Chương 1: Giới thiệu Giới thiệu sơ lược về đề tài đang thực hiện nghiên cứu: thực trạng, mục tiêu, nội dung, đối tượng, tính cần thiết và ý nghĩa thực tiễn của đề tài. Chương 2: Tổng quan Trình bày tình hình nghiên cứu ngoài nước, tình hình nghiên cứu trong nước và chỉ ra những vấn đề mà luận văn cần tập trung giải quyết. Chương 3: Cơ sở lý thuyết Trình bày các cơ sở lý thuyết của các phương pháp chẩn đoán, công thức để đưa ra mối liên hệ giữa tần số dao động, dạng dao động, năng lượng biến dạng và mạng nơ- ron nhân tạo. Chương 4: Các bài toán khảo sát Trình bày về bài toán kiểm chứng, thực hiện các kịch bản hư hỏng khác nhau cho từng loại hư hỏng khác nhau, sau đó chẩn đoán bằng các phương pháp nêu trên và rút ra kết luận về độ chính xác của phương pháp chẩn đoán.
Chương 5: Kết luận và kiến nghị Từ kết quả thu được, đưa ra một số đánh giá, kết luận và kiến nghị cho những nghiên cứu về sau. TỔNG QUAN Trong chương này, các nghiên cứu liên quan đến đề tài sẽ được trình bày theo trình tự thời gian nghiên cứu được công bố. Đồng thời các nghiên cứu trong nước cũng sẽ được trình bày. Từ đó, các tổng kết từ những nghiên cứu hiện có được đưa ra nhằm làm nền tảng xây dựng định hướng cho nghiên cứu phù hợp với tính cần thiết trong lĩnh vực chẩn đoán hư hỏng này.
Tình hình nghiên cứu nước ngoài Trong vài thập kỷ gần đây, các nghiên cứu về vấn đề theo dõi kết cấu để có thể phát hiện hư hỏng ở giai đoạn sớm nhất, đã và đang phổ biến trên khắp các lĩnh vực công trình dân dụng, cơ khí, và hàng không vũ trụ. Các nghiên cứu có thể phân loại theo nhiều phạm vi, phương pháp khác nhau [4]. Cawley và Adams (1979) [5] đã đề xuất khái niệm độ nhạy tần số, được xuất ra trong các trường hợp hư hỏng tại nhiều vị trí trên kết cấu. Các tác giả đã thử chẩn đoán thành công khuyết tật trên tấm nhôm và tấm CFRP (CarbonFibre Reinforced Plastic).
Qua đó tác giả cũng đã đưa phương pháp đánh giá không phá hủy trên kết cấu mục tiêu bằng cách sử dụng kết quả đo tần số của kết cấu và các kết quả phân tích dao động từ mô hình phần tử hữu hạn. West (1984) [6] đã đề xuất một phương pháp có tên là Modal Assurance Criterion (MAC) để đánh giá sự khác nhau giữa 2 véc-tơ dao động của mô hình được phân tích. Đây là một phương pháp phổ biến cho việc xác định mức độ tương quan tuyến tính giữa 2 dạng dao động. Rigner (1985) [7], Fotsch và Ewins (2000) [8], Allemang (2003) [9] đã sử dụng phương pháp thay đổi dạng dao động để đánh giá sự tương quan giữa các dạng dao động của cùng một mô hình hay giữa những mô hình với nhau.
Liang và cộng sự (1991) [10] đã thiết lập công thức dựa trên sự thay đổi tần số (Frequency Change) của dầm ở trạng thái trước hư hỏng và trạng thái sau hư hỏng để xác định vị trí bất lợi trên dầm. Ostachowics và Krawczuk (1991) [11] đã phân tích ảnh hưởng của các vết nứt đồng thời lên tần số tự nhiên của dầm console khi dao động. Stubbs và Kim (1995) [12] đã áp dụng phương pháp năng lượng biến dạng lần đầu tiên để chẩn đoán hư hỏng dựa trên sự thay đổi năng lượng biến dạng dao động của kết 9 cấu. Vài năm sau, Petro và cộng sự (1997) [13] đã thực hiện nghiên cứu hướng đến việc đánh giá tình trạng của mô hình cầu dựa trên việc đo đạc động học.
Hệ thống sử dụng cảm biến laser để đo các chỉ số động học. Tác giả đã thực hiện thí nghiệm với kết cấu tấm nhôm điều kiện biên tự do và đưa ra kết luận rằng năng lượng biến dạng có độ nhạy cao hơn so với các chỉ số động học khác (tần số dao động tự nhiên, dạng dao động,…) trong việc chẩn đoán hư hỏng của kết cấu. Doebling (1998) [14] đã trình bày một hệ thống phân loại các phương pháp xác định hư hỏng được định nghĩa thành 4 cấp độ nhận dạng hư hỏng: • Cấp độ 1: Xác định rằng hư hỏng hiện diện trên kết cấu. • Cấp độ 2: Cấp độ 1 + Xác định vị trí hình học của hư hỏng.
• Cấp độ 3: Cấp độ 2 + Định lượng mức độ hư hỏng. • Cấp độ 4: Cấp độ 3 + Dự báo khả năng tồn tại còn lại của kết cấu. Khi một kết cấu thực tế xảy ra hư hỏng sẽ dẫn đến các đặc trưng động lực học thay đổi. Thay đổi đặc trưng động lực học do hư hỏng sẽ dẫn đến thay đổi đặc trưng dao động và là cơ sở để nghiên cứu các phương pháp sử dụng đặc trưng dao động trong nhận dạng kết cấu hư hỏng.
Với các đặc trưng động lực học thì khối lượng là ít nhạy với hư hỏng nhất, giá trị giảm chấn nhạy nhất với hư hỏng, độ cứng kết cấu sẽ giảm và giá trị giảm chấn sẽ tăng lên [15]. Trong khi đó, với các đặc trưng dao động: tần số của hệ sẽ giảm đi, các chuyển vị mode-shape sẽ thay đổi. Efstathiades và cộng sự (2007) [16] đã đề cập đến vấn đề theo dõi sức khỏe cho kết cấu tường vách và đề xuất mạng nơ-ron nhân tạo (ANNs) để xác định các điểm hư hỏng có thể có trong hệ thống tường vách điển hình. Một số mô hình phần tử hữu hạn đã được phát triển và phân tích sự mất độ cứng.
Các kết quả có được sẽ dùng cho việc tạo cơ sở dữ liệu làm ầu vào huấn luyện xây dựng mạng nơ-ron. Kết quả đạt được cho thấy ANNs là một phương pháp hiệu quả cho việc nhận diện và xác định hư hỏng trong kết cấu tường vách. Dixit và Hanagud (2011) [17] đã đề xuất một phương pháp đánh giá hư hỏng trong dầm có liên quan đến năng lượng biến dạng. Trong đó, ngoà các thuộc tí h dao động 10 (tần số, dạng dao động) tác giả đã xét đến các đặc tính vật lý của kết cấu khi xảy ra hư hỏng là sự suy giảm độ cứng, khối lượng vào phương pháp.
Seyedpoor (2012) [18] đã phá triển phương pháp năng lượng biến dạng cho chẩn đoán hư hỏng trên khung dàn thép nhằm chẩn đoán vị trí và mức độ hư hỏng tại nhiều vị trí qua hai bước. Bước thứ nhất là chẩn đoán vị trí của hư hỏng dựa trên chỉ tiêu đánh giá sự có mặt của hư hỏng (modal strain energy based index - MSEBI). Bước thứ hai là chẩn đoán mức độ của các phần tử hư hỏng được xác định từ bước một thông qua lời giải tối ưu có tên Particle Swarm Optimization (PSO). Tác giả đã áp dụng phương pháp trên hai ví dụ mô phỏng số.
Kết cấu được dùng trong nghiên cứu là hệ dàn phẳng. Kết quả nghiên cứu cho thấy phương pháp cho kết quả có ộ chính xác và tin cậy cao trong việc chẩn đoán hư hỏng nhiều vị trí trên kết cấu. Hakim và Razak (2013) [19] đã nghiên cứu về việc chẩn đoán mức độ hư hỏng cho kết cấu dầm cầu thép bằng thuật toán mạng nơ-ron nhân tạo. Kết cấu được mô hình bằng phương pháp phần tử hữu hạn và được phân tích để có được dữ liệu.
Kết quả cho thấy chỉ với năm tần số tự do đầu tiên của kết cấu được dùng cho việc huấn luyện, mạng nơ-ron nhân tạo đã có thể chẩn đoán được mức độ hư hỏng xảy ra trên dầm cầu thép với sai số lớn nhất là 6. Điều này cho thấy ANNs có tiềm năng mạnh mẽ để xác định hư hỏng cho kết cấu. Nguyen và cộng sự (2015) [20] đã phân tích dò tìm hư hỏng dựa trên dao động cho kết cấu tuabin bằng 2 phương pháp, thứ nhất là sử dụng phương pháp dò tìm hư hỏng dựa trên tần số (Frequency-based Damage Detection - FBDD) để xác định vị trí hư hỏng thông qua sự thay đổi tần số tự nhiên. Thứ hai là phương pháp dò tìm hư hỏng dựa trên dạng dao động (Mode-shape-based Damage Detection - MBDD) để nhận diện hư hỏng cục bộ bằng cách đánh giá sự thay đổi của dạng dao động.
Feyzollahzadeh và cộng sự (2016) [21] đã phân tích đánh giá kết cấu tuabin với kết cấu móng là cọc Mono bằng phương pháp phần tử hữu hạn và phương pháp phân tích ma trận chuyển dời (Transfer Matrix Method - TMM). Phương pháp TMM được thiết lập dựa trên phương trình Euler-Bernoulli và ma trận chuyển dời tổng thể có được bằng cách áp dụng điều kiện biên của kết cấu và xây dựng ma trận điểm. Các kết quả từ 11 phương pháp TMM được so sánh với kết quả của mô phỏng phần tử hữu hạn về nội lực và ứng suất có được cho thấy phương pháp TMM cho kết quả khá tương đồng. Nguyen và cộng sự (2017) [22] đã đề xuất thuật toán báo động hư hỏng dựa trên đặc trưng dao động để phân tích cho kết cấu tuabin gió ngoài khơi khi chịu một tải kích thích điều hòa trên đỉnh Rotor.
Sự thay đổi tần số tự nhiên, chỉ số đánh giá dạng dao động (MAC) và chỉ số đánh giá tỷ số phản ứng tần số (Frequency-response-ratio Assurance Criterion - FRRAC) được sử dụng để nhận dạng sự thay đổi của các đặc trưng dao động do bởi hư hỏng của kết cấu. Kết quả cho thấy những chỉ số này đầy hứa hẹn để dự báo hư hỏng cho kết cấu. Nguyen và cộng sự (2019) [23] đã phân tích các đặc trưng dao động của kết cấu tuabin gió với móng giếng chìm. Các đặc trưng như tần số và dạng dao động được trích xuất khi kết cấu chịu các loại sóng khác nhau bằng phương pháp nhận dạng đặc trưng dao động kết hợp miền thời gian và miền tần số.
Sự thay đổi các đặc trưng dao động dùng để đánh giá sự ảnh hưởng do bởi hư hỏng trên kết cấu dưới các điều kiện sóng biển tác dụng khác nhau. Kumar và cộng sự (2021) [24] đã trình bày phương pháp xác định vị trí vết nứt cho dầm công xôn thép bằng tỷ số tần số và mạng nơ-ron nhân tạo. Tác giả đã sử dụng phương pháp phần tử hữu hạn để mô hình kết cấu dầm khi chưa nứt và đã nứt với nhiều vị trí nứt khác nhau, từ đó thu thập dữ liệu tần số ở bốn dạng dao động đầu tiên và tính toán tỷ số tần số. Dữ liệu tỷ số tần số được đưa vào mạng nơ-ron nhân tạo làm dữ liệu huấn luyện cho mô hình.
Kết quả cho thấy thuật toán mạng nơ-ron nhân tạo thật sự hiệu quả khi có thể chẩn đoán vị trí vết nứt trên dầm thép rất tốt.