Tổng quan luận án

Luận án tiến sĩ kỹ thuật chuyên ngành Kỹ thuật Xây dựng Cầu - Hầm (mã số 9580205) của tác giả Hồ Khắc Hạnh, được thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.TS. Bùi Tiến Thành và TS. Ngô Văn Minh tại Trường Đại học Giao thông Vận tải (Hà Nội, 2021), mang tiêu đề: "Chẩn đoán dầm cầu bằng phương pháp phân tích dao động trên mô hình số hoá kết cấu được cập nhật sử dụng thuật toán tối ưu hoá bầy đàn kết hợp mạng nơ ron nhân tạo".

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Trong quá trình khai thác, công trình cầu chịu nhiều tác động tự nhiên bất lợi (bão lũ, động đất) và các tác động nhân sinh (xe quá tải, va xô). Kết cấu cầu sở hữu các hình thái dao động riêng; hiện tượng cộng hưởng cơ học xuất hiện khi tần số dao động riêng trùng khớp với tần số của phương tiện di chuyển, gây rung động khuếch đại và tổn hại kết cấu. Dưới tác dụng của tải trọng nặng lặp lại, trạng thái ứng suất thay đổi liên tục dẫn tới phá hoại mỏi. Để giải quyết vấn đề an toàn và tối ưu hóa chi phí duy tu, hệ thống giám sát sức khỏe kết cấu công trình (SHM - Structural Health Monitoring) bằng các phương pháp không phá hủy được phát triển nhằm phát hiện sớm hư hỏng mà không làm biến đổi tính chất vật lý ban đầu.

Tuy nhiên, các phương pháp truyền thống như khảo sát trực quan và thử tải tĩnh bộc lộ nhiều hạn chế: khó tiếp cận các vị trí khuất hoặc các hư hỏng ngầm bên trong (như rỉ cốt thép dự ứng lực), phải tạm dừng lưu thông phương tiện gây đình trệ giao thông, và chỉ phản ánh trạng thái tại những thời điểm rời rạc. Phương pháp đánh giá động thông qua đo nhận dạng dao động (tần số riêng, dạng dao động, hệ số cản) khắc phục được các nhược điểm trên nhờ tính toàn cục và khả năng thực hiện dưới kích động tự nhiên. Dù vậy, dữ liệu đo đạc thực tế thường bị ảnh hưởng bởi nhiễu, trong khi sự biến đổi của các tham số kết cấu khi có hư hỏng nhỏ là không rõ ràng.

Để đánh giá chính xác, mô hình phân tích số cần được cập nhật tự động từ dữ liệu hiện trường. Việc ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) gặp nhược điểm lớn là thuật toán lan truyền ngược dựa trên phương pháp giảm độ dốc (Gradient Descent - GD) dễ bị rơi vào các điểm tối ưu cục bộ khi không gian tìm kiếm có nhiều cực trị. Ngược lại, thuật toán tối ưu hóa bầy đàn (PSO) có khả năng tìm kiếm toàn cục nhưng quá trình ngẫu nhiên đòi hỏi thời gian tính toán lớn đối với các kết cấu phức tạp. Khoảng trống nghiên cứu được luận án xác định là việc thiếu hụt một giải pháp thuật toán kết hợp hiệu quả giữa tối ưu tiến hóa và học máy để cập nhật mô hình số hóa kết cấu, đồng thời ứng dụng công nghệ này trong điều kiện thực tế tại Việt Nam còn rất hạn chế.

Mục tiêu nghiên cứu

Luận án xác định bốn mục tiêu nghiên cứu cụ thể:

  1. Nghiên cứu bài toán chẩn đoán hư hỏng của kết cấu dựa trên các đặc trưng dao động.
  2. Đề xuất thuật toán kết hợp mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) và thuật toán tối ưu hóa bầy đàn (PSO) cập nhật mô hình số hóa kết cấu theo các đặc trưng động học để cập nhật chính xác mô hình kết cấu áp dụng cho bài toán chẩn đoán kết cấu.
  3. Xây dựng chương trình cập nhật mô hình kết cấu theo thuật toán đề xuất cho kết cấu dầm. Mở rộng áp dụng với các dạng kết cấu khác như kết cấu dàn và kết cấu tấm (bản).
  4. Thực hiện và tham khảo các thí nghiệm đo dao động của kết cấu trong phòng thí nghiệm và công trình cầu thực tế, sau đó áp dụng phương pháp đề xuất để cập nhật mô hình cũng như chẩn đoán hư hỏng trong kết cấu.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Các đặc trưng động học của kết cấu công trình cầu (tần số dao động, các mode dao động, hệ số giảm chấn); mô hình số hóa kết cấu cầu mô phỏng theo phương pháp phần tử hữu hạn; các thuật toán tối ưu tiến hóa và mạng nơ-ron nhân tạo; bài toán chẩn đoán vị trí và mức độ hư hỏng của kết cấu dầm cầu.
  • Phạm vi nghiên cứu:
    • Về mô hình số: Khảo sát mô hình cầu dầm giản đơn, kết cấu tấm composite 3 lớp, và mô hình cầu dàn thép liên tục (cầu Bến Thủy).
    • Về mô hình thực nghiệm: Khảo sát mô hình dầm thép giản đơn với điều kiện biên tự do chia thành 21 phần tử trong phòng thí nghiệm (sử dụng số liệu tham khảo) và tiến hành đo đạc thực nghiệm hiện trường tại công trình cầu thực tế (cầu Bến Quan).
    • Về thời gian: Công trình luận án được hoàn thành và bảo vệ năm 2021, xử lý các dữ liệu đo đạc hiện trường và tính toán số trong giai đoạn nghiên cứu.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Các hướng nghiên cứu trên thế giới

Tác giả phân loại và điểm lại các hướng nghiên cứu quốc tế về giám sát sức khỏe kết cấu dựa trên nhận dạng dao động:

  • Hướng thiết bị đo đạc, cảm biến và nhận dạng dao động: Điển hình như cầu Tsing Ma tại Hồng Kông được gắn 600 đầu đo phục vụ giám sát liên tục. Wu và cộng sự [1] sử dụng cảm biến quang học phân tán không gian để cập nhật mô hình cầu trên đường cao tốc. Tran-Ngoc và cộng sự [9] xác định điều kiện độ cứng các nút giàn của cầu thép quy mô lớn dưới kích thích của tàu hỏa, gió và vi chấn. Ashebo và cộng sự [32] xem xét ảnh hưởng của độ lệch dầm chính đến phân bố tải trọng ngang. Zhong và cộng sự [33] xác định tham số kết cấu bất định của cầu dây văng bằng mô hình cập nhật kết hợp lý thuyết xác suất. Kuok và cộng sự [34] ứng dụng xác suất Bayes cho cầu Ting Kau. Cheng và cộng sự [35] phân tích động học cầu đường sắt có lò xo giảm chấn. Yan và cộng sự [36] dùng biến đổi sóng wavelet xác định vị trí và mức độ hư hỏng. Sim và cộng sự [37] kết hợp đo đạc toàn cục và cục bộ thay thế đo gia tốc thuần túy.
  • Hướng ứng dụng thuật toán tối ưu tiến hóa: Na và cộng sự [18], Mares và Surace [19], Perera và cộng sự [38], Chou và cộng sự [39], Hao và cộng sự [40], Guo và cộng sự [42] áp dụng thuật toán di truyền (GA) để xác định vị trí và mức độ hư hỏng. Gonçalves và cộng sự [41] giới thiệu thuật toán nhóm tìm kiếm cho kết cấu giàn. Yu và cộng sự [43] áp dụng thuật toán đàn kiến (Ant Colony - AC) cho khung thép hai và ba tầng. Đối với thuật toán tối ưu bầy đàn (PSO), Seyedpoor [44] kết hợp chỉ số năng lượng biến dạng với PSO qua hai giai đoạn. Sandesh và cộng sự [45] kết hợp GA và PSO trên tấm mỏng. Kaveh và Maniat [20] dùng PSO cho hai kết cấu dầm và hai kết cấu giàn khi dữ liệu có nhiễu. Miguel và cộng sự [50] đề xuất thuật toán lai giữa PSO và GA trên ba dầm công-xôn nhằm rút ngắn thời gian tính toán.
  • Hướng ứng dụng học máy và mạng nơ-ron nhân tạo: Zenzen và cộng sự [51] phát hiện hư hỏng trên tấm composite bằng hàm truyền động (transmissibility) và ML. Patel và cộng sự [52], Abuodeh và cộng sự [54] dự đoán ứng xử vật liệu composite và polyme cốt sợi carbon. Các nghiên cứu ứng dụng ANN xác định tính chất cơ học và hư hỏng của dầm bê tông gồm Cai và cộng sự [56], Ashrafi và cộng sự [57], Erdem [58], Bengar và cộng sự [59], Armaghani và cộng sự [60], Asteris và cộng sự [61, 64], Apostolopouloua và cộng sự [62], Duẩn và cộng sự [63], Arangio và cộng sự [65].

Tình hình nghiên cứu tại Việt Nam

Các công trình trong nước được tác giả tổng thuật bao gồm:

  • Hướng nhận dạng vết nứt và hư hỏng cục bộ: Nguyễn Tiến Minh [66] khảo sát sự biến đổi mô đun đàn hồi bê tông giữa trạng thái lành lặn và hư hỏng nhưng chưa định vị và lượng hóa hư hỏng. Bùi Đức Chính [67-70] sử dụng biến đổi Hilbert-Huang cho kết cấu phần dưới mố trụ cầu, cho thấy khả năng vượt trội so với chuyển đổi Fourier nhanh (FFT) và Wavelet (WT) khi có nhiễu. Ngô Trọng Đức và cộng sự [71] phân tích dao động riêng nhận dạng vết nứt dầm có cơ tính biến thiên. Khiêm và cộng sự [72] đề xuất phương pháp ma trận chuyển giao và mô hình lò xo xoay phân tích tần số riêng dầm có vết nứt ngẫu nhiên. Phạm Xuân Khang [73-76] xây dựng quy trình so sánh đặc trưng động học và dạng dao động riêng chẩn đoán hư hỏng kết cấu nhịp giản đơn trên cầu thực tế. Nguyễn Việt Khoa [77-82] triển khai các giải pháp kiểm tra không phá hủy dựa trên tham số động học.
  • Hướng quan trắc công trình cầu lớn: Lắp đặt thiết bị đo trên cầu Mỹ Thuận (Nguyễn Hữu Thuấn và cộng sự [83], Bùi Tiến Thành và cộng sự [84]); nghiên cứu hệ thống quan trắc cầu Cần Thơ (Hoàng Nam [85]); quan trắc thời gian thực cầu dây văng (Bùi Xuân Ngó và cộng sự [86]); đo lực căng cáp cầu Phú Mỹ (Nguyễn Trọng Nghĩa và cộng sự [87]); đo đạc động học cầu Phò Nam (Trần Văn Đức và cộng sự [88]).

Khoảng trống luận án lựa chọn giải quyết

Các nghiên cứu tại Việt Nam chủ yếu dừng lại ở việc trích xuất tần số và dạng dao động thuần túy hoặc nhận dạng vết nứt đơn giản, chưa giải quyết trọn vẹn bài toán xác định các thông số bất định thay đổi theo thời gian của kết cấu (mô đun đàn hồi, độ cứng phần tử, điều kiện biên). Đồng thời, việc ứng dụng thuật toán tối ưu bầy đàn kết hợp song song với mạng nơ-ron nhân tạo nhằm triệt tiêu điểm tối ưu cục bộ của ANN và giảm chi phí thời gian của PSO trong cập nhật mô hình số chưa từng được thực hiện trước đó trong nước.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết động lực học kết cấu

Phương trình vi phân dao động bậc hai của kết cấu rời rạc hóa bằng phương pháp phần tử hữu hạn (FEM) có dạng: $$M \ddot{u}(t) + C \dot{u}(t) + K u(t) = F(t)$$ Trong đó $M$, $C$, $K$ lần lượt là ma trận khối lượng, ma trận giảm chấn và ma trận độ cứng; $u(t)$, $\dot{u}(t)$, $\ddot{u}(t)$ là véc-tơ chuyển vị, vận tốc và gia tốc; $F(t)$ là véc-tơ ngoại lực tác dụng.

Đối với kết cấu dao động tự do không cản ($C = 0, F(t) = 0$), phương trình trị riêng có dạng: $$(K - \omega_i^2 M) \phi_i = 0$$ Với $\omega_i$ là tần số góc dao động riêng thứ $i$ và $\phi_i$ là véc-tơ dạng dao động (mode shape). Điều kiện trực giao chuẩn hóa qua ma trận khối lượng: $$\Phi^T M \Phi = I, \quad \Phi^T K \Phi = \Omega^2 = \text{diag}(\omega_i^2)$$

Đối với dao động tắt dần tỷ lệ, mô hình giảm chấn Rayleigh được áp dụng: $$C = \alpha M + \beta K$$ Trong đó $\alpha$ và $\beta$ là các hệ số tỷ lệ xác định từ tỷ lệ cản mode thực nghiệm. Trong trường hợp tổng quát không tỷ lệ (như cầu dây văng gắn thiết bị giảm chấn), lý thuyết giảm nhớt tổng quát được sử dụng bằng cách đưa phương trình bậc hai về hệ phương trình trạng thái bậc nhất kích thước $2N \times 2N$.

Theo định nghĩa kỹ thuật, giám sát sức khỏe kết cấu bằng đo nhận dạng dao động bao gồm 4 cấp độ:

  • Cấp độ 1: Chẩn đoán sự tồn tại của hư hỏng.
  • Cấp độ 2: Xác định vị trí hư hỏng.
  • Cấp độ 3: Xác định mức độ nghiêm trọng của hư hỏng.
  • Cấp độ 4: Đánh giá tuổi thọ và độ bền còn lại của kết cấu.

Các phương pháp chẩn đoán hư hỏng dựa trên dao động

Văn bản luận án phân tích chi tiết bốn nhóm phương pháp:

  1. Phương pháp dựa trên sự thay đổi tần số dao động riêng: Dựa trên nguyên lý khi độ cứng giảm thì tần số riêng giảm theo (Salawu [28], Ndambi [90], Kim [91], Garesci [92], Zhong [94]). Ưu điểm là dễ thực hiện, chi phí thấp; nhược điểm là kém nhạy với hư hỏng nhỏ cục bộ, không phân biệt được vị trí đối xứng trong kết cấu đối xứng và dễ bị nhiễu do nhiệt độ môi trường.
  2. Phương pháp dựa trên sự thay đổi hình dạng dao động:
    • So sánh trực tiếp: Sử dụng tiêu chí đảm bảo hình dạng dao động (MAC - Modal Assurance Criterion) và tiêu chí đảm bảo hình dạng dao động phối hợp (COMAC) (West [95], Lieven [96], Allemang [97]).
    • Đường cong hình dạng dao động (Mode shape curvature): Tính qua sai phân bậc hai của độ võng mode: $$\nu''(x) \approx \frac{\nu_{i+1} - 2\nu_i + \nu_{i-1}}{h^2}$$ Đường cong tỷ lệ thuận với mô-men uốn và năng lượng biến dạng uốn, rất nhạy với suy giảm độ cứng cục bộ (Pandey [102], Maeck [89], Dutta [104]).
    • Năng lượng biến dạng mode (Modal Strain Energy): So sánh tỷ lệ năng lượng biến dạng lưu trữ trong từng phần tử trước và sau khi hư hỏng (Stubbs [106, 108], Cornwell [107], Shi [109], Li [111], Choi [112], Wang [113], Wahalathantri [114]).
    • Ma trận độ mềm (Flexibility matrix): Tính toán dựa trên nghịch đảo bình phương tần số dao động riêng ($F \approx \Phi \Omega^{-2} \Phi^T$). Ma trận này hội tụ nhanh ngay ở các mode bậc thấp (Pandey [116], Bernal [118], Patjawit [119]).
  3. Phương pháp dựa trên hàm đáp ứng tần số (FRF - Frequency Response Function): Sử dụng phổ đáp ứng gia tốc/chuyển vị trên toàn dải tần số đo đạc mà không cần trích xuất trực tiếp mode shape (Owolabi [122], Liszkai [123], Hwang [124], Dincal [125], Tang [126], Furukawa [127], Link [128], Dackermann [129], Nozarian [130], Liu [131]).
  4. Thuật toán tối ưu hóa bầy đàn (PSO) và Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN):
    • Thuật toán PSO (Kennedy & Eberhart [132-133]): Mô phỏng hành vi bầy đàn, cập nhật vận tốc và vị trí phần tử: $$V_k^{i+1} = w V_k^i + c_1 r_1 (P_{best,k}^i - X_k^i) + c_2 r_2 (G_{best}^i - X_k^i)$$ $$X_k^{i+1} = X_k^i + V_k^{i+1}$$ Với $w$ là trọng số quán tính, $c_1, c_2$ là hệ số học tập, $r_1, r_2 \in [0, 1]$.
    • Mạng ANN: Gồm lớp đầu vào, các lớp ẩn và lớp đầu ra. Quá trình huấn luyện sử dụng thuật toán lan truyền ngược (Backpropagation - BP) và hạ độ dốc (GD) tối thiểu hóa hàm sai số bình phương trung bình (MSE).
    • Phương pháp kết hợp PSO-ANN: Luận án đề xuất cấu trúc thuật toán làm việc song song giữa PSO và ANN. Thuật toán PSO thực hiện tìm kiếm toàn cục, tối ưu hóa các tham số trọng số và độ lệch ban đầu, sau đó chuyển giao cho ANN huấn luyện tinh chỉnh, từ đó khắc phục triệt để việc ANN rơi vào các cực trị cục bộ (local minima), đồng thời giảm đáng kể thời gian tính toán so với việc chỉ dùng thuật toán PSO đơn lẻ.

Phương pháp nghiên cứu và công cụ thực hiện

Luận án kết hợp nghiên cứu lý thuyết giải tích, mô phỏng số học và thực nghiệm:

  • Lập trình toàn bộ mã nguồn trên phần mềm MATLAB (MathWorks®) bao gồm: mô-đun phân tích phần tử hữu hạn kết cấu dầm, tấm, dàn; thuật toán trích xuất đặc trưng động học; mô-đun thuật toán PSO; mô-đun mạng ANN; và mô-đun lai ghép PSO-ANN.
  • Dữ liệu thực nghiệm thu thập từ kích động ngẫu nhiên tự nhiên (gió, vi chấn, phương tiện giao thông) thông qua hệ thống cảm biến gia tốc hiện trường.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về giám sát sức khỏe kết cấu công trình dựa trên phương pháp đo nhận dạng dao động

Chương 1 hệ thống hóa cơ sở khoa học của công tác giám sát sức khỏe kết cấu công trình (SHM) dựa trên phân tích động học. Tác giả phân tích các tác động khai thác bất lợi dẫn tới hiện tượng mỏi và suy giảm độ cứng kết cấu. So sánh chi tiết ưu nhược điểm giữa phương pháp kiểm tra trực quan, thử tải tĩnh và phương pháp động không phá hủy. Chương này trình bày chi tiết 4 cấp độ của bài toán SHM, phân tích bài học thực tế từ các công trình lớn trên thế giới (như cầu dây văng Ting Kau, cầu treo Tsing Ma lắp đặt 600 đầu đo) và số liệu của Cục Quản lý Đường cao tốc Liên bang Mỹ (FHWA) về nhu cầu kinh phí bảo trì. Tại Việt Nam, tác giả tổng kết hiện trạng triển khai thiết bị đo trên các cầu Mỹ Thuận, Bãi Cháy, Kiền, Cần Thơ, Bến Thủy, Phò Nam, Phú Mỹ. Kết luận chương khẳng định sự cần thiết phải xây dựng thuật toán cập nhật mô hình số hóa tự động kết hợp tối ưu hóa tiến hóa và học máy để giải quyết bài toán chẩn đoán hư hỏng.

Chương 2: Nghiên cứu và đề xuất phương pháp chẩn đoán hư hỏng kết cấu bằng phương pháp đo dao động ngẫu nhiên

Chương 2 thiết lập cơ sở toán học của động lực học công trình: phương trình vi phân chuyển động cơ bản, bài toán giá trị riêng dao động không tắt, dao động tắt dần tỷ lệ Rayleigh và dao động giảm nhớt tổng quát dưới dạng ma trận bậc nhất. Tác giả phân tích sâu cơ sở lý thuyết, công thức toán học, ưu điểm và nhược điểm của các phương pháp chẩn đoán hư hỏng dựa trên:

  • Sự thay đổi tần số dao động riêng.
  • Sự biến đổi dạng dao động (chỉ số MAC, COMAC, đường cong dạng dao động $\nu''(x)$, năng lượng biến dạng phần tử, ma trận độ mềm linh hoạt).
  • Hàm đáp ứng tần số (FRF) và sai lệch đường cong phổ đáp ứng. Tiếp đó, chương trình bày chi tiết nguyên lý hoạt động của thuật toán bầy đàn PSO, cấu trúc mạng nơ-ron nhân tạo ANN truyền ngược, cơ chế bẫy cực tiểu cục bộ của giải thuật GD. Cuối cùng, tác giả đề xuất sơ đồ thuật toán kết hợp song song PSO-ANN nhằm dung hòa khả năng tìm kiếm toàn cục của PSO và tốc độ xấp xỉ hàm phi tuyến của ANN.

Chương 3: Áp dụng PSO kết hợp với ANN để chẩn đoán các hư hỏng cho mô hình số

Chương 3 triển khai kiểm chứng thuật toán đề xuất (PSO kết hợp song song với ANN) và so sánh trực tiếp với hai thuật toán đơn lẻ (PSO độc lập và ANN độc lập) trên ba loại mô hình kết cấu số hóa bằng phần tử hữu hạn:

  1. Cầu dầm giản đơn:
    • Kịch bản hư hỏng đơn: Phần tử số 3 bị hư hỏng ở hai mức độ (7% và 70%).
    • Kịch bản hư hỏng nhiều phần tử: Phần tử số 1 hư hỏng 20% và phần tử số 3 hư hỏng 60%.
    • Đánh giá thông qua các chỉ số hồi quy ($R$), sai số phân bố, sai số thực và sai số bình phương trung bình (MSE).
  2. Tấm composite 3 lớp:
    • Mô hình hóa kết cấu tấm, trích xuất 15 mode dao động riêng đầu tiên.
    • Kịch bản hư hỏng một vị trí: Hư hỏng tại phần tử số 9.
    • Kịch bản hư hỏng hai vị trí: Phần tử số 3 giảm 50% và phần tử số 5 giảm 70% độ cứng.
    • Thiết lập kiến trúc mạng nơ-ron tương ứng để chẩn đoán phần tử hư hỏng.
  3. Cầu dàn thép liên tục (kết cấu cầu Bến Thủy):
    • Xây dựng mô hình phần tử hữu hạn dàn thép, xác định mặt cắt ngang thanh dàn và tính toán 15 mode dao động riêng đầu tiên.
    • Kịch bản hư hỏng đơn: Phần tử số 4 hư hỏng ở mức 7% và 80%.
    • Kịch bản hư hỏng hai vị trí: Phần tử số 2 hư hỏng 20% và phần tử số 8 hư hỏng 80%.

Kết quả kiểm chứng trên các mô hình số khẳng định mô hình ANN đơn lẻ thường bị phân tán sai số và nhận dạng nhầm vị trí do mắc bẫy cực trị cục bộ; thuật toán PSO đơn lẻ tìm được kết quả nhưng thời gian tính toán kéo dài; trong khi thuật toán kết hợp PSO-ANN cho hệ số hồi quy cao nhất, sai số thực nhỏ nhất và định vị chính xác tuyệt đối các phần tử bị tổn thương.

Chương 4: Áp dụng PSO kết hợp với ANN để chẩn đoán các hư hỏng trên mô hình thực nghiệm

Chương 4 thực hiện xác thực độ tin cậy của thuật toán đề xuất trên dữ liệu thực nghiệm thực tế:

  1. Mô hình dầm thép giản đơn trong phòng thí nghiệm:
    • Kết cấu dầm thép với điều kiện biên tự do, chia thành 21 phần tử hữu hạn (sử dụng nguồn dữ liệu thực nghiệm kiểm chứng [143]).
    • Khảo sát sự thay đổi tần số dao động riêng của 3 mode đầu tiên trước và sau khi tạo hư hỏng nhân tạo.
    • Ứng dụng mạng nơ-ron kết hợp PSO để nhận dạng vị trí và mức độ hư hỏng, so sánh hiệu suất với mạng ANN và PSO riêng biệt.
  2. Mô hình công trình thực tế cầu Bến Quan:
    • Giới thiệu tổng quan kết cấu cầu Bến Quan (cầu cũ kết cấu nhịp dầm giản đơn).
    • Công tác đo đạc hiện trường: Bố trí lưới điểm đo gia tốc trên mặt cắt ngang và dọc cầu; thu thập tín hiệu dao động dưới kích thích tự nhiên.
    • Tạo kịch bản hư hỏng nhân tạo trên kết cấu nhịp bằng cách đục phá hủy cục bộ một phần diện tích mặt cầu bê tông và tiến hành thu thập lại tín hiệu dao động sau khi phá hủy.
    • Xây dựng mô hình phần tử hữu hạn cầu Bến Quan, trích xuất 4 mode dao động riêng đầu tiên ở trạng thái trước và sau khi tạo hư hỏng.
    • Cập nhật mô hình và chẩn đoán hư hỏng: Áp dụng PSO-ANN để cập nhật tham số độ cứng, kết quả phân tích chỉ ra chính xác vị trí phần tử bị suy giảm độ cứng tương ứng với khu vực mặt cầu bị phá hủy thực tế.
Loại kết cấu khảo sát Dạng mô hình Số mode khảo sát Kịch bản hư hỏng kiểm chứng Thuật toán so sánh Kết quả chính
Cầu dầm giản đơn Số hóa FEM 10 mode đầu Hư hỏng đơn (PT 3: 7%, 70%); Hư hỏng kép (PT 1: 20%, PT 3: 60%) PSO, ANN, PSO-ANN PSO-ANN cho sai số MSE nhỏ nhất, hồi quy tốt nhất
Tấm composite 3 lớp Số hóa FEM 15 mode đầu Hư hỏng đơn (PT 9); Hư hỏng kép (PT 3: 50%, PT 5: 70%) PSO, ANN, PSO-ANN Khắc phục hoàn toàn lỗi cực tiểu cục bộ của ANN
Cầu dàn Bến Thủy Số hóa FEM 15 mode đầu Hư hỏng đơn (PT 4: 7%, 80%); Hư hỏng kép (PT 2: 20%, PT 8: 80%) PSO, ANN, PSO-ANN Định vị đúng thanh giàn bị hư hỏng, mức độ sai số thấp
Dầm thép phòng TN Thực nghiệm 3 mode đầu Tạo vết cắt hư hỏng nhân tạo trên dầm 21 phần tử PSO, ANN, PSO-ANN Nhận dạng đúng vị trí hư hỏng với dữ liệu có nhiễu
Cầu Bến Quan Thực tế hiện trường 4 mode đầu Đục phá hủy cục bộ mặt cầu bê tông PSO, ANN, PSO-ANN Cập nhật chính xác vị trí độ cứng suy giảm thực tế

Kết quả và những đóng góp mới

Đóng góp mới về mặt lý luận khoa học

  • Đề xuất quy trình thuật toán kết hợp song song giữa thuật toán tối ưu hóa bầy đàn (PSO) và mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) trong bài toán cập nhật mô hình số hóa kết cấu cầu từ dữ liệu đặc trưng dao động ngẫu nhiên.
  • Giải quyết triệt để nhược điểm cố hữu của mạng ANN truyền thống là nguy cơ rơi vào các điểm tối ưu cục bộ khi áp dụng giải thuật lan truyền ngược dựa trên đạo hàm giảm độ dốc (GD).
  • Tối ưu hóa thời gian tính toán và tốc độ hội tụ so với việc sử dụng thuật toán tiến hóa PSO đơn lẻ, đặc biệt hiệu quả đối với các bài toán kết cấu có số bậc tự do lớn và dữ liệu đo chịu ảnh hưởng của nhiễu.

Đóng góp mới về mặt thực tiễn

  • Xây dựng thành công hệ thống chương trình tính toán hoàn chỉnh trên nền tảng MATLAB (MathWorks®) tích hợp mô hình phần tử hữu hạn, phân tích dao động, giải thuật PSO, ANN và PSO-ANN, cho phép tự động cập nhật mô hình từ dữ liệu đo hiện trường.
  • Mở rộng phạm vi ứng dụng thành công của thuật toán từ kết cấu dầm giản đơn sang các dạng kết cấu phức tạp hơn như tấm composite 3 lớp và cầu dàn thép liên tục (cầu Bến Thủy).
  • Thực hiện kiểm chứng thực nghiệm hiện trường trên công trình cầu thực tế đang khai thác (cầu Bến Quan) bằng phương pháp kích thích tự nhiên kết hợp tạo hư hỏng nhân tạo; chứng minh tính khả thi của việc cập nhật mô hình số và chẩn đoán chính xác vị trí, mức độ hư hỏng mặt cầu mà không cần cấm lưu thông giao thông.
  • Cung cấp cơ sở dữ liệu số hóa mô hình đóng vai trò như hồ sơ lưu trữ kỹ thuật phục vụ công tác theo dõi, bảo trì định kỳ cho các công trình cầu giao thông.

Kiến nghị và giải pháp đề xuất

  • Ứng dụng quy trình cập nhật mô hình số hóa bằng thuật toán PSO-ANN vào công tác kiểm định, đánh giá định kỳ sức khỏe các công trình cầu nhịp dầm và dàn thép thay thế dần phương pháp thử tải tĩnh truyền thống.
  • Sử dụng phương pháp đo dao động ngẫu nhiên dưới kích thích tự nhiên (gió, vi chấn, xe chạy) nhằm tiết kiệm kinh phí tổ chức thử tải và tránh gây gián đoạn giao thông.
  • Tiếp tục chuẩn hóa cơ sở dữ liệu đặc trưng động học ban đầu của các công trình cầu ngay sau khi hoàn thành xây dựng để làm mốc tham chiếu cho việc đánh giá mức độ suy giảm độ cứng theo thời gian.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của nghiên cứu

  • Về phạm vi kết cấu thực nghiệm: Luận án mới chỉ thực hiện đo đạc hiện trường và tạo hư hỏng thực tế trên một công trình cầu cũ nhịp dầm giản đơn (cầu Bến Quan); các kết cấu nhịp lớn phức tạp (cầu dây văng, cầu vòm, cầu dầm hộp liên tục) mới dừng lại ở mô phỏng số hoặc phân tích trích xuất dữ liệu tham khảo.
  • Về dạng hư hỏng khảo sát: Các kịch bản hư hỏng thực nghiệm và mô phỏng số chủ yếu tập trung vào sự suy giảm độ cứng uốn cục bộ của phần tử (giảm mô đun đàn hồi $E$ hoặc phá hủy tiết diện mặt cầu), chưa xét đến các dạng hư hỏng phi tuyến phức tạp như nứt mỏi tế vi trong cốt thép ngầm, suy thoái gối cầu hay mất lực căng cáp dự ứng lực.
  • Về ảnh hưởng môi trường: Mặc dù đã phân tích lý thuyết về tác động của nhiệt độ và độ ẩm làm thay đổi tần số dao động riêng, thuật toán cập nhật mô hình trong luận án chưa tích hợp mô-đun tự động lọc bỏ và bù trừ ảnh hưởng nhiệt độ dài hạn theo mùa.

Hướng nghiên cứu tiếp

  • Mở rộng áp dụng thuật toán kết hợp PSO-ANN để chẩn đoán hư hỏng cho các kết cấu cầu có quy mô lớn và sơ đồ phức tạp như cầu dây văng, cầu dây võng và cầu dầm liên tục nhiều nhịp.
  • Nghiên cứu tích hợp các mô hình toán học bù trừ biến thiên nhiệt độ và điều kiện môi trường vào thuật toán cập nhật mô hình số thời gian thực.
  • Phát triển hệ thống giám sát tự động trực tuyến (online real-time SHM), kết nối dữ liệu từ các mạng cảm biến không dây cố định trên cầu truyền trực tiếp về máy chủ để đưa ra cảnh báo hư hỏng tự động.

Giá trị tham khảo

Đối tượng thụ hưởng

  • Nghiên cứu sinh, học viên cao học và giảng viên thuộc các chuyên ngành Kỹ thuật Xây dựng Cầu - Hầm, Công trình Giao thông, Kết cấu Xây dựng và Cơ học Ứng dụng.
  • Các kỹ sư kiểm định cầu, chuyên viên kỹ thuật tại các viện nghiên cứu, trung tâm kiểm định và đơn vị tư vấn quản lý, khai thác công trình giao thông.
  • Các cơ quan quản lý nhà nước về hạ tầng giao thông (Cục Đường bộ, các Sở Giao thông Vận tải) trong việc xây dựng quy trình bảo trì công trình cầu dựa trên dữ liệu số.

Nội dung có giá trị tham khảo cao

  • Bộ mã nguồn chương trình xây dựng trên nền tảng MATLAB tích hợp phương pháp phần tử hữu hạn và thuật toán lai ghép PSO-ANN phục vụ cập nhật mô hình số.
  • Khung lý thuyết và công thức toán học hoàn chỉnh về 4 nhóm phương pháp chẩn đoán hư hỏng dựa trên dao động (tần số riêng, hình dạng dao động, ma trận độ mềm, hàm đáp ứng tần số FRF).
  • Quy trình tổ chức đo đạc thực nghiệm dao động hiện trường bằng kích động tự nhiên và phương pháp bố trí lưới cảm biến mặt cắt ngang/dọc trên công trình cầu thực tế.

Câu hỏi thường gặp

1. Thuật toán kết hợp song song PSO-ANN giải quyết được những nhược điểm cụ thể nào của từng thuật toán thành phần?

Thuật toán mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) truyền thống sử dụng thuật toán lan truyền ngược dựa trên đạo hàm giảm độ dốc (Gradient Descent - GD), do đó rất dễ bị mắc kẹt tại các điểm cực tiểu cục bộ (local minima), làm sai lệch kết quả chẩn đoán khi bề mặt hàm mục tiêu phức tạp. Ngược lại, thuật toán tối ưu hóa bầy đàn (PSO) có khả năng tìm kiếm tối ưu toàn cục nhờ cơ chế bầy đàn nhưng lại phụ thuộc vào quần thể ban đầu và tốn rất nhiều thời gian tính toán đối với kết cấu lớn. Thuật toán kết hợp song song PSO-ANN sử dụng PSO để tìm kiếm vùng tối ưu toàn cục và khởi tạo tham số cho ANN, sau đó ANN tiến hành huấn luyện xấp xỉ nhanh; cơ chế này vừa triệt tiêu hiện tượng rơi vào cực tiểu cục bộ của ANN, vừa rút ngắn đáng kể thời gian tính toán so với việc chỉ dùng PSO đơn lẻ.

2. Bốn cấp độ của bài toán giám sát sức khỏe kết cấu công trình (SHM) dựa trên phương pháp đo nhận dạng dao động được định nghĩa như thế nào?

Theo văn bản luận án, giám sát sức khỏe kết cấu bằng phương pháp đo nhận dạng dao động được chia thành 4 cấp độ:

  • Cấp độ 1 (Chẩn đoán): Xác định xem kết cấu có xuất hiện hư hỏng hay không dựa trên sự thay đổi các đặc trưng động học.
  • Cấp độ 2 (Xác định vị trí): Định vị chính xác bộ phận hoặc phần tử kết cấu đang bị hư hỏng.
  • Cấp độ 3 (Xác định mức độ): Lượng hóa tỷ lệ phần trăm hoặc mức độ suy giảm độ cứng, độ bền của phần tử bị hư hỏng.
  • Cấp độ 4 (Đánh giá tuổi thọ): Dự báo tuổi thọ mỏi và độ bền còn lại của công trình trên cơ sở các tổn thương đã được phát hiện.

3. Tại sao phương pháp đo dao động dưới kích động tự nhiên được ưu tiên áp dụng cho công trình cầu thực tế thay vì kích động cưỡng bức?

Kích động cưỡng bức (sử dụng máy rung nhân tạo hoặc búa kích động) chỉ phù hợp với các kết cấu nhỏ trong phòng thí nghiệm do đòi hỏi thiết bị cồng kềnh, công suất kích thích rất lớn đối với cầu quy mô lớn và buộc phải cấm xe qua lại. Ngược lại, kích động tự nhiên (tạo ra bởi gió, vi chấn mặt đất, hoặc sóng xung kích từ các phương tiện giao thông thông thường) có chi phí thực hiện thấp, thiết bị đo gọn nhẹ, và đặc biệt là quá trình đo đạc diễn ra bình thường mà không gây cản trở hay gián đoạn lưu thông giao thông trên cầu.

4. Thuật toán đề xuất trong luận án đã được kiểm chứng trên những đối tượng kết cấu cụ thể nào?

Thuật toán PSO-ANN được tác giả kiểm chứng qua 5 đối tượng kết cấu:

  • Ba mô hình số hóa FEM: Cầu dầm giản đơn (xét hư hỏng đơn 7%, 70% và hư hỏng kép 20%, 60%); tấm composite 3 lớp (khảo sát 15 mode, hư hỏng đơn phần tử 9 và hư hỏng kép phần tử 3, 5); cầu dàn thép liên tục Bến Thủy (khảo sát 15 mode, hư hỏng đơn phần tử 4 và hư hỏng kép phần tử 2, 8).
  • Hai mô hình thực nghiệm: Dầm thép giản đơn tự do chia thành 21 phần tử trong phòng thí nghiệm (khảo sát 3 mode đầu); và công trình cầu dầm giản đơn thực tế ngoài hiện trường là cầu Bến Quan (khảo sát 4 mode đầu với kịch bản đục phá hủy thực tế mặt cầu bê tông).

5. Thực nghiệm hiện trường tại cầu Bến Quan đã được triển khai theo quy trình nào để kiểm chứng khả năng phát hiện hư hỏng?

Quy trình thực nghiệm tại cầu Bến Quan được thực hiện qua các bước:

  1. Chuẩn bị hiện trường và lắp đặt lưới cảm biến đo gia tốc dọc theo các mặt cắt ngang và chiều dài nhịp dầm.
  2. Đo đạc và thu thập dữ liệu dao động của kết cấu dưới tác động của kích động tự nhiên ở trạng thái nguyên vẹn ban đầu để trích xuất 4 mode dao động riêng.
  3. Tạo hư hỏng nhân tạo thực tế bằng phương pháp cơ học: đục phá hủy cục bộ một vùng bê tông mặt cầu.
  4. Thu thập lại toàn bộ tín hiệu dao động của cầu sau khi đã bị phá hủy mặt cầu.
  5. Xây dựng mô hình số phần tử hữu hạn của cầu và áp dụng thuật toán kết hợp PSO-ANN để cập nhật mô hình, đối chiếu sự suy giảm độ cứng tính toán với vị trí mặt cầu bị đục phá thực tế.

Kết luận

Luận án tiến sĩ của tác giả Hồ Khắc Hạnh đã giải quyết hoàn chỉnh bài toán cập nhật mô hình số hóa kết cấu cầu phục vụ chẩn đoán hư hỏng thông qua việc đề xuất thuật toán lai ghép song song giữa tối ưu hóa bầy đàn (PSO) và mạng nơ-ron nhân tạo (ANN). Phương pháp đề xuất đã khắc phục thành công nhược điểm bẫy cực tiểu cục bộ của mạng ANN và rút ngắn đáng kể thời gian tính toán so với thuật toán PSO độc lập khi phân tích dữ liệu dao động ngẫu nhiên. Công trình được kiểm chứng toàn diện từ các mô hình số (dầm giản đơn, tấm composite, cầu dàn thép Bến Thủy) đến thực nghiệm phòng thí nghiệm và công trình thực tế cầu Bến Quan, đóng góp thiết thực cho công tác giám sát sức khỏe kết cấu cầu không phá hủy tại Việt Nam.