Phân Tích Dao Động và Chẩn Đoán Kết Cấu Dầm Bằng Vật Liệu Cơ Tính Biến Thiên

Đánh giá trạng thái kỹ thuật công trình (SHM) là quá trình theo dõi và đánh giá liên tục tình trạng của kết cấu. SHM dựa trên các đặc trưng động lực học như tần số dao động riêng và dạng dao động. Các hệ thống SHM hiện đại sử dụng cảm biến gia tốc để thu thập dữ liệu dao động, sau đó áp dụng các thuật toán phân tích tín hiệu để phát hiện và xác định vị trí hư hỏng. SHM đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo an toàn và kéo dài tuổi thọ của công trình.

Vật liệu cơ tính biến thiên (FGM) là loại vật liệu có thành phần và cấu trúc thay đổi liên tục theo không gian, dẫn đến sự thay đổi về tính chất cơ học. FGM được phân loại dựa trên nhiều tiêu chí, bao gồm thành phần vật liệu, phương pháp chế tạo và ứng dụng. Việc sử dụng FGM trong kết cấu dầm mang lại nhiều ưu điểm, như khả năng chịu nhiệt tốt hơn và giảm ứng suất tập trung. Tuy nhiên, việc phân tích kết cấu FGM phức tạp hơn so với vật liệu đồng nhất.

Có nhiều phương pháp chẩn đoán hư hỏng kết cấu dầm, bao gồm phương pháp dựa trên tần số dao động, phương pháp dựa trên sự thay đổi dạng dao động riêng, phương pháp đo đạc ma trận độ mềm, phương pháp sử dụng phân tích wavelet và phương pháp mạng trí tuệ nhân tạo. Mỗi phương pháp có ưu và nhược điểm riêng, phù hợp với các loại hư hỏng và điều kiện khác nhau. Việc lựa chọn phương pháp phù hợp là yếu tố quan trọng để đảm bảo độ chính xác và tin cậy của chẩn đoán.

Mô hình hóa vết nứt là một bước quan trọng trong phân tích động lực kết cấu dầm. Có nhiều phương pháp mô hình hóa vết nứt, bao gồm mô hình suy giảm độ cứng theo hệ số tập trung ứng suất, mô hình suy giảm độ cứng liên tục và mô hình lò xo đàn hồi. Mỗi mô hình có độ chính xác và phức tạp khác nhau, phù hợp với các loại vết nứt và điều kiện khác nhau. Việc lựa chọn mô hình phù hợp là yếu tố quan trọng để đảm bảo độ chính xác của phân tích.

Vết nứt có ảnh hưởng đáng kể đến tần số dao động riêng của dầm. Sự xuất hiện của vết nứt làm giảm độ cứng của dầm, dẫn đến giảm tần số dao động riêng. Mức độ giảm tần số phụ thuộc vào vị trí, kích thước và số lượng vết nứt. Việc theo dõi sự thay đổi tần số dao động riêng có thể được sử dụng để phát hiện và xác định vị trí vết nứt.

Độ tin cậy của các phương pháp chẩn đoán hư hỏng hiện tại là một vấn đề cần được quan tâm. Các phương pháp chẩn đoán dựa trên tần số dao động và dạng dao động có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, như nhiễu đo đạc, sai số mô hình hóa và sự không chắc chắn về tính chất vật liệu. Việc đánh giá độ tin cậy của chẩn đoán là yếu tố quan trọng để đảm bảo quyết định bảo trì và sửa chữa được đưa ra một cách chính xác.

Việc xây dựng ma trận độ cứng động lực cho phần tử dầm FGM đòi hỏi việc tích hợp các phương trình vi phân dao động và điều kiện biên. Ma trận độ cứng động lực phụ thuộc vào tính chất vật liệu, hình dạng hình học và tần số dao động. Việc tính toán ma trận độ cứng động lực có thể được thực hiện bằng các phương pháp số, như phương pháp Galerkin hoặc phương pháp Ritz.

Sau khi xây dựng ma trận độ cứng động lực cho từng phần tử, cần thực hiện ghép nối các phần tử và áp đặt điều kiện biên để tạo thành hệ phương trình đại số tuyến tính. Việc giải hệ phương trình này cho phép xác định tần số dao động riêng và dạng dao động của toàn bộ kết cấu. Điều kiện biên có thể là điều kiện ngàm, điều kiện tựa đơn giản hoặc điều kiện tự do.

Để thực hiện phân tích dao động bằng phương pháp ĐCĐL, cần xây dựng thuật toán và chương trình tính toán. Chương trình tính toán thường được lập trình bằng các ngôn ngữ như MatLab hoặc Python. Chương trình cần có khả năng nhập dữ liệu về hình học, vật liệu và điều kiện biên, tính toán ma trận độ cứng động lực, giải hệ phương trình và hiển thị kết quả.

Biến đổi wavelet là một công cụ toán học mạnh mẽ để phân tích tín hiệu không dừng. Biến đổi wavelet cho phép phân tích tín hiệu theo cả thời gian và tần số, giúp trích xuất các đặc trưng quan trọng từ tín hiệu dao động. Có nhiều họ wavelet khác nhau, mỗi họ phù hợp với các loại tín hiệu khác nhau. Việc lựa chọn họ wavelet phù hợp là yếu tố quan trọng để đảm bảo hiệu quả của phân tích.

Mạng trí tuệ nhân tạo (ANN) là một mô hình tính toán được lấy cảm hứng từ cấu trúc của bộ não con người. ANN có khả năng học mối quan hệ phức tạp giữa các đầu vào và đầu ra, làm cho chúng trở thành công cụ hữu ích trong chẩn đoán hư hỏng. ANN có thể được huấn luyện để nhận biết các mẫu hư hỏng dựa trên dữ liệu dao động.

Việc kết hợp phân tích SWT và mạng ANN có thể nâng cao độ chính xác của chẩn đoán vết nứt. Phân tích SWT giúp trích xuất các đặc trưng quan trọng từ tín hiệu dao động, trong khi mạng ANN giúp học mối quan hệ giữa các đặc trưng và vị trí, kích thước vết nứt. Phương pháp này cho phép chẩn đoán vết nứt một cách chính xác, ngay cả trong điều kiện nhiễu.

Để đảm bảo độ tin cậy của kết quả, chương trình tính toán cần được kiểm tra và xác thực. Việc kiểm tra có thể được thực hiện bằng cách so sánh kết quả tính toán với kết quả từ các phương pháp khác, như phương pháp phần tử hữu hạn (PTHH) hoặc kết quả thực nghiệm. Việc xác thực có thể được thực hiện bằng cách so sánh kết quả tính toán với dữ liệu thực tế từ các công trình đã xây dựng.

Tham số vật liệu FGM có ảnh hưởng đáng kể đến tần số dao động riêng và dạng dao động của dầm. Việc phân tích ảnh hưởng của tham số vật liệu giúp hiểu rõ hơn về hành vi của dầm FGM và tối ưu hóa thiết kế kết cấu. Các tham số vật liệu cần được xem xét bao gồm mô đun đàn hồi, khối lượng riêng và hệ số Poisson.

Dầm công xôn là một loại kết cấu phổ biến trong kỹ thuật. Việc chẩn đoán vết nứt trên dầm công xôn FGM bằng mạng ANN là một ứng dụng quan trọng của nghiên cứu này. Mạng ANN có thể được huấn luyện để nhận biết các mẫu hư hỏng dựa trên dữ liệu dao động hoặc dữ liệu chuyển vị.

Luận án đã đạt được những kết quả mới sau: (1) Xây dựng mô hình phân tích dao động chính xác cho dầm FGM có vết nứt sử dụng phương pháp ĐCĐL. (2) Phát triển phương pháp chẩn đoán vết nứt hiệu quả dựa trên phân tích wavelet và mạng ANN. (3) Đánh giá ảnh hưởng của tham số vật liệu FGM đến đặc trưng dao động của dầm.

Hướng phát triển tiếp theo của nghiên cứu có thể tập trung vào các vấn đề sau: (1) Mở rộng phương pháp cho các loại kết cấu phức tạp hơn, như tấm và vỏ. (2) Xem xét đến ảnh hưởng của các yếu tố môi trường, như nhiệt độ và độ ẩm. (3) Phát triển các phương pháp chẩn đoán hư hỏng dựa trên dữ liệu thực nghiệm.

Nghiên cứu này có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực kỹ thuật kết cấu, bao gồm: (1) Thiết kế và phân tích kết cấu dầm FGM. (2) Chẩn đoán và bảo trì kết cấu dầm trong các công trình xây dựng, cơ khí và hàng không vũ trụ. (3) Phát triển các hệ thống giám sát trạng thái kết cấu (SHM) tiên tiến.