Chẩn Đoán Hư Hại Cho Tấm Composite Nhiều Lớp Sử Dụng Phương Pháp Năng Lượng Biến Dạng

Vật liệu composite đang dần thay thế các vật liệu truyền thống trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Trong ngành vận tải, composite được sử dụng để chế tạo các bộ phận của xe đua, xe ô tô, tàu hỏa. Điều này giúp giảm trọng lượng, tăng tính thẩm mỹ và cải thiện hiệu suất. Trong ngành hàng hải, composite thể hiện ưu thế nhờ khả năng chống ăn mòn, phù hợp với môi trường biển khắc nghiệt. Ngành hàng không vũ trụ sử dụng composite để chế tạo các bộ phận phức tạp của máy bay và tàu vũ trụ, giúp giảm số lượng chi tiết và chi phí lắp đặt. Cuối cùng, trong xây dựng, composite được sử dụng trong các công trình đòi hỏi độ cứng cao, khả năng kháng nhiệt và chống ăn mòn, như nhà máy luyện kim, giàn khoan dầu và nhà máy điện hạt nhân. Ví dụ, Bảo tàng San Francisco và Cầu Sky Path ở New Zealand là những công trình sử dụng vật liệu composite.

Mặc dù có nhiều ưu điểm, việc chẩn đoán hư hại trong vật liệu composite gặp nhiều khó khăn. Theo Jollivet và cộng sự (2013), quá trình sản xuất composite phức tạp dễ dẫn đến dị tật và khó kiểm soát sai sót. Hư hại có thể xảy ra rất sớm trong quá trình sử dụng, thậm chí chỉ sau 20% tuổi thọ thiết kế. Wang và Yew (1990) chỉ ra rằng việc phát hiện hư hại là rất khó khăn vì vật liệu có thể suy giảm độ cứng đáng kể (tới 60%) mà không có dấu hiệu rõ ràng trên bề mặt. Nhiều tai nạn đã xảy ra do không dự báo được hư hại trong kết cấu composite. Do đó, việc theo dõi sức khỏe kết cấu (SHM) là rất quan trọng để phát hiện sớm các bất thường và ngăn ngừa hậu quả nghiêm trọng.

Các phương pháp chẩn đoán hư hại truyền thống có những hạn chế nhất định. Phương pháp dựa trên tần số riêng (Cawley và Adams, 1979; Kessler, 2002) ít nhạy và chỉ phát hiện được hư hại lớn, dễ bị ảnh hưởng bởi nhiễu trong quá trình đo đạc. Phương pháp dựa trên dạng dao động riêng (Hamey, 2004; Lestari và cộng sự, 2006) chứa thông tin cục bộ hữu ích nhưng việc phân tích và xử lý dữ liệu có thể phức tạp. Quan trọng hơn, phần lớn các nghiên cứu trước đây (Shi và cộng sự, 1998; Hu và cộng sự, 2006) chỉ tập trung vào việc xác định vị trí hư hại mà chưa đánh giá được mức độ hư hại, điều này hạn chế khả năng đánh giá chính xác tình trạng của kết cấu.

Trong những năm gần đây, việc sử dụng thuật toán tối ưu hóa để giải bài toán chẩn đoán hư hại (bao gồm định vị và định lượng) đang trở nên phổ biến. Ý tưởng chính là thiết lập một bài toán tối ưu trong đó hàm mục tiêu thường là sự khác biệt giữa các thông số động lực học của kết cấu bị hư hại và kết cấu khỏe mạnh. Các biến thiết kế thường là mức độ hư hại của các phần tử trong kết cấu (Friswell và các cộng sự, 1998; Seyedpoor, 2012). Tuy nhiên, các thuật toán tối ưu như PSO, GA, ACO (Majumdar và các cộng sự, 2014) vẫn còn tồn tại một số hạn chế như khó tìm nghiệm toàn cục, chi phí tính toán cao và khó giải quyết các bài toán đa hư hại đòi hỏi nhiều biến thiết kế.

Thuật toán tìm kiếm phân nhánh ngẫu nhiên (Stochastic Fractal Search - SFS) là một phương pháp tối ưu mới được đề xuất bởi Salimi dựa trên tính chất “phân nhánh” (fractal). Thuật toán này hứa hẹn khả năng hội tụ nhanh và độ chính xác cao chỉ trong một vài thế hệ tìm kiếm. SFS có thể đạt được kết quả với ít sai số hơn so với các thuật toán tối ưu GA, PSO, ACO với cùng số lượng các bước lặp (Salimi, 2015). Tuy nhiên, thuật toán SFS vẫn chưa được sử dụng rộng rãi trong việc chẩn đoán hư hại kết cấu, đặc biệt là cho tấm composite nhiều lớp. Luận văn này sẽ khám phá tiềm năng của SFS trong lĩnh vực này.

Giai đoạn đầu tiên của phương pháp đề xuất sử dụng phương pháp năng lượng biến dạng với chỉ số Modal Strain Energy Based Index (MSEBI) để xác định vị trí các phần tử có khả năng bị hư hại. Phương pháp năng lượng biến dạng đã được chứng minh là hiệu quả hơn so với việc sử dụng các thông số động lực học khác trong việc xác định hư hại trong kết cấu (Shi và cộng sự, 1998; Hu và cộng sự, 2006; Kumar và cộng sự, 2009). Chỉ số MSEBI, được Seyedpoor (2012) đề xuất và Kaveh và Zolghadr (2017) sử dụng thành công, có khả năng định vị hư hại tốt hơn so với chỉ số MSECR (Modal Strain Energy Change Ratio) truyền thống.

Sau khi xác định vị trí các phần tử có khả năng bị hư hại ở giai đoạn 1, giai đoạn 2 sử dụng thuật toán tìm kiếm phân nhánh ngẫu nhiên (SFS) để đánh giá mức độ hư hại của các phần tử này. Việc sử dụng SFS giúp giải quyết bài toán tối ưu hóa với hàm mục tiêu là cực tiểu hóa sự khác biệt giữa các dạng dao động riêng của kết cấu ở trạng thái hư hại giả sử và trạng thái hư hại cần xác định. Việc này cho phép đánh giá mức độ hư hại một cách chính xác và hiệu quả, đồng thời tận dụng ưu điểm của SFS trong việc tìm kiếm nghiệm toàn cục và giảm chi phí tính toán.

Phương pháp kết hợp MSEBI và SFS tận dụng ưu điểm của cả hai phương pháp. MSEBI giúp xác định vị trí các phần tử có khả năng bị hư hại, từ đó giảm số lượng biến thiết kế trong bài toán tối ưu hóa. Điều này giúp giảm đáng kể chi phí tính toán. Thuật toán SFS giúp loại trừ các phần tử bị xác định nhầm từ phương pháp xác định vị trí hư hại ở giai đoạn 1, đồng thời đánh giá mức độ hư hại một cách chính xác. Do đó, phương pháp kết hợp này hứa hẹn khả năng chẩn đoán hư hại hiệu quả hơn và chính xác hơn so với các phương pháp truyền thống.

Để đảm bảo tính chính xác của phương pháp đề xuất, luận văn tiến hành kiểm tra lập trình MATLAB thông qua một loạt các bài toán kiểm tra. Các bài toán này bao gồm kiểm tra các tính năng cơ bản của chương trình, so sánh kết quả với các phương pháp đã được công bố, và đánh giá độ nhạy của phương pháp với các thông số khác nhau. Các bài toán kiểm tra này đóng vai trò quan trọng trong việc xác nhận rằng phương pháp đề xuất hoạt động đúng và có thể được sử dụng để chẩn đoán hư hại trong tấm composite nhiều lớp.

Để đánh giá hiệu quả của phương pháp đề xuất, luận văn tiến hành so sánh khả năng định vị hư hại của chỉ số MSEBI với chỉ số MSECR (Modal Strain Energy Change Ratio) và hiệu quả của thuật toán SFS với thuật toán tiến hóa khác biệt DE (Differential Evolution). Việc so sánh này giúp xác định những ưu điểm và nhược điểm của phương pháp đề xuất so với các phương pháp đã được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực chẩn đoán hư hại kết cấu. Kết quả so sánh sẽ cung cấp thông tin quan trọng để đánh giá tiềm năng ứng dụng của phương pháp đề xuất.

Luận văn khảo sát ảnh hưởng của nhiều yếu tố khác nhau đến hiệu quả của phương pháp đề xuất. Các yếu tố này bao gồm số lượng dạng dao động được sử dụng trong chẩn đoán, mức độ hư hại của phần tử, số lượng hư hại trong tấm, góc hướng sợi của các lớp trong tấm, số lớp trong tấm, điều kiện biên của tấm và mức độ nhiễu dữ liệu dạng dao động riêng. Việc khảo sát ảnh hưởng của các yếu tố này giúp hiểu rõ hơn về độ nhạy và tính ổn định của phương pháp đề xuất trong các điều kiện khác nhau.

Một trong những kết quả quan trọng của nghiên cứu là phương pháp đề xuất vẫn có thể chẩn đoán chính xác vị trí và mức độ hư hại trong tấm composite nhiều lớp ngay cả khi có nhiễu trong dữ liệu. Điều này chứng tỏ tính ổn định và khả năng ứng dụng thực tế của phương pháp, vì trong thực tế, dữ liệu đo đạc thường bị ảnh hưởng bởi nhiễu. Khả năng chống nhiễu tốt là một ưu điểm vượt trội của phương pháp so với các phương pháp truyền thống.

Việc sử dụng thuật toán SFS trong phương pháp đề xuất mang lại nhiều lợi ích, trong đó quan trọng nhất là khả năng hội tụ nhanh và chính xác. Điều này giúp giảm đáng kể chi phí tính toán so với các thuật toán tối ưu khác như GA, PSO, ACO. Khả năng hội tụ nhanh cũng giúp cải thiện độ tin cậy của kết quả chẩn đoán, vì thuật toán có thể tìm ra nghiệm tối ưu trong thời gian ngắn.

Nghiên cứu này cung cấp một phương pháp hiệu quả và đáng tin cậy để chẩn đoán hư hại trong tấm composite nhiều lớp, mở ra tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong thực tế. Việc chẩn đoán hư hại sớm và chính xác giúp nâng cao độ an toàn và tuổi thọ của các kết cấu sử dụng vật liệu composite, đồng thời giảm thiểu rủi ro tai nạn và chi phí bảo trì.

Luận văn đã đạt được nhiều thành tựu quan trọng trong việc chẩn đoán hư hại tấm composite nhiều lớp. Phương pháp đề xuất đã chứng minh được tính chính xác, ổn định và hiệu quả trong việc xác định vị trí và mức độ hư hại. Việc kết hợp phương pháp năng lượng biến dạng và thuật toán SFS đã mang lại những ưu điểm vượt trội so với các phương pháp truyền thống. Kết quả nghiên cứu đóng góp vào sự phát triển của lĩnh vực chẩn đoán hư hại kết cấu và mở ra những hướng đi mới cho việc ứng dụng vật liệu composite.

Nghiên cứu này mở ra nhiều hướng phát triển tiềm năng trong tương lai. Các hướng phát triển này bao gồm mở rộng phương pháp cho các loại kết cấu composite khác (ví dụ: dầm, vỏ), cải tiến thuật toán SFS để tăng tốc độ hội tụ và độ chính xác, tích hợp phương pháp với hệ thống SHM thực tế để theo dõi sức khỏe kết cấu liên tục, và phát triển các phương pháp chẩn đoán hư hại dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI).