CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRONG NƯỚC VÀ NƯỚC NGOÀI VỀ MÓNG GIẾNG CHÌM GIỚI THIỆU CHUNG Trong chương này, trình bày một số nghiên cứu cơ bản về móng giếng chìm cũng như các nghiên cứu xác định sức chịu tải của móng giếng chìm bằng các phương pháp số. Bên cạnh đó, nhóm nghiên cứu cũng trình bày các nghiên cứu về mô hình mạng thần kinh nhân tạo ANN cũng như các tài liệu liên quan đến mô hình nền sét không đồng nhất và không đẳng hướng. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU NƯỚC NGOÀI 1. Phân tích giới hạn phần tử hữu hạn của sức chịu kéo cho móng giếng chìm trên nền sét (Boonchai Ukritchon và Suraparb Keawsawasvong, 2016).
Phương pháp giới hạn trên và giới hạn dưới của sức chịu kéo cho móng hình nón trên nền sét trong phân tích giới hạn phần tử hữu hạn 2D được đề xuất bởi Boonchai Ukritchon và Suraparb Keawsawasvong trong nghiên cứu “Finite element limit analysis of pullout capacity of planar caissons in clay” năm 2016 [15].1: Định nghĩa bài toán móng giếng chìm của Ukrichon (2016) [15] Trường Đại học Bách Khoa Trang 4 Luận văn tốt nghiệp Thạc Sĩ Học viên: Lê Đức Quý Hình 1.2: Mesh sau khi phân tích móng giếng chìm, trường hợp α =1, L/B =0. Kết quả của nghiên cứu đã đề xuất công thức kinh nghiệm cho hệ số sức chịu tải không thứ nguyên và hệ số sức chịu tải nghịch. Với sự hỗ trợ của phần mềm thương mại OptumG2, bài báo này phân tích giới hạn phần tử hữu hạn nhằm nghiên cứu ảnh hưởng của 2 thông số thể hiện hình dạng móng là L và B và hệ số tiếp xúc giữa bề mặt móng và mô hình đất α đối với hệ số sức chịu tải không thứ nguyên N. Sức chịu tải đứng không thoát nước của móng giếng chìm (G.
Bransby 2007) Trong nghiên cứu “The Undrained Vertical Bearing Capacity of Skirted Foundations” [16], G. Yun và Bransby đã tiến hành khảo sát móng giếng chìm dưới tác dụng của tải đứng, trên nền đất sét cố kết không thoát nước. Phương pháp số được áp dụng trong nghiên cứu này là phương pháp phân tích phần tử hữu hạn và phân tích biên trên. Các thông số được khảo sát là D/B (D độ sâu của móng, B là bề rộng móng) và hệ số khả năng chịu tải đựng Nc.
Dưới kết quả phân tích số, nghiên cứu này đề xuất một công thức dùng để tính toán sức chịu tải cho móng giếng chìm. Hơn nữa, kết quả này chứng minh rằng việc sử dụng phương pháp phân tích số và những kết quả thí nghiệm trong các nghiên cứu trước đó là gần giống nhau. Trường Đại học Bách Khoa Trang 5 Luận văn tốt nghiệp Thạc Sĩ Học viên: Lê Đức Quý Hình 1.3: Ví dụ về ứng dụng phương pháp phần trong móng giếng chìm 3. Móng giếng chìm cho tua-bin điện gió (Guy T.
Houlsby, Lars Bo Ibsen & Byron W. Byrne) Trong nghiên cứu “Suction caissons for wind turbines” [17], tác giả đề xuất đến một loại móng mới dùng để sử dụng cho móng điện gió là móng giếng chìm. Trong đó, tác giả có tổng quát một vài nghiên cứu trong quá trình phát triển phương pháp thiết kế cho móng giếng chìm cho móng điện gió.4: Ứng dụng của móng giếng chìm và cấu tạo Trường Đại học Bách Khoa Trang 6 Luận văn tốt nghiệp Thạc Sĩ Học viên: Lê Đức Quý Cụ thể hơn, móng giếng chìm chân đơn và móng giếng chìm 3 chân dưới tác dụng của nhiều loại tải được xét đến. Nghiên cứu cũng để cập ngắn gọn về phương pháp số và lý thuyết cơ bản, hơn thế nữa, những nghiên cứu mới nhất trong việc thi công móng giếng chìm cũng được nhắc đến.
Houlsby và các cộng sự đã đưa ra nghiên cứu này với một góc nhìn tổng quan về móng giếng chìm cho tua-bin điện gió. Mô hình đất NGI-ADP cho đất sét (Gustav Grimstad, Lars Andresen, và Hans P. Jostad, năm 2012) Vào năm 2012, nhóm các nhà nghiên cứu từ Na Uy gồm Gustav Grimstad, Lars Andresen, và Hans P. Jostad đã đề xuất một mô hình đất dựa trên sức chống cắt không thoát nước là NGI-ADP với 3 thông số đầu vào đặc trưng gồm 3 thông số sức chống cắt, chủ động, bị động, và cắt trực tiếp [18].5: Ý tưởng về phân chia vùng đất trong nền sét không đẳng hướng Và mô hình đất này cũng là mô hình đất có xét đến sự không đẳng hướng với tiêu chuẩn phá hoại Tresca.
Nghiên cứu này cũng ứng dụng rất nhiều trong các mô hình đất không đồng nhất, không đẳng hướng, và nó được tích hợp trong phần mềm PLAXIS 2D. Trường Đại học Bách Khoa Trang 7 Luận văn tốt nghiệp Thạc Sĩ Học viên: Lê Đức Quý Hình 1.6: Mặt phá hoại theo tiêu chuẩn Tresca 5. Công thức mới xác định sức chịu tải không thoát nước của móng giếng chìm có xét đến hình dạng móng, hệ số bề mặt móng, và sức chống cắt tăng theo độ sâu (Boonchai Ukritchon, Panuvat Wongtoythong, Suraparb Keawsawasvong, năm 2018) Trong một nghiên cứu khác vào năm 2008, nhóm các tác giả gồm Boonchai Ukritchon, Panuvat Wongtoythong, Suraparb Keawsawasvong đã thực hiện nghiên cứu sức chịu tải không thoát nước của móng giếng chìm trên nền sét [19]. Các thông số được xét đến gồm hình dạng móng L/D, hệ số bề mặt móng α, và sức chống cắt tăng theo độ sâu su0/ρL.
Phương pháp số được áp dụng để nghiên cứu hệ số sức chịu tải trong bài báo này là phương pháp phần tử hữu hạn dưới sự trợ giúp của phần mềm PLAXIS 2D. Hơn thế nữa, một phương pháp đánh giá dựa trên phân tích hồi qui phi tuyến để khảo sát kết quả phân tích phần tử hữu hạn, một công thức dạng đóng xấp xỉ được đề xuất dùng để dự đoán sức chịu tải không thoát nước của móng giếng chìm trên nền sét không đồng nhất, không đẳng hướng. Trường Đại học Bách Khoa Trang 8 Luận văn tốt nghiệp Thạc Sĩ Học viên: Lê Đức Quý Hình 1.7: Cơ chế phá hoại của móng giếng chìm 6. Tiếp cận mạng thần kinh nhân tạo để ước lượng sự lệch của tường chắn đất gây ra bởi hố đào trên nền sét.
Hsiao, Matt Schuster, C. Trong nghiên cứu “A neural network approach to estimating deflection of diaphragm walls caused by excavation in clays” [20], Gordon T. Kung và các cộng sự đã đề xuất một hướng tiếp cận mới để dự đoán độ lệch của tường chắn đất gây ra bởi các tác động do hố đào trên nền sét - Một hướng tiếp cận máy học, với mô hình kiến trúc mạng thần kinh nhân tạo ANN.8: Sơ đồ của mạng neural network Trường Đại học Bách Khoa Trang 9 Luận văn tốt nghiệp Thạc Sĩ Học viên: Lê Đức Quý Dữ liệu dùng để huấn luyện và kiểm tra cho mô hình ANN được lấy từ kết quả của các trường hợp mô hình sử dụng phương pháp phần tử hữu hạn. Việc mô tả ANN cho thấy rằng sự ảnh hưởng của mỗi một thông số đầu vào tác động lên sự dịch chuyển của tường chắn đất.
Xác nhận bằng cách sử dụng 12 hố đào thực tế ở Đài Loan được sử dụng trong nghiên cứu này cho thấy rằng sự dịch chuyển tường gây ra bởi hố đào có thể dự đoán được bởi mô hình ANN. Các thông số được khảo sát trong bài báo gồm He, S, B, su/σ’v, Ei/σ’v lần lượt là chiều sâu cuối cùng của hố đào, độ cứng tổng thể, bề rộng hố đào, tỉ số sức chống cắt với ứng suất hữu hiệu, và tỉ số giữa mô đun đàn hồi Young và ứng suất hữu hiệu. Kết quả của nghiên cứu cho thấy Ei/σ’v ảnh hưởng nhiều nhất đối với độ lệch của hố đào.9: Chỉ số quan trọng của từng thông số 7. Sức chịu tải của móng hình nón trên nền sét không đồng nhất và không đẳng hướng sửa dụng phân tích phần tử hữu hạn và mô hình mạng thần kinh nhân tạo ANN.
Vào năm 2022, Lai và các cộng sự đã sử dụng phân tích phần tử hữu hạn để khảo sát sức chịu tải của móng hình nón đặt trên nền sét không đồng nhất không đẳng hướng “Bearing capacity of conical footing on anisotropic and heterogeneous clays using FEA and ANN” [21]. Trong đó, mô hình đất sét NGI-ADP, một mô hình sử dụng tiêu chuẩn phá hoại Tresca, dùng để xét đến sự không đồng nhất và không đẳng hướng của đất sét. Trường Đại học Bách Khoa Trang 10 Luận văn tốt nghiệp Thạc Sĩ Học viên: Lê Đức Quý Hơn thế nữa, nghiên cứu đã sử dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo ANN để khảo sát 216 kết quả từ phân tích hữu hạn, với các thông số đầu vào bao gồm gốc hình nón (β), tỉ lệ tăng sức chịu tải tuyến tính (m), và cuối cùng là tỉ lệ sức chống cắt không đẳng hướng 𝑠𝑢𝑃 /𝑠𝑢𝐴. Kết quả nghiên cứu này đã thể hiện một công thức với hệ số sức chịu tải không thứ nguyên N là biến đầu ra, cùng với đó là các biến đầu vào β, m, 𝑠𝑢𝑃 /𝑠𝑢𝐴 , và góc β có ảnh hưởng nhiều nhất đến hệ số N.10: Chỉ số tương quan (%) của các thông số 8.
Ứng dụng của mô hình mạng thần kinh nhân tạo trong việc dự đoán độ ổn định của hầm hình chữ nhật trong khối đá Hoek-Brown. Trong nghiên cứu “Application of Artificial Neural Networks for Predicting the Stability of Rectangular Tunnels in Hoek–Brown Rock Masses” [22] nhóm các tác giả gồm Suraparb Keawsawasvong, Sorawit Seehavong và Chayut Ngamkhanong đã đề xuất mạng thần kinh nhân tạo (ANN) để dự đoán độ ổn định của đường hầm hình chữ nhật dựa trên tiêu chuẩn phá hoại Hoek-Brown. Trường Đại học Bách Khoa Trang 11 Luận văn tốt nghiệp Thạc Sĩ Học viên: Lê Đức Quý Hình 1.11: Định nghĩa bài toán hầm hình chữ nhật Cụ thể hơn, với việc kết hợp phân tích giới hạn phần tử hữu hạn cùng với tiêu chuẩn phá hoại Hoek-Brown được sử dụng để phát triển giải pháp biên trên và biên dưới cho hầm trong khối đá.12: Sơ đồ Neural network với weight Hơn thế nữa, một phương pháp tiếp cận máy học, chính là mạng thần kinh nhân tạo (ANN), được áp dụng vào nghiên cứu này dựa trên những dữ liệu của phương pháp số đạt được. Kết quả cung cấp một dự đoán khá phù hợp cho độ ổn định của dường hầm chử nhật trên tiêu chuẩn phá hoại Hoek-Brown.
Trường Đại học Bách Khoa Trang 12 Luận văn tốt nghiệp Thạc Sĩ Học viên: Lê Đức Quý Hình 1.13: Cơ chế mesh khi bị phá hoại của hầm hình chữ nhật Hình 1.14: Cơ chế phá hoại Trường Đại học Bách Khoa Trang 13 Luận văn tốt nghiệp Thạc Sĩ Học viên: Lê Đức Quý 9. Hệ số sức chịu tải cho móng giếng chìm trên nền sét không đẳng hướng dựa trên tiêu chuẩn phá hoại sức chống cắt không đẳng hướng.