Đang tải... (xem toàn văn)
(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo để dự đoán ứng xử của bê tông trong thí nghiệm nén một trục(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo để dự đoán ứng xử của bê tông trong thí nghiệm nén một trục(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo để dự đoán ứng xử của bê tông trong thí nghiệm nén một trục(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo để dự đoán ứng xử của bê tông trong thí nghiệm nén một trục(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo để dự đoán ứng xử của bê tông trong thí nghiệm nén một trục(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo để dự đoán ứng xử của bê tông trong thí nghiệm nén một trục(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo để dự đoán ứng xử của bê tông trong thí nghiệm nén một trục(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo để dự đoán ứng xử của bê tông trong thí nghiệm nén một trục(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo để dự đoán ứng xử của bê tông trong thí nghiệm nén một trục(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo để dự đoán ứng xử của bê tông trong thí nghiệm nén một trục(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo để dự đoán ứng xử của bê tông trong thí nghiệm nén một trục(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo để dự đoán ứng xử của bê tông trong thí nghiệm nén một trục(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo để dự đoán ứng xử của bê tông trong thí nghiệm nén một trục(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo để dự đoán ứng xử của bê tông trong thí nghiệm nén một trục(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo để dự đoán ứng xử của bê tông trong thí nghiệm nén một trục(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo để dự đoán ứng xử của bê tông trong thí nghiệm nén một trục
LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan: Luận văn cơng trình nghiên cứu cá nhân tơi, thực hướng dẫn TS Trần Văn Tiếng Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố cơng trình khác TP Hồ Chí Minh, ngày … tháng … năm 2021 Lê Ích Trọng ii LỜI CẢM ƠN Tôi xin trân trọng cảm ơn TS Trần Văn Tiếng giúp đỡ, hướng dẫn cung cấp thơng tin cần thiết để tơi hồn thành luận văn thạc sĩ Tôi xin chân thành cảm ơn thầy cô giáo Khoa Xây Dựng trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh nhiệt tình dạy Xin cảm ơn tất bạn bè, người thân gia đình giúp đỡ tạo điều kiện thuận lợi để tơi hồn thành luận văn Vì kiến thức thời gian thực luận văn thạc sĩ có hạn nên khơng tránh khỏi hạn chế thiếu sót Tơi mong đóng góp q thầy giáo, bạn bè đồng nghiệp để luận văn hoàn thiện Xin chân thành cảm ơn TP Hồ Chí Minh, ngày … tháng … năm 2021 Lê Ích Trọng iii TĨM TẮT Việc phân tích, đánh giá dự đốn ứng xử nén bê tơng phương pháp giải tích, mơ số điều cần thiết quan trọng việc giảm thiểu nén mẫu thực nghiệm lên bê tông, giảm chi phí thí nghiệm lượng bê tơng thải mơi trường Từ nghiên cứu nhiều tác giả qua đề xuất mơ hình ứng xử Hognestad, CEB – FIP, Wee & Mansur, Almusallam & Alsayed…Tuy nhiên, mơ hình ứng xử theo phương pháp giải tích cho đường cong ứng xử quan hệ ứng suất – biến dạng chưa thực bám sát đường ứng xử thực nghiệm Nghiên cứu đề xuất sử dụng mạng nơ – ron nhân tạo (ANN) để dự đoán cường độ chịu nén bê tông từ thành phần cấp phối khác thông qua liệu 55 mẫu nén thực nghiệm Giá trị cường độ ghi nhận sau q trình xấp xỉ làm thơng số đầu vào cho hàm mục tiêu LIT nghiên cứu đề xuất Giải thuật tiến hóa di truyền (GA) ứng dụng để tìm kiếm hệ số tối ưu nhằm tối ưu hóa hàm ứng xử LIT, để đưa mơ hình ứng xử đề xuất cuối Nhằm đảm bảo đường cong dự đốn sau q trình tối ưu tin cậy, nghiên cứu tiến hành đối chiếu kết dự đốn với tổ mẫu thí nghiệm cho quan hệ ứng suất biến dạng Từ kết ghi nhận, đường cong ứng xử sau tối ưu bám sát đường ứng xử thử nghiệm với sai số thấp Từ đó, hàm ứng xử đề xuất đạt độ tin cậy cao iv ABSTRACT Analysis, evaluation and prediction of compression behavior of concrete by analytial methods, numberial simulation is one of the essential and important things in minimizing experimental compression on concrete, reducing testing costs and the amount of concrete discharged into the environment From the researches of many authors have suggested behavioral models such as Hognestad, CEB – FIP, Wee & Mansur, Almusallam & Alsayed…However, above for the behavior curve of stress – strain relationship has not really followed the experimental behavior line The study proposes to use artificial neural network (ANN) to predict compressive strength of concrete from different aggregate components through data set of 55 experimental compression samples The compressives value recorded after the approximation process will be the input parameter for the proposed LIT target function The genetic evolution algorithm (GA) is applied to find the optimal coefficients to optimize the LIT behavior function, to provide the final proposed behavioral model In order to ensure that the prediction curve is reliable after the optimal process, the study compares the prediction results with experimental sample groups to stress and strain relationships From the recorded results, the post-optimal behavioral curve closely followed the test behavior curve with low error From there, the proposed behavior function is highly reliable v MỤC LỤC LÝ LỊCH KHOA HỌC i LỜI CAM ĐOAN ii LỜI CẢM ƠN iii TÓM TẮT iv ABSTRACT v MỤC LỤC vi DANH SÁCH CÁC BẢNG ix DANH SÁCH CÁC HÌNH x DANH SÁCH LƯU ĐỒ xiii Chương TỔNG QUAN 1.1 Tính cấp thiết điểm từ luận văn 1.2 Tổng quan chung tình hình nghiên cứu ngồi nước 1.2.1 Tình hình nghiên cứu nước 1.2.2 Tình hình nghiên cứu ngồi nước 1.3 Mục đích nghiên cứu 1.4 Phạm vi đối tượng nghiên cứu 1.5 Phương pháp nghiên cứu 1.6 Nội dung nghiên cứu Chương CƠ SỞ LÝ THUYẾT 10 2.1 Các mơ hình ứng xử bê tơng 10 2.1.1 Mô hình ứng xử bê tơng đàn hồi 10 2.1.2 Mơ hình ứng xử theo lý thuyết học rạn nứt bê tông (CFM) 10 2.1.3 Mơ hình ứng xử theo lý thuyết đàn hồi – dẻo 12 2.1.4 Mơ hình ứng xử theo lý thuyết đàn hồi – dòn 12 2.1.5 Mơ hình ứng xử theo lý thuyết đàn hồi – dẻo – dòn 12 2.1.6 Các mơ hình ứng xử khác 13 2.1.7 Lựa chọn mơ hình ứng xử 13 vi 2.2 Lý thuyết mơ hình ứng xử đàn hồi – dẻo 17 2.2.1 Vùng ứng xử bê tông cường độ thường 17 2.2.2 Mơ hình ứng xử theo Hognestad 18 2.2.3 Mô hình ứng xử theo CEB – FIP 19 2.2.4 Mơ hình ứng xử theo Wee & Manur 20 2.2.5 Mơ hình ứng xử theo Almusallam & Alsayed 21 2.3 Mạng nơ – ron nhân tạo (ANN) 22 2.3.1 Cấu trúc mạng nơ – ron nhân tạo 23 2.3.2 Phân loại mạng nơ – ron nhân tạo 25 2.3.3 Quá trình huấn luyện mạng 27 2.4 Giải thuật tiến hóa di truyền (GA) 32 2.4.1 Các trình giải thuật di truyền (GA) 32 2.4.2 Tham số toán học giải thuật di truyền (GA) 33 2.5 Lý thuyết tính tốn tối ưu 33 2.5.1 Nguyên tắc chung toán tối ưu 33 2.5.2 Các bước thành lập toán tối ưu 33 Chương XÂY DỰNG HÀM MỤC TIÊU 35 3.1 Tính tốn giải tích mơ hình ứng xử 35 3.2 Đề xuất mơ hình ứng xử 42 3.2.1 Mơ hình ứng xử đề xuất LIT 42 3.2.2 Mơ hình ứng xử tối ưu LIT & GA 43 Chương DỰ ĐOÁN CƯỜNG ĐỘ CHỊU NÉN TỪ THÀNH PHẦN CẤP PHỐI 44 4.1 Bài toán thuận 46 4.2 Bài toán nghịch 50 Chương DỰ ĐOÁN ĐƯỜNG CONG ỨNG XỬ 57 5.1 Dự đoán đường cong ứng xử tổ mẫu M12, M21, M36 57 5.1.1 Mẫu nén M12 58 5.1.2 Mẫu nén M21 59 vii 5.1.3 Mẫu nén M36 60 5.2 Kiểm chứng kết dự đoán 61 5.2.1 Thí nghiệm nén mẫu ghi nhận 61 5.2.2 Dự đoán cường độ chịu nén từ cấp phối mẫu 62 5.2.3 Dự đoán đường cong ứng xử từ tổ mẫu 63 5.3 Đánh giá kết dự đoán 66 Chương KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 68 6.1 Kết luận 68 6.2 Kiến nghị 69 TÀI LIỆU THAM KHẢO 70 PHỤ LỤC TÍNH TỐN 75 Phụ lục 1: Code Matlab toán xấp xỉ _Mạng nơ – ron ANN 75 Phụ lục 2: Code Matlab tìm kiếm hệ số tối ưu_Giải thuật di truyền GA 76 Phụ lục 3: Kết tính tốn mơ hình ứng xử ứng với tổ mẫu DC01 DC02 79 Phụ lục 4: Kết tính tốn mơ hình ứng xử ứng với mẫu M12, M21 M36 81 Phụ lục 5: Kết thí nghiệm thực nghiệm cho quan hệ ứng suất biến dạng tổ mẫu DC01, DC02 TR03 86 Phụ lục 6: Kết tính tốn ứng suất biến dạng LIT & GA tương ứng với tổ mẫu DC01, DC02 TR03 88 viii DANH SÁCH CÁC BẢNG Bảng 2.1: Bảng tóm tắt mơ hình ứng xử bê tơng có cấp cường độ thường bê tông cường độ cao 14 Bảng 2.2: Một số hàm thường dùng mơ hình mạng nơ – ron [37] 24 Bảng 3.1: Bảng tính tốn thơng số ứng xử tổ mẫu theo Hognestad 35 Bảng 3.2: Bảng tính tốn thông số ứng xử tổ mẫu theo CEB – FIP 36 Bảng 3.3: Bảng tính tốn thơng số ứng xử tổ mẫu theo Wee & Mansur 37 Bảng 3.4: Bảng tính tốn thơng số ứng xử theo Almusallam & Alsayed .38 Bảng 3.5: Bảng so sánh sai lệch biến dạng lớn mô đun đàn hồi phương pháp giải tích thực nghiệm 41 Bảng 4.1: Giá trị cường độ chịu nén thực nghiệm ANN – toán thuận .47 Bảng 4.2: Giá trị thành phần cấp phối thực nghiệm mạng ANN xấp xỉ – toán nghịch 52 Bảng 5.1: Thông số tối ưu giá trị hàm thích nghi qua trình tìm kiếm 57 Bảng 5.2: Tỷ lệ thành phần cốt liệu bê tông thực nghiệm (kg/m3) 61 Bảng 5.3: Bảng giá trị kết mô đun đàn hồi hệ số Poisson từ thực nghiệm .62 Bảng 5.4: Bảng so sánh giá trị cường độ chịu nén thực nghiệm & ANN dự đoán .62 Bảng 5.5: Thông số tối ưu giá trị hàm thích nghi qua q trình tìm kiếm 63 ix DANH SÁCH CÁC HÌNH Hình 2.1: Mơ hình Hognestad cho đường cong quan hệ ứng suất – biến dạng 18 Hình 2.2: Mơ hình CEB – FIP cho đường cong quan hệ ứng suất – biến dạng 19 Hình 2.3: Mơ hình Wee & Mansur cho đường cong quan hệ ứng suất – biến dạng .20 Hình 2.4: Mơ hình Almusallam & Alsayed với quan hệ ứng suất – biến dạng 21 Hình 2.5: Dạng đường cong quan hệ ứng suất – biến dạng bê tông thường .17 Hình 2.6: Cấu trúc mạng nơ – ron sinh học [36] 23 Hình 2.7: Mơ hình mạng nơ – ron nhân tạo gán nhãn k [36] .23 Hình 2.8: Mơ hình mạng Hopfield nút tự kết hợp [38] 25 Hình 2.9: Mơ hình mạng Perceptron nhiều lớp điển hình [36] 25 Hình 2.10: Mơ hình mạng phản hồi [39] .26 Hình 2.11: Bước lặp xác định hướng tính tốn độ dài điểm dự đốn tối ưu 34 Hình 3.1: Quan hệ ứng suất – biến dạng mẫu DC01 theo thực nghiệm Hognestad .35 Hình 3.2: Quan hệ ứng suất – biến dạng mẫu DC02 theo thực nghiệm Hognestad 36 Hình 3.3: Quan hệ ứng suất – biến dạng mẫu DC01 theo thực nghiệm CEB-FIP 36 Hình 3.4: Quan hệ ứng suất – biến dạng mẫu DC02 theo thực nghiệm CEB-FIP 37 Hình 3.5: Quan hệ ứng suất – biến dạng mẫu DC01 thực nghiệm Wee & Mansur 37 x Hình 3.6: Quan hệ ứng suất – biến dạng mẫu DC02 thực nghiệm Wee & Mansur .38 Hình 3.7: Quan hệ ứng suất – biến dạng mẫu DC01 thực nghiệm Almusallam 38 Hình 3.8: Quan hệ ứng suất – biến dạng mẫu DC02 thực nghiệm Almusallam 39 Hình 3.9: Quan hệ ứng suất – biến dạng mẫu DC01 thực nghiệm giải tích 39 Hình 3.10: Quan hệ ứng suất – biến dạng mẫu DC02 thực nghiệm giải tích 40 Hình 4.1: Biểu đồ biểu diễn hội tụ q trình huấn luyện – tốn thuận 46 Hình 4.2: Giá trị đo lường mối tương quan đầu mục tiêu huấn luyện – Đối với toán thuận 47 Hình 4.3: Giá trị sai số cường độ chịu nén thực nghiệm ANN dự đốn 49 Hình 4.4: Biểu đồ biểu diễn hội tụ trình huấn luyện –bài tốn nghịch .51 Hình 4.5: Giá trị đo lường mối tương quan đầu mục tiêu huấn luyện – Đối với toán nghịch .51 Hình 4.6: Giá trị sai số cấp phối xi măng thực nghiệm ANN xấp xỉ 54 Hình 4.7: Giá trị sai số cấp phối nước thực nghiệm ANN xấp xỉ .54 Hình 4.8: Giá trị sai số cấp phối cốt liệu thô thực nghiệm ANN xấp xỉ .55 Hình 4.9: Giá trị sai số cấp phối cốt liệu mịn thực nghiệm ANN xấp xỉ 55 xi plot(Coarse_Exp,' *r','Linewidth',1); hold on; plot(Coarse_ANN,'-og','Linewidth',1); title('Errors Coarse'); xlabel('Specimens Number'); ylabel('Coarse (kg/m3)'); legend('Coarse - Experiment','Coarse - ANN Predict'); errors=Coarse_Exp-Coarse_ANN; plot(errors,'-.m+','Linewidth',1); Bai toan nghich – du doan cap phoi cot lieu (cat) a=sim(network2,Input); plot(Fine_Exp,' *r','Linewidth',1); hold on; plot(Fine_ANN,'-og','Linewidth',1); title('Errors Fine'); xlabel('Specimens Number'); ylabel('Fine (kg/m3)'); legend('Fine - Experiment','Fine - ANN Predict'); errors=Fine_Exp-Fine_ANN; plot(errors,'-.m+','Linewidth',1); Phụ lục 2: Code Matlab tìm kiếm hệ số tối ưu_Giải thuật di truyền GA Giá trị x1, x2 tìm kiếm tương ứng với 1 , : Mẫu DC01 function J=Optimize_LIT_GA_DC01(x) eps=xlsread('Concrete compression data official.xlsx','LIT','A:A'); sigma=xlsread('Concrete compression data official.xlsx','LIT','B:B'); fco =18,482; n=numel(eps); Ec=10,2*fco^(1/3); epsmax=0,78*fco^(1/4); beta=1/(1-(fco/(epsmax*Ec))); for i=1:1:n eps(i)=eps(1,i); end eps=eps(1:end); 76 for i=1:1:n sigma(i)=sigma(1,i); end sigma=sigma(1:end); for i=1:1:n d(i)=abs(sigma(i)-fco*(beta*x(1)*x(2)*eps(i)/epsmax)/ (beta*x(2)-1+(x(1)*eps(i)/epsmax)^(beta*x(2))))); end Valuess=d(1:end); J=sum(Valuess); Mẫu DC02 function J=Optimize_LIT_GA_DC02(x) eps=xlsread('Concrete compression data official.xlsx','LIT','D:D'); sigma=xlsread('Concrete compression data official.xlsx','LIT','E:E'); fco = 21,543; n=numel(eps); Ec=10,2*fco^(1/3); epsmax=0,78*fco^(1/4); beta=1/(1-(fco/(epsmax*Ec))); for i=1:1:n eps(i)=eps(1,i); end eps=eps(1:end); for i=1:1:n sigma(i)=sigma(1,i); end sigma=sigma(1:end); for i=1:1:n d(i)=abs(sigma(i)-fco*(beta*x(1)*x(2)*eps(i)/epsmax)/ (beta*x(2)-1+(x(1)*eps(i)/epsmax)^(beta*x(2))))); end Valuess=d(1:end); J=sum(Valuess); 77 Mẫu TR03 function J=Optimize_LIT_GA_TR03(x) eps=xlsread('Concrete compression data official.xlsx','LIT','G:G'); sigma=xlsread('Concrete compression data official.xlsx','LIT','H:H'); fco = 32,271; n=numel(eps); Ec=10,2*fco^(1/3); epsmax=0,78*fco^(1/4); beta=1/(1-(fco/(epsmax*Ec))); for i=1:1:n eps(i)=eps(1,i); end eps=eps(1:end); for i=1:1:n sigma(i)=sigma(1,i); end sigma=sigma(1:end); for i=1:1:n d(i)=abs(sigma(i)-fco*(beta*x(1)*x(2)*eps(i)/epsmax)/ (beta*x(2)-1+(x(1)*eps(i)/epsmax)^(beta*x(2))))); end Valuess=d(1:end); J=sum(Valuess); 78 Phụ lục 3: Kết tính tốn mơ hình ứng xử ứng với tổ mẫu DC01 DC02 Kết tính tốn ứng suất biến dạng mơ hình ứng xử mẫu DC01, DC02 Mơ hình Hognestad Mẫu ci ( ‰ ) DC01 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 1,1 1,2 1,3 1,4 1,5 1,6 1,7 1,8 1,9 2,0 2,1 2,2 2,3 2,4 2,5 2,6 2,7 2,8 2,9 2,28 4,41 6,39 8,22 9,89 11,42 12,80 14,03 15,11 16,04 16,82 17,45 17,93 18,26 18,44 18,48 18,36 18,09 17,67 17,10 16,38 15,51 14,49 13,33 12,01 10,54 8,92 7,16 5,24 DC02 ci ( MPa ) 2,44 4,73 6,87 8,87 10,72 12,43 13,99 15,40 16,67 17,79 18,76 19,59 20,27 20,81 21,20 21,44 21,54 21,49 21,30 20,96 20,47 19,83 19,05 18,13 17,06 15,84 14,47 12,96 11,30 CEB – FIP DC01 DC02 ci ( MPa ) 2,625 4,964 7,044 8,890 10,521 11,956 13,212 14,303 15,242 16,041 16,710 17,259 17,697 18,031 18,268 18,415 18,478 18,462 18,372 18,213 17,989 17,703 17,359 16,961 16,511 16,012 15,468 14,879 14,250 2,774 5,293 7,574 9,633 11,485 13,143 14,619 15,926 17,072 18,068 18,922 19,642 20,236 20,711 21,074 21,329 21,483 21,542 21,509 21,389 21,187 20,907 20,551 20,125 19,630 19,071 18,449 17,768 17,030 79 Wee & Mansur DC01 DC02 ci ( MPa ) 2,668 5,205 7,539 9,628 11,453 13,014 14,323 15,401 16,270 16,956 17,484 17,877 18,156 18,339 18,443 18,481 18,465 18,405 18,309 18,185 18,038 17,872 17,693 17,504 17,306 17,103 16,896 16,687 16,477 2,818 5,538 8,090 10,429 12,524 14,364 15,947 17,285 18,394 19,293 20,006 20,556 20,962 21,247 21,428 21,521 21,541 21,501 21,410 21,279 21,115 20,924 20,712 20,484 20,243 19,993 19,737 19,476 19,213 Almusallam & Alsayed DC01 DC02 ci ( MPa ) 1,949 3,608 5,033 6,268 7,344 8,288 9,119 9,855 10,509 11,091 11,612 12,078 12,495 12,871 13,208 13,511 13,784 14,029 14,249 14,447 14,624 14,782 14,924 15,049 15,160 15,258 15,343 15,417 15,480 2,063 3,834 5,363 6,692 7,853 8,870 9,765 10,554 11,252 11,869 12,415 12,899 13,328 13,707 14,041 14,336 14,595 14,821 15,018 15,188 15,332 15,455 15,556 15,639 15,703 15,752 15,785 15,804 15,810 3,0 3,1 3,2 3,3 3,4 3,5 3,6 3,7 3,8 3,9 4,0 4,1 4,2 4,3 4,4 4,5 4,6 4,7 4,8 4,9 5,0 5,1 5,2 5,3 3,17 9,50 7,55 5,45 3,21 13,581 12,875 12,133 11,357 10,550 9,711 8,844 7,948 7,026 6,079 5,107 4,111 3,094 2,055 16,238 15,394 14,500 13,558 12,570 11,537 10,463 9,347 8,193 7,000 5,772 4,508 3,210 1,880 80 16,267 16,058 15,851 15,646 15,443 15,243 15,047 14,853 14,664 14,477 14,295 14,116 13,941 13,770 13,602 13,438 13,278 13,121 12,967 12,817 12,671 12,527 12,387 12,250 18,949 18,686 18,423 18,163 17,906 17,652 17,402 17,156 16,915 16,677 16,445 16,217 15,994 15,776 15,563 15,354 15,150 14,951 14,756 14,566 14,380 14,198 14,021 13,848 15,533 15,577 15,613 15,641 15,661 15,674 15,680 15,681 15,675 15,664 15,648 15,627 15,602 15,572 15,538 15,500 15,459 15,414 15,365 15,314 15,259 15,201 15,141 15,078 15,804 15,786 15,758 15,720 15,673 15,617 15,553 15,481 15,402 15,315 15,223 15,124 15,020 14,909 14,794 14,674 14,549 14,42 14,286 14,148 14,007 13,862 13,713 13,561 Phụ lục 4: Kết tính tốn mơ hình ứng xử ứng với mẫu M12, M21 M36 Kết tính tốn giải tích ứng suất biến dạng mơ hình ứng xử mẫu M12 Mơ hình LIT & GA CEB – FIP Hognestad ci ( ‰ ) 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 1,1 1,2 1,3 1,4 1,5 1,6 1,7 1,8 1,9 2,0 2,1 2,2 2,3 2,4 2,5 2,6 2,7 2,8 2,9 3,0 ci ( MPa ) 2,565 4,871 6,889 8,629 10,115 11,377 12,445 13,347 14,107 14,746 15,282 15,731 16,106 16,418 16,677 16,890 17,064 17,205 17,317 17,404 17,470 17,518 17,550 17,569 17,576 17,573 17,560 17,541 17,514 17,482 2,23 4,31 6,24 8,02 9,64 11,12 12,44 13,61 14,63 15,50 16,22 16,78 17,20 17,46 17,57 17,53 17,34 17,00 16,50 15,86 15,06 14,11 13,01 11,76 10,36 8,80 7,10 5,24 2,577 4,858 6,874 8,652 10,214 11,580 12,768 13,793 14,670 15,411 16,026 16,527 16,920 17,215 17,418 17,537 17,576 17,542 17,439 17,271 17,043 16,759 16,422 16,035 15,601 15,122 14,602 14,043 13,446 12,813 81 Wee & Mansur Almusallam & Alsayed 2,620 5,098 7,361 9,369 11,109 12,584 13,810 14,811 15,611 16,237 16,714 17,065 17,310 17,467 17,551 17,576 17,552 17,488 17,393 17,272 17,131 16,974 16,804 16,626 16,441 16,251 16,058 15,864 15,669 15,474 1,913 3,537 4,930 6,135 7,185 8,106 8,918 9,638 10,278 10,851 11,363 11,824 12,239 12,613 12,952 13,258 13,535 13,786 14,014 14,221 14,408 14,578 14,732 14,871 14,996 15,109 15,210 15,301 15,382 15,453 3,1 3,2 3,3 3,4 3,5 3,6 3,7 3,8 3,9 4,0 4,1 4,2 4,3 4,4 4,5 4,6 4,7 4,8 4,9 5,0 5,1 5,2 5,3 17,446 17,404 17,360 17,312 17,261 17,208 17,153 17,097 17,039 16,980 16,920 16,859 16,798 16,736 16,674 16,612 16,549 16,487 16,425 16,362 16,300 16,238 16,177 12,148 11,450 10,723 9,967 9,183 8,374 7,540 6,683 5,803 4,901 3,979 3,038 2,078 15,280 15,088 14,898 14,710 14,526 14,344 14,165 13,990 13,818 13,649 13,484 13,322 13,163 13,008 12,857 12,708 12,563 12,421 12,282 12,146 12,014 11,884 11,757 15,516 15,571 15,619 15,660 15,694 15,722 15,745 15,762 15,773 15,781 15,783 15,782 15,776 15,767 15,754 15,737 15,718 15,695 15,669 15,641 15,610 15,576 15,540 Kết tính tốn giải tích ứng suất biến dạng mơ hình ứng xử mẫu M21 Mơ hình LIT & GA CEB – FIP Hognestad ci ( ‰ ) 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 ci ( MPa ) 3,139 6,122 8,903 11,461 13,791 15,898 17,792 2,899 5,654 8,264 10,730 13,052 15,229 17,262 3,134 6,079 8,839 11,417 13,817 16,041 18,095 82 Wee & Mansur Almusallam & Alsayed 3,183 6,323 9,375 12,295 15,044 17,589 19,908 2,358 4,413 6,211 7,787 9,170 10,385 11,452 0,8 0,9 1,0 1,1 1,2 1,3 1,4 1,5 1,6 1,7 1,8 1,9 2,0 2,1 2,2 2,3 2,4 2,5 2,6 2,7 2,8 2,9 3,0 3,1 3,2 3,3 3,4 3,5 3,6 3,7 3,8 3,9 4,0 4,1 4,2 4,3 4,4 19,485 20,992 22,329 23,511 24,552 25,467 26,269 26,969 27,579 28,107 28,563 28,954 29,289 29,572 29,809 30,006 30,168 30,296 30,397 30,472 30,524 30,556 30,570 30,568 30,552 30,523 30,483 30,433 30,374 30,307 30,233 30,153 30,067 29,977 29,882 29,784 29,683 19,150 20,894 22,494 23,949 25,260 26,426 27,448 28,325 29,059 29,647 30,092 30,391 30,547 30,558 30,425 30,147 29,725 29,158 28,447 27,592 26,592 25,448 24,160 22,727 21,149 19,427 17,561 15,551 13,396 11,096 8,652 6,064 19,980 21,700 23,259 24,658 25,902 26,992 27,932 28,725 29,373 29,879 30,245 30,474 30,568 30,530 30,362 30,066 29,644 29,099 28,433 27,647 26,744 25,726 24,595 23,352 21,999 20,539 18,972 17,302 15,528 13,654 11,680 9,609 7,441 5,179 2,823 0,376 83 21,983 23,809 25,385 26,719 27,822 28,709 29,399 29,911 30,263 30,475 30,565 30,550 30,446 30,266 30,022 29,727 29,390 29,019 28,6200 28,202 27,768 27,324 26,873 26,418 25,961 25,507 25,054 24,607 24,165 23,729 23,301 22,881 22,469 22,065 21,671 21,285 20,909 12,389 13,211 13,930 14,556 15,100 15,568 15,970 16,309 16,593 16,826 17,012 17,155 17,259 17,326 17,359 17,362 17,335 17,281 17,203 17,101 16,977 16,833 16,670 16,488 16,290 16,076 15,847 15,604 15,348 15,079 14,798 14,506 14,203 13,891 13,568 13,237 12,896 4,5 4,6 4,7 4,8 4,9 5,0 5,1 5,2 5,3 29,579 29,472 29,363 29,253 29,141 29,028 28,914 28,799 28,684 20,542 20,183 19,834 19,493 19,161 18,838 18,523 18,216 17,917 12,548 12,191 11,827 11,456 11,078 10,693 10,302 9,906 9,503 Kết tính tốn giải tích ứng suất biến dạng mơ hình ứng xử mẫu M36 Mơ hình LIT & GA CEB – FIP Hognestad ci ( ‰ ) 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 1,1 1,2 1,3 1,4 1,5 1,6 1,7 1,8 1,9 2,0 2,1 ci ( MPa ) 4,234 8,265 12,035 15,523 18,720 21,633 24,272 26,653 28,793 30,712 32,427 33,956 35,318 36,526 37,598 38,545 39,380 40,115 40,760 41,323 41,814 3,586 7,021 10,303 13,433 16,411 19,237 21,911 24,432 26,802 29,019 31,085 32,998 34,759 36,368 37,825 39,129 40,282 41,283 42,131 42,827 43,372 3,542 6,958 10,243 13,397 16,415 19,295 22,035 24,632 27,082 29,382 31,529 33,520 35,352 37,020 38,522 39,854 41,012 41,992 42,790 43,402 43,824 84 Wee & Mansur Almusallam & Alsayed 3,602 7,194 10,757 14,266 17,693 21,007 24,176 27,170 29,962 32,525 34,842 36,897 38,683 40,198 41,445 42,434 43,175 43,686 43,985 44,091 44,026 2,724 5,136 7,273 9,164 10,838 12,317 13,62 14,766 15,769 16,642 17,397 18,044 18,592 19,050 19,424 19,722 19,948 20,109 20,209 20,251 20,241 2,2 2,3 2,4 2,5 2,6 2,7 2,8 2,9 3,0 3,1 3,2 3,3 3,4 3,5 3,6 3,7 3,8 3,9 4,0 4,1 4,2 4,3 4,4 4,5 4,6 4,7 4,8 4,9 5,0 5,1 5,2 5,3 42,239 42,605 42,919 43,185 43,408 43,593 43,743 43,862 43,954 44,020 44,064 44,087 44,092 44,080 44,054 44,014 43,962 43,899 43,827 43,746 43,657 43,562 43,460 43,352 43,239 43,122 43,002 42,877 42,750 42,620 42,488 42,353 43,764 44,004 44,092 44,027 43,811 43,442 42,922 42,249 41,424 40,448 39,319 38,037 36,604 35,019 33,281 31,392 29,350 27,156 24,810 22,312 19,662 16,860 13,906 10,799 7,5410 44,051 44,079 43,903 43,518 42,919 42,102 41,060 39,789 38,283 36,536 34,541 32,293 29,786 27,012 23,964 20,636 17,021 13,110 8,895 4,369 85 43,809 43,46 43,000 42,444 41,810 41,113 40,365 39,578 38,763 37,929 37,082 36,229 35,377 34,528 33,688 32,859 32,044 31,244 30,462 29,697 28,952 28,226 27,521 26,835 26,169 25,523 24,897 24,291 23,703 23,134 22,583 22,050 20,182 20,077 19,929 19,740 19,514 19,252 18,956 18,629 18,273 17,888 17,477 17,041 16,581 16,099 15,595 15,071 14,528 13,967 13,388 12,792 12,181 11,554 10,913 10,259 9,591 8,910 8,218 7,514 6,798 6,072 5,336 4,590 Phụ lục 5: Kết thí nghiệm thực nghiệm cho quan hệ ứng suất biến dạng tổ mẫu DC01, DC02 TR03 Bảng kết ứng suất biến dạng từ thí nghiệm mẫu DC01 [7] DC01 – 01 ci ( ‰ ) ci ( MPa ) 0 0,06 0,102 0,168 0,231 0,256 0,356 0,476 0,611 0,813 1,097 1,519 2,529 3,726 5,271 DC01 – 03 ci ( ‰ ) ci ( MPa ) 0 2,965 3,916 5,331 6,666 7,153 8,930 10,407 11,657 13,134 14,447 16,020 16,648 16,541 16,090 0 0 0 0 0 0,018 1,856 0,053 3,039 0,051 2,665 0,061 3,299 0,114 4,052 0,114 4,584 0,173 5,744 0,189 6,253 0,233 7,323 0,239 7,492 0,248 7,662 0,269 7,905 0,351 8,998 0,385 9,292 0,472 10,458 0,566 10,729 0,661 12,110 0,706 12,121 0,821 13,445 0,871 13,508 1,063 14,956 1,158 14,922 1,371 16,348 1,539 16,247 2,135 17,825 1,900 17,656 2,622 19,523 2,188 18,504 3,251 19,031 2,575 18,810 3,747 17,961 2,968 18,646 4,190 16,897 4,307 17,610 Bảng kết ứng suất biến dạng từ thí nghiệm mẫu DC02 [7] DC02 – 01 ci ( ‰ ) ci ( MPa ) 0 0,058 0,091 0,156 0,220 DC01 – 02 ci ( ‰ ) ci ( MPa ) 0 2,467 3,395 5,065 6,638 DC02 – 02 ci ( ‰ ) ci ( MPa ) 0 0,033 0,056 0,142 0,208 0,265 0 0,69 2,716 4,555 6,344 8,013 86 DC02 – 03 ci ( ‰ ) ci ( MPa ) 0 0,013 0,045 0,079 0,138 0,198 0 1,567 2,297 3,214 4,686 6,361 0,281 0,295 0,369 0,504 0,693 1,000 1,177 1,343 1,621 1,985 2,646 3,278 3,742 4,348 8,064 8,398 10,169 11,289 12,676 14,232 15,590 16,711 18,154 19,353 20,106 19,427 18,702 17,967 0,294 0,372 0,516 0,743 0,876 0,973 1,182 1,444 1,841 2,573 2,722 3,615 4,251 4,643 8,573 9,524 11,018 12,676 14,096 15,358 16,863 18,635 20,083 21,311 21,611 21,175 19,608 14,696 0,254 0,286 0,322 0,415 0,549 0,697 0,900 1,057 1,177 1,336 1,610 2,774 3,415 7,922 9,026 9,654 11,431 13,015 14,447 15,822 17,327 18,640 20,095 21,323 22,562 19,732 Bảng kết ứng suất biến dạng từ thí nghiệm mẫu TR03 [44] TR03-01 ci ( ‰ ) ci ( MPa ) TR03-02 ci ( ‰ ) ci ( MPa ) TR03-03 ci ( ‰ ) ci ( MPa ) 0 0,0306 0,0521 0,0612 0,0919 0,129 0,178 0,233 0,276 0,309 0,343 0,387 0,434 0,492 0,61 0,663 0,723 0 0,00743 0,0421 0,0917 0,129 0,171 0,211 0,243 0,318 0,339 0,418 0,512 0,592 0,697 0,82 0,952 0,00928 0,0526 0,0649 0,105 0,155 0,207 0,266 0,306 0,319 0,334 0,368 0,431 0,534 0,591 0,663 0,848 0,958 1,09 0 2,74 3,31 3,45 4,70 6,24 7,74 9,56 11,30 12,76 12,87 14,15 15,71 17,21 18,58 19,68 21,33 0 1,50 2,81 4,97 6,75 8,43 9,94 11,40 12,95 13,62 14,87 16,33 17,92 19,56 21,09 22,77 87 1,68 3,30 3,75 5,32 7,10 8,96 10,77 12,35 13,20 13,41 14,59 15,69 16,99 18,33 19,82 21,38 22,59 24,55 0,795 0,89 1,03 1,06 1,15 1,52 2,84 4,17 5,37 6,74 22,92 24,84 26,25 27,45 28,48 30,21 31,33 31,30 30,37 28,91 1,13 1,27 1,46 1,79 2,21 2,74 3,64 5,64 24,45 26,25 27,84 29,47 31,53 32,35 32,25 30,80 1,22 1,37 1,59 2,03 2,84 2,98 3,70 4,92 26,12 27,99 30,05 32,05 33,10 33,06 32,70 31,38 Phụ lục 6: Kết tính tốn ứng suất biến dạng LIT & GA tương ứng với tổ mẫu DC01, DC02 TR03 Kết tính tốn ứng suất biến dạng mơ hình ứng xử ứng với tổ mẫu Mơ hình Tổ mẫu ci ( ‰ ) 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 1,1 1,2 1,3 1,4 1,5 1,6 1,7 1,8 Wee & Mansur DC01 DC02 TR03 DC01 ci ( MPa ) 2,612 4,976 7,060 8,869 10,425 11,755 12,888 13,849 14,663 15,350 15,930 16,419 16,828 17,171 17,456 17,692 17,886 18,044 2,818 5,538 8,090 10,429 12,524 14,364 15,947 17,285 18,394 19,293 20,006 20,556 20,962 21,247 21,428 21,521 21,541 21,501 3,242 6,448 9,577 12,586 15,437 18,097 20,538 22,743 24,700 26,406 27,864 29,082 30,073 30,855 31,445 31,861 32,124 32,252 88 1,329 3,822 6,045 7,987 9,666 11,106 12,334 13,378 14,263 15,012 15,645 16,178 16,626 17,002 17,315 17,576 17,791 17,967 LIT & GA DC02 TR03 2,771 5,323 7,617 9,647 11,427 12,976 14,317 15,474 16,468 17,321 18,050 18,673 19,202 19,651 20,030 20,349 20,616 20,837 5,081 9,511 13,281 16,455 19,114 21,338 23,198 24,755 26,058 27,151 28,068 28,838 29,483 30,024 30,477 30,855 31,168 31,428 1,9 2,0 2,1 2,2 2,3 2,4 2,5 2,6 2,7 2,8 2,9 3,0 3,1 3,2 3,3 3,4 3,5 3,6 3,7 3,8 3,9 4,0 4,1 4,2 4,3 4,4 4,5 4,6 4,7 4,8 4,9 5,0 5,1 5,2 5,3 5,4 5,5 18,171 18,271 18,348 18,404 18,444 18,468 18,480 18,480 18,471 18,453 18,428 18,397 18,360 18,318 18,272 18,222 18,170 18,115 18,057 17,998 17,937 17,875 17,812 17,748 17,683 17,617 17,552 17,485 17,419 17,353 17,286 17,22 17,154 17,088 17,022 18,255 17,946 21,410 21,279 21,115 20,924 20,712 20,484 20,243 19,993 19,737 19,476 19,213 18,949 18,686 18,423 18,163 17,906 17,652 17,402 17,156 16,915 16,677 16,445 16,217 15,994 15,776 15,563 15,354 15,150 14,951 14,756 14,566 14,380 14,198 14,021 13,848 32,262 32,172 31,996 31,749 31,441 31,085 30,689 30,262 29,810 29,341 28,858 28,367 27,870 27,372 26,874 26,380 25,890 25,405 24,928 24,459 23,998 23,546 23,105 22,672 22,250 21,838 21,436 21,044 20,662 20,290 19,928 19,575 19,231 18,897 18,571 89 18,109 18,222 18,310 18,377 18,425 18,457 18,476 18,482 18,477 18,464 18,442 18,414 18,379 18,340 18,296 18,248 18,197 18,144 18,087 18,029 17,969 17,907 17,845 17,781 17,716 17,651 17,585 17,519 17,453 17,387 17,320 17,254 17,188 17,121 17,055 21,018 21,165 21,283 21,374 21,442 21,491 21,523 21,539 21,542 21,534 21,515 21,488 21,453 21,412 21,364 21,312 21,255 21,194 21,130 21,063 20,994 20,922 20,849 20,774 20,698 20,621 20,543 20,465 20,386 20,307 20,227 20,148 20,068 19,989 19,910 31,64 31,812 31,950 32,058 32,140 32,199 32,239 32,262 32,271 32,267 32,251 32,226 32,192 32,151 32,103 32,049 31,991 31,928 31,862 31,792 31,720 31,645 31,568 31,489 31,409 31,328 31,245 31,162 31,078 30,994 30,909 30,824 30,738 30,653 30,568 30,483 30,398 5,6 5,7 5,8 5,9 6,0 6,1 6,2 6,3 6,4 6,5 6,6 6,7 6,8 17,646 17,354 17,069 16,792 16,523 16,260 16,004 15,755 15,513 15,276 15,046 14,821 14,602 30,313 30,229 30,144 30,061 29,977 29,895 29,812 29,730 29,649 29,568 29,488 29,408 29,329 90 ... nghiên cứu nước 1.2.1.1 Tổng quan nghiên cứu ứng xử bê tông nước ▪ Ứng xử bê tông thực nghiệm Dưới tác dụng tải trọng, kết cấu bê tông cốt thép có ứng xử phi tuyến Để mơ tả ứng xử bê tông, thông... sai số khả ứng dụng chương trình tính Xây dựng sở liệu ứng xử bê tông cho nghiên cứu, mô sau 1.4 Phạm vi đối tượng nghiên cứu Luận văn tập trung nghiên cứu ứng dụng mạng nơ – ron nhân tạo ANN giải... đốn ứng xử bê tơng thí nghiệm nén trục? ?? Dựa liệu xây dựng áp dụng để dự đốn ứng xử bê tông thông qua thông số đầu vào, nhằm giảm thiểu số lượng mẫu thí nghiệm thực tế biết nhiều thơng số ứng xử