BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KHOA HỌC KẾT QUẢ THỰC HIỆN ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌCCẤP TRƯỜNG Tên đề tài Xây dựng mô hình dự đoán chuyển vị lớ[.]
BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KHOA HỌC KẾT QUẢ THỰC HIỆN ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌCCẤP TRƯỜNG Tên đề tài: Xây dựng mơ hình dự đoán chuyển vị lớn gối cách chấn ma sát lắc ba chịu động đất Mã số đề tài: 21/1XD01 Chủ nhiệm đề tài: TS Nguyễn Văn Nam Đơn vị thực hiện: Khoa Kỹ thuật Xây dựng Thành phố Hồ Chí Minh, 3/2022 -1- LỜI CẢM ƠN Nhóm Nghiên xin chân thành cảm ơn đơn vị sau hỗ trợ cho Đề tài này: Trường Đại học Cơng nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh, đơn vị cấp kinh phí Khoa Xây dựng - Trường Trường Đại học Kiến trúc Thành phố Hồ Chí Minh Ulsan National Institute of Science and Technology (UNIST) -2- PHẦN I THƠNG TIN CHUNG I Thơng tin tổng qt 1.1 Tên đề tài: Xây dựng mơ hình dự đoán chuyển vị lớn gối cách chấn ma sát lắc ba chịu động đất 1.2 Mã số: 21/1XD01 1.3 Danh sách chủ trì, thành viên tham gia thực đề tài TT Họ tên (học hàm, học vị) Vai trò thực đề tài Đơn vị công tác TS Nguyễn Văn Nam Trường Đại học Cơng nghiệp Tp.HCM PGS TS Đào Đình Nhân Trường Đại học Kiến trúc Tp.HCM Chủ nhiệm đề tài Thành viên ThS Nguyễn Thanh Trường Đại học Xây dựng Miền Tây Trúc Thành viên tham gia ThS Nguyễn Đắc Hoàng Ulsan National Institute of Science and Technology (UNIST) Thành viên tham gia ThS Đoàn Hiếu Linh Trường Đại học Công nghiệp Tp.HCM Thành viên tham gia ThS Đỗ Cao Phan Trường Đại học Công nghiệp Tp.HCM Thành viên tham gia ThS Nguyễn Thị Phương Linh Trường Đại học Công nghiệp Tp.HCM Thành viên tham gia 1.4 Đơn vị chủ trì: Khoa Kỹ thuật Xây dựng - Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh 1.5 Thời gian thực hiện: 1.5.1 Theo hợp đồng: từ 17 tháng năm 2021 đến 17 tháng 02 năm 2022 1.5.2 Gia hạn (nếu có): khơng 1.5.3 Thực thực tế: từ 17 tháng năm 2021 đến 17 tháng 01 năm 2022 1.6 Những thay đổi so với thuyết minh ban đầu (nếu có): khơng 1.7 Tổng kinh phí phê duyệt đề tài: 72 triệu đồng II Kết nghiên cứu Đặt vấn đề Kỹ thuật thiết kế kháng chấn cách chấn đáy giải pháp tối ưu việc làm giảm hệ tác dụng động đất lên công trình Trong thập niên gần đây, gối lắc ma sát ba sử dụng phổ biến với nhiều ưu điểm so với dạng -3- gối cách chấn khác Hệ cách chấn nói chung hệ sử dụng lắc ma sát ba điều có điểm hạn chế chuyển vị ngang gối lớn (do tính mềm gối cách chấn) Do đó, việc xác định xác chuyển vị ngang lớn cần thiết giai đoạn thiết kế Có 02 nhóm phương pháp đưa để thực công việc phương pháp phân tích theo lịch sử thời gian phương pháp lực tuyến tính tương đương (Equivalent linear force procedure, ELF) Mỗi phương pháp có ưu nhược điểm khác Trong thực hành thiết kế, người kỹ sư cần phương pháp có tính thuận tiện, tốc độ nhanh đảm bảo độ xác cần thiết Kết nghiên cứu sử dụng thuật toán Học Máy (Machine Learning) để xây dựng mơ hình dự đốn chuyển vị lớn hệ cách chấn đáy sử dụng gối ma sát lắc ba Dữ liệu dùng để luyện mơ hình nhận từ kết phân tích phi tuyến theo lịch sử thời gian Kết nghiên cứu mang lại phương pháp tối ứu từ việc kết hợp tính xác phương pháp phân tích phi tuyến theo lịch sử thời gian tốc độ máy tính Mục tiêu 2.1 Mục tiêu tổng quát Đề tài nghiên cứu mơ hình để dự đốn phản ứng hệ cách chấn đáy sử dụng gối ma sát lắc ba 2.2 Mục tiêu cụ thể - Xem xét ảnh hưởng đặc trưng học gối cách chấn ma sát lắc ba đến độ xác chuyển vị dự đốn theo phương pháp ELF - Áp dụng mạng nơ-ron nhân tạo để dự đoán chuyển vị lớn hệ cách chấn đáy sử dụng gối ma sát lắc ba Phương pháp nghiên cứu - Sử dụng phương pháp phân tích theo lịch sử thời gian mơ hình phi tuyến hệ cách chấn đáy để tìm chuyển vị lớn xác Sau thực thiện dự đoán chuyển vị lớn theo phương pháp Lực tuyến tính tương đương (Equivalent linear force procedure, ELF) Bằng việc so sánh kết phân tích để đánh độ xác phương pháp ELF - Sử dụng phương pháp phân tích theo lịch sử thời gian mơ hình phi tuyến hệ cách chấn đáy để tìm chuyển vị lớn xác Dùng kết phân tích để luyện mạng nơ-ron nhân tạo Sử dụng kỹ thuật phân tích độ nhạy để xác định biến đầu vào quan trọng Tổng kết kết nghiên cứu Kết nghiên cứu đề tài 4.1 Kết thứ nhất: -4- Xác định độ xác phương pháp ELF việc dự đốn chuyển vị lớn gối ma sát lắc ba 4.1 Kết thứ hai: Mơ hình mạng nơ-ron nhân tạo để dự đoán chuyển vị lớn hệ cách chấn đáy sử dụng gối ma sát lắc ba Đánh giá kết đạt kết luận - Đánh giá kết quả: Kết nghiên cứu thu phù hợp với nội dung đăng ký Đề tài (trong Thuyết minh kèm theo Hợp đồng), cơng bố Tạp chí uy tín, đảm bảo đầy đủ mục tiêu nghiên cứu đề ban đầu - Kết luận: Kết đáp ứng tốt yêu cầu Hợp đồng nghiên cứu Tóm tắt kết (tiếng Việt tiếng Anh) 6.1 Kết thứ Tiếng Việt: Bằng cách vận dụng Tiêu chuẩn ASCE/SEI 7-16 kết nghiên cứu trước gối lắc ma sát ba, nghiên cứu trình bày bước xác định chuyển vị ngang lớn hệ cách chấn gối lắc ma sát ba phương pháp phương pháp lực tuyến tính tương đương (ELF) Thơng qua ví dụ số cho trường hợp nghiên cứu, bước phương pháp ELF minh họa rõ Quan trọng hơn, so sánh kết phương pháp ELF với kết phân tích động phi tuyến theo lịch sử thời gian (NTH), nghiên cứu sai số phương pháp ELF hệ cụ thể Theo đó, phương pháp ELF cho kết chuyển vị nhỏ nhiều so với chuyển vị tính theo phương pháp phân tích NTH Cụ thể, kết tính theo phân tích NTH lớn 25% so với kết tính theo phương pháp ELF Điều cho thấy cần phải thực thêm nghiên cứu chi tiết để đánh giá mức độ tinh cậy phương pháp ELF Tiếng Anh: By applying ASCE/SEI 7-16 Standard and previous research results on triple friction pendulum bearings, the study presented the steps to determine peak horizontal displacement of the seismic base isolation systems using triple friction pendulum bearings by equivalent linear force (ELF) procedure Through a numerical example for a case study, the steps in the ELF procedure are also illustrated in detail More importantly, when comparing the results of the ELF procedure with the results of the nonlinear time history (NTH) analysis, the study shows the error of the ELF procedure on a particular system Accordingly, the ELF procedure can give a much smaller displacement result than the displacement calculated by the NTH analysis Specifically, the results calculated by the NTH analysis are 25% larger than the results calculated by the ELF method This suggests that further detailed studies are needed to evaluate the reliability of the ELF procedure -5- 6.1 Kết thứ hai Tiếng Việt: Chuyển vị lớn đại lượng kỹ thuật quan trọng hệ cách chấn, bao gồm hệ cách chấn sử dụng gối ma sát lắc ba, chịu động đất Đại lượng dự đốn xác thơng qua phân tích theo lịch sử - thời gian mơ hình phi tuyến hệ Tuy nhiên, phương pháp phân tích tốn nhiều thời gian địi hỏi kỹ phân tích tốt Để giảm bớt khó khăn này, nghiên cứu phát triển bốn mô hình học máy để dự đốn tốt chuyển vị lớn mà sử dụng thông số tối thiểu hệ cách chấn điều kiện động đất khu vực Cụ thể, mơ hình học máy Random Forest, Gradient Boosting, Adaptive Boosting XGradient Boosting sử dụng để xây dựng mơ hình dự đốn Thơng số đầu vào cho mơ hình dự đốn bao gồm tám thông số gối cách chấn hệ cách chấn đáy năm giá trị gia tốc giả năm chu kỳ tự nhiên khác phổ gia tốc giả trung bình đại diện cho điều kiện địa chấn khu vực Dữ liệu dùng để xây dựng mơ hình học máy nhận cách phân tích theo lịch sử thời gian mơ hình phi tuyến hệ cách chấn đáy chịu tác dụng băng gia tốc ghi từ trận động đất xảy Kết khảo sát độ xác mơ hình học máy cho thấy chúng có khả dự đốn xác chuyển vị lớn nhận từ phân tích theo lịch sử thời gian Trong mơ hình XGradient Boosting có độ xác cao với tri số trung bình giữ giá trị dự đoán giá trị thực 0.9999 hệ số biến động 0.017 Để dễ dàng ứng dụng kết nghiên cứu, mô đun giao diện người dùng viết ngôn ngữ Python phát triển tải xuống miễn phí từ Github Tiếng Anh: Maximum displacement is an important engineering demand of an isolation system, including systems using triple friction pendulum bearings, during earthquakes This response can be accurately predicted by time-history dynamic analysis of the nonlinear model of the system However, this analysis approach is timeconsuming and requires skillful analysts To remedy the cumbersomeness, this study developed four machine learning models to confidently predict the important demand using limited number of parameters defining isolation system and earthquake event Specifically, random forest, gradient boosting regression tree, adaptive boosting, and extreme gradient boosting approaches were employed to develop the machine learning models The input features to the models include eight constitutive parameters of the triple pendulum bearings in the isolation system and five spectral accelerations at control periods of the average spectrum of the site The database for constructing the machine learning models was obtained from time-history analysis of lumped-mass nonlinear model of isolation systems subjected to earthquake ground motions The performance investigation showed that all proposed machine learning models can confidently predict the maximum displacement from the time-history analysis procedure Among the four -6- models, extreme gradient boosting model possesses the highest accuracy with an average ratio between analysis and predicted values of 0.9999 and a coefficient of variation of 0.017 A graphical user interface module based on this machine learning model was developed for practical uses The module was written in Python and is free for download at GitHub -7- III Sản phẩm đề tài, công bố kết đào tạo 3.1 Kết nghiên cứu (sản phẩm dạng 1,2,3) TT Yêu cầu khoa học hoặc/và tiêu kinh tế - kỹ thuật Tên sản phẩm Đăng ký Chấp nhận đăng Tạp chí IUH Bài báo: Dự đốn chuyển vị hệ cách chấn đáy sử dụng gối ma sát lắc ba Bài báo: Machine learning models for Được đăng Tạp predicting maximum displacement of chí thuộc Danh mục triple pendulum isolation systems ISI Đạt Đạt Đạt 3.2 Kết đào tạo Khơng IV Tình hình sử dụng kinh phí TT Nội dung chi A Chi phí trực tiếp Th khốn chun mơn Nguyên, nhiên vật liệu, Thiết bị, dụng cụ Cơng tác phí Dịch vụ th ngồi Hội nghị, hội thảo, thù lao nghiệm thu kỳ In ấn, Văn phịng phẩm Chi phí khác Chi phí gián tiếp B Quản lý phí Chi phí điện, nước Tổng số Kinh phí duyệt (đồng) Kinh phí thực (đồng) 71,147,500 71,147,500 852,500 852,500 72,000,000 72,000,000 Ghi -8- V Kiến nghị (về phát triển kết nghiên cứu đề tài) Từ nhiều nghiên cứu trước cho thấy hiệu kỹ thuật cách chấn đáy lớn thiết kế kháng chấn Gối lắc ma sát ba xem thiết bị cách chấn tốt với nhiều ưu điểm Bên cạnh nhiều ưu điểm kỹ thuật hạn chế chuyển vị ngang hệ kết cấu tương đối lớn Do đó, thiết kế kháng chấn kỹ thuật này, người kỹ sư cần xác định xác chuyển vị Nghiên cứu bước đầu đánh giá phương pháp xác định đề xuất cơng cụ để dự đốn tốt chuyển vị lớn hệ Trong tương lai, nghiên cứu cần phát triển thêm nghiên cứu để đạt xác cao phương pháp tính thuận tiện ứng dụng vào thực tế thiết kế VI Phụ lục sản phẩm (liệt kê minh chứng sản phẩm nêu Phần III) Bài báo: Dự đoán chuyển vị hệ cách chấn đáy sử dụng gối ma sát lắc ba Tác giả: Nguyễn Văn Nam Tạp chí Khoa học Cơng nghệ, Trường Đại học Cơng nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh ISSN: 2525-2267 (Đã chấp nhận đăng, dự kiến xuất 5/2022) Bài báo: Machine learning models for predicting maximum displacement of triple pendulum isolation systems (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352012421011437?dgcid=author) Tp HCM, ngày Chủ nhiệm đề tài Phòng QLKH&HTQT tháng năm 2022 Khoa Kỹ thuật Xây dựng Trưởng đơn vị -9- PHẦN II BÁO CÁO CHI TIẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC Chương TỔNG QUAN 1.1 Giới thiệu Gối cách chấn ma sát lắc ba số loại thiết bị hữu hiệu để giảm thiệt hại cho cơng trình động đất xảy Việc nghiên cứu áp dụng loại gối cách chấn phát triển mạnh mẽ giới Cũng loại gối cách chấn khác, việc dự đoán chuyển vị lớn hệ cách chấn sử dụng gối lắc ma sát động đất xảy công việc quan trọng thiết kế Để dự đốn chuyển vị này, người ta sử dụng phương pháp phân tích theo lịch sử thời gian phương pháp gần Phương pháp phân tích theo lịch sử thời gian có ưu điểm cho kết đáng tin cậy phức tạp tốn nhiều thời gian phân tích, đặc biệt gối cách chấn có ứng xử phức tạp gối ma sát lắc ba Các phương pháp gần đơn giản, nhanh chóng, dễ thực độ xác phù thuộc vào trường hợp cụ thể Đề tài sử dụng thuật tốn Học Máy (Machine Learning) để xây dựng mơ hình dự đốn chuyển vị lớn hệ cách chấn đáy sử dụng gối ma sát lắc ba Dữ liệu dùng để luyện mơ hình nhận từ kết phân tích phi tuyến theo lịch sử thời gian Vì mơ hình dự đốn xây dựng kết hợp tính xác kết phân tích theo lịch sử thời gian tốc độ tính tốn mơ hình Học Máy 1.2 Tổng quan tình hình nghiên cứu 1.2.1 Tình hình nghiên cứu quốc tế Gối cách chấn ma sát lắc ba phát minh Zayas Low năm 2006 [1] Cấu tạo loại gối cách chấn mơ tả Hình 1.1 Theo đó, gối cách chấn ma sát lắc ba có hai thép dạng chỏm cầu lõm, nối vào chân cơng trình, cịn lại nối vào móng Giữa hai thép trượt tiếp xúc Nhờ lực ma sát trượt với trượt với thép ngồi mà lực ngang cịn đủ bé chuyển vị trượt khơng xảy ra, giúp cơng trình ổn định vị trí ... thứ nhất: -4- Xác định độ xác phương pháp ELF việc dự đoán chuyển vị lớn gối ma sát lắc ba 4.1 Kết thứ hai: Mơ hình mạng nơ-ron nhân tạo để dự đốn chuyển vị lớn hệ cách chấn đáy sử dụng gối ma sát. .. trình động đất xảy Việc nghiên cứu áp dụng loại gối cách chấn phát triển mạnh mẽ giới Cũng loại gối cách chấn khác, việc dự đoán chuyển vị lớn hệ cách chấn sử dụng gối lắc ma sát động đất xảy... để xây dựng mơ hình dự đốn chuyển vị lớn hệ cách chấn đáy sử dụng gối ma sát lắc ba Dữ liệu dùng để luyện mơ hình nhận từ kết phân tích phi tuyến theo lịch sử thời gian Vì mơ hình dự đốn xây dựng