dùng để mô phỏng ứng xử kết cấu trụ cầu dưới các tải trọng và điều kiện biên khác nhau dựa trên mô hình lưới 3D xây dựng từ dữ liệu TLS, giúp đánh giá khả năng chịu lực và dự đoán các điểm yếu của kết cấu.

3. Sai số mô hình lưới 3D trong nghiên cứu này là bao nhiêu?
   Sai số tương đối của các tham số hình học trong mô hình lưới 3D được tạo ra là dưới 4%, với khoảng cách trung bình từ đám mây điểm đến mô hình lưới khoảng 5 mm, đảm bảo độ chính xác cao cho phân tích kết cấu.

4. Quy trình xử lý dữ liệu đám mây điểm gồm những bước nào?
   Quy trình gồm tiền xử lý dữ liệu thô, cấu trúc dữ liệu theo Octree, tạo mặt phẳng và xác định đỉnh phần tử biên bằng thuật toán Marching Cube và Delaunay 3D, tìm điểm giao đường biên, và tạo mô hình lưới 3D nhập vào phần mềm CAD để mô phỏng FEM.

5. Lợi ích của việc áp dụng công nghệ TLS và FEM trong quản lý cầu là gì?
   Giúp thu thập dữ liệu nhanh, chính xác, giảm chi phí và thời gian kiểm tra, nâng cao độ tin cậy trong đánh giá sức khỏe kết cấu, hỗ trợ lập kế hoạch bảo trì, sửa chữa kịp thời, từ đó kéo dài tuổi thọ công trình và đảm bảo an toàn giao thông.

Kết luận

• Nghiên cứu đã xây dựng thành công mô hình lưới 3D trụ cầu từ dữ liệu đám mây điểm TLS với sai số hình học dưới 4% và khoảng cách trung bình 5 mm, tương thích với phần mềm FEM thương mại.
• Phương pháp xử lý dữ liệu kết hợp Octree, Marching Cube, Delaunay 3D và Ray-Tracing giúp tối ưu hóa quá trình tạo mô hình và nâng cao độ chính xác.
• Mô phỏng FEM cho thấy khả năng làm việc của trụ cầu dưới tải trọng và các khiếm khuyết bề mặt vẫn đảm bảo trong giới hạn an toàn.
• Kết quả nghiên cứu góp phần nâng cao hiệu quả kiểm tra, bảo trì và quản lý cầu, giảm thiểu chi phí và rủi ro trong vận hành hạ tầng giao thông.
• Đề xuất triển khai áp dụng công nghệ TLS và FEM rộng rãi, phát triển thuật toán xử lý tự động, đào tạo nhân lực và xây dựng quy trình chuẩn trong ngành xây dựng công trình giao thông.

Next steps: Triển khai thử nghiệm thực tế tại các công trình cầu trong nước, phát triển phần mềm xử lý dữ liệu tự động, và mở rộng nghiên cứu ứng dụng cho các loại kết cấu khác.

Call to action: Các đơn vị quản lý hạ tầng và doanh nghiệp khảo sát nên đầu tư công nghệ TLS và đào tạo kỹ thuật viên để nâng cao năng lực kiểm tra, bảo trì cầu, góp phần phát triển bền vững hệ thống giao thông quốc gia.