Chẩn đoán hư hỏng trong vùng neo của kết cấu bê tông cốt thép ứng suất trước sử dụng đáp ứng trở kháng từ cốt liệu thông minh hình cầu

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA LÊ BÁ TÙNG CHẨN ĐOÁN HƯ HỎNG TRONG VÙNG NEO CỦA KẾT CẤU BÊ TÔNG CỐT THÉP ỨNG SUẤT TRƯỚC SỬ DỤNG ĐÁP ỨNG TRỞ KHÁNG TỪ CỐT LIỆU THƠNG MINH HÌNH CẦU Chun ngành : Kỹ tḥt Xây dựng Mã số : 8580201 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 01 năm 2023 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA –ĐHQG -HCM Cán hướng dẫn khoa học: TS Huỳnh Thanh Cảnh Chữ ký: PGS TS Hồ Đức Duy Chữ ký: Cán chấm nhận xét 1: TS Trần Tuấn Nam Chữ ký: Cán chấm nhận xét 2: PGS TS Ngô Hữu Cường Chữ ký: Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM ngày 12 tháng 01 năm 2023 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: PGS TS Châu Đình Thành Chủ tịch TS Nguyễn Hờng Ân Thư ký TS Trần Tuấn Nam Phản biện PGS TS Ngô Hữu Cường Phản biện PGS TS Nguyễn Trọng Phước Ủy viên Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA KỸ THUẬT XÂY DỰNG PGS TS Châu Đình Thành ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM CỘNG HOÀN XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc Lập – Tự Do – Hạnh Phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: LÊ BÁ TÙNG MSHV: 2170998 Ngày, tháng, năm sinh: 20/10/1999 Nơi sinh: Tây Ninh Chuyên ngành: Kỹ Thuật Xây Dựng Mã số: 8580201 I TÊN ĐỀ TÀI Chẩn đoán hư hỏng vùng neo kết cấu bê tông cốt thép ứng suất trước sử dụng đáp ứng trở kháng từ cốt liệu thông minh hình cầu (Damage detection in prestressed concrete structure’s anchorages using spherical smart aggregate’s impedance responses) II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG Mơ PZT hình cầu, so sánh với số liệu mô phỏng, thực nghiệm công bố Mô cốt liệu thông minh sử dụng PZT hình cầu, so sánh với số liệu thực nghiệm cơng bố Chẩn đốn hư hỏng vùng neo kết cấu bê tông cốt thép ứng suất trước sự tổn hao lực ứng suất trước cáp sử dụng đáp ứng trở kháng từ cốt liệu thông minh hình cầu mạng nơron tích chập Chẩn đoán hư hỏng vùng neo kết cấu bê tông cốt thép ứng suất trước sự suy giảm cường độ bê tông vùng neo sử dụng đáp ứng trở kháng từ cốt liệu thơng minh hình cầu mạng nơ-ron tích chập Phân tích đánh giá sự ảnh hưởng mức độ nhiễu đến kết chẩn đoán III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ 05/09/2022 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ 18/12/2022 V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN TS Huỳnh Thanh Cảnh PGS.TS Hồ Đức Duy TP.HCM, ngày 18 tháng 12 năm 2022 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN TS Huỳnh Thanh Cảnh PGS TS Hồ Đức Duy CHỦ NHIỆM BỘ MƠN PGS TS Ngơ Hữu Cường TRƯỞNG KHOA KỸ THUẬT XÂY DỰNG LỜI CẢM ƠN Trải qua thời gian dài học tập mái trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG TP HCM, Thầy Cô truyền đạt nhiều kiến thức chuyên môn lẫn kinh nghiệm sống, vô biết ơn những công lao quý báu Để hoàn thành luận văn này, nhận nhiều sự giúp đỡ từ phía nhà trường thơng qua tơi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến: Ban Giám hiệu nhà trường, quý Thầy Cô trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG TP HCM quý Thầy Cô khoa Kỹ thuật Xây dựng, những người gần gũi tận tình giúp đỡ truyền đạt những kiến thức cho suốt thời gian qua Đặc biệt, xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến Thầy TS Huỳnh Thanh Cảnh Thầy PGS TS Hồ Đức Duy Trong trình nghiên cứu đề tài, Thầy kịp thời phát những sai lầm thiếu sót mà tơi mắc phải, Thầy hướng dẫn cung cấp kiến thức tận tình cho tơi suốt thời gian làm luận văn Đồng thời, xin chân thành cảm ơn sâu sắc đến gia đình, bạn bè tạo điều kiện tốt vật chất, tinh thần tạo cho nguồn động lực to lớn, giúp tơi hồn thành ḷn văn tốt nghiệp Cảm ơn gia đình, bạn bè bên tôi, động viên những lúc áp lực những chặng đường qua Lời cuối, xin gửi lời chúc sức khỏe, thành đạt, hạnh phúc may mắn đến q Thầy Cơ, gia đình, bạn bè Mặc dù tơi cố gắng hồn thiện luận văn tất sự nổ lực lực mình, nhiên khơng thể tránh những thiếu sót, mong nhận sự đóng góp quý báu quý Thầy Cô bạn Xin trân quý cảm ơn tất TP HCM, ngày 18 tháng 12 năm 2022 HỌC VIÊN CAO HỌC Lê Bá Tùng Trang ii TĨM TẮT LUẬN VĂN CHẨN ĐỐN HƯ HỎNG TRONG VÙNG NEO CỦA KẾT CẤU BÊ TÔNG CỐT THÉP ỨNG SUẤT TRƯỚC SỬ DỤNG ĐÁP ỨNG TRỞ KHÁNG TỪ CỐT LIỆU THƠNG MINH HÌNH CẦU Ngày nay, cơng nghệ bê tông cốt thép ứng suất trước ngày sử dụng rộng rãi lĩnh vực xây dựng Tuy nhiên, những vấn đề đáng quan tâm việc hư hỏng vùng neo kết cấu bê tông cốt thép ứng suất trước (KC BTCT ƯST) có nhiều sự cố đáng tiếc xảy Hư hỏng vùng neo KC BTCT ƯST xảy có ngun nhân điển hình từ sự suy giảm cường độ bê tông sự tổn hao lực ứng suất trước cáp Do đó, nghiên cứu này, phương pháp chẩn đoán hư hỏng nguyên nhân vùng neo KC BTCT ƯST đề xuất Phương pháp sử dụng kết hợp đáp ứng trở kháng cơ-điện từ cốt liệu thông minh hình cầu mạng nơ-ron tích chập Đầu tiên, đáp ứng trở kháng cốt liệu thơng minh hình cầu mô phần mềm phần tử hữu hạn kết kiểm chứng để đánh giá độ tin cậy mơ hình Thứ hai, mơ hình vùng neo KC BTCT ƯST mơ phần mềm phần tử hữu hạn cốt liệu thông minh gán vào mơ hình vị trí nguy hiểm; từ đó, giá trị đáp ứng trở kháng cho kịch huấn luyện chẩn đoán ghi nhận Thứ ba, mạng nơ-ron tích chập ứng dụng để chẩn đoán mức độ hư hỏng cho trường hợp hư hỏng điển hình vùng neo Thêm vào đó, sự ảnh hưởng mức độ nhiễu đến kết chẩn đốn phân tích đánh giá Cuối cùng, tính hiệu phương pháp chẩn đoán sử dụng kết hợp giá trị đáp ứng trở kháng từ cốt liệu thơng minh hình cầu mạng nơ-ron tích chập việc chẩn đốn hư hỏng vùng neo KC BTCT ƯST sự suy giảm cường độ bê tông sự tổn hao ứng suất cáp đánh giá Trang iii ABSTRACT DAMAGE DETECTION IN PRESTRESSED CONCRETE STRUCTURE’S ANCHORAGES USING SPHERICAL SMART AGGREGATE’S IMPEDANCE RESPONSES Nowadays, prestressed reinforced concrete (PSC) technology is more and more widely used in the construction field However, one of the issues of concern today is the damage in the anchorage area of the prestressed reinforced concrete structure and many unfortunate incidents have occurred The damage in the anchorage zone of a prestressed reinforced concrete structure is usually due to a decrease in concrete strength and loss of prestressing forces in the cable Therefore, in this study, a method of damage assessment caused by the above causes is proposed in the anchorage zone of prestressed reinforced concrete structures The method uses a combination of piezoelectric impedance-based methods from a spherical smart aggregate (SSA) and a convolutional neural network (CNN) Firstly, the impedance response of the SSA is simulated using finite element methods (FEM) and the results will be verified to evaluate the reliability of the model Secondly, a prestressed reinforced concrete structure anchorage model is simulated by FEM and smart aggregate is assigned to the model at the hazardous location Then, the impedance response values for each training or predicting will be recorded Thirdly, a convolutional neural network is applied to predict the damage level for two typical failure cases of the anchorage zone In addition, the influence of the noise level on the prediction results was analyzed and evaluated Finally, the effectiveness of the prediction method using a combination of impedance response from SSA and CNN in assessable damage to the anchorage zone of prestressed reinforced concrete structures due to the strength loss in concrete and the stress loss in cable is evaluated Trang iv LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan công việc luận văn thạc sĩ tơi thực sự hướng dẫn khoa học TS Huỳnh Thanh Cảnh PGS.TS Hồ Đức Duy Các kết luận văn hoàn toàn với sự thật chưa công bố nghiên cứu khác, ngoại trừ kết liên quan đến luận văn trích dẫn phần tài liệu tham khảo Tơi xin chịu hồn tồn trách nhiệm cơng việc thực TP HCM, ngày 18 tháng 12 năm 2022 HỌC VIÊN CAO HỌC Lê Bá Tùng Trang v MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN ii TÓM TẮT LUẬN VĂN iii ABSTRACT iv LỜI CAM ĐOAN v MỤC LỤC vi DANH MỤC CÁC BẢNG x DANH MỤC CÁC HÌNH xii DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT xviii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU xix CHƯƠNG GIỚI THIỆU 1.1 Đặt vấn đề 1.2 Mục tiêu nội dung nghiên cứu 1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu 1.2.2 Nội dung nghiên cứu 1.3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu .9 1.3.1 Đối tượng nghiên cứu 1.3.2 Phạm vi nghiên cứu 1.4 Tính cấp thiết ý nghĩa thực tiễn nghiên cứu .10 1.5 Cấu trúc luận văn .11 CHƯƠNG TỔNG QUAN 12 2.1 Tình hình nghiên cứu nước ngồi .12 2.1.1 Phương pháp trở kháng 12 2.1.2 Ứng dụng mạng nơ-ron CNN SHM 21 2.2 Tình hình nghiên cứu tại Việt Nam 22 2.2.1 Phương pháp trở kháng 22 2.2.2 Ứng dụng mạng nơ-ron CNN SHM 24 2.3 Tổng kết .24 CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT 26 Trang vi 3.1 Vùng neo bê tông ứng suất trước 26 3.2 Phương pháp trở kháng .28 3.2.1 Vật liệu áp điện 28 3.2.2 Sơ lược PZT 29 3.2.3 Mơ hình đáp ứng trở kháng cơ-điện 31 3.2.4 Nguyên lý hoạt động 33 3.2.5 Phương pháp đánh giá đáp ứng trở kháng 34 3.3 Cấu tạo cốt liệu thông minh .35 3.4 Phương pháp mạng nơ-ron nhân tạo 39 3.4.1 Một số khái niệm tổng quát 39 3.4.2 Tổng quan mạng nơ-ron sinh học (BNN) 41 3.4.3 Mơ hình mạng nơ-ron (Neural Network - NN) 42 3.4.4 Mạng nơ-ron tích chập (CNN) 48 3.5 Phương pháp chẩn đoán sử dụng kết hợp đáp ứng trở kháng cơ-điện mạng nơ-ron nhân tạo 52 3.6 Phương pháp công cụ hỗ trợ nghiên cứu 53 3.6.1 Mơ tốn trở kháng phần mềm ANSYS 54 3.6.1.1 Tổng quan phần mềm ANSYS 54 3.6.1.2 Quy trình giải tốn bản ANSYS APDL 54 3.6.1.3 Xuất giá trị trở kháng từ ANSYS 56 3.6.1.4 Một số loại phần tử sử dụng ANSYS APDL 57 3.6.2 Xây dựng mạng CNN phần mềm Matlab 63 CHƯƠNG CÁC BÀI TOÁN ỨNG DỤNG .65 4.1 Bài toán khảo sát 65 4.1.1 Thơng số mơ hình 66 4.1.2 Mơ tốn 68 4.1.3 Kết luận cho toán 71 4.2 Bài toán khảo sát 72 4.2.1 Thông số mơ hình 72 Trang vii 4.2.2 Mơ tốn 73 4.2.3 Kết luận cho toán 77 4.3 Bài toán khảo sát 77 4.3.1 Thơng số mơ hình 78 4.3.2 Mô tốn phân tích ứng suất vùng neo 81 4.3.3 Phân tích đáp ứng trở kháng cho toán khảo sát 86 4.3.4 Xây dựng mạng CNN chẩn đoán tổn hao lực cáp 92 4.3.5 Bài toán khảo sát dạng liệu đầu vào 97 4.3.5.1 Nợi dung tốn 97 4.3.5.2 Quy trình thực 97 4.3.6 Chẩn đốn giá trị đợ lớn đáp ứng trở kháng 98 4.3.6.1 Chẩn đoán tổn hao 5% (kịch bản Ta) 98 4.3.6.2 Chẩn đoán tổn hao 25% (kịch bản Tb) 101 4.3.6.3 Chẩn đoán tổn hao 40% (kịch bản Tc) 104 4.3.6.4 Chẩn đoán tổn hao 60% (kịch bản Td) 106 4.3.6.5 Kết quả chẩn đoán tổng hợp 109 4.3.7 Chẩn đoán giá trị phần thực phần ảo đáp ứng trở kháng 110 4.3.8 Chẩn đoán giá trị phần thực phần ảo cường đợ dịng điện 113 4.3.9 Nhận xét toán khảo sát 115 4.4 Bài toán khảo sát 115 4.4.1 Khảo sát sự xuất hư hỏng suy giảm cường độ bê tông 116 4.4.2 Chẩn đoán hư hỏng suy giảm cường độ bê tông 122 4.4.2.1 Chẩn đoán tổn hao 5% (kịch bản Da) 124 4.4.2.2 Chẩn đoán tổn hao 25% (kịch bản Db) 127 4.4.2.3 Chẩn đoán tổn hao 40% (kịch bản Dc) 129 4.4.2.4 Chẩn đoán tổn hao 60% (kịch bản Dd) 132 4.4.2.4 Kết quả chẩn đoán tổng hợp 134 Trang viii CHƯƠNG NGHIÊN CỨU MỞ RỘNG Theo kết theo Bảng 5.4, Bảng 5.5 Hình 5.12: Giá trị số RMSE chẩn đoán cho tất trường hợp (mức độ nhiễu huấn luyện, mức độ nhiễu chẩn đoán nội suy hay chẩn đoán ngoại suy) giảm mạnh giá trị ln nhỏ Bên cạnh đó, giá trị số RMSE khơng cịn tăng tuyến tính theo mức độ phần trăm tín hiệu nhiễu thêm vào cho trường hợp khảo sát (huấn luyện khơng huấn luyện) Do tín hiệu loại bỏ nhiễu hay tín hiệu đưa gần với tín hiệu khơng nhiễu (hay mức độ nhiễu tín hiệu %) Bảng 5.4 Khảo sát số RMSE theo mức độ nhiễu huấn luyện Chỉ số RMSE theo mức độ nhiễu Khảo sát Lần 01 1.4654 0.9608 0.8725 1.0698 1.4812 Lần 02 1.5665 2.0576 0.8827 1.7437 2.2499 Lần 03 1.6722 1.0333 1.1679 1.0297 2.0150 Lần 04 1.4008 2.2963 1.3799 1.4238 1.6440 Trung bình 1.5262 1.5870 1.0758 1.3167 1.8475 Bảng 5.5 Khảo sát số RMSE theo mức độ nhiễu không huấn luyện Khảo sát Chỉ số RMSE theo mức độ nhiễu 10 Lần 01 1.4456 1.3471 1.0013 1.2628 1.7774 1.5648 Lần 02 0.8928 1.3026 1.1422 1.9389 1.2566 1.6124 Lần 03 1.5351 1.0249 0.5487 1.2684 1.5732 2.0569 Lần 04 0.8862 0.5368 1.4583 1.7546 1.6712 0.9580 Trung bình 1.1899 1.0528 1.0376 1.5562 1.5696 1.5480 Trang 152 CHƯƠNG NGHIÊN CỨU MỞ RỘNG 2.0 Giá trị số RMSE 1.5 y = 0.0598x + 0.9769 R² = 0.6435 1.0 y = 0.0186x + 1.3962 R² = 0.041 0.5 Nhiễu huấn luyện Nhiễu không huấn luyện 0.0 10 Mức độ nhiễu tín hiệu (%) Hình 5.12 Mối quan hệ giữa số RMSE mức độ nhiễu tương ứng Tiếp theo, kết sai số chẩn đốn mức độ tổn hao trình bày Hình 5.13 Hình 5.14 Khi đó, tất mức độ nhiễu tất kịch chẩn đốn có sai số đạt u cầu (nhỏ %) sau khử nhiễu Kết chứng minh tính hiệu cao việc khử nhiễu đáp ứng trở kháng; mạng 1D-CNN thiết lập cho thấy khả làm việc tốt khảo sát Sai số kết chẩn đoán (%) 15 Tổn hao 5% Tổn hao 25% Tổn hao 40% Tổn hao 60% 10 0 Mức độ nhiễu tín hiệu (%) Hình 5.13 Sai số kết chẩn đốn với tín hiệu nhiễu huấn luyện Trang 153 CHƯƠNG NGHIÊN CỨU MỞ RỘNG Sai số kết chẩn đoán (%) 15 Tổn hao 5% Tổn hao 25% Tổn hao 40% Tổn hao 60% 10 5 10 Mức độ nhiễu tín hiệu (%) Hình 5.14 Sai số kết chẩn đốn với tín hiệu nhiễu chưa huấn luyện Cuối cùng, hình vẽ thể giá trị sai số trung bình kịch hư hỏng mức độ nhiễu cụ thể sau khử nhiễu trình bày Hình 5.15 Tại đây, chúng so sánh với kết chẩn đốn tương tự tín hiệu đáp ứng trở kháng không khử nhiễu – với mục đích cung cấp kết trực quan tính hiệu phương pháp khử nhiễu đề xuất 10 Giá trị sai số (%) Trước khử nhiễu Sau khử nhiễu 0 10 Mức độ nhiễu tín hiệu (%) Hình 5.15 Sai số trung bình kịch trước sau khử nhiễu Trang 154 CHƯƠNG NGHIÊN CỨU MỞ RỘNG 5.4 Nhận xét kết luận nghiên cứu mở rộng Khi đáp ứng trở kháng bị gây nhiễu có tác động không nhỏ đến việc xác định mức độ hư hỏng hệ kết cấu nói chung vùng neo KC BTCT ƯST nghiên cứu nói riêng; điều gây ảnh hưởng đến cơng tác khắc phục hư hỏng sau Sự chênh lệch giữa kết chẩn đốn với giá trị thực có xu hướng tăng tuyến tính với mức độ nhiễu tín hiệu Phương pháp chẩn mạng 1D-CNN đề xuất cho thấy khả chẩn đốn thành cơng mức độ tổn hao lực ứng suất trước cáp đáp ứng trở kháng bị ảnh hưởng nhiễu vùng dao động nhỏ định (từ % đến %) – với sai số chẩn đốn khơng vượt q % Mặc dù vậy, mức độ nhiễu tiếp tục tăng lên cấp độ tổn hao ban đầu (5 % 25 %) bắt đầu cho thấy sự tác động nhiễu đến kết chẩn đoán Cuối cùng, phương pháp khử nhiễu tín hiệu đáp ứng trở kháng đề xuất kết thu chẩn đốn cho thấy sự tích cực Tất kịch mức độ nhiễu khác chẩn đoán với sai số nhỏ % sau khử nhiễu Từ đó, nghiên cứu nhận thấy, thực toán chẩn đoán mức độ hư hỏng kết cấu cơng trình, cần phải áp dụng phương pháp loại bỏ ảnh hưởng nhiễu để tránh sự nhầm lẫn, ngộ nhận,… dẫn đến hậu khôn lường sau (khi mức độ hư hỏng hệ kết cấu bị đánh giá sai) Trang 155 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 6.1 Kết luận Thông qua việc nghiên cứu, tìm hiểu lý thuyết tiến hành áp dụng vào toán cụ thể Một số kết luận sau nghiên cứu rút ra, bao gồm: − Phần mềm ANSYS APDL mơ tính chất điện đặc trưng cảm biến PZT hình cầu, cốt liệu thơng minh hình cầu (SSA) vùng neo KC BTCT ƯST – kết mô tương ứng cho thấy độ tin cậy cao chúng có ứng xử gần với thí nghiệm thực nghiệm − Cốt liệu thơng minh hình cầu cho thấy khả phát dạng hư hỏng khác vùng neo KC BTCT ƯST Đáp ứng trở kháng thu từ cốt liệu thông minh có phản ứng có những sự thay đổi xảy kết cấu chủ; nghĩa là, kết cấu thay đổi làm cho đáp ứng trở kháng bị thay đổi Do đó, phương pháp trở kháng có hiệu cao việc theo dõi chẩn đoán sức khỏe kết cấu chủ − Chỉ số đánh giá hư hỏng MAPD đánh giá tốt hiệu sự xuất hư hỏng từ những mức độ nhỏ Khi kết cấu bắt đầu xuất hư hỏng, giá trị số MAPD lớn − Giá trị độ lớn đáp ứng trở kháng ghi nhận từ cốt liệu thông minh hình cầu dữ liệu đầu vào thích hợp cho toán chẩn đoán mức độ hư hỏng mạng 1D-CNN − Mơ hình mạng nơ-ron tích chập chiều (1D-CNN) chẩn đốn thành cơng mức độ hư hỏng từ đáp ứng trở kháng Khảo sát vùng mà đáp ứng trở kháng thay đổi theo quy luật cách nghiêm ngặt cho kết chẩn đoán ổn định, tốt ngược lại − Mơ hình mạng 1D-CNN chẩn đốn thành cơng số trường hợp tín hiệu bị ảnh hưởng nhiễu với mức độ nhỏ (1 % đến %) Đối với kịch tổn hao nghiêm trọng (40 % 60 %) chẩn đoán tốt mức độ nhiễu khảo sát Các kịch hư hỏng nhỏ (5 % 25 %) nhạy cảm với mức độ nhiễu lớn − Một phương pháp khử nhiễu áp dụng thành cơng cho kết chẩn đốn tốt; đặc biệt, kịch mức độ nhiễu tín hiệu cao Tuy nhiên,cần phải áp dụng phương pháp loại bỏ ảnh hưởng nhiễu trình chẩn đốn điều góp phần tránh sự chủ quan, nhầm lẫn sai sót kết chẩn đoán đáp ứng trở kháng bị nhiễu Trang 156 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 6.2 Kiến nghị Thơng qua việc thực tốn nghiên cứu này, luận văn giải số vấn đề quan trọng cốt lõi cho việc chẩn đoán mức độ hư hỏng vùng neo KC BTCT ƯST cốt liệu thơng minh hình cầu mạng nơron tích chập Tuy nhiên, cịn tồn số hạn chế định trở thành chủ đề nghiên cứu tương lai – số hướng phát triển xem xét bao gồm: − Nghiên cứu thí nghiệm thực nghiệm nhằm kiểm chứng kết mô phần mềm phần tử hữu hạn nghiên cứu − Nghiên cứu đặc trưng hình học cốt liệu thơng minh đến kết chẩn đoán hư hỏng − Nghiên cứu so sánh khả chẩn đốn hư hỏng từ tính hiệu trở kháng hai loại cốt liệu thơng minh (hình trụ hình cầu) đề cập − Nghiên cứu khả phát dạng hư hỏng khác cốt liệu thông minh đặt kết cấu chủ, đặc biệt hư hỏng xuất vị trí lân cận vị trí đặt cốt liệu thơng minh – nhằm chứng minh khả làm việc đa hướng khối cốt liệu thơng minh hình cầu − Nghiên cứu sự tương tác, ảnh hưởng qua lại giữa sợi cáp chúng xuất không đồng thời, không mức độ,… đến đáp ứng trở kháng khả chẩn đoán tổn hao kịch đặt − Nghiên cứu nguy hư hỏng khối cốt liệu thông minh làm việc vùng neo khả làm việc chúng kịch đặt − Nghiên cứu phương pháp tối ưu hóa kiến trúc mạng nơ-ron tích chập toán đề xuất thuật toán tối ưu đại nhằm tiết kiệm thời gian mở rộng vùng chẩn đoán cho mạng CNN Trang 157 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC Tạp chí quốc tế B T Le, T C Le, T H T Luu, D D Ho, and T C Huynh, “Fault Assessment in Piezoelectric-Based Smart Strand Using 1D Convolutional Neural Network”, Buildings, vol 12, 2022 Tạp chí nước M N Phạm, C T Nguyễn, T C Lê, Đ V Đinh, B T Lê, Đ D Hồ (2022), “Chẩn đốn vùng nứt dầm bê tơng cốt thép tác dụng tải trọng sử dụng phương pháp lượng biến dạng kết hợp với mơ hình ma trận nhầm lẫn”, Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Việt Nam, 2022 Kỷ yếu hội nghị quốc tế B T Le, D D Ho, T T V Phan, and T C Huynh, “Development of Fault Diagosis Method for Smart Strand based on Convolutional Neural Network”, The 4th international scientific research and innovation congress, Istanbul, 2022 Trang 158 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] R Wong Class Lecture, Topic: "A Construction Highlight for the International Commerce Centre at Kowloon Station, West Kowloon." City University of Hong Kong, 2008 [2] Council on Tall Buildings and Urban Habitat "Vincom Landmark 81, Ho Chi Minh City." Internet: https://www.skyscrapercenter.com/building/vincomlandmark-81/18192, 2018 [3] I S Cho, S K Suh, S H Lee, and K L Park, "Design and Construction of Pre-tensioned Prestressed Concrete Box-Girders in Incheon Bridge Viaduct," in Proc IABSE Symposium Report, Bangkok , Thailand, 2009, pp 168-177 [4] PMGroup "Cầu Phú Mỹ." Internet: http://pmgroup.vn/san-pham/cau-phumy.html, 2016 [5] W H Hartt, J F Vincent, and V I Ivanov "Wire/ Strand Slippage - A Potential Failure Mode for Post-Tensioning Tendons." Internet: https://www.materialsperformance.com/articles/material-selectiondesign/2016/04/wirestrand-slippagea-potential-failure-mode-for-posttensioning-tendons, 2020 [6] C Ramseyer and T H K Kang, "Post-Damage Repair of Prestressed Concrete Girders," International Journal of Concrete Structures and Materials, vol 6, pp 199-207, 2012 [7] H.-P Chen Structural health monitoring of large civil engineering structures NJ: Wiley, 2018 [8] A Alavie, R Maaskant, M Ohn, S Karr, and S Huang, "A structurally integrated Bragg grating laser sensing system for a carbon fiber prestressed concrete highway bridge," Smart Materials and Structures, vol 4, no 1, p 20, 1995 [9] W S Na and J Baek, "A review of the piezoelectric electromechanical impedance based structural health monitoring technique for engineering structures," Sensors, vol 18, no 5, p 1307, 2018 [10] G Song, H Gu, and Y L Mo, "Smart aggregates: multi-functional sensors for concrete structures - a tutorial and a review," Smart materials and structures, vol 17, no 3, p 033001, 2008 [11] X Guo, L Chen, and C Shen, "Hierarchical adaptive deep convolution neural network and its application to bearing fault diagnosis," Measurement, vol 93, pp 490-502, 2016 [12] K Worden and G Manson, "The Application of Machine Learning to Structural Health Monitoring," Royal Society, vol 365, pp 515-537, 2007 Trang 159 [13] C Liang, F P Sun, and C A Rogers, "An impedance method for dynamic analysis of active material systems," Journal of Vibration and Acoustics, vol 116, no 1, pp 120-128, 1994 [14] F P Sun, Z Chaudhry, C Liang, and C Rogers, "Truss structure integrity identification using PZT sensor-actuator," Journal of Intelligent material systems and structures, vol 6, no 1, pp 134-139, 1995 [15] Z A Chaudhry, T Joseph, F P Sun, and C A Rogers, "Local-area health monitoring of aircraft via piezoelectric actuator/sensor patches," in Smart Structures and Materials 1995: Smart Structures and Integrated Systems, 1995, vol 2443, pp 268-276 [16] F G Baptista, D E Budoya, V A D De Almeida, and J A C Ulson, "An experimental study on the effect of temperature on piezoelectric sensors for impedance-based structural health monitoring," Sensors, vol 14, no 1, pp 1208-1227, 2014 [17] K K Tseng and A S Naidu, "Non-parametric damage detection and characterization using smart piezoceramic material," Smart materials and structures, vol 11, no 3, pp 317-329, 2002 [18] S W Zhou, C Liang, and C A Rogers, "Dynamic model of piezoelectric actuator-driven thin plates," in Smart Structures and Materials 1994: Smart Structures and Intelligent Systems, 1994, vol 2190, pp 550-562 [19] C K Soh, K K Tseng, S Bhalla, and A Gupta, "Performance of smart piezoceramic patches in health monitoring of a RC bridge," Smart materials and Structures, vol 9, no 4, pp 533-542, 2000 [20] G Park, H H Cudney, and D J Inman, "Impedance-based health monitoring of civil structural components," Journal of infrastructure systems, vol 6, no 4, pp 153-160, 2000 [21] K D Nguyen and J T Kim, "Numerical Simulation of Electro-Mechanical Impedance Response in Cable-Anchor Connection Interlace," Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing, vol 31, no 1, pp 11-23, 2011 [22] V B Nguyễn "Chẩn đoán tượng tách lớp dầm bê tơng cốt thép có gia cường FRP sử dụng đặc trưng trở kháng cơ-điện," Luận văn thạc sĩ, Đại học Bách Khoa – Đại học Quốc Gia TP HCM, Việt Nam, 2018 [23] C Liang, F Sun, and C A Rogers, "Electro-mechanical impedance modeling of active material systems," Smart Materials and Structures, vol 5, no 2, p 171, 1996 [24] X Wang, C Ehlers, and M Neitzel, "An analytical investigation of static models of piezoelectric patches attached to beams and plates," Smart materials and structures, vol 6, no 2, pp 204-213, 1997 [25] V Raju "Implementing impedance-based health monitoring," PhD Thesis, Virginia Tech, Virginia Tech, 1997 Trang 160 [26] A N Zagrai and V Giurgiutiu, "Electro-mechanical impedance method for crack detection in thin plates," Journal of Intelligent Material Systems and Structures, vol 12, no 10, pp 709-718, 2001 [27] V Giurgiutiu, A Zagrai, and J Jing Bao, "Piezoelectric wafer embedded active sensors for aging aircraft structural health monitoring," Structural Health Monitoring, vol 1, no 1, pp 41-61, 2002 [28] S Bhalla, A S K Naidu, C W Ong, and C.-K Soh, "Practical issues in the implementation of electromechanical impedance technique for NDE," in Smart structures, devices, and systems, 2002, vol 4935, pp 484-494 [29] V Giurgiutiu and A N Zagrai, "Embedded self-sensing piezoelectric active sensors for on-line structural identification," J Vib Acoust., vol 124, no 1, pp 116-125, 2002 [30] Y G Xu and G R Liu, "A modified electro-mechanical impedance model of piezoelectric actuator-sensors for debonding detection of composite patches," Journal of Intelligent Material Systems and Structures, vol 13, no 6, pp 389396, 2002 [31] S Bhalla and C Kiong Soh, "Structural impedance based damage diagnosis by piezo‐transducers," Earthquake Engineering & Structural Dynamics, vol 32, no 12, pp 1897-1916, 2003 [32] A S K Naidu and S Bhalla, "Damage detection in concrete structures with smart piezoceramic transducers," in Smart materials, structures, and systems, 2003, vol 5062, pp 684-690 [33] G Park, H Sohn, C R Farrar, and D J Inman, "Overview of piezoelectric impedance-based health monitoring and path forward," Shock and vibration digest, vol 35, no 6, pp 451-464, 2003 [34] S Bhalla, "A mechanical impedance approach for structural identification, health monitoring and non-destructive evaluation using piezo-impedance transducers," PhD Thesis, Nanyang Technological University, School of Civil & Environmental Engineering, 2004 [35] S Jr and G E "Impedance-based structural health monitoring to detect corrosion," PhD Thesis, Virginia Tech, 2005 [36] J O Kim, J G Lee, and H Y Chun, "Radial vibration characteristics of spherical piezoelectric transducers," Ultrasonics, vol 43, no 7, pp 531-537, 2005 [37] S Park, S Ahmad, C.-B Yun, and Y Roh, "Multiple crack detection of concrete structures using impedance-based structural health monitoring techniques," Experimental mechanics, vol 46, no 5, pp 609-618, 2006 [38] Y Yang, Y Y Lim, and C K Soh, "Practical Issues Related to the Application of EMI Technique in SHM of Civil Structures: Part II–Numerical Verification," Smart materials and structures, vol 17, no 3, 2008 Trang 161 [39] S Yan et al., "Health monitoring of reinforced concrete shear walls using smart aggregates," Smart materials and structures, vol 18, no 4, p 047001, 2009 [40] K D Nguyen, S Y Lee, P Y Lee, and J T Kim, "Wireless SHM for bolted connections via multiple PZT-interfaces and Imote2-platformed impedance sensor node," in Proceedings of the 6th international workshop on advanced smart materials and smart structures technology (ANCRiSST2011), Dalian, China, 2011, pp 25-26 [41] T C Huynh and J T Kim, "Impedance-based cable force monitoring in tendon-anchorage using portable PZT-interface technique," Mathematical Problems in Engineering, vol 2014, 2014 [42] T C Huynh, Y H Park, J H Park, and J T Kim, "Feasibility verification of mountable PZT-interface for impedance monitoring in tendon-anchorage," Shock and Vibration, vol 2015, 2015 [43] F Qin, Q Kong, M Li, Y Mo, G Song, and F Fan, "Bond slip detection of steel plate and concrete beams using smart aggregates," Smart materials and structures, vol 24, no 11, p 115039, 2015 [44] Q Kong, S Fan, X Bai, Y Mo, and G Song, "A novel embeddable spherical smart aggregate for structural health monitoring: Part I Fabrication and electrical characterization," Smart Materials and Structures, vol 26, no 9, p 095050, 2017 [45] W Li, S Fan, S C M Ho, J Wu, and G Song, "Interfacial debonding detection in fiber-reinforced polymer rebar–reinforced concrete using electromechanical impedance technique," Structural Health Monitoring, vol 17, no 3, pp 461-471, 2018 [46] J Wang, Q Kong, Z Shi, and G Song, "A theoretical model for designing the novel embeddable spherical smart aggregate," IEEE Access, vol 6, pp 4840348417, 2018 [47] B A d Castro, F G Baptista, and F Ciampa, "Comparative analysis of signal processing techniques for impedance-based SHM applications in noisy environments," Mechanical Systems and Signal Processing, vol 126, pp 326340, 2019 [48] T C Huynh, D D Ho, N L Dang, and J T Kim, "Sensitivity of piezoelectric-based smart interfaces to structural damage in bolted connections," Sensors, vol 19, no 17, p 3670, 2019 [49] N L Dang, T C Huynh, and J T Kim, "Local strand-breakage detection in multi-strand anchorage system using an impedance-based stress monitoring method—Feasibility study," Sensors, vol 19, no 5, p 1054, 2019 [50] S Zhao, S Fan, J Yang, and S Kitipornchai, "A spherical smart aggregate sensor based electro-mechanical impedance method for quantitative damage evaluation of concrete," Structural Health Monitoring, vol 19, no 5, pp 1560-1576, 2020 Trang 162 [51] D D Ho and T C Le, "Structural Health Monitoring of Prestressed Concrete Beams by Vibration-and Impedance-based Smart Technologies," in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2020, vol 849, no [52] R N Silva, K M Tsuruta, D S Rabelo, R M Finzi Neto, A A Cavalini, and V Steffen, "Impedance-based structural health monitoring applied to steel fiber-reinforced concrete structures," Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering, vol 42, no 7, pp 1-15, 2020 [53] D D Ho, T C Huynh, T H T Luu, and T C Le, "Electro-Mechanical Impedance-Based Prestress Force Monitoring in Prestressed Concrete Structures," in Structural Health Monitoring and Engineering Structures: Springer, 2021, pp 413-423 [54] Q Q Pham, N L Dang, and J T Kim, "Piezoelectric sensor-embedded smart rock for damage monitoring in a prestressed anchorage zone," Sensors, vol 21, no 2, p 353, 2021 [55] Q Q Pham, N L Dang, Q B Ta, and J T Kim, "Optimal Localization of Smart Aggregate Sensor for Concrete Damage Monitoring in PSC Anchorage Zone," Sensors, vol 21, no 19, p 6337, 2021 [56] O Abdeljaber, O Avci, M S Kiranyaz, B Boashash, H Sodano, and D J Inman, "1-D CNNs for structural damage detection: Verification on a structural health monitoring benchmark data," Neurocomputing, vol 275, pp 1308-1317, 2018 [57] O Abdeljaber, O Avci, S Kiranyaz, M Gabbouj, and D J Inman, "Real-time vibration-based structural damage detection using one-dimensional convolutional neural networks," Journal of Sound and Vibration, vol 388, pp 154-170, 2017 [58] M A De Oliveira, A V Monteiro, and J Vieira Filho, "A new structural health monitoring strategy based on PZT sensors and convolutional neural network," Sensors, vol 18, no 9, p 2955, 2018 [59] Y Zhang, Y Miyamori, S Mikami, and T Saito, "Vibration‐based structural state identification by a 1‐dimensional convolutional neural network," Computer‐Aided Civil and Infrastructure Engineering, vol 34, no 9, pp 822839, 2019 [60] T T Nguyen, T T V Phan, D D Ho, A M S Pradhan, and T C Huynh, "Deep learning-based autonomous damage-sensitive feature extraction for impedance-based prestress monitoring," Engineering Structures, vol 259, p 114172, 2022 [61] T C Nguyễn "Mơ hình hóa tốn học tốn liên hợp cơ-điện áp dụng phương pháp phần tử hữu hạn kết hợp thực nghiệm cho vật liệu áp điện," Luận văn tiến sĩ, Đại học Khoa học Tự nhiên – Đại học Quốc Gia TP HCM, Việt Nam, 2011 Trang 163 [62] T M Ngơ "Mơ hình phần tử hữu hạn sử dụng trở kháng để theo dõi đánh giá hư hỏng liên kết Bulông," Luận văn thạc sĩ, Đại học Bách Khoa – Đại học Quốc Gia TP HCM, Việt Nam, 2014 [63] T D Hồ "Mơ hình phần tử hữu hạn sử dụng trở kháng để theo dõi chẩn đoán sự hư hỏng vùng neo," Luận văn thạc sĩ, Đại học Bách Khoa – Đại học Quốc Gia TP HCM, Việt Nam, 2015 [64] M Q Lê "Chẩn đoán hư hỏng kết cấu kim loại sử dụng trở kháng," Luận văn thạc sĩ, Đại học Bách Khoa – Đại học Quốc Gia TP HCM, Việt Nam, 2015 [65] M T A Nguyễn "Chẩn đoán hư hỏng dầm bê tông cốt thép ứng suất trước căng sau sử dụng mơ hình hỗn hợp dao động – trở kháng," Luận văn thạc sĩ, Đại học Bách Khoa – Đại học Quốc Gia TP HCM, Việt Nam, 2016 [66] V M T Huỳnh "Theo dõi lực căng kết cấu dây cáp sử dụng đáp ứng dao động trở kháng," Luận văn thạc sĩ, Đại học Bách Khoa – Đại học Quốc Gia TP HCM, Việt Nam, 2017 [67] H D Nguyễn "Chẩn đoán tổn hao ứng suất dầm bê tông ứng suất trước sử dụng trở kháng có xét đến ảnh hưởng nhiệt độ môi trường," Luận văn thạc sĩ, Đại học Bách Khoa – Đại học Quốc Gia TP HCM, Việt Nam, 2017 [68] Q T Trương "Chẩn đoán hư hỏng liên kết bu lơng sử dụng đặc trưng trở kháng cơ-điện có xét ảnh hưởng nhiệt độ," Luận văn thạc sĩ, Đại học Bách Khoa – Đại học Quốc Gia TP HCM, Việt Nam, 2017 [69] T H T Lưu "Chẩn đoán tổn hao lực ứng suất trước vùng neo cáp sử dụng đáp ứng trở kháng cơ-điện mạng nơ-ron nhân tạo," Luận văn thạc sĩ, Đại học Bách Khoa – Đại học Quốc Gia TP HCM, Việt Nam, 2020 [70] N D K Đồn "Chẩn đốn tổn hao lực căng cáp cho trụ anten sử dụng đáp ứng trở kháng có xét đến ảnh hưởng nhiệt độ," Luận văn thạc sĩ, Đại học Bách Khoa – Đại học Quốc Gia TP HCM, Việt Nam, 2021 [71] N L Phạm "Theo dõi hư hỏng vùng neo bê tông ứng suất trước cốt liệu áp điện thông minh," Luận văn thạc sĩ, Đại học Bách Khoa – Đại học Quốc Gia TP HCM, Việt Nam, 2022 [72] U N Mughal and M S Virk, "Torque and Axial Loading Physics for Measuring Atmospheric Icing Load and Icing Rate," Sensors and Transducers, vol 184, no.1, 2015 [73] Onsacle "What is Piezoelectricity?." Internet: https://onscale.com/piezoelectricity/what-is-piezoelectricity/, 2020 [74] P Nova "PiezoNova offers high-quality piezo elements from PZT (Lead Zirconate Titanate)." Internet: https://www.piezonova.com/piezo-elements/, 2022 [75] T.-C Huynh, N.-L Dang, and J.-T Kim, "Advances and challenges in impedance-based structural health monitoring," Struct Monit Maint, vol 4, no 4, pp 301-329, 2017 Trang 164 [76] N Siva "Artificial Intelligence (AI) vs Machine Learning vs Deep Learning." Internet: https://www.linkedin.com/pulse/artificial-intelligence-aivs-machine-learning-deep-natarajan-siva/, 2019 [77] U Odi and T Nguyen, "Geological facies prediction using computed tomography in a machine learning and deep learning environment," in SPE/AAPG/SEG Unconventional Resources Technology Conference, Houston, Texas, USA, 2018 [78] P Chaika "Neural Networks." Internet: https://www.poznavayka.org/en/science-and-technology/neural-networks/, 2020 [79] M Choi "[ANN] Making Model for Binary Classification." Internet: https://www.kaggle.com/code/mirichoi0218/ann-making-model-for-binaryclassification/notebook, 2018 [80] P Baheti "Activation Functions in Neural Networks [12 Types & Use Cases]." Internet: https://www.v7labs.com/blog/neural-networks-activationfunctions, 2022 [81] F Bre, J M Gimenez, and V D Fachinotti, "Prediction of wind pressure coefficients on building surfaces using artificial neural networks," Energy and Buildings, vol 158, pp 1429-1441, 2018 [82] K Krzyk "Coding Deep Learning For Beginners  -  Types of Machine Learning." Internet: https://www.experfy.com/blog/coding-deep-learning-forbeginners-types-of-machine-learning, 2018 [83] L Alzubaidi et al., "Review of deep learning: Concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions," Journal of big Data, vol 8, no 1, pp 1-74, 2021 [84] ANSYS ANSYS Mechanical APDL Element Reference ANSYS Inc, USA, 2011 [85] H F Zhou, Y Q Ni, and Y Q Ni, "Eliminating Temperature Effect in Vibration-Based Structural Damage Detection," American Society of Civil Engineers, vol 137, pp 785-796, 2011 Trang 165 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên : LÊ BÁ TÙNG Ngày, tháng, năm sinh : 20/10/1999 Địa liên lạc : Ninh Tân, Ninh Sơn, TP Tây Ninh, Tây Ninh Điện thoại : 0969596653 Email : lebatung20101999@gmail.com Nơi sinh: Tây Ninh QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO 09/2017 – 11/2021 : Sinh viên đại học, chuyên ngành Xây dựng Dân dụng Công nghiệp, Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG TP HCM 01/2022 – 12/2022 : Học viên cao học, chuyên ngành Kỹ thuật Xây dựng, Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG TP HCM Trang 166