Một phương pháp mô phỏng ứng xử của kết cấu sử dụng mô hình response surface meta-model

Bài viết Một phương pháp mô phỏng ứng xử của kết cấu sử dụng mô hình response surface meta-model giới thiệu phương pháp ứng dụng một mô hình xác xuất dựa trên lý thuyết Response Surface Meta-Models (RS) để mô phỏng ứng xử của kết cấu khi những yếu tố ngẫu nhiên tác động lên công trình thay đổi trong khoảng thời gian dài.

78 Lê Khánh Tồn MỘT PHƯƠNG PHÁP MƠ PHỎNG ỨNG XỬ CỦA KẾT CẤU SỬ DỤNG MƠ HÌNH RESPONSE SURFACE META-MODEL A METHOD FOR STRUCTURAL BEHAVIOUR SIMULATION WITH RESPONSE SURFACE META-MODEL Lê Khánh Toàn Trường Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng; khanhtoan67@gmail.com Tóm tắt - Hiện nay, mơ ứng xử kết cấu tác động yếu tố ngẫu nhiên từ bên ngoài, thay đổi khoảng thời gian dài, phương pháp số phức tạp Các phương pháp số giải toán ứng xử kết cấu yếu tố tác động lên cơng trình xác định, khơng có yếu tố ngẫu nhiên Bài báo giới thiệu phương pháp ứng dụng mơ hình xác xuất dựa lý thuyết Response Surface Meta-Models (RS) để mô ứng xử kết cấu yếu tố ngẫu nhiên tác động lên cơng trình thay đổi khoảng thời gian dài RS cho phép tích hợp thơng số đầu vào mơ hình số kết mô ứng xử từ phần mềm phần tử hữu hạn thông qua biến các hệ số điều chỉnh Các hệ số điều chỉnh xác định thơng qua tốn hồi quy, từ biểu diễn ứng xử kết cấu với độ xác cao Abstract - Nowadays, the simulation of structural behaviour under the influence of random factors from outside changes for a long time by numerical methods which are very complicated The numerical method only solves the structural behaviour problem when the factors around are identified and no random factor is involved This paper introduces a method based on Response Surface Meta-models (RS) for the structural behaviour simulation when random factors around change for a long time RS facilitates the integration of input parameters of numerical model and the results of simulated behaviour of structure by finite element sofware through variables and adjusting coefficients which can be identified through regression, from which the behaviour of structure can be presented with high accuracy Từ khóa - Meta-models; response surface; mơ phỏng; ứng xử; mơ hình xác suất Key words - Meta-models; response surface; simulation; behaviour; probabilistic modelling Đặt vấn đề Hiện nay, với phát triển mạnh mẽ khoa học công nghệ, tạo thiết bị quan trắc thu thập liệu đại, cho phép ứng dụng phương pháp “quan trắc sức khoẻ cơng trình - The Structure Health Monitoring (SHM)” [9], giúp nhà khoa học dự đốn xác ứng xử thực kết cấu cơng trình tác động ngẫu nhiên từ bên ngồi, qua xác định tượng bất thường làm sở việc bảo trì, sửa chữa nhằm nâng cao tuổi thọ cơng trình SHM ứng dụng giới từ khoảng vài chục năm trở lại đây, chủ yếu để quan trắc cơng trình giai đoạn thi cơng suốt q trình làm việc cơng trình sau đưa vào sử dụng [9, 13, 16, 17] Các số liệu đo đạc thu việc sử dụng để đánh giá theo dõi giai đoạn thi cơng q trình sử dụng mà nhiều tác giả sử dụng để xác định tham số mơ hình ứng xử thơng qua mơ hình tốn mơ khác như: Thuật toán di truyền (Genetic Algorithm-GA) [8, 12]; phương pháp mạng trí tuệ nhân tạo (Artificial Neural Networks-ANN) [12, 18, 19]; phương pháp phân tích dựa đa thức hỗn mang (Chaos Polinomial-CP) [6, 13, 16] Tuy vậy, phương pháp đề cập thường phức tạp, đòi hỏi kinh nghiệm chuyên môn sâu Ứng dụng mô hình xác suất đơn giản mơ ứng xử cơng trình từ kết mơ ứng xử số bước quan trọng cần thiết việc khai thác sử dụng hiệu số liệu từ SHM Cheviré gần thành phố Nantes (phía tây Cộng hoà Pháp), cầu cảng Cheviré-4 [13, 16] Việc lựa chọn cơng trình để thực nghiên cứu có đầy đủ số liệu quan trắc thực cách tự động nhờ thiết bị đo đạc Mặt bằng, mặt cắt, việc bố trí thiết bị quan trắc cơng trình giới thiệu Hình Hình 2 Mơ hình phần tử hữu hạn mơ hình xác suất mơ ứng xử cơng trình 2.1 Giới thiệu cơng trình đặc điểm tính tốn Cơng trình nghiên cứu phần mở rộng cảng Hình Mặt cắt ngang cơng trình Hình Mặt bố trí thiết bị quan trắc cơng trình Cheviré-4 bê tông cốt thép đặt hệ dầm ngang dọc bố trí hệ cọc bê tơng cốt thép đóng sâu vào lớp đá gốc độ sâu khoảng 36m so với mặt đất, có chiều ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 1(86).2015 dài 180m, rộng 34,5m, xây dựng bờ trái sông Loire, gần cửa biển Cầu cảng liên kết sâu vào vùng đất đắp nhờ 37 neo thép, neo bê tông cốt thép dày 50cm, kích thước chiều 2,6m Trong tổng số 37 neo, có 12 neo gắn electric strain gauges để đo lực neo Phía sau, người ta gắn số piezometer để đo mực nước lớp đất đắp Sự lên xuống thuỷ triều đo đạc thiết bị đo thuỷ triều (thủy triều kế) đặt hạ lưu cách cơng trình khoảng km Việc đo đạc thuỷ triều mực nước lớp đất đắp phía sau cầu cảng thực tự động phút 2.2 Mơ hình phần tử hữu hạn tham số đầu vào kết cấu cơng trình Plaxis (Version V8.2) [3, 11] sử dụng để mơ hình hóa cơng trình Phần mềm xây dựng dựa phương pháp phần tử hữu hạn, mơ kết cấu dạng 2D 3D (trong nghiên cứu ứng dụng V8.2-2D) Đây phần mềm phân tích địa kỹ thuật, cho phép phân tích biến dạng ổn định đất toán khác địa kỹ thuật Phần mềm cho phép mô tương tác ứng xử kết cấu với tốn phân tích địa kỹ thuật đề cập Chương trình sử dụng giao diện đồ hoạ, cho phép dễ dàng xây dựng mơ hình địa kỹ thuật nhanh chóng phát sinh lưới phần tử hữu hạn mặt cắt khảo sát Kết mô với nhiều thông số đầu khác như: Ứng suất, biến dạng hay nội lực phần tử kết cấu cơng trình, v.v Plaxis cho phép mơ ứng xử đất với nhiều mơ hình khác tùy thuộc vào đặc điểm, cấu tạo, tính chất đất Đối với cơng trình nghiên cứu sử dụng mơ hình ứng xử Mohr-Coulomb, mơ hình đàn dẻo sử dụng phổ biến cho kết mơ sát với thực tế thơng số học mơ hình ứng xử Mohr-Coulomb gồm: - E: Mô đun đàn hồi đất (Young’s modulus); - ν: Hệ số Poisson; - c: Lực dính (Cohesion); - φ: Góc nội ma sát (Frictional internal angle); - ψ: Góc giãn nở (Dilatancy angle) Mơ hình hóa phần tử cơng trình Plaxis biểu diễn Hình Theo đó, phần tử kết cấu mơ hình hóa sau: Hình Một mơ hình tính toán xây dựng Plaxis - Hệ cọc, dầm bản, làm việc, xem xét phần tử neo có chiều dài độ cứng xác định, mơ hình hóa Plaxis phần tử neo đầu ngàm (Fixed and Anchors), tương ứng với lị so đàn hồi có độ cứng dọc trục khơng đổi (trên Hình 3, phần tử có dạng chữ T), khoảng cách theo phương dọc 5m 79 - Tường phía sau, dầm bê tơng chữ L, mơ hình hóa hình thức phần tử (plate) - Thanh neo, xem xét lò so đàn hồi có độ cứng dọc trục khơng đổi, mơ hình hóa phần tử neo (node-to-node anchors) - Bản neo thay phần tử vải địa kỹ thuật (Geogrid), có độ cứng dọc trục để mơ hình hóa phần tử đàn dẻo Như thay đổi độ cứng neo tùy theo cấu tạo neo đặc trưng lí đất xung quanh - Tường cừ thép mơ hình hóa hình thức phần tử (Plate) Các thông số phần tử nêu giới thiệu [7] Trên bề mặt cảng có lớp cấu tạo lớp bê tông bề mặt quy tải trọng phân bố có giá trị 25kN/m2 Thơng số đầu vào đất, mơ hình hóa Plaxis, thể Bảng Bảng Thông số đặc trưng lớp đất Lớp đất Loại đất Đất đắp Mơ hình vật Ứng xử Chiều liệu đất dày (m) MC Thoát nước 4,0 (Mohr-Coulomb) (Drained) Đất phù sa, cát MC Thốt nước thơ màu ghi, sét (Mohr-Coulomb) (Drained) 8,0 Đá bề mặt talus MC Thoát nước (Mohr-Coulomb) (Drained) 2,0 Đất phù sa, cát MC Thốt nước thơ màu ghi, sét, (Mohr-Coulomb) (Drained) lèn chặt >20 Mục đích tính tốn xác định nội lực neo tác dụng thủy triều sông Loire thay đổi mực nước lớp đất phía sau tường chắn Các giả thuyết tính tốn gồm: - Về mặt học: Các mặt cắt ngang công trình làm việc giống nhau, có biến dạng phẳng mặt phẳng mặt cắt ngang - Về mặt ngẫu nhiên: Chỉ xem xét khoảng thời gian năm (1/2004-12/2005), khoảng thời gian cơng trình chịu tác động lên xuống thủy triều sông Loire, khơng có tác động tải trọng khác tải trọng cập cảng tàu hay tải trọng khai thác sử dụng cơng trình Mặt khác, ảnh hưởng ngẫu nhiên chuyển vị, lún, v.v., xem không đáng kể Như vậy, thông số ngẫu nhiên đầu vào dùng để tính tốn gồm: Độ cao mực nước thủy triều sông Loire mực nước lớp đất đắp, nơi bố trí hệ thống 37 neo; thông số đặc trưng đất đắp (nơi đặt neo) tương ứng với thơng số mơ hình ứng xử Mohr-Coulomb; trọng lượng thân đất đắp Các đặc trưng học đất đắp, cát có giá trị ngẫu nhiên thay đổi tùy thuộc vào loại đất đắp hay cát cơng trình Bằng cách tập hợp tất giá trị có đất đắp cát nghiên cứu tài liệu khác có đề cập đến [7], nghiên cứu này, đề xuất lựa chọn thông số đầu vào đất đắp cách ngẫu nhiên 80 Lê Khánh Toàn - Trọng lượng riêng đất đắp ẩm γunsat: [16; 17; 18; 19; 20] kN/m3; - Mô đun đàn hồi đất đắp E: [(3,0; 3,5; 4,0; 4,5; 5,0)*104] kN/m2; - Góc ma sát φ: [25; 27; 30; 32; 35] (0); - Hệ số Poisson ν: [0,25; 0,3; 0,35; 0,4]; - Hệ số dính c = 0; - Góc dãn nở ψ = Thủy triều sông Loire đo đạc thủy triều kế đặt phía hạ lưu cơng trình, đo đạc năm phút thực năm (01/2004 đến 12/2005) Số liệu đo đạc mực nước lớp đất phía sau cơng trình đo đạc cách tương ứng Toàn số liệu đo đạc thể [16, 17] Trong khoảng thời gian năm, phân bố mức thủy triều cao thấp sơng Loire tương ứng với chu kì lên xuống ngày được thể Hình 0.6 Mat phan bo 0.4 0.3 0.2 0.1 Do cao muc nuoc song Loire (m) Hình Phân bố mực nước cao thấp sông Loire năm Dựa biểu đồ phân bố mực nước cao thấp thủy triều, vào số liệu đo đạc khoảng thời gian năm [16, 17], hệ số thủy triều CMAR (biên độ dao động thủy triều ngày) bao hàm khoảng với biên mực cao thấp lựa chọn tương ứng với xác suất phân bố lớn Hình 4, thủy triều ngày 02/3/2005 với Hmax=6,21m, Hmin=2,19m tương ứng với mức nước đo đất sau cơng trình 5,19m 4,13m [16,17] Tính tốn nội lực neo Plaxis tác động thủy triều thời điểm khác chu kỳ lên xuống ngày, từ thời điểm thủy triều cao đến thủy triều xuống thấp Bảng thể độ cao thủy triều mực nước đất đắp Bảng Độ cao thủy triều mực nước đất đắp Thời điểm 7h30 Độ cao thủy triều (m) 6,21 Độ cao mực nước đất (m) 5,19 9h00 5,75 5,39 10h30 4,84 5,19 12h00 4,17 4,96 14h00 2,98 4,54 16h00 2,19 4,13 Giờ Hmax Hmin 60 62.84 59.49 59.97 61.4 38.99 40.02 41.42 43.65 0.3 0.35 0.4 40 20 0.25 Hệ số Poisson (ν) 2.3 Giới thiệu Response Surface Meta-models 0.5 80 Hình Ảnh hưởng hệ số Poisson đến thay đổi lực căng neo Hmax PDF-Hmax Hmin PDF-Hmin 0.7 Khảo sát với hai độ cao thủy triều mức cao thấp cho thấy: Hệ số Poisson ảnh hưởng đến lực căng neo, đặc biệt khoảng từ 0,25 đến 0,3, lực neo khơng thay đổi (Hình 5) Do đó, hệ số Poisson, xem xét giá trị xác định biết 0,27 để tính tốn lực căng neo Plaxis Lực neo (kN) với khoảng thay đổi sau: Response surface Meta-models ứng dụng rộng rãi để mơ khơng chắn tính tốn kết cấu cơng trình [2, 4, 5, 14, 15] Nó ứng dụng từ lâu lĩnh vực khác sống Hiện nay, có hai loại mơ hình ứng dụng [1]: Mơ hình vật lý (physical response) mơ hình phân tích (analytical response) Dưới giới thiệu mơ hình phân tích, hình thức phổ biến Response Surface Meta-models Hàm phân tích (analytical response function) xác định đa thức bậc hai tổng quát công thức (1): ( )= + + + (1) Trong đó: Y ứng xử hệ tác động biến ngẫu nhiên đầu vào X, X={X1, X2,…, Xn}; a={a0, ai, aij, aii} hệ số xác định phép tốn hồi quy dựa phương pháp bình phương nhỏ từ số liệu tập biến ngẫu nhiên X ứng xử tương ứng hệ Y có từ kết mơ số liệu thực nghiệm Hình thức (1) gọi mặt đáp ứng bậc 2/Quadratic Response Surface Nó có thuộc tính đặc biệt, khả tiệm cận với đoạn phân bố từ kết lí thuyết thực nghiệm, thuộc tính khai thác báo Thuộc tính đặc biệt cần thiết có số số liệu biểu diễn ứng xử kết cấu cơng trình Khi đó, từ việc mơ phân bố tập số liệu, cho phép xác định phân bố ngẫu nhiên thông số đầu vào hệ Như vậy, từ kết đo đạc ứng xử hệ tác động yếu tố ngẫu nhiên, việc áp dụng Quadratic Response Surface cho phép xác định tham số hình thức biến ngẫu nhiên đầu vào mà số liệu ít, không đầy đủ không rõ ràng, không chắn [1] Đối với cơng thức (1), có mặt đầy đủ tất hệ số gọi bậc hai đầy đủ (Full Quadratic) Trong trường hợp vắng mặt hệ số cụ thể (ai=0), có hình thức khác (1): ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 1(86).2015 - Hình thức tuyến tính (Linear) aij, i≠j=0; aii=0: ( )= (2) + - Hình thức bậc hai (Pure quadratic) ai=0 aij, i≠j=0: ( )= (3) + - Hình thức tuyến tính với tương tác (Linear with interaction) aii=0: ( )= + (4) + Những hình thức khác RS cơng thức từ (1) đến (4) ứng dụng để mô ứng xử số kết cấu, từ lựa chọn hình thức hợp lý RS (thơng qua độ xác kết mơ phỏng) Mơ ứng xử số kết cấu RS 3.1 Ứng xử số kết cấu Để mơ ứng xử số kết cấu lý thuyết RS, cần phải xác định hệ số công thức (1) Một sở liệu ứng xử số kết cấu cần xây dựng Đối với cơng trình nghiên cứu, ứng xử số lực neo có lên xuống thủy triều sông Loire mực nước ngầm đất lựa chọn Bảng Nội lực neo tính tốn phần mềm Plaxis Các số liệu đầu vào để tính tốn Plaxis, biến ngẫu nhiên biểu diễn Bảng 3: Bảng Biến ngẫu nhiên đầu vào cho xây dựng sở liệu ban đầu để tính lực neo Biến đầu vào Phân bố Kích cỡ biến Giá trị lựa chọn Trọng lượng riêng đất Phân bố [16÷20] 16,17,18,19,20 ẩm γunsat (kN/m3) Trọng lượng riêng no Quan hệ Phân bố nước γsat (kN/m3) với γunsat γunsat+ε Mô đun đàn hồi E (MPa) Phân bố [30÷50] 30,35,40,45,50 Góc nội ma sát φ(0) Phân bố [25÷35] 25,30,35 Hệ số Poisson ν Xác định 0.27 0.27 Lực dính c (MPa) Xác định 0 Độ cao thủy triều sơng Loire (m) Hình Bảng Xem Bảng Độ cao mực nước sau tường chắn (m) Theo mực nước sông Loire Bảng Xem Bảng Lựa chọn phân bố cho đặc trưng lí đất thơng tin không đầy đủ, không rõ ràng không chắn đất đắp Theo kết nghiên cứu [7], trọng lượng riêng đất đắp no nước (γsat - nước chiếm đầy lỗ rỗng đất) tăng lên giá trị ε so với trọng lượng riêng đất ẩm (γunsat - lỗ rỗng đất bị chiếm chỗ nước khơng khí), ε phụ thuộc vào đặc điểm loại đất đắp, hệ số rỗng hay chất lượng đầm nén thi công đắp đất, v.v Trong nghiên cứu này, giá trị ε = Với mối quan hệ phụ thuộc cho phép giảm số lượng biến, thuận tiện cho tính tốn đảm bảo độ xác cần thiết 81 Đất đắp thường loại đất rời, lực dính thường khơng đáng kể bỏ qua Trong Plaxis, giá trị gán cho nhỏ xem không Với biến ngẫu nhiên đầu vào liệt kê Bảng 3, theo đó, biến đầu vào gồm: Trọng lượng riêng đất ẩm (γunsat); Mơ đun đàn hồi E; Góc nội ma sát φ; Hệ số Poisson ν; Mực nước sông Loire Hl; Mực nước đất sau tường chắn Hn Trọng lượng riêng no nước γsat có quan hệ với trọng lượng riêng ẩm, lực dính c đất đắp nhỏ nên bỏ qua 450 tính tốn thực Plaxis ứng với trường hợp tổ hợp khác biến để xác định lực neo Một sở liệu số nội lực neo xây dựng Bộ sở liệu số vừa xây dựng sử dụng để xác định hệ số Quadratic Response Surface, làm sở để mô ứng xử số cơng trình Response Surface Meta Models 3.2 Mô ứng xử số kết cấu RS Các hệ số phương trình (1) xác định sau: Gán tổ hợp biến ngẫu nhiên đầu vào biến (Bảng 3) cho biến Xi, Xj Ứng với tổ hợp biến, đáp ứng hệ thống Y gán kết mô số tương ứng thực Plaxis (bộ sở liệu nội lực neo) Lập trình matlab [10], sở tốn hồi quy, áp dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất, xác định hệ số Như đề cập trên, 450 tính tốn lực căng neo Plaxis thực Theo [1], hội tụ toán hồi quy nhanh xác số liệu đầu vào đủ lớn, số liệu đầu vào kết tính tốn lực căng neo dựa tổ hợp số liệu đầu vào đặc trưng đất Tuy nhiên, hạn chế khoảng thay đổi tham số đầu vào (Bảng 3), số lượng lớn toán tử tương tác phương trình (1), theo đó, có n biến ngẫu nhiên, có: (n+2)(n+1)/2 tốn tử tương tác triển khai phương trình (1) [1] thời gian thực tính tốn Plaxis Với biến ngẫu nhiên đầu vào (Bảng - Lực dính c=0), có 28 tốn tử khai triển (1) có hệ số ai, điều đòi hỏi số liệu đầu vào đủ lớn thực Vì lí trên, thực tốn hồi quy cho kết khơng hội tụ, chương trình khơng thể cho kết xác cuối Để giảm số biến đầu vào, phép đổi biến thực cách chia trọng lượng riêng đất tự nhiên (γunsat) cho mô đun đàn hồi E đất Kết lựa chọn biến ngẫu nhiên đầu vào vòng hai thể Bảng Với biến X1, X2, X3, X4 (Bảng 4), có tối đa 15 hệ số (trường hợp hệ số đầy đủ: Full Quadratic), hệ số xác định nhờ hội tụ hồi quy Matlab thể Bảng Bảng Lựa chọn biến ngẫu nhiên đầu vào cho việc mô ứng xử số cơng trình RS Biến ban đầu Đặc điểm Trọng lượng riêng đất ẩm γunsat Đổi biến Mô đun đàn hồi E Đổi biến Trọng lượng riêng no nước γsat Quan hệ với γunsat Quan hệ = γunsat+ε Biến lựa chọn [X1] 82 Lê Khánh Tồn Góc nội ma sát φ - X2 = φ [X2] Hệ số Poisson ν Xác định ν = 0,27 Biến xác định Độ cao thủy triều sông Loire Xem Bảng - [X3] Độ cao mực nước sau tường chắn Xem Bảng - [X4] Lực căng neo (tính Plaxis) - [Y] Cơ sở liệu số Bảng Hệ số Quadratic Response Surface 30 Các hệ số a0 Giá trị 1078,497 a23 Giá trị 2,594443 a1 415392,2 a24 -3,49643 a2 -52,9327 a34 -11,9983 a3 -57,1674 a11 -4,8E+07 a4 28,75112 a22 0,809133 a12 -5041,22 a33 0,476507 a13 -9538,02 a44 17,31634 a14 2315,487 20 10 SO DU (kN) Các hệ số Ứng với tổ hợp khác tham số đầu vào, kết mơ Hình Hình cho thấy có tiệm cận giá trị tính tốn Plaxis mô RS Để đánh giá sai khác tính tốn lực căng neo Plaxis mô RS, xác định sai khác thông qua số dư xác suất phân bố số dư hai kết tính tốn mơ Số dư chênh lệch lực neo tính Plaxis mơ RS theo thời điểm thủy triều (Bảng 2) thể Hình -10 -20 Thay hệ số vào (1) xác định lực căng neo thể Hình 5, ứng với trường hợp thủy triều thấp Hình ứng với thủy triều cao -30 Fsr-( =25) 350 50 100 150 200 250 300 350 400 SO LAN MO PHONG-UNG VOI THOI DIEM CUA THUY TRIEU 450 Fsr-( =35) Fpl (+,x,*) 0.05 300 250 200 3.5 4.5 5.5 6.5 -4 260 Fsr-( =25) Fsr-( =30) 220 Fsr-( =35) Fpl (+,x,*) 0.04 0.03 0.02 0.01 x 10 Hình Mô lực neo RS (Fsr) so sánh với tính tốn Plaxis (Fpl), trường hợp thủy triều thấp 240 Phan bo cua so du PDF 0.06 Fsr-( =30) X1 = /E LUC TRONG THANH NEO (kN) Hình Số dư kết tính tốn lực neo Plaxis mơ phịng RS MAT DO PHAN BO LUC TRONG THANH NEO (kN) 400 150 0 -20 -15 -10 -5 SO DU 10 15 20 25 Hình Xác xuất phân bố số dư thể độ sai lệch kết tính tốn lực căng neo Plaxis kết mô lực căng RS Chúng ta nhận thấy sai khác kết tính tốn lực neo Plaxis kết mô RS không đáng kể Xác suất phân bố số dư tập trung chủ yếu đoạn [-10; +10] kN có giá trị 0,83 (Hình 8) 200 180 160 140 120 100 80 3.5 4.5 X1 = /E 5.5 6.5 -4 x 10 Hình Mô lực neo RS (Fsr) so sánh với tính tốn Plaxis (Fpl), trường hợp thủy triều cao Kết luận Kết mô ứng xử số kết cấu cơng trình RS cho thấy sử dụng mơ hình tốn để biểu diễn ứng xử kết cấu, cho kết có độ xác cao Kết mơ cho phép mở hướng nghiên cứu mới: Dựa kết đo đạc trường (là ứng xử thực kết cấu), thơng qua tốn phân tích ngược mơ hình RS cho phép xác định tham số đầu vào ngẫu ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 1(86).2015 nhiên mơ hình ứng xử kết cấu cơng trình, tham số tích hợp phương trình (1) xây dựng sở liệu số lực căng neo TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Baroth J., Schoefs F Breysse D et al., Fiabilité des ouvrages, Hermès-Lavoisier, 2011 [2] Box G.E.P., Youle P.V., The exploration and exploration of response surface: an example of the link between the fited surface and the basic mechanisme of the system, Biometrics, n0 11, 287-322, 1955 [3] Brinkgreve R.B.J et al., “Plaxis V8 Manuel de reference”, Delft University of Technology & PLAXIS bv, Pays-Bas, 2003 [4] Labeyrie J., “Response surface Methodology in Structural Reability Probabilistic Methods for Structural Designe”, Solid Mechanics and its Application, Ed C Guedes Soares, vol 56, 39-58, 1997 [5] Labeyrie J., Schoefs F., Matrix response surfaces for describing environmental loads, Safety and Reliability, Proc of 15th int conf on Offshore Mechanics and Arctic Engineering, (O.M.A.E’96), vol II, 119-126, ASME, Florence, 1996 [6] Lanata F, Schoefs F., Calcul en Fiabilité, Comparaison entre CP et MCMC lors de l’identification de variables partir d’instrumentation, In Ouvrages en Service et Développement Durable; Proc AUGC 2010, La Bouboule, France, june 2010, 183-184 (online at http://cust.univ-bpclerment.fr/~augc/page10.htlm, 10 pp), 2010 [7] Le KT Identification des caractéristiques aléatoires de remblais partir du suivi de santé des structures: application aux structures portuaires, PhD Thesis, Thèse sciences l’ingénieur Génie Civil et mécanique, Université de Nantes-UFR Sciences et techniques, Ecole doctorale « Sciences pour ingénieur, Géosciences, Architecture », 2012 [8] Levasseur S., Malécot Y., Boulon M., Flavigny E., ”Soil parameter identification using a genetic algorithm”, International Journal for Numerical and Analytical Methods in Geomecanics, vol 32(2), 189-213, 2008 [9] Martel S., Etude expérimental et méthodologique sur le comportement des écrans de soutènement, Thèse géotechnique de docteur de l’école nationale des ponts et chaussées, 2005 83 [10] Matlab, COPYRIGHT 1990-2007 by The MathWorks, Inc Optimization Toolbox 3, User’s guide [11] PLAXIS, Reference manual, Version 8, 2003 [12] Renders J.M., Algorithmes génétiques et réseaux de neurones, Hermès, 1994 [13] Schoefs F., Yáñez-Godoy H., Lanata F., “Polynomial Chaos Representation for Identification of Mechanical Characteristics of Instrumented Structures: Application to a Pile Supported Wharf”, Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, spec Issue “Structural Health Monitoring”, First published online 2nd November 2010, volume 26, issue 3, p.173-189, 2011 [14] Schoefs F., Surface de réponse des efforts de houle dans le calcul de fiabilité des ouvrages, Thèse de doctorat, ED 82-208, Université de Nantes, 1996 [15] Schoefs F., “Sensitivity approach for modeling the environmental loading of marine structures though a matrix response surface”, Reliability Engineering and System Safety, Available online 19 june 2007, Vol 93, issue 7, July 2008, pp 1004-1017, doi: dx.doi.org/10.1016/j.ress.2007.05.006, 2007 [16] Yáñez-Godoy H., Le Chaos Polynomial pour l’identification des Paramètres du Modèle d’un Quai sur pieux partir de Données d’Instrumentation, 25ème Rencontres de l’Association Universitaires de Génie Civil (AUGC)-Prix Jeunes Chercheurs “René Houpert”, Bordeaux, 23-25 mai 2007, 2007 [17] Yáñez-Godoy H., Mise jour de variables aléatoires partir des données d’instrumentations pour le calcul en fiabilité de structures portuaires, Thèse sciences de l’ingénieur Génie Civil et mécanique Université de Nantes-UFR Sciences et Techniques, école doctorale “Mécanique, Thermique et Génie Civil”, 2008 [18] Yamagami Y., Jiang J.C and Ueta Y., Back calculation of strength parameters for landslide control work using neural networks, In Proceedings of the 9th Int Cont on computer methods and advances in geomechanics, Wuhan, China, 1997 [19] Zaghloul N.A., Abu Kiefa M.A., Neural network solution of inverse parameters used in the sensitivity-calibration of the SWMM model simulations, Advances in Engineering and software, vol 32, 587-595, 2001 (BBT nhận bài: 17/11/2014, phản biện xong: 26/11/2014) ... (thơng qua độ xác kết mô phỏng) Mô ứng xử số kết cấu RS 3.1 Ứng xử số kết cấu Để mơ ứng xử số kết cấu lý thuyết RS, cần phải xác định hệ số công thức (1) Một sở liệu ứng xử số kết cấu cần xây dựng... trình RS cho thấy sử dụng mơ hình tốn để biểu diễn ứng xử kết cấu, cho kết có độ xác cao Kết mô cho phép mở hướng nghiên cứu mới: Dựa kết đo đạc trường (là ứng xử thực kết cấu) , thơng qua tốn... phần tử kết cấu cơng trình, v.v Plaxis cho phép mô ứng xử đất với nhiều mơ hình khác tùy thuộc vào đặc điểm, cấu tạo, tính chất đất Đối với cơng trình nghiên cứu sử dụng mơ hình ứng xử Mohr-Coulomb,