Tổng quan nghiên cứu

Trong kỹ thuật công trình hiện đại, hơn 70% các sự cố sụp đổ hoặc suy giảm công năng kết cấu dầm bắt nguồn từ những vết nứt vi mô không được phát hiện kịp thời. Kết cấu dầm giữ vai trò huyết mạch trong việc chịu uốn và truyền tải trọng từ sàn sang hệ cột và móng. Tuy nhiên, dưới tác động của tải trọng lặp, ăn mòn hóa học và biến đổi môi trường, sự suy giảm độ cứng diễn ra âm thầm, đặt ra yêu cầu cấp thiết cho công tác theo dõi sức khỏe kết cấu (Structural Health Monitoring - SHM). Theo hệ thống 5 cấp độ chẩn đoán hư hỏng của ngành kỹ thuật công trình, việc phát hiện sự hiện diện, định vị vị trí và định lượng mức độ hư hỏng ở giai đoạn sớm đóng vai trò then chốt giúp tối ưu chi phí bảo trì lên đến 40%.

Luận văn thạc sĩ chuyên ngành Kỹ thuật Xây dựng với đề tài "Xác định hư hỏng trong kết cấu dầm sử dụng phân tích Wavelet cho dạng dao động kết hợp với mạng nơ-ron nhân tạo" được thực hiện tại Trường Đại học Bách Khoa - Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh từ tháng 09/2022 đến tháng 12/2023. Mục tiêu trọng tâm của nghiên cứu là xây dựng quy trình chẩn đoán tự động và chính xác hư hỏng trong kết cấu dầm qua ba cấp độ: nhận biết sự xuất hiện, khoanh vùng vị trí nứt và lượng hóa mức độ suy giảm độ cứng.

Nghiên cứu mang ý nghĩa thực tiễn to lớn khi giải quyết triệt để bài toán kiểm định không phá hủy thông qua các chỉ số định lượng khắt khe gồm độ chính xác vùng hư hỏng (chỉ số A), độ chính xác vùng không hư hỏng (chỉ số B) và độ chính xác tổng thể (chỉ số C), đạt độ tin cậy vượt trội trên 95% so với các phương pháp dao động truyền thống.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu xây dựng trên nền tảng tích hợp giữa lý thuyết động lực học công trình, xử lý tín hiệu nâng cao và trí tuệ nhân tạo. Khung lý thuyết bao gồm 3 trụ cột chính:

  1. Lý thuyết biến đổi Wavelet (Wavelet Transform): Khắc phục hạn chế mất thông tin không gian của biến đổi Fourier truyền thống, biến đổi Wavelet liên tục (CWT) và Wavelet dừng (SWT) sử dụng các hàm toán học như Daubechies (db), Coiflet (coif) và Symlet (sym) để phân tích đa phân giải dạng dao động. Phép biến đổi này phân tách tín hiệu thành hệ số xấp xỉ và hệ số chi tiết, nhạy bén tuyệt đối với các điểm gián đoạn hoặc gãy khúc do vết nứt gây ra.
  2. Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks - ANNs): Ứng dụng kiến trúc mạng truyền thẳng nhiều lớp với hàm kích hoạt phi tuyến (ELU) và thuật toán tối ưu hóa sai số trung bình bình phương (MSE) nhằm mô hình hóa mối quan hệ phi tuyến phức tạp giữa độ suy giảm tần số, độ lệch dạng dao động và mức độ hư hỏng vật liệu.
  3. Mô hình vật liệu phi tuyến: Sử dụng mô hình ứng suất - biến dạng của Kent và Park cho bê tông kết hợp mô hình đàn dẻo song tuyến tính (BISO) cho cốt thép để mô phỏng chính xác ứng xử uốn và nứt của cấu kiện.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu của luận văn được xây dựng thông qua mô phỏng phần tử hữu hạn độ chính xác cao trên hai nền tảng phần mềm SAP2000 và ANSYS APDL:

  • Cỡ mẫu và mô hình hóa dầm đồng chất: Mô hình dầm đơn giản hai đầu gối tựa được chia lưới khảo sát qua 4 kịch bản quy mô gồm 50, 100, 200 và 400 phần tử hữu hạn nhằm kiểm tra sự hội tụ nghiệm. Kịch bản chia 400 phần tử được lựa chọn nhằm tối ưu hóa độ mịn tín hiệu không gian. Dữ liệu khảo sát bao gồm 3 trường hợp hư hỏng độc lập và đồng thời (1 vị trí tại giữa nhịp, 2 vị trí và 3 vị trí rải rác) với mức độ suy giảm độ cứng chống uốn từ 10% đến 50%.
  • Cỡ mẫu và mô hình dầm bê tông cốt thép: Sử dụng phần tử khối SOLID65 cho bê tông và phần tử BEAM188 cho cốt thép, kiểm chứng với dữ liệu thực nghiệm tiêu chuẩn. Dữ liệu thu thập từ 10 cấp gia tải liên tục từ 35 kN, 40 kN, 41 kN (thời điểm xuất hiện vết nứt đầu tiên) đến 236 kN (giai đoạn phá hủy dẻo).
  • Phương pháp chọn mẫu và phân tích: Dữ liệu dạng dao động được trích xuất đồng thời tại 3 bề mặt (mặt trên, mặt giữa và mặt dưới dầm). Luận văn áp dụng giải pháp cộng gộp 4 dạng dao động uốn đầu tiên kết hợp thuật toán làm trơn tín hiệu nhằm khử hoàn toàn hiện tượng nhiễu biên dao động.
  • Timeline nghiên cứu: Quá trình thiết lập mô hình, thu thập dữ liệu số và huấn luyện mạng ANNs được triển khai liên tục trong 16 tháng.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Nghiên cứu đã mang lại 4 kết quả đột phá trong công tác chẩn đoán sức khỏe kết cấu:

  1. Định vị chuẩn xác đa điểm nứt trên dầm đồng chất: Phân tích Wavelet trên dạng dao động tổng hợp từ 4 mode đầu tiên định vị chính xác 100% các điểm suy giảm độ cứng tại phần tử 50, 100 và 150. Sau khi áp dụng thuật toán khử nhiễu biên, chỉ số chính xác vùng hư hỏng (A) đạt trên 96.5%, loại bỏ hoàn toàn các đỉnh nhiễu giả tại hai gối tựa.
  2. Nhận diện sớm thời điểm nứt của dầm bê tông cốt thép: Phương pháp Wavelet mặt dưới dầm phát hiện chính xác vết nứt khởi phát tại cấp tải 41 kN, trùng khớp hoàn toàn với tải trọng gây nứt lý thuyết. Khi tải trọng tăng từ 60 kN lên 236 kN, biểu đồ Wavelet phản ánh trực quan sự mở rộng và lan truyền của vùng nứt dọc theo chiều dài dầm với chỉ số bao phủ thực tế đạt 94.2%.
  3. Tối ưu hóa hiệu suất mạng ANNs qua phân đoạn dữ liệu: Việc chia kịch bản huấn luyện ANNs theo 3 giai đoạn làm việc của cấu kiện (giai đoạn đàn hồi trước nứt, giai đoạn nứt ổn định và giai đoạn chảy dẻo) giúp giảm sai số bình phương trung bình xuống dưới 0.002, nâng độ chính xác dự báo mức độ hư hỏng lên hơn 95.8%, vượt trội so với phương pháp huấn luyện gộp toàn bộ cấp tải.
  4. Ưu thế vượt trội của việc kết hợp 4 dạng dao động: Dạng dao động tổng hợp khuếch đại biên độ hệ số Wavelet tại vị trí hư hỏng lên hơn 35% so với việc chỉ sử dụng đơn lẻ dạng dao động bậc 1, giúp phát hiện các hư hỏng nhỏ ngay cả khi độ cứng chỉ suy giảm 10%.

Thảo luận kết quả

Sự biến đổi đột ngột về độ cứng cục bộ tại vết nứt tạo ra sự gián đoạn vi mô trong độ cong của dạng dao động. Biến đổi Wavelet đóng vai trò như một thấu kính toán học, phóng đại các biến thiên này thành các đỉnh nhọn rõ rệt trong biểu đồ hệ số chi tiết.

Trong thực tế công bố học thuật, kết quả phân tích có thể được biểu diễn trực quan qua hệ thống biểu đồ 2 chiều thể hiện biến thiên hệ số Wavelet theo chiều dài dầm, kết hợp bảng thống kê ma trận chỉ số A, B, C theo từng cấp tải từ 40 kN đến 236 kN. Đồ thị phân tán so sánh giữa mức độ suy giảm độ cứng dự đoán bởi mạng ANNs và giá trị thực tế cho thấy hệ số tương quan đạt trên 0.985.

So với các nghiên cứu trước đây chỉ tập trung vào sự suy giảm tần số riêng (vốn chỉ giảm từ 1.5% đến 4.8% khi xuất hiện vết nứt nhỏ), phương pháp kết hợp Wavelet và ANNs trong luận văn này thể hiện độ nhạy không gian vượt bậc, giải quyết triệt để tình trạng bỏ sót hư hỏng cục bộ.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả nghiên cứu, 4 khuyến nghị hành động cụ thể được đề xuất nhằm chuyển giao công nghệ vào thực tiễn:

  1. Ứng dụng hệ thống quan trắc dao động không phá hủy (Chủ thể: Các đơn vị tư vấn kiểm định và quản lý cầu đường): Lắp đặt hệ thống cảm biến gia tốc đo dao động cưỡng bức và dao động tự do định kỳ trên các nhịp dầm cầu huyết mạch; mục tiêu ghi nhận dữ liệu 4 dạng dao động cơ bản nhằm phát hiện hư hỏng trước khi bề rộng vết nứt vượt quá 0.2 mm trong vòng 6 tháng đầu vận hành.
  2. Chuẩn hóa thuật toán xử lý tín hiệu Wavelet tự động (Chủ thể: Các viện nghiên cứu chuyên ngành và kỹ sư SHM): Tích hợp module khử nhiễu biên và biến đổi Wavelet dừng vào các phần mềm giám sát kết cấu thương mại, nâng chỉ số chính xác tổng thể (C) lên trên 95%, hoàn thiện bộ tiêu chuẩn kỹ thuật trong 1 năm tới.
  3. Triển khai mô hình học máy phân đoạn trong đánh giá tuổi thọ kết cấu (Chủ thể: Các tổng công ty hạ tầng và cơ quan quản lý chất lượng công trình): Xây dựng cơ sở dữ liệu số huấn luyện mạng ANNs theo từng giai đoạn chịu tải (từ 0% đến 80% tải trọng giới hạn), kiểm soát độ suy giảm độ cứng với biên độ sai số dưới 5% theo kế hoạch định kỳ hàng quý.
  4. Mở rộng thử nghiệm trên các kết cấu không gian phức tạp (Chủ thể: Nhóm nghiên cứu phối hợp với các trường đại học khối kỹ thuật): Mở rộng phạm vi phân tích từ dầm đơn giản sang hệ kết cấu dầm liên tục nhiều nhịp, dầm cầu composite và bản mặt cầu trong giai đoạn 2024-2026.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nội dung luận văn mang lại giá trị học thuật và ứng dụng thực tiễn chuyên sâu cho 4 nhóm đối tượng:

  1. Kỹ sư kiểm định và chẩn đoán công trình: Khai thác quy trình kiểm tra không phá hủy hiện đại để xác định chính xác tọa độ nứt ngầm và mức độ suy giảm khả năng chịu lực của dầm bê tông cốt thép mà không cần khoan phá kết cấu.
  2. Học viên cao học và nghiên cứu sinh ngành Xây dựng - Cầu đường: Tiếp cận phương pháp luận mô phỏng nâng cao trên ANSYS APDL (sử dụng phần tử SOLID65, mô hình Kent-Park) và kỹ thuật phân tích số liệu dao động trên SAP2000 phục vụ các đề tài nghiên cứu chuyên sâu.
  3. Chuyên gia phát triển phần mềm và ứng dụng trí tuệ nhân tạo: Tham khảo mô hình kiến trúc mạng ANNs xử lý dữ liệu chuỗi dao động công trình và thuật toán tiền xử lý dữ liệu tối ưu hóa độ chính xác dự báo.
  4. Đơn vị quản lý và vận hành cơ sở hạ tầng giao thông: Xây dựng chiến lược bảo trì dự đoán, giúp tiết kiệm từ 15% đến 20% ngân sách duy tu hàng năm nhờ phát hiện và can thiệp sự cố kết cấu ở giai đoạn khởi phát.

Câu hỏi thường gặp

  1. Tại sao phân tích Wavelet lại vượt trội hơn phân tích Fourier trong việc phát hiện vết nứt dầm? Phân tích Fourier chỉ chuyển đổi tín hiệu sang miền tần số nên làm mất hoàn toàn thông tin về tọa độ không gian của vết nứt. Ngược lại, biến đổi Wavelet duy trì đồng thời thông tin không gian và tỷ lệ, giúp định vị chính xác vị trí gián đoạn cục bộ dọc theo chiều dài dầm ngay cả khi độ cứng chỉ suy giảm khoảng 10%.

  2. Làm thế nào để loại bỏ hiện tượng nhiễu giả ở hai đầu biên dầm khi chạy biến đổi Wavelet? Hiện tượng nhiễu biên xuất hiện do sự không liên tục của tín hiệu tại các điểm gối tựa. Luận văn đã xử lý triệt để vấn đề này bằng kỹ thuật làm trơn đường biên dữ liệu dạng dao động kết hợp áp dụng hàm Wavelet dừng đối xứng, giúp loại bỏ các đỉnh sai lệch và nâng chỉ số chính xác vùng hư hỏng lên trên 96%.

  3. Mạng nơ-ron nhân tạo (ANNs) đóng vai trò gì trong quy trình chẩn đoán 3 cấp độ của đề tài? Trong khi biến đổi Wavelet đảm nhiệm việc phát hiện sự xuất hiện (cấp độ 1) và khoanh vùng vị trí (cấp độ 2), mạng ANNs đóng vai trò then chốt ở cấp độ 4: định lượng chính xác tỷ lệ phần trăm suy giảm độ cứng chống uốn dựa trên tập vector đặc trưng dạng dao động với độ chính xác trên 95%.

  4. Mô hình mô phỏng dầm bê tông cốt thép trong ANSYS APDL được kiểm chứng như thế nào? Mô hình sử dụng phần tử SOLID65 kết hợp quan hệ ứng suất - biến dạng Kent-Park được đối chiếu trực tiếp với số liệu thí nghiệm thực tế của các nghiên cứu quốc tế. Đường cong quan hệ tải trọng - chuyển vị và tải trọng gây nứt ban đầu 41 kN có độ sai lệch dưới 3.5%, đảm bảo độ tin cậy tuyệt đối.

  5. Việc kết hợp 4 dạng dao động uốn mang lại lợi ích cụ thể gì so với sử dụng một dạng dao động? Mỗi dạng dao động đơn lẻ có các điểm nút dao động (biên độ chuyển vị bằng 0), nếu vết nứt nằm trùng vào điểm nút sẽ không thể phát hiện được. Việc tổng hợp dữ liệu từ 4 mode dao động đầu tiên giúp bù trừ điểm mù, khuếch đại biên độ tín hiệu nứt lên thêm 35% trên toàn bộ chiều dài nhịp.

Kết luận

  • Luận văn đã phát triển thành công quy trình tích hợp giữa phân tích Wavelet đa phân giải và mạng nơ-ron nhân tạo (ANNs) để giải quyết trọn vẹn 3 cấp độ chẩn đoán hư hỏng kết cấu dầm: nhận biết sự cố, định vị tọa độ và định lượng mức độ suy giảm độ cứng.
  • Kỹ thuật kết hợp 4 dạng dao động uốn và thuật toán khử nhiễu biên đã nâng độ chính xác định vị vùng nứt (chỉ số A) đạt trên 96.5% trên dầm đồng chất và dầm bê tông cốt thép.
  • Chiến lược huấn luyện mạng ANNs theo từng phân đoạn làm việc của cấu kiện giúp tối ưu hóa sai số dự báo mức độ hư hỏng xuống dưới 5%, mở ra tiềm năng tự động hóa kiểm định kết cấu.
  • Kế hoạch tiếp theo hướng đến việc thu thập dữ liệu gia tốc trường thời gian thực trên các công trình cầu đường thực tế trong giai đoạn 2024-2026 nhằm thương mại hóa giải pháp.
  • Quý cơ quan, kỹ sư và nhà nghiên cứu quan tâm vui lòng tham khảo chi tiết toàn văn luận văn thạc sĩ của tác giả Phan Hoàng Tặng tại Thư viện Đại học Bách Khoa - ĐHQG TP.HCM để cùng hợp tác ứng dụng công nghệ SHM tiên tiến vào thực tiễn xây dựng.