BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ LÊ THỊ HUYỀN TRÂN PHÂN TÍCH NGẪU NHIÊN CÁC THUỘC TÍNH CƠ BẢN CỦA BÊ TÔNG GIA CƯỜNG SỢI THÉP VỚI SỰ KHÔNG CHẮC CHẮN CỦA VẬT LIỆU ĐẦU VÀO NGÀNH KỸ THUẬT XÂY DỰNG TP. Hồ Chí Minh, tháng 8/2024 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ĐỀ ÁN TỐT NGHIỆP LÊ THỊ HUYỀN TRÂN PHÂN TÍCH NGẪU NHIÊN CÁC THUỘC TÍNH CƠ BẢN CỦA BÊ TÔNG GIA CƯỜNG SỢI THÉP VỚI SỰ KHÔNG CHẮC CHẮN CỦA VẬT LIỆU ĐẦU VÀO NGÀNH: KỸ THUẬT XÂY DỰNG – 8580201 Hướng dẫn khoa học: PGS. LÊ ANH THẮNG Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 08 năm 202 LỜI CẢM ƠN Tôi muốn bày tỏ lòng biết ơn chân thành đến PGS. Lê Anh Thắng vì sự hỗ trợ và hướng dẫn tận tình, cũng như đã chia sẻ những thông tin quý báu giúp tôi hoàn thành luận văn thạc sĩ này.
Tôi cũng muốn gửi lời cảm ơn sâu sắc tới tất cả các giảng viên tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành Phố Hồ Chí Minh, vì sự tận tụy trong việc hướng dẫn và giảng dạy. Tôi cũng muốn gửi lời biết ơn đến bạn bè và gia đình, những người đã luôn ủng hộ và đồng hành cùng tôi trong suốt thời gian nghiên cứu và viết luận văn. Sự hỗ trợ và điều kiện thuận lợi mà họ tạo ra đã đóng góp không nhỏ vào sự hoàn thành của luận văn này. Tuy kiến thức và thời gian thực hiện luận văn thạc sĩ có hạn, và có thể không tránh khỏi những hạn chế và thiếu sót trong luận văn.
Tôi hy vọng nhận được sự đóng góp và phản hồi từ các thầy cô, bạn bè và đồng nghiệp giúp luận văn này trở nên hoàn thiện hơn. Tôi xin chân thành cảm ơn. Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 9 tháng 8 năm 2024 Lê Thị Huyền Trân viii LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan rằng luận văn này là kết quả của công cuộc nghiên cứu cá nhân của tôi, đã được thực hiện dưới sự hướng dẫn và hỗ trợ từ PGS. Lê Anh Thắng.
Tất cả các dữ liệu, thông tin và kết quả được trình bày trong luận văn này đã được thu thập và xử lý với sự cẩn thận và trung thực. Tôi cam kết rằng chúng không chỉ là kết quả của nỗ lực và công sức của cá nhân, mà còn đóng góp quan trọng cho lĩnh vực nghiên cứu trong ngành khoa học xây dựng. Điều này bao gồm việc đảm bảo tính mới mẻ của dữ liệu và kết quả, mà chưa từng được công bố trong bất kỳ công trình nghiên cứu nào khác. Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 9 tháng 8 năm 2024 Lê Thị Huyền Trân ix TÓM TẮT Trong năm 2020, lượng sử dụng bê tông vượt quá 14,0 tỷ mét khối, gần 4,4 tấn mỗi người.
Tuy nhiên, có một số thách thức đối với việc sử dụng bê tông trong các ngành khoa học kỹ thuật, đặc biệt là ngành xây dựng. Trong đó, một nhược điểm lớn của bê tông là cường độ chịu uốn tương đối kém, chỉ bằng 1/10–1/8 cường độ chịu nén của nó. Điều này cho thấy bê tông cốt thép (RC) dễ bị nứt. Để giải quyết vấn đề này, nhiều nghiên cứu đề xuất việc kết hợp sợi thép vào hỗn hợp để tạo ra bê tông gia cường sợi thép - SFRC.
Phương pháp đơn giản này, được thực hiện lần đầu vào năm 1874, mang lại hiệu quả cao trong việc cải thiện khả năng chịu nứt của các cấu kiện bê tông. Kể từ đó, nhiều nhà nghiên cứu đã tập trung vào việc xác định các tính chất cơ học của SFRC thông qua các thí nghiệm tại các phòng thí nghiệm trên toàn thế giới, không chỉ dừng lại ở cường độ chịu nén mà còn mở rộng đến mô đun đàn hồi, cường độ ép chẻ và cường độ chịu uốn của SFRC. Việc gia cường sợi thép vào bê tông thường đã được nhiều nhà nghiên cứu chứng mình là giải pháp hiệu quả để nâng cao hiệu quả của sản phẩm bê tông. Việc gia cường sợi thép đáng kể cải thiện khả năng chống nứt và chịu tải uốn của SFRC, góp phần vào độ bền và độ dẻo dai vượt trội của các công trình bê tông.
Hiện nay, tác động của sợi thép lên các đặc tính cơ học cơ bản của SFRC và các yếu tố ngẫu nhiên đang là chủ đề nghiên cứu nổi bật, và hiện tại chưa có mô hình nào dự đoán tốt các yếu tố này. Đặc biệt đáng chú ý là các biến ngẫu nhiên đầu vào này có ảnh hưởng đáng kể đến đặc trưng cơ bản của SFRC, gây ra sự lo lắng về các giá trị đầu ra không chắc chắn, không đáng tin cậy. Nghiên cứu này tập trung vào đưa ra hướng giải quyết các vấn đề đã đặt ra cụ thể là: xây dựng cơ sở dữ liệu thử nghiệm, xác định dạng phân bố dữ liệu, phân tích và đánh giá mối tương quan của các tham số dữ liệu, và xây dựng mô hình dự đoán mang tính chính xác cao để ước tính các giá trị đặc trưng cơ bản của SFRC. Ngoài ra, nghiên cứu sử dụng phương pháp Sobol để thực hiện các phân tích độ nhạy toàn cục trên mô hình dự báo.
Đầu tiên, báo cáo này đã tổng hợp gồm 1038 kết quả thí nghiệm từ các nghiên cứu trước đã công bố trên các tạp chí uy tín và được tập hợp thống nhất vào cơ sở dữ liệu. Bằng cách nghiên cứu thống kê cơ sở dữ liệu này, báo cáo đã xác định chỉ số tương quan, mối liên hệ tuyến tính của các biến đầu vào và đầu ra, đặc biệt là tính ngẫu nhiên của dữ liệu. Từ đó áp dụng phương pháp Trung bình Mô hình Bayes (BMA) trong mô hình hồi quy tuyến tính x xây dựng các mô hình dự báo tối ưu nhất cũng như một mô hình mô phỏng tốt cho từng đặc trưng cơ bản của SFRC. Ở bước tiếp theo, một đặc điểm nổi bật cũng là mục tiêu chính của bài báo cáo là phân tích độ nhạy của các biến đầu vào tác động lên giá trị đặc trưng đầu ra.
Hầu hết các mô hình mô phỏng đều phức tạp và phi tuyến tính nên áp dụng tính toán độ nhạy trong trường hợp này là cách làm hiệu quả để dự đoán ảnh hưởng của các mô hình. Trong bài báo cáo này, học viên ứng dụng phương pháp Sobol trong việc tính toán độ nhạy: các phương pháp này dựa trên phương sai và phân phối các tham số đầu vào, được sử dụng cho một hàm phi tuyến tính để minh họa việc triển khai và tính toán độ nhạy của các tham số đầu vào đối với đầu ra của mô hình cụ thể. Nghiên cứu này cho thấy việc triển khai phương pháp Sobol vào mô hình dự báo để xác định độ nhạy của nhiều giá trị đầu vào liên quan đến nước, xi măng, cát, cốt liệu thô, chiều dài sợi, đường kính sợi, thể tích sợi, cường độ chảy của sợi, ., đối với các đặc trưng cơ bản của SFRC. xi ABSTRACT Title of study: Stochastic Analysis of SFRC’s Mechanical Properties with Uncertain Input Parameters In 2020, concrete consumption exceeded 14.0 billion cubic meters, or almost 4.4 tons per person.
However, there are some challenges to using concrete in the engineering sciences, especially in the construction industry. Among them, a significant disadvantage of concrete is its relatively poor bending strength - only 1/10–1/8 of its compression strength. This indicates that steel concrete (RC) is prone to cracking. To solve this problem, many studies suggest combining steel fibers into the mixture to create steel-fiber reinforced concrete (SFRC).
This simple method is highly effective in improving the cracking resistance of concrete components. It was first implemented in 1874. Since then, many researchers have focused on determining the mechanical properties of the SFRC through experiments in laboratories around the world that not only stop at the compression strength but also the elastic modulus, tensile and flexural strengths of the SFRC. Numerous studies have shown that adding steel fiber reinforcement to concrete is an effective method of enhancing the performance of concrete products.
The steel fiber reinforcement significantly improves SFRC's crack resistance and bending load resistance, contributing to the superior durability and resilience of concrete structures. Currently, the impact of steel fibers on the underlying mechanical properties of SFRC and random factors is being studied, and there is currently no model that can predict these properly. Especially noteworthy is the fact that these input random variables have a significant impact on the underlying characteristics of the SFRC, causing anxiety about uncertain, unreliable output values. The study focuses on addressing the problems that have been raised, namely building a database, defining the data distribution format, analyzing and evaluating the correlation of data parameters, and building highly accurate predictive models to estimate the underlying characteristic values of the SFRC.
In addition, the study used the Sobol method to perform overall sensitivity analyses on the predictive model. First, this report has compiled 1038 experimental results from previous studies published in prestigious journals and consolidated them into a database. By studying these database statistics, the report identified the correlation indicator and the linear relationship of the input and output xii variables, especially the randomness of the data. From there, using the Bayes Model Average (BMA) in linear regression modeling builds the most optimum predictive model as well as a good simulation model for each basic characteristic of the SFRC.
Finally, one of the highlights of the report's main objective is to analyze the sensitivity of input variables that affect output characteristics. Most simulation models are complex and nonlinear, so applying sensitivity calculations in this case is an effective way to predict the effects of models. In this report, the student applies the Sobol method in sensitivity calculation. These methods are based on vertical and input parameter distribution, which is used for a nonlinear function to illustrate the deployment and calculation of the sensitivities of the input parameters to the output of a particular model.
This study demonstrates the implementation of the Sobol method in the predictive model to determine the sensitivity of many input values related to water, cement, sand, raw material, thread length, thread diameter, thread volume, thread flow intensity, etc., to the basic characteristics of the SFRC. xiii MỤC LỤC 1. Tính cấp thiết của đề tài 1 1. Tổng quan về bê tông cốt sợi thép 2 1.
Tổng quan về phân tích ngẫu nhiên 10 1. Tổng quan về mô hình Bayesian trong vật liệu xây dựng 11 1. Tổng quan tình hình nghiên cứu 12 1. Tình hình nghiên cứu ngoài nước 12 1.
Tình hình nghiên cứu trong nước 14 1. Mục tiêu nghiên cứu của đề tài 15 1. Đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu của đề tài 15 1. Đối tượng nghiên cứu 15 1.
Phạm vi nghiên cứu 16 1. Phương pháp nghiên cứu 16 2. Xây dựng cơ sở dữ liệu 18 2. Ảnh hưởng của các tham số đầu vào đến các đặc trưng cơ bản của SFRC 25 2.