1 MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Tại Việt Nam, giao thơng vận tải đường có vai trò quan trọng kinh tế quốc dân Hàng năm, việc vận chuyển đường lớn chiếm 70% khối lượng hàng hóa 90% lượng hành khách so với phương thức vận tải khác Nhằm đáp ứng kịp thời nhịp độ phát triển kinh tế, hàng loạt cầu nhịp lớn có kết cấu đại xây dựng hàng nghìn cầu cũ phải sửa chữa, tăng cường Vì vậy, để nâng cao chất lượng cơng trình, việc theo dõi khả làm việc kết cấu cầu mang ý nghĩa đặc biệt quan trọng Quan trắc chuyển dịch cơng trình cầu thực với mục đích thu thập số liệu chuyển dịch cơng trình cách xác, với số liệu quan trắc khác sử dụng để tính tốn thay đổi nội lực từ đánh giá, dự báo mức độ an toàn; kiểm tra thiết kế; cảnh báo nguy hiểm; cung cấp số liệu phục vụ cho việc tu, sửa chữa cầu trình khai thác Ở nước ta, năm gần đây, công tác bắt đầu quan tâm ý, đặc biệt năm 2012, Bộ Giao thông Vận tải công văn số 2727/BGTVT - KCHT công tác quản lý, bảo trì cầu treo yêu cầu tất cầu phải lắp đặt hệ thống quan trắc kết cấu năm 2016, Bộ Xây dựng ban hành thơng tư 26/2016/TT-BXD quy định cơng trình cầu từ cấp I trở lên bắt buộc phải thực quan trắc kết cấu trình khai thác sử dụng cơng việc trọng Tuy nhiên, khâu thiết kế, lắp đặt, đo đạc, xử lý, phân tích số liệu đo chưa quy định đồng bộ, thống văn pháp quy Vì vậy, cơng tác quan trắc kết cấu cơng trình cầu ban hành tiêu chuẩn quan trắc cầu có ý nghĩa cấp bách xây dựng khai thác Với cơng trình cầu lớn, có kết cấu phức tạp, để đảm bảo yêu cầu độ xác cao quan trắc chuyển dịch, lại đo điều kiện khó khăn, khối lượng liệu quan trắc thường lớn việc sử dụng nhiều thiết bị đại dùng máy toàn đạc điện tử quan trắc chuyển dịch ngang, máy thủy bình điện tử quan trắc lún, hệ thống GPS trước hay hệ thống GNSS quan trắc liên tục, thường xuyên chuyển dịch cầu áp dụng công nghệ thơng tin xử lý, phân tích số liệu quan trắc cần thiết Từ tất lý việc áp dụng giải pháp công nghệ để nâng cao hiệu quan trắc chuyển dịch cơng trình cầu quan trọng có giá trị thực tiễn điều kiện Việt Nam Mục tiêu nghiên cứu - Mục tiêu luận án: Đưa giải pháp công nghệ nhằm nâng cao độ xác quan trắc chuyển dịch cơng trình cầu q trình khai thác Việt Nam Đối tượng nghiên cứu - Đối tượng nghiên cứu: Các cơng trình cầu có kết cấu cứng cầu dây văng Phạm vi nghiên cứu - Phạm vi nghiên cứu luận án gồm: Trong lĩnh vực quan trắc chuyển dịch cơng trình cầu q trình khai thác sử dụng Việt Nam Nội dung nghiên cứu Với mục đích nghiên cứu giải pháp cơng nghệ quan trắc chuyển dịch cơng trình cầu Việt Nam, tiến hành nghiên cứu nội dung sau: Quan trắc chuyển dịch ngang cơng trình cầu có kết cấu cứng - Nghiên cứu sơ đồ đo hướng chuẩn dạng tổng quát ứng dụng nguyên lý số bình phương nhỏ để xử lý số liệu đo hướng chuẩn theo sơ đồ tổng quát Quan trắc chuyển dịch cầu dây văng - Nghiên cứu ứng dụng phương pháp GNSS - RTK quan trắc chuyển dịch theo phương đứng cầu dây văng - Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo thành lập mơ hình chuyển dịch cầu dây văng dựa tác động yếu tố tải trọng động nhiệt độ khơng khí, tải trọng giao thơng,… đến chuyển dịch cầu Phương pháp nghiên cứu - Phương pháp thống kê: Tìm kiếm, thu thập tài liệu cập nhật thông tin mạng internet thư viện - Phương pháp toán học: Tập hợp quy luật, định lý toán học để chứng minh số cơng thức phục vụ cho việc tính tốn, lập chương trình máy tính - Phương pháp phân tích: Nghiên cứu lý thuyết phương pháp đo hướng chuẩn, hệ thống định vị toàn cầu, mạng nơ-ron nhân tạo làm sở lý luận, sử dụng phương tiện, tiện ích để tính tốn, phân tích số liệu giải vấn đề đặt - Phương pháp so sánh: Đối chiếu với kết nghiên cứu khác nội dung liên quan để so sánh, đánh giá, đưa giải pháp phù hợp - Phương pháp thực nghiệm: Tiến hành thực nghiệm cụ thể để chứng minh lý thuyết, khẳng định tính đắn, khả thi đến kết luận - Phương pháp ứng dụng tin học: Xây dựng thuật toán lập chương trình tính tốn máy tính Ý nghĩa khoa học thực tiễn luận án - Góp phần hồn thiện lý thuyết xử lý số liệu lưới khống chế trắc địa hướng chuẩn quan trắc chuyển dịch ngang cơng trình cầu cứng - Là sở khoa học việc xây dựng quy chuẩn quan trắc chuyển dịch cơng trình cầu dây văng ứng dụng công nghệ GNSS - RTK (Hiện chưa có tiêu chuẩn riêng cho quan trắc cầu này) - Phát triển ứng dụng ANN thành lập mô hình chuyển dịch dựa số lượng liệu lớn hệ thống quan trắc kết cấu cơng trình cầu dây văng Các luận điểm bảo vệ - Luận điểm thứ nhất: Tổng quát hóa sơ đồ đo hướng chuẩn ứng dụng nguyên lý số bình phương nhỏ để xử lý số liệu đo hướng chuẩn sơ đồ tổng quát cho phép ứng dụng phương pháp hướng chuẩn cách linh hoạt, thuận tiện cơng trình cầu có kết cấu cứng - Luận điểm thứ hai: Công nghệ GNSS - RTK quan trắc chuyển dịch cầu phân tích số liệu quan trắc phương pháp ANN cho phép thành lập mơ hình chuyển dịch cầu dây văng đạt độ xác, độ tin cậy cao Những điểm đề tài luận án - Đề xuất sơ đồ hướng chuẩn tổng quát để xây dựng bậc lưới sở, lưới quan trắc xử lý số liệu đo mạng lưới theo nguyên lý số bình phương nhỏ - Nghiên cứu độ xác đánh giá khả ứng dụng quan trắc chuyển dịch cơng trình cầu dây văng theo phương đứng phương pháp GNSS - RTK điều kiện Việt Nam - Nghiên cứu ứng dụng phương pháp mạng nơ-ron nhân tạo nhằm lập mơ hình chuyển dịch cơng trình cầu dây văng dựa tác động tải trọng động 10 Cấu trúc luận án Cấu trúc luận án gồm phần: Phần mở đầu: Giới thiệu tổng quan luận án, tính cấp thiết, mục đích, ý nghĩa, phương pháp, nội dung nghiên cứu luận án đưa luận điểm bảo vệ, luận điểm luận án Phần nội dung có chương Chương 1: Tổng quan quan trắc chuyển dịch cầu giới Việt Nam Chương 2: Nghiên cứu ứng dụng phương pháp hướng chuẩn quan trắc chuyển dịch ngang cầu cứng Chương 3: Nghiên cứu ứng dụng công nghệ GNSS - RTK quan trắc phân tích chuyển dịch cầu dây văng Chương 4: Thực nghiệm Phần kết luận, kiến nghị: Tổng hợp lại vấn đề nghiên cứu luận án, đưa nhận xét, đánh giá giải pháp công nghệ quan trắc chuyển dịch cầu trình khai thác sử dụng cầu Việt Nam định hướng cho nghiên cứu tương lai 11 Lời cảm ơn Trước tiên, Nghiên cứu sinh xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến PGS TS Trần Khánh PGS TS Hồ Thị Lan Hương thầy cô tận tình hướng dẫn, động viên, giúp đỡ Nghiên cứu sinh suốt trình nghiên cứu viết luận án Tiếp theo, Nghiên cứu sinh xin trân trọng cảm ơn thầy cô khoa Trắc địa - Bản đồ Quản lý đất đai, phòng Đào tạo Sau đại học, Ban Giám hiệu, đặc biệt thầy mơn Trắc địa Cơng trình trường Đại học Mỏ - Địa chất tạo điều kiện thuận lợi giúp đỡ Nghiên cứu sinh học tập nghiên cứu Nghiên cứu sinh xin gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy cô môn Trắc địa, tập thể giảng viên khoa Công trình Ban Giám hiệu trường Đại học Giao thơng Vận tải nơi Nghiên cứu sinh công tác tận tình giúp đỡ, có ý kiến đóng góp quý báu cho tác giả hoàn thành nội dung luận án Cuối cùng, Nghiên cứu sinh xin cảm ơn gia đình, người thân, bạn bè, đồng nghiệp ln động viên, chia sẻ khó khăn với nghiên cứu sinh thời gian qua CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ QUAN TRẮC CHUYỂN DỊCH CẦU TRÊN THẾ GIỚI VÀ VIỆT NAM 1.1 Tổng quan cơng trình cầu 1.1.1 Khái niệm cơng trình cầu Cơng trình cầu cơng trình xây dựng để vượt qua dịng nước, thung lũng, đường bộ, khu vực sản xuất, khu thương mại, khu dân cư Theo tiêu chuẩn Quốc gia TCVN 11823:2017, cầu kết cấu vượt độ không 6m tạo thành phần đường Các phận cơng trình cầu bao gồm: Cầu, đường dẫn vào cầu, cơng trình điều chỉnh dịng chảy gia cố bờ sơng Kết cấu cầu gồm có: Kết cấu phần kết cấu phần Kết cấu phần có kết cấu nhịp, phần tạo bề mặt cho phương tiện giao thông hoạt động cầu, giúp cho xe chạy an toàn Kết cấu phần gồm mố, trụ cầu, móng, đảm bảo đỡ kết cấu phần truyền tải trọng từ kết cấu phần xuống đất Hình 1: Kết cấu cầu 1.1.2 Phân loại cầu Cơng trình cầu phân loại dựa theo mục đích sử dụng, vật liệu làm kết cấu nhịp, theo chướng ngại vật, cao độ đường xe chạy sơ đồ cấu tạo Nếu phân loại theo sơ đồ cấu tạo cầu có dạng sau: - Cầu dầm: Mặt cầu phẳng, nối dài, thường có phương nằm ngang, độ cao kéo dài sang bên đầu Chân cầu đúc bê tông cứng, dầm vào đất, đáy sông Bộ phận chịu lực chủ yếu dầm V V Hình 2: Mơ hình kết cấu cầu dầm - Cầu vịm: Kết cấu cầu vịm bao gồm: Vịm, hệ giằng ngang, hệ treo, hệ dầm ngang, hệ dầm dọc hệ kéo Bộ phận chịu lực chủ yếu vòm chịu nén, cắt uốn mặt phẳng vịm tác dụng tồn tải trọng V H H V V Hình 3: Mơ hình kết cấu nhịp cầu vòm - Cầu dàn: Kết cấu chịu lực kết cấu nhịp cầu dàn mặt phẳng dàn, với dàn chịu lực dọc trục (kéo nén) Chiều cao dàn lớn nên khả chịu lực, vượt nhịp kết cấu nhịp cầu dàn lớn so với kết cấu nhịp cầu dầm Nhược điểm cầu dàn cấu tạo thi cơng phức tạp Hình 1.4: Mơ hình kết cấu nhịp cầu dàn - Cầu khung: Trụ dầm liên kết cứng với để chịu lực H H V Hình 1.5: Cơng trình cầu khung V - Cầu treo: Cầu treo có phận chịu lực chủ yếu dây cáp dây xích đỡ hệ mặt cầu Cầu treo phân thành loại: + Cầu treo dây xiên (cầu dây văng): Cầu có cột tháp liên kết với dây cáp neo chịu đỡ toàn hệ mặt cầu dầm cầu Cầu có kết cấu dầm cứng tựa gối cứng gối cầu mố - trụ gối đàn hồi dây văng Các phận hợp thành cầu cột tháp, dây cáp, dầm trụ cầu Cầu dây văng có ưu điểm vượt nhịp lớn, độ võng nhỏ cầu dây võng, dễ thi cơng, có tính mỹ thuật cao, hiệu kinh tế cao Hình 6: Mơ hình kết cấu nhịp cầu dây văng + Cầu treo dây võng: Cầu chủ yếu làm việc dạng chịu kéo Khác với cầu dây văng có cáp treo trực tiếp vào trụ cầu cầu dây võng có dạng cáp treo cáp Hệ cáp treo cầu móc liên kết vào đỉnh trụ cầu Vì khoảng cách nhịp lớn chịu tải nặng nên cầu thường bị võng xuống khoảng nhịp cầu Từ hệ cáp treo nằm hai bên thành cầu, hệ cáp treo thẳng đứng móc vào hệ cáp chính, treo rủ xuống với khoảng cách song song đỡ lấy đốt mặt cầu Hình 7: Cơng trình cầu treo dây võng 1.2 Tổng quan quan trắc chuyển dịch cơng trình cầu 1.2.1 Khái niệm, nguyên nhân gây chuyển dịch cơng trình cầu 1.2.1.1 Khái niệm chuyển dịch cơng trình cầu Chuyển dịch cơng trình cầu thay đổi vị trí cơng trình khơng gian, thời gian so với vị trí ban đầu tác động tải trọng thân ngoại lực Giá trị chuyển dịch xác định qua thay đổi tọa độ, độ cao điểm quan trắc gắn cơng trình Chuyển dịch cầu gồm có chuyển dịch theo phương đứng chuyển dịch theo phương ngang - Chuyển dịch công trình theo phương đứng thay đổi độ cao mốc quan trắc theo thời gian - Chuyển dịch ngang thay đổi vị trí cơng trình mặt phẳng nằm ngang Chuyển dịch xác định theo phương hệ tọa độ công trình theo phương áp lực 1.2.1.2 Nguyên nhân gây chuyển dịch cơng trình cầu Chuyển dịch cơng trình xảy nhiều nguyên nhân như: - Sự thay đổi địa chất móng cầu: Thay đổi độ ẩm, áp lực nước lỗ rỗng… - Sự thay đổi điều kiện tự nhiên: Chế độ thủy văn, xói lở, lũ lụt, động đất… - Sự thay đổi áp lực: Do xây dựng cơng trình xung quanh, phương tiện giao thông gây rung động, tăng tải trọng sau nâng cấp sửa chữa, tầu thuyền va chạm làm hư hỏng phận cầu - Không đảm bảo mặt chất lượng cơng trình: Do chất lượng xây dựng cầu không đạt yêu cầu 1.2.2 Yêu cầu kỹ thuật quan trắc chuyển dịch cơng trình cầu 1.2.2.1 Đối tượng quan trắc chuyển dịch cơng trình cầu Đối tượng quan trắc chuyển dịch lựa chọn cho phải phản ánh dao động thực, nơi nhạy cảm với thay đổi độ cứng cầu, nơi có độ ổn định kém, có nguy xảy chuyển dịch hay xảy chuyển dịch gây nguy hiểm cơng trình Với cơng trình cầu có kết cấu cứng đối tượng quan trắc chuyển dịch mố, trụ cầu Vì có chức đỡ kết cấu nhịp phải 10 truyền áp lực tải trọng ngang, tải trọng đứng xuống đất đồng thời nhịp cầu lại thường có tải trọng thân lớn, kết cấu thành khối lớn Thêm vào nữa, mố, trụ cầu thường xuyên nằm sâu đất, thuộc phạm vi dịng chảy nên dễ bị xâm thực, xói lở, bào mịn Thân trụ cầu cịn bị va đập vật trôi nổi, va chạm tàu thuyền Mố cầu làm nhiệm vụ tường chắn đất nên chịu áp lực đẩy ngang đất Do đó, so với phận khác cầu mố, trụ cầu phận bị tác động nhiều tĩnh tải hoạt tải nên dễ bị hư hỏng Với cầu dây văng, đối tượng quan trắc thường tháp cầu, nhịp cầu Tháp cầu có tính định đến độ an tồn cầu, với dây văng đỡ mặt cầu Tháp cầu tựa lên đỉnh trụ tựa trực tiếp lên móng bố trí cố định vào đầu dây văng, đầu lại dây văng neo vào dầm chủ Các trụ tháp thường có chiều cao lớn, có dạng hộp rỗng mà phải chịu toàn tải trọng thân, hoạt tải tác động lên nhịp cầu thông qua trụ truyền tải trọng xuống đất Do đặc điểm, cấu tạo tháp với tác động tải trọng, đỉnh tháp thường có xu hướng bị nghiêng chuyển dịch ngang theo phương dọc cầu [5], [9] Dầm cầu có vai trò quan trọng cầu dây văng Vai trò dầm truyền tải trọng tác dụng, trọng lượng thân hoạt tải xe xuống hệ dây văng Nó ảnh hưởng đến khả chịu tải, độ cứng, độ ổn định cầu Vật liệu xây dựng dầm chủ bê tơng cốt thép thép Dầm chủ bê tông cốt thép thường áp dụng cho cầu nhỏ nhờ đặc tính chịu nén tốt bê tông Nhưng chiều dài nhịp tăng lên tĩnh tải tăng lên lúc dầm chủ thép tiện lợi Với đặc điểm bật cầu dây văng chiều dài nhịp cầu thường dài, lên tới 1000m nữa, chiều dày dầm mảnh, vật liệu dầm thép nên chịu hoạt tải, tĩnh tải, điểm nhịp thường bị võng xuống Với tất đặc điểm trên, quan trắc chuyển dịch cầu dây văng, điểm quan trắc thường bố trí điểm đặc trưng cầu đỉnh tháp (nơi có biên độ dao động ngang lớn nhất), chân tháp, nhịp (thường có độ võng lớn nhất), phần tư nhịp Ngoài để cung cấp số liệu cho việc phân tích dao động uốn xoắn dầm cầu điểm quan trắc chuyển dịch bố trí phía thượng lưu, hạ lưu dầm chủ 134 20 Nguyễn Thùy Linh, Hồ Thị Lan Hương, Nguyễn Hữu Hưng (2019), Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) xây dựng mơ hình dự báo chuyển dịch theo phương đứng cầu dây văng, Tạp chí Giao thơng Vận tải, 12/2019 tr 72-77 21 Nguyễn Thùy Linh, Hồ Thị Lan Hương, Nguyễn Hữu Hưng, Lê Văn Hiến, (2021), Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ - ron để khôi phục số liệu GNSS quan trắc chuyển vị cầu dây văng, Tạp chí Giao thông Vận tải,12/2021 tr67-71 22 Trần Đắc Sử, Trần Quang Học (2008), Quan trắc chuyển dịch ngang mố trụ cầu phương pháp hướng chuẩn, Tạp chí Khoa học Giao thơng Vận tải 23 Nguyễn Đình Thúc (2000), Trí tuệ nhân tạo mạng Nơron phương pháp ứng dụng, NXB Giáo dục 24 Nguyễn Viết Trung, Bùi Xuân Học (2017), Hệ thống quan trắc cầu dây văng cầu dây võng, NXB Xây dựng 25 Nguyễn Cao Văn, Trần Thái Ninh (2004), Giáo trình lý thuyết xác suất thống kê tốn, NXB Thống kê 26 Cơng ty Cổ phần BOT cầu Bạch Đằng (2016), Đề cương kỹ thuật khai thác hệ thống quan trắc cầu dây văng, dự án cầu Bạch Đằng tỉnh Quảng Ninh, thành phố Hải Phòng 27 Ban Quản lý Dự án Duy tu Hạ tầng Giao thông (2015), Hệ thống quan trắc kết cấu cầu Nhật Tân, Sở Giao Thông Vận tải Hà Nội 28 Nippon Koei Co LTD, Chodai Co, LTD liên doanh với Tedi South (5/2010), Tóm tắt báo cáo kỹ thuật thiết kế hệ thống quan trắc kết cấu cầu Cần Thơ 29 VSL Việt Nam (Vorspann System Losinger) (2013), Sổ tay vận hành Hệ thống quan trắc cầu Trần Thị Lý 30 Tiêu chuẩn quốc gia TCVN 9398:2012 Công tác trắc địa xây dựng cơng trình - u cầu chung 31 Tiêu chuẩn quốc gia TCVN 9399:2012 Nhà cơng trình xây dựng - Xác định chuyển dịch ngang phương pháp trắc địa 32 Tiêu chuẩn Quốc gia TCVN11823:2017 thiết kế cầu đường Việt Nam 135 Tiếng Anh 33 Ana Paula, Camargo Larocca (2004), Using High-rate GPS Data to Monitor the Dynamic Behavior of a Cable-stayed Bridge, 17th Int Tech Meeting of the Satellite Divison of the U.S Institute of Navigation, Long Beach, CA, pp 225–234 34 Andreas Wieser, Fritz K Brunner (2002), Analysis of Bridge Deformations using Continuous GPS Measurements, 2nd Conference of Engineering Surveying, Bratislava, Slovakia, pp 45–52 35 Ashkenazi V., Roberts G W (1997), Experimental monitoring of the Humber bridge using GPS, Civil Eng, 120(4), pp 177–182 36 Boris Mazurov, Fawzi Zarzoura, Mohamed Hassan (2017), Study of Suspension Bridge Deformation Using Neural Network, Actual Issues of Mechanical Engineering (AIME), Advances in Engineering Research Volume 133, pp 490-494 37 Cybenco, G (1989), Approximation by superposition of a sigmoidal function Mathematics of control, Signals and Systems 2, 303–314 38 Dah-Jing Jwo and Hung-Chih Huang (2004), Neural network aided adaptive extended Kalman filtering approach for DGPS positioning, The Journal of navigation 39 Fanis Moschas, Stathis Stiros (2011), Measurement of the dynamic displacements and of the modal frequencies of a short-span pedestrian bridge using GPS and an accelerometer, Engineering Structures, Vol 33(1), pp 10-17 40 Gethin W Roberts, Xiaolin Meng, Alan H Dodson (2002), Using Adaptive Filtering to Detect Multipath and Cycle Slips in GPS/Accelerometer Bridge Deflection Monitoring Data, Conference: XXII FIG Congress, Washington DC 41 Heng Lin, Yiqiang Xiang, Yakun Jia (2017), Study on Health Monitoring System Design of Cable-Stayed Bridge, Sustainable Civil Infrastructures 42 Hien Van Le (2015), Application of time-series analysis for a cable-stayed bridge monitoring using GPS long-term data, thesis, YOKOHAMA National University 136 43 Hien Van Le, Mayuko Nishio (2015) Time-series analysis of GPS monitoring data from a long-spanbridge considering the global deformation due to air temperaturechanges, Journal of Civil Structural Health Monitoring5(4) pp415-425 44 H.F Zhou, Y.Q Ni, and J.M Ko (2005), Performance of neural networks for simulation and prediction of temperature-induced modal variability, Smart Structures and Materials: Sensors and Smart Structures Technologies for Civil, Mechanical and Aerospace Systems, Vol 5765(SPIE, Bellingham,WA)pp 912-922 45 H.F Zhou, Y.Q Ni, J.M Ko (2010), Constructing input to neural networks for modeling temperature-caused modal variability: Mean temperatures, effective temperatures, and principal components of temperatures, Engineering Structures 32, pp 1747–1759 46 H L T Ho, H V Le, L T Nguyen (2017), A Study on Accuracy Evaluation of GPS Vertical Monitoring Outcomes on Main Span of Can Tho Bridge, Vietnam, The 8th International Conference on Structural Health Monitoring of Intelligent Infrastructure Brisbane, Australia 47 Holger Robert Maier, Graeme Clyde Dandy, K P Sudheer, Ashu Jain (2010), Methods used for the development of neural networks for the prediction of water resource variables in river systems: Current status and future directions, Environmental Modelling and Software 25(8), DOI:10.1016/j.envsoft.2010.02.003, pp 891-909 48 Hyun Su Moon, Suyeol Ok, Pang-jo Chun and Yun Mook Lim (2012), Artificial Neural Network for Vertical Displacement Prediction of a Bridge from Strains (Part 1): Girder Bridge under Moving Vehicles, Applied Sciences 9(14):2881 DOI:10.3390/app9142881 49 Irwanda Laory, Thanh N Trinh, Ian F C Smith James M W Brown John (2014), Methodologies for predicting natural frequency variation of a suspension bridge 2, Engineering Structures, Vol 80, pp 211-221 50 Jiayong Yu, Xiaolin Meng, Xudong Shao, Banfu Yan, Lei Yang (2014), Identification of dynamic displacements and modal frequencies of a mediumspan suspension bridge using multimode GNSS processing, Engineering Structures, Volume 81, pp 432-443 137 51 Jiayong Yu, Xiaolin Meng, Xudong Shao, Banfu Yan, Lei Yang (2007), Detecting bridge dynamics with GPS and triaxial accelerometers, Engineering Structures, Volume 29, Issue 11, pp 3178-3184 52 Jong Jae Lee, Jong Won Lee, Jin Hak Yi, Chung Bang Yun, Hie Young Jung (2005), Neural networks-based damage detection for bridges considering errors in baseline finite element models, Journal of Sound and Vibration, vol 280, no 3–5, pp 555–578 53 Kai Yuen Wong, King Leung Man, Wai Yee K Chan (2001), Application of global positioning system to structural health monitoring of cable-supported bridges, Proc SPIE, 4337, pp 390–401 54 Karolina Góka, Zbigniew Muynski, Jaroslaw Rybak (2013), Displacement monitoring and sensitivity analysis in the observational methos, Studia Geotechnica et Mechanica, Vol XXXV, No 55 Kliusin E.B nnk (2015), Phương pháp đo đạc vệ tinh trắc địa, Nxb ИИГАиК-Moskva (Tiếng Nga) 56 Kurt Hornik, Maxwell Stinchcombe, Halbert White (1989), Multilayer feedforward networks are universal approximators, Neural Networks 2, 359–366 57 Meisam Gordan, Hashim Abdul Razak, Zubaidah Ismail, Khaled Ghaedi (2017), Recent Developments in Damage Identification of Structures Using Data Mining, Lat Am j solids struct, Vol.14 no.13, Rio de Janeiro , https://doi.org/10.1590/1679-78254378 58 Mohamed T Elnabwy, Mosbeh R Kaloop, Emad Elbeltagi (2013), Talkha steel highway bridge monitoring and movement identification using RTK-GPS technique, Measurement 46, pp 4282–4292 59 Ming Liu, Frangopol Dan M., and Kim Sunyong (2009), Bridge system performance assessment from structural health monitoring: a case study, Journal of Structural Engineering, vol 135, no 6, pp 733– 742 138 60 Mosbeh Kaloop and Jong Wan Hu (2015), Stayed-cable bridge damage detection and localization based on accelerometer health monitoring measurements, Shock and Vibration 61 Mosbeh Kaloop and Hui Li (2014), Multi input–single output models identification of tower bridge movements using GPS monitoring system, Measurement 47 62 Mosbeh Kaloop and Doo Kie Kim (2014), GPS-structural health monitoring of a long span bridge using neural network adaptive filter, Survey Review, Volume 46 63 Mosbeh Kaloop and Jong Wan Hu (2015), Optimizing the De-Noise Neural Network Model for GPS Time-Series Monitoring of Structures, Sensors (Basel) 64 Nickitopoulou, A., Protopsalti, K., and Stiros, S (2006), Monitoring dynamic and quasi-static deformations of large flexible engineering structures with GPS: accuracy, limitations and promises, Engineering Structures, vol 28, no 10, pp 1471-1482 65 Roberts, G.W., H Dodson and V Ashkenazi (1999), Twist and deflect: monitoring motion of the Humber Bridge, GPS World, 10(10), pp 24-34 66 Stefania Arangio and Franco Bontempi (2014), Structural health monitoring of a cable-stayed bridge with Bayesian neural networks, Structure and Infrastructure Engineering, vol 11, no 4, pp 575–587 67 Sun ichi Nakamura (2000), GPS measurement of wind induced suspension bridge girder displacements, Journal of Structure Engineering Asce, vol.126 (12) 68 Ting Hua Yi, Hong Nan Li, Ming Gu (2012), Recent research and applications of GPS-based monitoring technology for high-rise structures, Structural Control and Health Monitoring 69 Tinh Duc Le, Hien Van Le, Linh Thuy Nguyen, Thanh Kim Thi Nguyen, Duy Tien Le, (2020), Application of correlation and regression analysis between GPS – RTK and environmental data in processing the monitoring data of cable – stayed, Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất, Số 61, Kỳ 139 70 Thuy Linh Nguyen, Van Hien Le, Minh Ngoc Le, Duc Cong Tran, (2018), Accuracy assessment of displacement measurements of cable-stayed bridge using GPS-RTK technology, International Conference on Sustainability in Civil Engineering, Hanoi, Vietnam 71 Thuy Linh Nguyen, Huu Hung Nguyen, (2020), Application of Artificial Neural Network for recovering GPS - RTK data in the monitoring of cable - stayed bridge deformation, Structural Health Monitoring and Engineering Structure Select proceedings of SHM&ES 2020, Lecture Notes in Civil Engineering, ISBN 978-981-16-0945-9 Doi:http://doi.org/10.1007/978-981-16-0945-9 72 Xiaolin Meng, Alan Dodson, Gethin Wyn Roberts ( 2007), Detecting bridge dynamics with GPS and triaxial accelerometers, Engineering Structures, Vol 29, pp 3178-3184 73 Xiaolin Meng Wei Huang (2009), Global Navigation Satellite Systems (GNSSs) for Monitoring Long Suspension Bridges, In book: Encyclopedia of Structural Health Monitoring 74 You Lin Xu ,W.S Chan (2009), Wind and structural monitoring of long span cable supported bridge with GPS, The Seventh Asia-Pacific Conference on Wind Engineering, Taipei, Taiwan 75 Y Q Ni; H F Zhou; and J M Ko (2009), Generalization Capability of Neural Network Models for Temperature-Frequency Correlation Using Monitoring Data, Journal of structure engineering © ASCE / / 1297 76 Y.Q.Ni, M.Li (2016), Wind pressure data reconstruction using neural network techniques: A comparison between BPNN and GRNN, Measurement, 88, pp 468-476, https://doi.org/10.1016/j.measurement.2016.04.049 77 Yukio Tamura, Akihito Yoshida, Ryukichi Ishibashi, Masahiro Matsui, Measurement of windinduced response of buildings using RTK-GPS, Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, Vol 90, 2002, pp 1783-1793 78 Zbigniew Muszynski, Jaroslaw Rybak (2010), Application of geodetic survey methods in load capacity testing of piles, Conference: XIVth Danube - 140 European Conference on Geotechnical Engineering From Research to Design in European Practice,, At Bratislava 79 Zbigniew Muszyski and Jarosaw Rybak (2017), Horizontal Displacement Control in Course of Lateral Loading of a Pile in a Slope, IOP Conf Ser.: Mater Sci Eng 245 032002 80 Zbigniew Muszyński, Jarosław Rybak, and Paulina Kaczor (2018), Accuracy Assessment of Semi-Automatic Measuring Techniques Applied to Displacement Control in Self-Balanced Pile Capacity Testing Appliance - Sensors (Basel) 81 Wai Shan Chan, You Lin Xu, Xiao Li Ding, Yong Liang Xiong, Wu Jiao Dai (2006), Assessment of Dynamic Measurement Accuracy of GPS in Three Directions, Journal of suveying engineering, Vol 132 Issue 3, pp 45- 51 82 Wenchen Shan, Xianqiang Wang, Yubo Jiao (2018), Modeling of Temperature Effect on Modal Frequency of Concrete Beam Based on Field Monitoring Data, Structural Health Monitoring through Vibration - Based Approaches, Vol 2018 | Article, ID 8072843 | https://doi.org/10.1155/2018/8072843 83 Wong, K Y., Man, K L., and Chan, W Y (2001), Monitoring Hong Kong’s bridges: Real-time kinematic spans the gap, GPS World, 12(7), pp 10–18 Tiếng Nga 84 Горелов В А (1976), Анализ и обработка результатов высокоточных створных измерений.— М., ЦНИИАтоминформ 85 Донских И Е (1974), Створный метод измерений смещений сооружений.— М., Недра 86 Ямбаев X К (1978), Высокоточные створные измерения.— М., Недра 141 PHỤ LỤC 142 PHỤ LỤC SỐ LIỆU QUAN TRẮC CHUYỂN DỊCH THEO PHƯƠNG ĐỨNG CẦU BẠCH ĐẰNG QT01 QT02 Độ STT Độ cao Thời gian đo STT 53.999 2018Y08M01D14H22M00S 54.075 2018Y08M01D15H48M00S 53.995 2018Y08M01D14H22M01S 54.081 2018Y08M01D15H48M01S 54.009 2018Y08M01D14H22M02S 54.073 2018Y08M01D15H48M02S 54.004 2018Y08M01D14H22M03S 54.082 2018Y08M01D15H48M03S 54.002 2018Y08M01D14H22M04S 54.075 2018Y08M01D15H48M04S 53.998 2018Y08M01D14H22M05S 54.075 2018Y08M01D15H48M05S 54 2018Y08M01D14H22M06S 54.076 2018Y08M01D15H48M06S 53.992 2018Y08M01D14H22M07S 54.078 2018Y08M01D15H48M07S 54.009 2018Y08M01D14H22M08S 54.079 2018Y08M01D15H48M08S 10 53.993 2018Y08M01D14H22M09S 10 54.081 2018Y08M01D15H48M09S … … … … 2367 54.013 2018Y08M01D15H25M47S 4285 54.074 2018Y08M01D16H59M47S 2368 54.011 2018Y08M01D15H25M48S 4286 2369 54.016 2018Y08M01D15H25M49S 4287 54.072 2018Y08M01D16H59M49S 2370 54.018 2018Y08M01D15H25M50S 4288 54.072 2018Y08M01D16H59M50S 2371 54.023 2018Y08M01D15H25M51S 4289 54.074 2018Y08M01D16H59M51S 2372 54.019 2018Y08M01D15H25M52S 4290 54.075 2018Y08M01D16H59M52S 2373 54.014 2018Y08M01D15H25M53S 4291 54.082 2018Y08M01D16H59M53S 2374 54.024 2018Y08M01D15H25M54S 4292 54.074 2018Y08M01D16H59M54S 2375 54.009 2018Y08M01D15H25M55S 4293 54.08 2018Y08M01D16H59M55S 2376 54.017 2018Y08M01D15H25M56S 4294 54.08 2018Y08M01D16H59M56S 2377 54.015 2018Y08M01D15H25M57S 4295 54.08 2018Y08M01D16H59M57S 2378 54.018 2018Y08M01D15H25M58S 4296 54.082 2018Y08M01D16H59M58S 2379 54.019 2018Y08M01D15H25M59S 4297 54.089 2018Y08M01D16H59M59S cao … 54.07 Thời gian đo … 2018Y08M01D16H59M48S 143 PHỤ LỤC SỐ LIỆU QUAN TRẮC CHUYỂN DỊCH PHƯƠNG ĐỨNG CẦU CẦN THƠ S TT 4 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 ĐỘ CAO 42.6422 42.6362 42.6362 42.6437 42.6402 42.6392 42.6472 42.6442 42.6422 42.6362 42.6422 42.6392 42.6362 42.6422 42.6372 42.6392 42.6362 42.6342 42.6452 42.6452 42.6392 42.6282 42.6402 42.6482 42.6422 42.6432 42.6442 42.6432 42.6432 42.6412 42.6422 S TT 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 ĐỘ CAO 42.6342 42.6372 42.6392 42.6352 42.6332 42.6392 42.6402 42.6322 42.6392 42.6412 42.6342 42.6382 42.6412 42.6372 42.6342 42.6302 42.6242 42.6182 42.6172 42.6122 42.6022 42.6052 42.6022 42.5972 42.5992 42.5912 42.5852 42.5762 42.5712 42.5662 42.5572 S TT 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 ĐỘ CAO 42.5402 42.5582 42.5492 42.5502 42.5552 42.5482 42.5282 42.5522 42.5532 42.5442 42.5482 42.5382 42.5382 42.5692 42.5452 42.5402 42.5512 42.5472 42.5562 42.5542 42.5462 42.5502 42.5672 42.5492 42.5402 42.5572 42.5612 42.5582 42.5542 42.5522 42.5672 S TT 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 ĐỘ CAO 42.5562 42.5742 42.5682 42.5692 42.5712 42.5722 42.5582 42.5722 42.5672 42.5622 42.5632 42.5702 42.5762 42.5882 42.5812 42.6022 42.5932 42.6102 42.6042 42.6222 42.6202 42.6172 42.6142 42.6182 42.6202 42.6162 42.6152 42.6152 42.6162 42.6162 42.6302 S TT 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 ĐỘ CAO 42.6392 42.6312 42.6222 42.6512 42.6512 42.6572 42.6392 42.6362 42.6542 42.6452 42.6482 42.6402 42.6532 42.6652 42.6622 42.6252 42.6382 42.6382 42.6342 42.6342 42.6302 144 PHỤ LỤC STT SỐ LIỆU ĐO GNSS, GIÓ, NHIỆT ĐỘ TẠI CẦU CẦN THƠ Số liệu đo GNSS - RTK Gió Nhiệt Thời gian độ X (m) Y (m) Z (m) Vận tốc Hướng 20160108000000 275.317 12.298 42.640 3.573 131.310 25.10 20160108001000 275.314 12.297 42.644 3.804 131.512 25.04 20160108002000 275.317 12.299 42.639 4.001 134.963 25.09 20160108003000 275.315 12.298 42.634 4.232 137.627 25.11 20160108004000 275.315 12.297 42.639 4.473 137.103 25.11 20160108005000 275.315 12.298 42.636 4.336 139.171 25.09 20160108010000 275.314 12.298 42.636 4.561 138.723 25.01 20160108011000 275.315 12.299 42.639 4.531 136.657 24.96 20160108012000 275.313 12.297 42.640 4.167 133.253 24.89 10 20160108013000 275.314 12.298 42.648 3.748 131.623 24.80 11 20160108014000 275.316 12.298 42.643 3.899 128.486 24.80 12 20160108015000 275.315 12.300 42.645 3.530 133.230 24.81 13 20160108020000 275.315 12.298 42.636 3.692 135.240 24.88 14 20160108021000 275.316 12.298 42.640 4.172 134.538 24.95 … … … … … … … … 352 20160110094000 275.321 12.311 42.557 6.539 108.799 27.98 353 20160110095000 275.318 12.316 42.566 6.151 105.762 28.28 354 20160110100000 275.312 12.313 42.570 5.851 99.861 355 20160110101000 275.315 12.308 42.561 5.596 104.256 28.12 356 20160110102000 275.317 12.309 42.554 5.754 100.601 28.51 357 20160110103000 275.319 12.310 42.551 6.070 96.955 358 20160110104000 275.326 12.321 42.549 5.911 104.910 28.60 359 20160110105000 275.318 12.321 42.554 6.699 108.009 28.88 360 20160110110000 275.318 12.312 42.537 6.667 99.852 28.31 28.61 29.11 145 PHỤ LỤC SỐ LIỆU ĐO ÚNG SUẤT TẠI CẦU CẦN THƠ STT Máy Máy Máy Máy Máy Máy Máy Máy -0.591 1.007 2.002 2.281 -3.418 9.102 0.189 -2.045 0.114 2.084 2.106 2.601 -2.836 8.231 0.148 -2.055 -0.065 1.969 2.352 2.644 -3.066 8.552 0.065 -2.109 0.175 2.173 2.576 2.827 -2.928 8.368 0.012 -2.126 0.622 2.312 2.675 2.988 -2.569 7.847 -0.037 -2.124 0.350 2.038 2.391 2.744 -2.855 8.345 -0.132 -2.150 0.470 2.155 2.533 2.820 -2.785 8.258 -0.193 -2.187 0.666 2.252 2.546 2.969 -2.631 7.996 -0.251 -2.216 0.766 2.292 2.814 3.049 -2.624 7.987 -0.330 -2.252 10 1.144 2.455 3.016 3.364 -2.381 7.626 -0.383 -2.263 11 1.295 2.687 2.991 3.434 -2.319 7.513 -0.426 -2.271 12 1.677 3.160 2.970 3.590 -2.074 7.138 -0.447 -2.259 13 1.670 2.771 2.930 3.547 -2.057 7.142 -0.498 -2.267 14 1.847 3.103 3.374 3.783 -1.930 7.023 -0.544 -2.273 … … … … … … … … … 351 7.862 6.973 6.332 8.459 11.067 11.304 1.000 0.534 352 7.571 7.170 6.130 8.362 11.513 11.873 1.187 0.656 353 7.322 6.230 6.011 8.139 12.057 12.262 1.410 0.718 354 6.807 6.551 5.910 8.066 12.370 13.078 1.612 0.918 355 6.606 6.677 5.727 7.973 12.993 13.745 1.828 1.066 356 6.684 6.852 5.946 8.330 13.780 13.902 2.093 1.232 357 6.440 6.483 5.809 8.190 14.328 14.446 2.326 1.402 358 5.945 6.640 5.678 7.835 14.626 15.217 2.527 1.533 359 5.193 5.643 5.049 7.274 14.820 15.883 2.739 1.463 360 4.513 4.974 4.808 7.090 14.935 16.391 2.915 1.508 146 PHỤ LỤC Chương trình máy tính dự báo chuyển dịch cơng trình cầu dây văng phương pháp ANN dựa số liệu đo tải trọng động clear all; fclose all; clc; close all if isdir('networks41')==0 mkdir('networks41'); end %Chương trình dự báo chuyển dịch cầu dây văng %Nhập số liệu đầu vào x1=dlmread('linh_dauvao3.txt', '\t', 0, 0); %input data y1=dlmread('linh_targetZ3.txt', '\t', 0, 0); %target data ouput1=dlmread('linh_kiemtra3.txt', '\t', 0, 0); check1=dlmread('linh_kiemtraketquaZ3.txt', '\t', 0, 0); inputs=x1'; targets=y1'; ouput=ouput1'; check=check1'; trainFcn = 'trainlm'; ii=1; % so neurons jj=20; % so neurons max %Train the networks for i=ii:jj %vary number of hidden layer neurons from to 100 hiddenLayerSize = i; %number of hidden layer neurons net = fitnet(hiddenLayerSize,trainFcn); %create a fitting network net.divideParam.trainRatio = 70/100; %use 70% of data for training net.divideParam.valRatio = 15/100; %15% for validation net.divideParam.testRatio = 15/100; %15% for testing net.trainparam.epochs=10000; net.trainParam.max_fail=2000; net.trainparam.goal=1e-25; 147 net.trainparam.lr=0.01; net.trainParam.mu=0.0001; net.trainParam.mu_dec=0.01; net.trainParam.mu_inc=10; net.trainParam.mu_max=1e10; [net,tr] = train(net,inputs,targets); % train the network disp(i) ketqua = net(ouput) %simulate 15% test data toadoX(i,:)=ketqua(1,:); rmseX(i)=sqrt(mean((toadoX(i,:)-check(1,:)).^2)); %RMSE for X data save(['networks41\net' num2str(i)],'net'); %save the network in networks folder end %Plot the RMSEs figure plot(ii:jj,rmseX, 'b*-'); %hold on; plot(1:100, rmse2016, 'ro-'); legend('Toa X'); xlabel('Number of hidden layer neurons'); ylabel('RMSE X'); nntool %Plot the predict result predict_outputs=predict_outputs'; figure plot(predict_outputs); hold on; plot(check1); v = check1 - predict_outputs; m = std(v); max=max(v); min=min(v); biendo=max(v)-min(v); xlabel('So luong mau '); ylabel('Do cao(m)'); 148 %title('Du bao chuyen vi theo phuong Z'); legend('Gia tri thuc te màu xanh','Gia tri du bao mau do'); hold on; plot(check1,'b'); plot(predict_outputs,'r'); %Plot v result figure plot (v) xlabel('So luong mau'); ylabel('Sai so du bao(m)'); %title('Sai so du bao chuyen vi theo phuong Z'); %Plot training result figure plot(damz_outputs,'g'); hold on targets=targets'; plot(targets,'k'); legend('Giá tri hoc mau xanh','Gia tri thuc te mau den'); plot(targets,'k'); xlabel('So luong mau '); ylabel('Do cao(m)'); %title('Ket qua huan luyen mang'); %Plot training error result figure plot(damz_errors,'b'); xlabel('So luong mau'); ylabel('Sai so huan luyen(m)'); %title('Sai so huan luyen mang'); ... tiễn điều kiện Việt Nam Mục tiêu nghiên cứu - Mục tiêu luận án: Đưa giải pháp công nghệ nhằm nâng cao độ xác quan trắc chuyển dịch cơng trình cầu trình khai thác Việt Nam Đối tượng nghiên cứu. .. dụng Việt Nam Nội dung nghiên cứu Với mục đích nghiên cứu giải pháp cơng nghệ quan trắc chuyển dịch cơng trình cầu Việt Nam, tiến hành nghiên cứu nội dung sau: Quan trắc chuyển dịch ngang cơng trình. .. đề nghiên cứu luận án, đưa nhận xét, đánh giá giải pháp công nghệ quan trắc chuyển dịch cầu trình khai thác sử dụng cầu Việt Nam định hướng cho nghiên cứu tương lai 11 Lời cảm ơn Trước tiên, Nghiên