Chẩn đoán hư hỏng trong dầm bê tông cốt thép sử dụng các đặc trưng dao động kết hợp với thuật toán trí tuệ nhân tạo

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA * PHẠM MINH NHÂN CHẨN ĐOÁN HƯ HỎNG TRONG DẦM BÊ TÔNG CỐT THÉP SỬ DỤNG CÁC ĐẶC TRƯNG DAO ĐỘNG KẾT HỢP VỚI THUẬT TỐN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Chun ngành: Kỹ thuật Xây dựng Mã số: 85 80 201 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 01 năm 2023 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Cán hướng dẫn khoa học: PGS TS Hồ Đức Duy Cán chấm nhận xét 1: PGS TS Đỗ Nguyễn Văn Vương Cán chấm nhận xét 2: TS Liêu Xuân Quí Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp.HCM, ngày 13 tháng 01 năm 2023 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: PGS TS Lương Văn Hải TS Thái Sơn PGS TS Đỗ Nguyễn Văn Vương - Chủ tịch hội đồng - Thư ký - Phản biện TS Liêu Xuân Quí TS Nguyễn Phú Cường - Phản biện - Ủy viên CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA KỸ THUẬT XÂY DỰNG ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc lập – Tự – Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: PHẠM MINH NHÂN MSHV: 2070515 Ngày, tháng, năm sinh: 07/03/1998 Chuyên ngành: Kỹ thuật Xây dựng Nơi sinh: Bà Rịa – Vũng Tàu Mã số: 85 80 201 TÊN ĐỀ TÀI: Chẩn đốn hư hỏng dầm bê tơng cốt thép sử dụng I đặc trưng dao động kết hợp với thuật tốn trí tuệ nhân tạo (Damage detection in reinforced concrete beam using vibration-based methods and artificial intelligence algorithms) II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG Tìm hiểu phương pháp chẩn đoán hư hỏng kết cấu dựa phân tích dao động thuật tốn trí tuệ nhân tạo Xây dựng mơ hình PTHH cho dầm BTCT phần mềm ANSYS Phân tích tĩnh học động học cấu kiện dầm BTCT So sánh kết thu với tính tốn lý thuyết thí nghiệm nhằm xác nhận phù hợp mơ hình Chẩn đốn xuất hư hỏng dầm BTCT sử dụng phương pháp thay đổi tần số phương pháp thay đổi dạng dao động Dự đoán tải trọng tác dụng lên dầm BTCT sử dụng thuật tốn học máy Chẩn đốn vị trí mức độ hư hỏng dầm BTCT sử dụng phương pháp lượng biến dạng thuật toán học sâu Kết luận kiến nghị III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 14/02/2022 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 25/12/2022 V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: PGS.TS HỒ ĐỨC DUY Tp Hồ Chí Minh, ngày … tháng … năm 20… CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN PGS.TS Hồ Đức Duy TRƯỞNG KHOA KỸ THUẬT XÂY DỰNG i LỜI CẢM ƠN Luận văn tốt nghiệp học phần cuối chương trình đào tạo thạc sĩ ngành Kỹ thuật Xây dựng Thông qua việc thực luận văn, học viên cao học trang bị kiến thức chuyên môn, kỹ nghiên cứu kỹ giải vấn đề Luận văn “Chẩn đốn hư hỏng dầm bê tơng cốt thép sử dụng đặc trưng dao động kết hợp với thuật tốn trí tuệ nhân tạo” thực công sức nỗ lực thân học viên Trong trình thực hiện, học viên nhận hỗ trợ giúp đỡ từ tập thể cá nhân Những từ luận văn lời cảm ơn xin gửi đến họ Đầu tiên, học viên xin cảm ơn thầy PGS.TS Hồ Đức Duy, giảng viên hướng dẫn luận văn Thầy người đưa ý tưởng cho đề tài, hỗ trợ kiến thức, tài liệu tham khảo, đồng thời thực việc giám sát tiến độ làm việc, tạo mơi trường học tập, trao đổi cho nhóm nghiên cứu khoa học Sự hướng dẫn thầy động lực giúp học viên hồn thành tốt nội dung luận văn giao Tiếp theo xin cảm ơn quý thầy giảng viên Khoa Kỹ thuật Xây dựng truyền đạt kiến thức hữu ích, cốt lõi ngành học thông qua lớp học báo cáo Xin cảm ơn quý thầy cô thuộc Phòng Đào tạo Sau Đại học hỗ trợ học viên vấn đề thủ tục hành chính, đặc biệt hồn cảnh khó khăn đại dịch COVID-19 học kỳ năm 2021 Cuối xin gửi lời cảm ơn đến bạn học Khoa hỗ trợ, trao đổi kiến thức nguồn động viên cho học viên q trình hồn thành chương trình học luận văn Sự giúp đỡ đồng hành bạn giúp học viên trì tốt động lực để hồn thành chương trình học Luận văn thạc sĩ hoàn thành thời gian quy định Trong luận văn có nội dung có chất lượng tốt, nhiên việc xuất số sai sót khơng thể tránh khỏi Kính mong nhận đánh giá góp ý từ q thầy Xin trân trọng cảm ơn Tp Hồ Chí Minh, ngày 25 tháng 12 năm 2022 Phạm Minh Nhân ii TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Tên đề tài luận văn: “Chẩn đoán hư hỏng dầm bê tông cốt thép sử dụng đặc trưng dao động kết hợp với thuật tốn trí tuệ nhân tạo” Luận văn trình bày phương pháp chẩn đốn hư hỏng dựa phân tích động học kết cấu dầm bê tông cốt thép (BTCT) Đồng thời, luận văn ứng dụng nhóm thuật tốn trí tuệ nhân tạo việc phát triển phương pháp chẩn đoán Các phương pháp áp dụng cho cấu kiện dầm BTCT có hư hỏng xuất tác dụng tải trọng Mục tiêu luận văn chẩn đốn hư hỏng cho cấu kiện dầm BTCT theo ba cấp độ: chẩn đoán xuất hư hỏng; chẩn đốn vị trí hư hỏng; chẩn đoán mức độ hư hỏng Việc thực mục tiêu thể thông qua năm toán khảo sát Bài toán số số hai thực chẩn đoán xuất hư hỏng dầm BTCT thông qua phương pháp thay đổi tần số phương pháp thay đổi dạng dao động (MAC) Bài tốn số ba chẩn đốn vị trí hư hỏng dầm BTCT thông qua phương pháp lượng biến dạng Bài toán số bốn dự đoán tải trọng tác dụng lên dầm BTCT thơng qua nhóm thuật toán học máy (ML) Tại toán cuối cùng, thuật toán học sâu (DL) áp dụng nhằm chẩn đốn vị trí mức độ hư hỏng dầm BTCT Luận văn sử dụng phương pháp ma trận nhầm lẫn (Confusion matrix) để đánh giá tính hiệu phương pháp chẩn đốn vị trí mức độ hư hỏng Các kết nghiên cứu thu cho thấy phương pháp chẩn đoán hư hỏng dựa đặc trưng dao động thuật tốn trí tuệ nhân tạo có khả chẩn đốn tốt hư hỏng dầm BTCT chịu tác dụng tải trọng iii ABSTRACT The thesis title is: “Damage detection in reinforced concrete beam using vibration-based methods and artificial intelligence algorithms” In this thesis, vibration-based methods for monitoring and detecting the damage of reinforced concrete beams are presented This thesis also developed and applied artificial intelligence algorithms in damage detection methods The above methods are applied to reinforced concrete beams in which damage occurs under loading The objective of this thesis is to evaluate beam members' damages at three levels: detecting the occurrence of damage; localizing the damage; evaluating the damage extent The implementation of the above goals is demonstrated through five problems The first and second problems detect the occurrence of damages in reinforced concrete beams through the frequency-based method and the modal assurance criterion (MAC) The third problem is to localize the damage in reinforced concrete beams using modal strain energy method (MSE) The fourth problem is to evaluate the load acting on reinforced concrete beams through machine learning algorithms (ML) In the last problem, a deep learning algorithm (DL) is applied to localize the position and to evaluate the damage level of reinforced concrete beams This thesis uses the confusion matrix modal to evaluate the effectiveness of the damage detection methods when locating and sizing the damage The results from the study show that the damage detection methods based on dynamic response of structures and artificial intelligence algorithms are capable of detecting the damage in reinforced concrete beams subjected to loads iv LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn trình bày tơi thực hiện, hướng dẫn Thầy PGS.TS Hồ Đức Duy Các kết thu từ luận văn thật chưa công bố nghiên cứu khác Tôi xin chịu trách nhiệm cho cơng việc sản phẩm thực Tp Hồ Chí Minh, ngày 25 tháng 12 năm 2022 Phạm Minh Nhân v MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN .i TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ ii ABSTRACT iii LỜI CAM ĐOAN .iv MỤC LỤC v DANH MỤC HÌNH ẢNH viii DANH MỤC BẢNG BIỂU x DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT xi DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU .xii CHƯƠNG GIỚI THIỆU 1.1 Đặt vấn đề 1.1.1 Chẩn đoán hư hỏng kết cấu .1 1.1.2 Phương pháp chẩn đoán SHM 1.1.3 Kết cấu dầm BTCT đặc điểm hư hỏng dầm BTCT .2 1.1.4 Thuật tốn trí tuệ nhân tạo 1.2 Mục tiêu nội dung nghiên cứu .5 1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu 1.2.2 Nội dung nghiên cứu 1.3 Tính cần thiết ý nghĩa thực tiễn nghiên cứu 1.4 Cấu trúc luận văn CHƯƠNG TỔNG QUAN 2.1 Tình hình nghiên cứu nước 2.2 Tình hình nghiên cứu Việt Nam 12 2.3 Tổng kết 13 CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT 16 3.1 Phương pháp chẩn đoán hư hỏng kết cấu dựa thay đổi tần số .16 3.1.1 Giới thiệu phương pháp 16 3.1.2 Công thức đánh giá 16 3.2 Phương pháp chẩn đoán hư hỏng kết cấu dựa thay đổi dạng dao động 16 vi 3.2.1 Giới thiệu phương pháp 16 3.2.2 Công thức đánh giá 17 3.3 Phương pháp chẩn đoán hư hỏng kết cấu sử dụng phương pháp lượng biến dạng 17 3.3.1 Công thức đánh giá 17 3.3.2 Ngưỡng hư hỏng đề xuất 19 3.4 Thuật toán học máy 20 3.4.1 Định nghĩa thuật toán học máy 20 3.4.2 Thuật tốn quy hoạch tuyến tính .21 3.4.3 Thuật toán quy hoạch đa thức 22 3.4.4 Thuật toán quy hoạch đa thức phân đoạn 23 3.4.5 Thuật toán học sâu 24 3.5 Đánh giá độ xác phương pháp chẩn đốn 28 3.6 Mơ hình phần tử hữu hạn 30 3.6.1 Mơ hình phần tử 30 3.6.2 Mơ hình vật liệu 31 3.6.3 Mơ hình liên kết bê tơng cốt thép 35 CHƯƠNG CÁC BÀI TOÁN KHẢO SÁT 36 4.1 Mô số dầm bê tông cốt thép 36 4.1.1 Số liệu dầm thí nghiệm 36 4.1.2 Mô cấu kiện dầm BTCT 37 4.1.3 So sánh mơ thí nghiệm, tính toán lý thuyết 40 4.2 Bài toán 1: Chẩn đoán xuất hư hỏng sử dụng phương pháp thay đổi tần số 46 4.2.1 Xác định toán 46 4.2.2 Kết chẩn đoán .46 4.2.3 Nhận xét kết chẩn đoán 48 4.3 Bài toán 2: Chẩn đoán xuất hư hỏng sử dụng phương pháp thay đổi dạng dao động .49 4.3.1 Xác định toán 49 vii 4.3.2 Kết chẩn đoán .49 4.3.3 Nhận xét kết chẩn đoán 50 4.4 Bài toán 3: Chẩn đoán vị trí bề rộng vùng nứt sử dụng phương pháp lượng biến dạng 51 4.4.1 Xác định toán 51 4.4.2 Kết chẩn đoán .51 4.4.3 Nhận xét kết chẩn đoán 63 4.5 Bài toán 4: Dự đoán tải trọng tác dụng sử dụng thuật toán học máy biết giá trị tần số dao động 65 4.5.1 Xác định toán 65 4.5.2 Thuật tốn quy hoạch tuyến tính .66 4.5.3 Thuật toán quy hoạch đa thức 68 4.5.4 Thuật toán quy hoạch đa thức phân đoạn 70 4.5.5 Thuật toán học sâu 73 4.5.6 Độ lệch kết dự đoán tải trọng tác dụng lên dầm BTCT 76 4.6 Bài toán 5: Chẩn đốn vị trí mức độ hư hỏng sử dụng thuật toán học sâu 78 4.6.1 Xác định toán 78 4.6.2 Kết chẩn đoán .79 4.6.3 Nhận xét kết chẩn đoán 88 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 90 5.1 Kết luận 90 5.1.1 Các nội dung thực 90 5.1.2 Kết luận phân tích nội dung toán 91 5.2 Kiến nghị 93 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC 95 TÀI LIỆU THAM KHẢO 97 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG 101 CÁC BÀI TOÁN KHẢO SÁT 87 Bảng 4.22 Tổng hợp số đánh giá độ xác phương pháp Balanced Tải trọng Dạng Accuracy Precision Recall Specificity (kN) dao động (%) (%) (%) (%) 95.64 43.04 58.62 97.05 77.84 96.02 46.27 53.45 97.64 75.54 97.29 65.31 55.17 98.89 77.03 95.64 43.21 60.34 96.99 78.67 89.46 77.33 50.96 97.05 74.01 97.16 94.63 87.74 99.02 93.38 98.86 97.65 95.40 99.55 97.47 96.28 89.45 87.74 97.96 92.85 92.23 79.23 83.44 94.46 88.95 98.36 95.65 96.25 98.89 97.57 98.74 94.64 99.38 98.58 98.98 98.93 96.05 98.75 98.97 98.86 91.73 83.33 86.65 93.60 90.13 96.59 91.35 96.49 96.63 96.56 98.23 94.24 99.53 97.75 98.64 98.11 93.82 99.53 97.58 98.56 90.85 85.19 86.69 92.82 89.76 94.00 87.01 95.69 93.20 94.45 95.27 88.38 98.24 93.85 96.04 95.64 89.05 98.63 94.22 96.43 41 47 56 97 128 Accuracy (%) CÁC BÀI TOÁN KHẢO SÁT 88 Balanced Tải trọng Dạng Accuracy Precision Recall Specificity (kN) dao động (%) (%) (%) (%) 91.48 85.84 93.29 90.34 91.81 93.43 86.37 98.53 90.24 94.38 95.20 89.99 98.53 93.11 95.82 95.27 89.53 99.35 92.70 96.02 88.32 88.51 90.82 85.19 88.00 94.82 92.37 98.87 89.74 94.30 94.13 92.47 97.39 90.03 93.71 85.87 97.85 79.77 88.81 91.47 168 223 Accuracy (%) 4.6.3 Nhận xét kết chẩn đốn Các hình minh họa kết chẩn đoán với tổng hợp số đánh giá cho thấy thuật tốn học sâu chẩn đốn vị trí mức độ vùng hư hỏng dầm Độ xác tổng thể Accuracy ln lớn 90% thể thuật tốn chẩn đốn tốt cấp tải trọng định vùng dầm có hư hỏng vùng khơng có hư hỏng Vùng hư hỏng chẩn đoán tập trung nhịp dầm Khi tăng tải trọng tác dụng, vùng nứt chẩn đốn có tượng mở rộng phía hai gối tựa mở rộng theo chiều cao tiết diện dầm Dựa tính xác cân Balanced Accuracy, dạng dao động cho kết chẩn đoán có độ xác thấp dạng dao động thứ Trong số đánh giá, số độ xác Precision thường thấp so với số khác kể từ sau cấp tải trọng gây nứt Nguyên nhân dẫn đến tượng thực tế vùng nứt có dạng xiên xét tiết diện dầm tiến gần hai gối tựa, dạng hư hỏng kết chẩn đốn ln phát triển theo chiều cao tiết diện, dẫn đến số lượng phần tử bê tông bị chẩn đốn sai có xuất hư hỏng bị tăng lên Tại cấp tải trọng nhỏ, vùng nứt chưa lớn, cụ thể 41 kN 47 kN, kết chẩn đốn cịn điểm chưa tốt Độ xác Precision tính xác cân Balanced Accuracy có trường hợp nhỏ 80% Tuy nhiên kết chẩn đốn chấp nhận được, cấp tải trọng nhỏ vùng nứt chưa cao, phân bố đáy dầm Tại cấp tải trọng cao hơn, từ 56 kN trở CÁC BÀI TOÁN KHẢO SÁT 89 lên, vùng nứt cao u cầu xác thuật tốn cần phải đảm bảo, tất số đánh giá lớn 90% Thuật tốn cịn có đặc điểm bề rộng vùng chẩn đoán hư hỏng đáy dầm ln rộng tồn vùng hư hỏng thực tế KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ CHƯƠNG 90 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.1 Kết luận 5.1.1 Các nội dung thực Trong mục trình bày nội dung nghiên cứu thực Luận văn mô PTHH cho cấu kiện dầm BTCT sử dụng phần mềm ANSYS APDL Sau đó, nghiên cứu thực phân tích ứng xử tĩnh học, ứng xử động học trạng thái hư hỏng cấp tải trọng tác dụng Các kết phân tích nêu so sánh với kết thí nghiệm Sasmal Kalidoss [38], kết tính toán lý thuyết dựa tài liệu Chopra [42] MacGregor [3] Việc so sánh thực nhằm xác nhận phù hợp mơ hình PTHH so với thực tế, đồng thời chứng minh kết phân tích mơ hình PTHH sử dụng chẩn đoán hư hỏng Luận văn chẩn đoán hư hỏng cho kết cấu dầm BTCT sử dụng phương pháp dựa phân tích động học thuật tốn trí tuệ nhân tạo Việc chẩn đốn thực với ba cấp độ trình bày thơng qua năm toán khảo sát  Cấp độ chẩn đoán phát xuất hư hỏng cấu kiện Bài toán sử dụng phương pháp thay đổi tần số toán hai sử dụng phương pháp thay đổi dạng dao động để phát có mặt hư hỏng dầm  Cấp độ chẩn đoán hai xác định vị trí hư hỏng cấu kiện Bài toán ba sử dụng phương pháp lượng biến dạng toán năm sử dụng thuật toán học sâu để đạt mục tiêu  Cấp độ chẩn đoán bốn xác định mức độ hư hỏng cấu kiện Bài toán năm, thuật toán học sâu áp dụng để vừa chẩn đốn vị trí vừa chẩn đoán mức độ hư hỏng cho dầm BTCT  Ngồi ra, nghiên cứu cịn thực dự đốn tải trọng tác dụng lên cấu kiện toán bốn Các kết chẩn đốn vị trí mức độ hư hỏng đánh giá độ xác thơng qua mơ hình ma trận nhầm lẫn Thơng qua số đánh giá, mơ hình ma trận nhầm lẫn giúp đánh giá phương pháp chẩn đoán cách định tính định lượng Ngồi nội dung thực hiện, luận văn có nội dung chưa thực sau:  Chưa phân loại hư hỏng trước thực chẩn đoán mức độ hư hỏng KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 91  Chưa phân biệt vùng nứt xiên toán thứ năm  Chưa thu thập lượng liệu huấn luyện cách hợp lý để tăng độ xác cho mơ hình AI chẩn đoán hư hỏng  Kết chẩn đoán hư hỏng dựa mơ hình học máy xây dựng từ kết phân tích động học mơ hình PTHH chưa so sánh với cấu kiện thực tế Do đó, nghiên cứu chứng minh mơ hình học máy chẩn đốn hư hỏng Nghiên cứu chưa có đủ sở để chứng minh mơ hình PTHH thay cấu kiện thật việc cung cấp liệu huấn luyện mơ hình chẩn đốn 5.1.2 Kết luận phân tích nội dung tốn Các kết phân tích cho thấy có phù hợp mơ hình mơ số dầm BTCT so sánh với thực tế Tải trọng gây nứt dầm BTCT mô tính tốn theo lý thuyết dựa tham khảo từ MacGregor [3] chênh lệch so với thí nghiệm từ Sasmal [38] nhỏ 5% Tải trọng phá hoại dầm thí nghiệm [38] dầm mơ chênh lệch 0.84% Biểu đồ quan hệ tải trọng - chuyển vị mơ hình dầm phù hợp với kết thí nghiệm [38] Kết phân tích tần số dao động mơ hình dầm phù hợp với kết tính tốn lý thuyết tham khảo từ Chopra [42] Với kết vừa nêu, mơ hình dầm PTHH chứng minh áp dụng cơng tác nghiên cứu Việc sử dụng mơ hình PTHH thay cho thí nghiệm có ưu điểm tiết kiệm chi phí, thời gian, thuận tiện khảo sát nhiều cấp tải trọng dạng dao động Trong cấp độ chẩn đoán một, việc áp dụng phương pháp thay đổi tần số phương pháp thay đổi dạng dao động chẩn đốn xuất hư hỏng Tuy nhiên, độ xác phương pháp khó xác định cấp tải bắt đầu xuất vết nứt Trong cấp độ chẩn đoán hai, phương pháp lượng biến dạng chẩn đoán vị trí vùng hư hỏng cấp tải trọng khác Độ xác đạt 85% dầm làm việc giai đoạn đàn hồi Khi dầm BTCT làm việc giai đoạn cốt thép bị chảy dẻo dầm xuất vùng nứt rộng, độ xác phương pháp có giảm Tuy nhiên, phương pháp đảm bảo tính hiệu thực chức thường xuyên theo dõi trạng thái dầm điều kiện làm việc bình thường Đặc biệt, phương pháp có ý nghĩa việc theo dõi phát hư hỏng từ lúc hình thành, chưa gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến sức khỏe kết cấu Phương pháp đề xuất cịn có ưu điểm có độ tin cậy cao, thể thông KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 92 qua việc vùng nứt chẩn đốn ln tồn vùng hư hỏng thực tế với hai số Precision Specificity xấp xỉ 100% Bài toán thứ năm thực cấp độ chẩn đoán hai cấp độ chẩn đoán bốn, thơng qua khả chẩn đốn tốt vị trí mức độ hư hỏng Độ xác tổng thể áp dụng phương pháp cho bốn dạng dao động ln lớn 90% Từ đó, phương pháp cho thấy tính linh hoạt sử dụng dạng dao động uốn chẩn đốn Ngồi ra, phương pháp cịn cho thấy tính an tồn cao kết chẩn đốn ln rộng tồn vùng hư hỏng thực tế Ngồi việc chẩn đốn xuất hiện, vị trí mức độ hư hỏng, tốn thứ tư trình bày việc áp dụng bốn thuật toán học máy khác việc dự đoán tải trọng tác dụng lên dầm Thuật toán quy hoạch đa thức phân đoạn cho thấy có khả dự đốn xác tải trọng tác dụng lên dầm Thuật tốn mạng nơ-ron nhân tạo cho thấy khả dự đoán thiếu xác cải thiện để tận dụng ưu điểm mức độ tự động hóa cao Phương pháp đề xuất nghiên cứu có ưu điểm sử dụng thơng số đặc trưng cấu kiện tần số dao động tự nhiên để theo dõi trạng thái làm việc dầm Đồng thời, thông số dễ dàng thu thập khảo sát kết cấu trường Một ưu điểm khác phương pháp khả áp dụng tốt dạng dao động Với ưu điểm trên, sử dụng phương pháp đề xuất thực tế, việc lựa chọn dạng dao động nhằm phục vụ cơng tác dự đốn khơng cịn phụ thuộc vào yêu cầu phương pháp dự đoán loại cấu kiện cần dự đoán Trong trường hợp này, việc lựa chọn dạng dao động để sử dụng tùy thuộc vào liệu thu thập Với kết thu từ toán thứ tư, phương pháp dự đoán tải trọng tác dụng thể tiện lợi hiệu việc sớm phát trạng thái làm việc bất lợi cấu kiện Dựa kết thu từ toán toán 5, để kết chẩn đoán thuộc cấp độ IV sử dụng thuật toán học máy tốt, việc thu thập liệu phải đạt số lượng phù hợp cấp tải trọng mà dầm thay đổi trạng thái làm việc Nhận xét đặt hai vấn đề sau:  Nếu dầm có vị trí đặt lực thay đổi thân dầm có hư hỏng cục bộ, cấp tải trọng khiến dầm thay đổi trạng thái làm việc thay đổi  Trong luận văn này, việc chẩn đoán mức độ hư hỏng thực theo phương pháp huấn luyện mơ hình chẩn đốn cấu kiện mơ số có nguyên nhân hư hỏng biết trước Sau xây dựng mơ hình chẩn đốn, mơ hình áp dụng với cấu kiện cần đánh giá để KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 93 chẩn đốn tính trạng hư hỏng Khi áp dụng thực tế, cấu kiện cần chẩn đoán hư hỏng phận hệ kết cấu phức tạp, việc biết dạng tải trọng tác dụng hư hỏng cục xảy khó khăn Trong toán khảo sát thứ năm, việc chẩn đoán mức độ hư hỏng thực với giả thuyết hư hỏng xuất dầm xuất tải trọng gây có vị trí biết trước Đây nhược điểm luận văn Luận văn chưa thực việc chẩn đoán loại hư hỏng xuất trước chẩn đoán mức độ hư hỏng 5.2 Kiến nghị Dựa hạn chế cần khắc phục luận văn, nội dung sau trình bày số kiến nghị nhằm định hướng chủ đề nghiên cứu tương lai: 1) Các kết chẩn đoán sử dụng thuật toán học máy có độ xác phụ thuộc nhiều vào việc chọn liệu huấn luyện Do đó, nhiều nghiên cứu cần thực để đưa phương pháp tổng quát cho việc lựa chọn liệu huấn luyện cho phù hợp 2) Trong nghiên cứu này, việc chẩn đoán mức độ hư hỏng phạm vi toàn cấu kiện thực cho kết cấu dầm chịu uốn Trong nghiên cứu tiếp theo, việc áp dụng thuật toán học máy nên áp dụng cho dạng kết cấu khác phức tạp (ví dụ khung, dầm sàn, v.v.) nhằm tăng tính thực tiễn cho phương pháp 3) Trong toán khảo sát thứ năm, nguyên nhân dẫn đến sai số kết chẩn đoán việc giả thuyết mức độ hư hỏng xác định dựa chiều cao tiết diện dầm Giả thuyết chưa phù hợp cấu kiện dầm chịu uốn thực tế có vết nứt xiên thân dầm Do đó, để tổng quát hóa việc chẩn đoán mức độ hư hỏng cho cấu kiện có điều kiện làm việc khác nhau, mơ hình chẩn đốn sử dụng thuật tốn học máy cần thiết kế cho kết chẩn đoán trạng thái hư hỏng phần tử cấu kiện 4) Với phân tích mục 5.1.2 vấn đề thiếu chẩn đoán hư hỏng cấp độ III, học viên đề xuất nghiên cứu tương lai nên nghiên cứu thêm phương pháp chẩn đoán hư hỏng cho cấp độ trước tiếp tục sâu vào cấp độ IV V Cụ thể hơn, hướng nghiên cứu vừa trình bày bắt đầu toán dầm BTCT vừa xuất vùng hư hỏng tác dụng tải trọng, vừa xuất vùng cấu kiện bị giảm độ cứng cục Với toán trên, cấu kiện xuất vùng hư hỏng tải trọng, mơ hình chẩn đốn trình bày tốn KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 94 năm sử dụng; cấu kiện xuất vùng hư hỏng cục với độ cứng bị giảm, mơ hình chẩn đốn với kết chẩn đoán phần trăm độ giảm độ cứng cần sử dụng Tương ứng với loại hư hỏng, toán minh họa đề xuất cần mơ hình chẩn đốn khác Do đó, tốn cần phát triển mơ hình phân loại để định sử dụng mơ hình chẩn đoán cho phù hợp 95 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC Tạp chí quốc tế T C Le, M N Pham, C T Nguyen, and D D Ho “Development of modal strain energy method for structural damage detection in plates,” Lecture Notes in Networks and Systems, 2023 V S Bach, T C Le, C T Nguyen, M H Tran, M N Pham, and D D Ho “Damage identification for steel frame structures using two-step approach combining modal strain energy method and genetic algorithm,” Lecture Notes in Civil Engineering, vol 268, pp 767-775, 2022 C T Nguyen, M H Tran, M N Pham, H P Nguyen, T D N Truong, and D D Ho “Monitoring the change in vibration characteristics for reinforced concrete frames under various loadings,” Lecture Notes in Mechanical Engineering, 2022 D D Ho, T H T Luu, and M N Pham “Nondestructive crack detection in metal structures using impedance responses and artificial neural networks,” Structural Monitoring and Maintenance, vol 9, no 3, pp 221-235, 2022 Tạp chí nước: M N Pham, C T Nguyen, T C Le, D V Dinh, B T Le, D D Ho “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 M H Tran, M N Pham, H P Nguyen, T D N Truong, C T Nguyen, M T Ha, D D Ho “Xác định vị trí hư hỏng dầm bê tơng cốt thép có gia cường FRP sử dụng phương pháp lượng biến dạng,” Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kỹ thuật Công nghệ, tập 5, số 2, trang 1508-1519, 2022 Hội nghị quốc tế M H Tran, M N Pham, M T Ha, and D D Ho “Vibration-based damage detection in reinforced concrete beams under various loading,” presented at Regional Conference in Civil Engineering & Sustainable 96 Development Goals in Higher Education Institutions 2021 (RCCE & SDGs 2021), Johor, 2022 97 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] H.-P Chen Structural health monitoring of large civil engineering structures Wiley Blackwell, 2018 [2] A Birtharia and S K Jain “Applications of Ambient Vibration Testing: An Overview,” International Research Journal of Engineering and Technology, vol 2, no 5, pp 845–852, 2015 [3] J K Wight and J G MacGregor Reinforced Concrete - Mechanics and Design, Sixth edition Pearson, 2011 [4] P Cawley and R D Adams “The location of defects in structures from measurements of natural frequencies,” The Journal of Strain Analysis for Engineering Design, vol 14, no 2, pp 49–57, 1979 [5] H Sato “Free vibration of beams with abrupt changes of cross section,” Journal of Sound and Vibration, vol 89, no 1, pp 59–64, 1983 [6] M M F Yuen “A numerical study of the eigenparameters of a damaged cantilever,” Journal of Sound and Vibration, vol 103, no 3, pp 301–310, 1985 [7] R Y Liang, F K Choy, and J Hu “Detection of cracks in beam structures using measurements of natural frequencies,” Journal of the Franklin Institute, vol 328, no 4, pp 505–518, 1991 [8] B P Nandwana and S K Maiti “Modelling of vibration of beam in presence of inclined edge or internal crack for its possible detection based on frequency measurements,” Engineering Fracture Mechanics, vol 58, no 3, pp 193–205, 1997 [9] D P Patil and S K Maiti “Detection of multiple cracks using frequency measurements,” Engineering Fracture Mechanics, vol 70, no 12, pp 1553– 1572, 2003 [10] J Wang and P Qiao “On irregularity-based damage detection method for cracked beams,” International Journal of Solids and Structures, vol 45, no 2, pp 688–704, 2008 [11] M Pastor, M Binda, and T Harčarik “Modal assurance criterion,” Procedia Engineering, vol 48, pp 543–548, 2012 [12] D Capecchi, J Ciambella, A Pau, and F Vestroni “Damage identification in a parabolic arch by means of natural frequencies, modal shapes and curvatures,” Meccanica, vol 51, no 11, pp 2847–2859, 2016 [13] J T Kim, Y S Ryu, H M Cho, and N Stubbs “Damage identification in beam-type structures: Frequency-based method vs mode-shape-based method,” Engineering Structures, vol 25, no 1, pp 57–67, 2003 [14] M H Hu, S T Tu, F Z Xuan, C M Xia, and H H Shao “Strain energy numerical technique for structural damage detection,” Applied Mathematics 98 and Computation, vol 219, no 5, pp 2424–2431, 2012 [15] S M Seyedpoor “A two stage method for structural damage detection using a modal strain energy based index and particle swarm optimization,” International Journal of Non-Linear Mechanics, vol 47, no 1, pp 1–8, 2012 [16] T Vo-Duy, V Ho-Huu, H Dang-Trung, and T Nguyen-Thoi “A two-step approach for damage detection in laminated composite structures using modal strain energy method and an improved differential evolution algorithm,” Composite Structures, vol 147, pp 42–53, 2016 [17] D Dinh-Cong, T Vo-Duy, V Ho-Huu, and T Nguyen-Thoi “Damage assessment in plate-like structures using a two-stage method based on modal strain energy change and Jaya algorithm,” Inverse Problems in Science and Engineering, vol 27, no 2, pp 166–189, 2019 [18] S Khatir, M Abdel Wahab, D Boutchicha, and T Khatir “Structural health monitoring using modal strain energy damage indicator coupled with teachinglearning-based optimization algorithm and isogoemetric analysis,” Journal of Sound and Vibration, vol 448, pp 230–246, 2019 [19] X W Ye, T Jin, and C B Yun “A review on deep learning-based structural health monitoring of civil infrastructures,” Smart Structures and Systems, vol 24, no 5, pp 567–585, 2019 [20] Y J Cha, W Choi, and O Büyüköztürk “Deep learning-based crack damage detection using convolutional neural networks,” Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, vol 32, no 5, pp 361–378, 2017 [21] Y Z Lin, Z H Nie, and H W Ma “Structural Damage Detection with Automatic Feature-Extraction through Deep Learning,” Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, vol 32, no 12, pp 1025–1046, 2017 [22] C S N Pathirage, J Li, L Li, H Hao, W Liu, and P Ni “Structural damage identification based on autoencoder neural networks and deep learning,” Engineering Structures, vol 172, pp 13–28, 2018 [23] A A H Alwanas, A A Al-Musawi, S Q Salih, H Tao, M Ali, and Z M Yaseen “Load-carrying capacity and mode failure simulation of beam-column joint connection: Application of self-tuning machine learning model,” Engineering Structures, vol 194, pp 220–229, 2019 [24] M He, Y Wang, K Ram Ramakrishnan, and Z Zhang “A comparison of machine learning algorithms for assessment of delamination in fiber-reinforced polymer composite beams,” Structural Health Monitoring, vol 20, no 4, pp 1997–2012, 2021 [25] N T Đỗ “Đánh giá số phương pháp chẩn đoán hư hỏng kết cấu dầm từ kết phân tích dao động,” Luận văn thạc sĩ, Trường Đại học Bách Khoa Đại học Quốc gia Tp Hồ Chí Minh, Việt Nam, 2014 [26] T C Lê and Đ D Hồ “Chẩn đoán hư hỏng kết cấu sử dụng phương pháp lượng biến dạng,” Tạp Chí Xây Dựng Việt Nam, no 6, pp 100–105, 99 2015 [27] Đ D Hồ, T C Lê, Q H Lê, M T A Nguyễn, and T C Nguyễn “Phát triển phương pháp lượng biến dạng để chẩn đoán hư hỏng cho kết cấu dầm với điều kiện biên khác nhau,” Tạp Chí Xây Dựng Việt Nam, no 9, pp 341– 347, 2018 [28] V P Huỳnh “Chẩn đoán hư hỏng kết cấu sử dụng phương pháp lượng biến dạng kết hợp với thuật toán di truyền,” Luận văn thạc sĩ, Trường Đại học Bách Khoa - Đại học Quốc gia Tp Hồ Chí Minh, Việt Nam, 2019 [29] T C Lê, V S Bạch, and Đ D Hồ “Chẩn đoán hư hỏng kết cấu sử dụng phương pháp lượng biến dạng kết hợp với thuật tốn di truyền,” Tạp Chí Khoa Học Cơng Nghệ Xây Dựng (KHCNXD) - ĐHXDHN, vol 14, no 4V, pp 16–28, 2020 [30] H B Lý and T A Nguyễn “Nghiên cứu ứng dụng mơ hình mạng nơ-ron nhân tạo để dự đoán sức chịu tải tới hạn cấu kiện thép chữ Y,” Tạp Chí Giao Thơng Vận Tải, vol 2020, no 3, pp 45–49, 2020 [31] T H T Lưu and Đ D Hồ “Phát triển phương pháp xác định tổn hao ứng suất trước vùng neo cáp sử dụng đáp ứng trở kháng mạng nơ-ron nhân tạo,” Tạp Chí Khoa Học Và Cơng Nghệ Việt Nam, vol 63, no 3, pp 33–39, 2021 [32] T C Le, D D Ho, C T Nguyen, and T C Huynh “Structural Damage Localization in Plates Using Global and Local Modal Strain Energy Method,” Advances in Civil Engineering, vol 2022, 2022 [33] H T Vu “Introduction on Machine Learning (in Vietnamese).” Internet: https://machinelearningcoban.com/ebook/, May 7, 2020 [34] G James, D Witten, T Hastie, and R Tibshirani An introduction to statistical learning Springer, 2021 [35] Documentation for Release 19.0, ANSYS, 2018 [36] C T Nguyễn “Xác định trạng thái hư hỏng khung bê tông cốt thép dựa vào kết phân tích dao động,” Luận văn thạc sĩ, Trường Đại học Bách Khoa - Đại học Quốc gia Tp Hồ Chí Minh, Việt Nam, 2021 [37] D C Kent and R Park “Flexural members with confined concrete,” Journal of the Structural Division, vol 97, no 7, 1971 [38] S Sasmal and S Kalidoss “Nonlinear FE simulations of structural behavior parameters of reinforced concrete beam with epoxy-bonded FRP,” Journal of the Mechanical Behavior of Materials, vol 24, no 1–2, pp 35–46, 2015 [39] ACI “Building code requirements for structural concrete.” ACI Committee 318, 2019 [40] D Kachlakev and T Miller “Finite Element Modeling of Reinforced Concrete Structures Strengthened With FRP Laminates.” Final Report, Oregon Department of Transprtation Research Group & Federal Highway 100 Administration, 2001 [41] N Đ Nguyễn “Chẩn đốn vết nứt dầm bê tơng cốt thép tác dụng tải trọng sử dụng đặc trưng dao động,” Luận văn thạc sĩ, Trường Đại học Bách Khoa - Đại học Quốc gia Tp Hồ Chí Minh, Việt Nam, 2021 [42] A K Chopra Dynamics of structures - Theory and applications to earthquake engineering Pearson, 2012 101 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG THƠNG TIN CÁ NHÂN Họ tên: Phạm Minh Nhân Ngày, tháng, năm sinh: 07/03/1998 Nơi sinh: Bà Rịa – Vũng Tàu Địa liên lạc: 50/15/4 Dương Quảng Hàm, P.5, Q.Gị Vấp, Tp.Hồ Chí Minh Điện thoại: 0937 070398 Email: nhanmanapham@gmail.com QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO 2016 – 2020: Kỹ sư ngành Kỹ thuật Công trình Xây dựng, Khoa Kỹ thuật Xây dựng, Trường Đại học Bách Khoa – Đại học Quốc gia Tp Hồ Chí Minh 2021 – nay: Học viên cao học chuyên ngành Kỹ thuật Xây dựng, Khoa Kỹ thuật Xây dựng, Trường Đại học Bách Khoa – Đại học Quốc gia Tp Hồ Chí Minh 2021 – nay: Kỹ sư ngành Khoa học Máy tính, Khoa Khoa học Kỹ thuật máy tính, Trường Đại học Bách Khoa – Đại học Quốc gia Tp Hồ Chí Minh Q TRÌNH CƠNG TÁC 2020 – 2021: Chuyên viên Kỹ thuật, Phòng Kỹ thuật, Cơng Ty Cổ Phần Tập Đồn Xây Dựng Hịa Bình