CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU 1.1 Giới thiệu chung Ngày nay, cùng với sự phát triển của kinh tế đất nước, ngành xây dựng cũng ngày càng phát triển. Đặc biệt, trong những năm gần đây, mật độ xây dựng nhà cao tầng tại các thành phố lớn có xu hướng tăng nhanh như căn hộ cao cấp, cao ốc văn phòng, chung cư, v. Trong các công trình cao tầng này, phương án sử dụng móng cọc thường được chọn do những đặc tính ưu việt của loại móng này. Theo Nguyễn Thái và Vũ Công Ngữ (Thái & Ngữ 2014), móng cọc là một loại móng sâu, thường được sử dụng khi tải trọng công trình lớn và lớp đất tốt nằm rất sâu dưới lòng đất.
Hai loại cọc phổ biến hiện nay là cọc chế tạo sẵn và cọc khoan nhồi (cọc đổ tại chỗ). Đối với cọc chế tạo sẵn, vật liệu có thể làm bằng bê tông cốt thép đúc sẵn hoặc bằng thép. Còn cọc đổ tại chỗ, thường là cọc nhồi có dạng hình tròn. Đường kính cọc nhồi trong khoảng 0.0 m, với kích thước thường gặp ở Việt Nam hiện nay là 1.
Một dạng cọc đổ tại chỗ khác là cọc barrette, thường có dạng hình chữ nhật và được dùng làm móng cho công trình có tải trọng lớn. Một số công trình tiêu biểu sử dụng móng cọc có thể kể đến như sau: công trình chung cư cao cấp Sông Đà Riverside, ở Thủ Đức – Tp. Hồ Chí Minh, với giải pháp kết cấu móng cọc khoan nhồi có độ sâu từ 50 m đến 75 m, đường kính cọc 1.1); công trình móng cọc barrette tòa nhà 16B – Nguyễn Thái Học – Tp. Hà Nội (Hình 1.2); công trình móng cọc ép khu dân cư Nam Long, quận 7 – Tp.
Hồ Chí Minh (Hình 1.3); công trình móng cọc khoan nhồi tòa nhà LandMark – Tp. Hồ Chí Minh (Hình 1. Hạ lồng thép cọc khoan nhồi Hình 1. Thi công đào móng cọc tại Sông Đà Riverside.vn/ (http://duyenhai.vn/du-an/xay-dung- NewsDetail.) dan-dung-cong-nghiep.
Thi công cọc ép khu Hình 1. Thi công cọc khoan nhồi Nam Long, Quận 7.com/thi-cong-ep- (https://www.vn/thi- coc-khu-nam-long-quan-7-p68.) cong-khoan-coc-nhoi-toa-nha- landmark-tp-hcm n.) Thực tế, quá trình tính toán thiết kế sức chịu tải móng cọc cho các công trình xây dựng hiện nay, chủ yếu dựa vào hai thành phần chính là sức chịu tải cực hạn do kháng mũi cọc và do ma sát xung quanh cọc. Cả hai thành phần này đều chịu tác động trực tiếp bởi các thông số của đất nền như trọng lượng riêng , lực dính c , góc nội ma sát , v.v và ảnh hưởng đến sức chịu tải của cọc. Khi thiết kế móng cọc, để đảm bảo kết cấu an toàn và đủ khả năng chịu lực trong các điều kiện ngẫu nhiên thực tế, người 3 thiết kế sẽ kể thêm các hệ số điều kiện làm việc, hệ số vượt tải cho bài toán.
Cụ thể, trong bài toán thiết kế theo tiêu chuẩn Việt Nam (TCVN 10304:2014), các hệ số được xét đến như không gian đổ bê tông cb , phương pháp thi công cọc 'cb , hệ số giảm khả năng chịu lực , hệ số điều kiện làm việc c , ccl , cq , cf , v.v, hoặc các hệ số an toàn FSs , FS p (TCVN 205:1998). Những hệ số này thông thường được lấy theo ý kiến đánh giá chủ quan của người thiết kế, nên trong một số trường hợp trong thực tế, giá trị của những hệ số này có thể sẽ lớn hơn mức cần thiết gây ra lãng phí hoặc lại nhỏ hơn mức yêu cầu dẫn đến kết cấu không đảm bảo khả năng chịu lực. Vì vậy, một yêu cầu đặt ra khi thiết kế công trình, trong đó có kết cấu móng cọc, là vừa phải đảm bảo được khả năng chịu tải, độ bền và độ ổn định của kết cấu trong các điều kiện ngẫu nhiên thực tế, vừa phải tiết kiệm được chi phí vật liệu, v. Đó cũng là điều mà các nhà đầu tư luôn quan tâm.
Vì thế việc thiết lập và giải bài toán thiết kế tối ưu cho kết cấu móng cọc luôn được xem là cần thiết. Thiết kế tối ưu hóa là ứng dụng việc tính toán tối ưu vào các bài toán thiết kế trong kỹ thuật, bằng cách thiết lập và giải bài toán tối ưu dựa trên bài toán thiết kế sẵn có, nhằm đáp ứng các yêu cầu thực tế theo hướng tiết kiệm hơn, hiệu quả hơn, v. Cụ thể, khi áp dụng thiết kế tối ưu cho bài toán thiết kế kết cấu móng cọc, ta nhằm lựa chọn phương án thiết kế móng sao cho thể tích hoặc độ lún là tối ưu nhất, với biến thiết kế là chiều dài và đường kính cọc. Nếu bài toán chỉ có một hàm mục tiêu, hoặc cực tiểu thể tích hoặc cực tiểu độ lún, ta được bài toán thiết kế tối ưu đơn mục tiêu.
Dạng bài toán này đã được nghiên cứu trong một số bài báo trong và ngoài nước như: (Tuấn & Cường 2007); (Chan et al. 2009); (Hurd & Truman 2006); (Letsios et al. 2014); (Leung et al. 2010); (Liu et al.
2012); (Tsai et al. Nếu bài toán được thành lập sao cho thỏa mãn cùng lúc nhiều mục tiêu, ta được bài toán thiết kế tối ưu đa mục tiêu. Cụ thể trong phần thiết kế kết cấu móng cọc, ta có thể thiết lập bài toán tối ưu thỏa mãn cả hai mục tiêu, cực tiểu đồng thời thể tích móng cọc và cực tiểu độ lún. Lưu ý, trong bài toán tối ưu đa mục tiêu, các mục tiêu thường đối lập với nhau và được tối ưu cùng lúc.
Lời giải của bài toán sẽ là một tập hợp nghiệm tối ưu, thỏa mãn các mục tiêu đặt ra và tập hợp nghiệm này được gọi là tập nghiệm Pareto 4 (Ngatchou et al. Dạng bài toán tối ưu đa mục tiêu này cũng đã được nghiên cứu trong một số nghiên cứu điển hình như: (Ashby 2000); (Coello Coello & Christiansen 2000); (Coello et al. 2007); (Deb & Dhar 2011); (Juang & Wang 2013); (Wang et al. Để giải bài toán tối ưu đa mục tiêu, ta có thể kể đến một số phương pháp tối ưu cổ điển như: phương pháp tổng trọng số (Weighted Sum Method) (Marler & Arora 2010; Kim & De Weck 2006).
Đây là phương pháp đơn giản và được sử dụng rất rộng rãi, được áp dụng để tìm nghiệm của bài toán trên mặt tối ưu Pareto lồi. Phương pháp này tuy nhiên vẫn còn hạn chế là chỉ tìm được một nghiệm trong một lần giải. Do đó, khi bài toán có nhiều hàm mục tiêu max/ min, ta phải chuyển bài toán về cùng một dạng max hoặc min; phương pháp này sẽ gặp khó khăn khi giải bài toán phi tuyến và phụ thuộc nhiều vào việc chọn véc-tơ trọng số wi. Vì vậy, để giải quyết những khó khăn của phương pháp tổng trọng số khi giải các bài toán nằm trong miền không gian không lồi, thì phương pháp ràng buộc (Ehrgott & Ruzika 2008) đã được đề xuất.
Thuận lợi của phương pháp này là có thể giải bài toán trong cả không gian lồi và không lồi, nhưng hạn chế của phương pháp là sự phụ thuộc vào việc chọn véc-tơ i v. Vì vậy, để khắc phục những hạn chế của các phương pháp tối ưu cổ điển trên, các nhà nghiên cứu đã đề xuất một số giải thuật tiến hóa đa mục tiêu MOEAs (Multi- Objective Evolutionary Algorithms) như: giải thuật NSGA-II (Elitist Non-dominated Sorting Genetic Algorithm – II), giải thuật NPGA2 (Niched-Pareto Genetic Algorithm) (Erickson et al. 2001), giải thuật SPEA2 (Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2) (Zitzler et al. 2001), giải thuật MOEA/D (Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition) (Zhang & Li 2007), giải thuật MOMGA, MOMGA-II, MOMGA-IIa (Multiobjective Messy Genetic Algorithm) (Day & Lamont 2005), giải thuật DE (Differential Evolution), v.
Trong số các phương pháp trên thì phương pháp NSGA-II được trình bày bởi Kalyamoy Deb vào năm 2002 (K Deb et al. 2002) có thời gian tính toán khá nhanh và không có nhiều tham số điều khiển. Ngoài ra, lời giải tối ưu tìm được bằng phương pháp này là một tập hợp lời giải tối ưu nằm trên đường tối ưu Pareto. 5 Trong bài toán tối ưu đa mục tiêu được đề cập ở trên, một vấn đề cần phải quan tâm khi thực hiện việc tính toán tối ưu kết cấu là sự không chắc chắn của các nguồn dữ liệu đầu vào.
Điều này xảy ra là do các biến thông số đầu vào trong thực tế thường có giá trị phân bố ngẫu nhiên quanh giá trị trung bình và tuân theo một quy luật phân phối xác suất nhất định như tải trọng, môi trường, khí hậu, điều kiện địa chất, v. Khi đó các ứng xử đầu ra của kết cấu như khả năng chịu tải của cọc, độ lún, v.v cũng sẽ có giá trị ngẫu nhiên và phân bố theo một quy luật phân phối xác suất và trong một số trường hợp có thể vượt quá giới hạn cho phép đã định trước của kết cấu. Xác suất các trường hợp ứng xử đầu ra vượt quá giới hạn cho phép được gọi là độ không an toàn hay xác suất phá hủy kết cấu (Andrzej S. Vì vậy, để có cơ sở trong việc chọn lựa phương án móng tối ưu và đảm bảo độ an toàn cho kết cấu, luận văn sẽ thiết kế tối ưu kết cấu móng cọc sao cho hàm trạng thái giới hạn phải thỏa mãn một xác suất an toàn cho trước (tương ứng với một chỉ số độ tin cậy * ).
Để đánh giá xác suất an toàn cho kết cấu, ta có thể kể đến một số phương pháp phổ biến hay sử dụng như: phương pháp mô phỏng Monte Carlo (Papadrakakis & Lagaros 2002), phương pháp đánh giá độ tin cậy bậc nhất FORM (First Order Reliability Method) và độ tin cậy bậc hai SORM (Second Order Reliability Method) (Du 2005). Như vậy để đảm bảo mức độ an toàn cho kết quả thiết kế tối ưu kết cấu khi xét đến các yếu tố ngẫu nhiên, việc kết hợp giữa thiết kế tối ưu với đánh giá độ tin cậy cho kết cấu là cần thiết. Bài toán khi đó được gọi là bài toán thiết kế tối ưu dựa trên độ tin cậy (RBDO - Reliability based design optimization). Dạng bài toán này đã được nghiên cứu trong một số nghiên cứu về thiết kế tối ưu dựa trên độ tin cậy hoặc phân tích, đánh giá độ tin cậy cho kết cấu như: (Trung et al.
2014); (Juang et al. 2012); (Zhang et al. 2011) hay trong các luận văn nghiên cứu như: Ngô Thị Hồng Quyên (Quyên 2014); Nguyễn Minh Thọ (Thọ 2015); Nguyễn Thụy Đoan Nhi (Nhi 2015); Nguyễn Viết Cường (Cường 2015); Trần Văn Dần (Dần 2013).