Đang tải... (xem toàn văn)
Ăn mòn thép gia cường đã được chứng minh là một nguyên nhân chính của sự hư hỏng cấu trúc của bê tông cốt thép (RCreinforced concrete), dẫn đến giảm tuổi thọ của Kết cấu bê tông. Một lượng đáng kể các nghiên cứu liên quan đến ăn mòn cốt thép đã được thực hiện trong quá khứ, giải quyết các vấn đề khác nhau liên quan đến quá trình ăn mòn ban đầu và tác dụng gây hại (Imam, Anifowose and Azad 2015). Jeyasehar and Sumangala (2006) đánh giá không phá hủy của dầm bê tông dự ứng lực bằng cách sử dụng phương pháp tiếp cận mạng thần kinh nhân tạo (ANN artificial neural network). Tsai and Hsu (2002) chẩn đoán cơ sở thiệt hại kết cấu bê tông cốt thép dựa trên lịch sử thời gian dịch chuyển bằng cách sử dụng Kỹ thuật mạng nơ ron truyền ngược. Gần đây, Imam and Kazmi (2020) sử dụng phương pháp hồi quy đã sửa đổi và mô hình ANN cho khả năng chịu tải của dầm bê tông cốt thép bị ăn mòn.
LỚP NVSP CAO ĐẲNG – ĐẠI HỌC K2 TĐT 2023 Chuyên đề: Dự đoán khả chịu uốn dầm bê tơng cốt thép bị ăn mịn sử dụng mơ hình trí tuệ nhân tạo Mơn học: Phương pháp nghiên cứu khoa học trường Đại Học Họ tên : Lê Minh Chánh Ngày sinh : 18/01/1994 Nơi sinh: Tiền Giang STT: TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI MỤC LỤC TÊN ĐỀ TÀI 2 MÃ SỐ LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU LOẠI HÌNH NGHIÊN CỨU THỜI GIAN THỰC HIỆN .2 CƠ QUAN CHỦ TRÌ ĐỀ TÀI CHỦ NHIỆM ĐỀ TÀI NHỮNG THÀNH VIÊN THAM GIA NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI ĐƠN VỊ PHỐI HỢP CHÍNH 10 TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU THUỘC LĨNH VỰC CỦA ĐỀ TÀI Ở TRONG VÀ NGOÀI NƯỚC 11 TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI 12 MỤC TIÊU ĐỀ TÀI 13 ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI NGHIÊN CỨU .2 14 CÁCH TIẾP CẬN, PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 15 NỘI DUNG NGHIÊN CỨU VÀ TIẾN ĐỘ THỰC HIỆN 16 SẢN PHẨM .2 17 HIỆU QUẢ 18 PHƯƠNG THỨC CHUYỂN GIAO KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ ĐỊA CHỈ ỨNG DỤNG HVTH: Lê Minh Chánh - K02.2023 1/14 TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI Đề bài: Chọn 01 đề tài nghiên cứu khoa học xây dựng đề cương chi tiết cho đề tài nghiên cứu khoa học Đề tài: Dự đốn khả chịu uốn dầm bê tông cốt thép bị ăn mịn sử dụng mơ hình trí tuệ nhân tạo BÀI LÀM THUYẾT MINH ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CẤP TRƯỜNG TRỌNG ĐIỂM NĂM 2021 HVTH: Lê Minh Chánh - K02.2023 2/14 TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI TÊN ĐỀ TÀI MÃ SỐ: Dự đoán khả chịu uốn MÃ SỐ THEO LĨNH VỰC NGHIÊN dầm bê tơng cốt thép bị ăn mịn CỨU: sử dụng mơ hình trí tuệ nhân tạo MÃ SỐ THEO MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU: LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU Tự nhiên Kỹ thuật Kinh tế; XH-NV Nông Lâm Giáo dục Y Dược X Mơi trường LOẠI HÌNH NGHIÊN CỨU ATLĐ Cơ Ứng Triển dụng khai Sở hữu X trí tuệ THỜI GIAN THỰC HIỆN 12 tháng CƠ QUAN CHỦ TRÌ ĐỀ TÀI Tên quan: Điện thoại: Địa chỉ: CHỦ NHIỆM ĐỀ TÀI Họ tên: Học vị: Chức danh khoa học: Giảng viên Năm sinh: Đơn vị công tác: Di động: E-mail: NHỮNG THÀNH VIÊN THAM GIA NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI TT Họ tên Đơn vị công tác lĩnh vực chuyên môn TS Trường Đại học HVTH: Lê Minh Chánh - K02.2023 Nội dung nghiên cứu cụ thể giao Nghiên cứu mơ hình trí tuệ nhân tạo, viết Chữ ký 3/14 TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI báo cáo KS Khoa Xây dựng/ Xây Thu thập xử dựng lý số liệu ĐƠN VỊ PHỐI HỢP CHÍNH Tên đơn vị ngồi nước Nội dung phối hợp nghiên Họ tên người đại diện đơn vị cứu HVTH: Lê Minh Chánh - K02.2023 4/14 TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI 10 TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU THUỘC LĨNH VỰC CỦA ĐỀ TÀI Ở TRONG VÀ NGỒI NƯỚC 10.1 Ngồi nước (phân tích, đánh giá tình hình nghiên cứu thuộc lĩnh vực đề tài giới, liệt kê danh mục cơng trình nghiên cứu, tài liệu có liên quan đến đề tài trích dẫn đánh giá tổng quan) Ăn mòn thép gia cường chứng minh nguyên nhân hư hỏng cấu trúc bê tông cốt thép (RC-reinforced concrete), dẫn đến giảm tuổi thọ Kết cấu bê tông Một lượng đáng kể nghiên cứu liên quan đến ăn mòn cốt thép thực khứ, giải vấn đề khác liên quan đến q trình ăn mịn ban đầu tác dụng gây hại (Imam, Anifowose and Azad 2015) Jeyasehar and Sumangala (2006) đánh giá không phá hủy dầm bê tông dự ứng lực cách sử dụng phương pháp tiếp cận mạng thần kinh nhân tạo (ANN- artificial neural network) Tsai and Hsu (2002) chẩn đoán sở thiệt hại kết cấu bê tông cốt thép dựa lịch sử thời gian dịch chuyển cách sử dụng Kỹ thuật mạng nơ ron truyền ngược Gần đây, Imam and Kazmi (2020) sử dụng phương pháp hồi quy sửa đổi mơ hình ANN cho khả chịu tải dầm bê tơng cốt thép bị ăn mịn 10.2 Trong nước (phân tích, đánh giá tình hình nghiên cứu thuộc lĩnh vực đề tài Việt Nam, liệt kê danh mục cơng trình nghiên cứu, tài liệu có liên quan đến đề tài trích dẫn đánh giá tổng quan) Ở Việt Nam, có số kết nghiên cứu liên quan đến vấn đề ăn mòn Ví dụ, Nguyễn Thanh Hưng cơng công bố số kết nghiên cứu ứng xử kết cấu bê tông cốt thép bị ăn mịn, kết cho thấy kết cấu bê tơng cốt thép bị ăn mòn ảnh hưởng lớn đến làm việc kết cấu Về toán chẩn đốn kỹ thuật cho dầm bê tơng cốt thép bị ăn mòn trường hợp thiếu số liệu giới thiệu Hội nghị khoa học học toàn quốc đăng tải tạp chí xây dựng Gần đây, Nguyễn Thanh Hưng cộng áp dụng thành công phương pháp phần tử hữu hạn để mô dầm bê tơng cốt thép bị ăn mịn xét đến cường độ liên kết cốt thép bê tông Trong năm gần đây, nhà khoa học nghiên cứu việc sử dụng kỹ thuật trí tuệ nhân tạo (AI) để đánh giá làm việc kết cấu bê tông cốt thép Trong lĩnh vực dự báo dựa vào trí tuệ nhân tạo Việt Nam giai đoạn đầu phát triển có số nghiên cứu lĩnh vực HVTH: Lê Minh Chánh - K02.2023 5/14 TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI Đặc biệt, nghiên cứu tổng quan lĩnh vực cho thấy kỹ thuật AI chưa sử dụng để dự đoán chất lượng cho kết cấu dầm bê tơng cốt thép bị ăn mịn Nghiên cứu đề xuất mơ hình trí tuệ nhân tạo kết hợp cho việc dự đốn cường độ dầm bê tơng cốt thép bị ăn mòn dựa liệu thực tế 10.3 Danh mục cơng trình cơng bố thuộc lĩnh vực đề tài chủ nhiệm thành viên tham gia nghiên cứu (họ tên tác giả; báo; ấn phẩm; yếu tố xuất bản) [1] Nguyễn Thanh Hưng (2013), Mô dầm bê tông cốt thép bị ăn mòn xét đến cường độ liên kết cốt thép bê tông theo phương pháp phần tử hữu hạn, Hội nghị Khoa học toàn quốc Cơ học Vật rắn biến dạng lần thứ XI - Thành phố Hồ Chí Minh, 7-9/11/2013, tr.542-550 [2] Nguyễn Thanh Hưng, Nguyễn Trọng Hà, Phạm Văn Trung, Lê Công Điều (2017), Xây dựng mơ hình đánh giá ảnh hưởng lực bám dính bê tơng cốt thép cho dầm bê tông cốt thép chịu tải trọng, Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Xây dựng, số 25 - 2017, tr 41-48 [3] Nguyễn Thanh Hưng, Nguyễn Văn Phó, Trần Văn Liên (2015), Chẩn đốn dầm bê tơng cốt thép bị ăn mòn trường hợp thiếu số liệu, Tuyển tập Hội nghị Khoa học toàn quốc Cơ học Vật rắn biến dạng lần thứ XII, Đà nẵng, 67/8/2015 [4] Thanh Hung Nguyen, Anh Thang Le, Duy Duan Nguyen (2020), Bending strength diagnosis for corroded reinforced concrete beams with attendance of deterministic, random and fuzzy parameters, Journal of Structural Integrity and Maintenance (Accept) [5] Anh-Thang Le, Thanh-Hung Nguyen (2020), A Study on Behavior of Reinforcement Concrete Beam using the Recycled Concrete, CIGOS 2019, Innovation for Sustainable Infrastructure, 379-384 [6] A Imam and Z A Kazmi, "Modified regression and ANN model for load carrying capacity of corroded reinforced concrete beam," AIMS Materials Science,, vol 4, no 5, pp 1140-1164, 2020 [7] A Imam, F Anifowose, and A K Azad, "Residual Strength of Corroded Reinforced Concrete Beams Using an Adaptive Model Based on ANN," International Journal of Concrete Structures and Materials, vol 9, no 2, pp 159- HVTH: Lê Minh Chánh - K02.2023 6/14 TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI 172, 2015/06/01 2015 [8] C.-H Tsai and D.-S Hsu, "Diagnosis of Reinforced Concrete Structural Damage Base on Displacement Time History using the Back-Propagation Neural Network Technique," Journal of Computing in Civil Engineering, vol 16, no 1, pp 49-58, 2002 [9] J A Abdalla, A Elsanosi, and A Abdelwahab, "Modeling and simulation of shear resistance of R/C beams using artificial neural network," Journal of the Franklin Institute, vol 344, no 5, pp 741-756, 2007/08/01/ 2007 [10] C A Jeyasehar and K Sumangala, "Nondestructive Evaluation of Prestressed Concrete Beams using an Artificial Neural Network (ANN) Approach," Structural Health Monitoring, vol 5, no 4, pp 313-323, 2006 HVTH: Lê Minh Chánh - K02.2023 7/14 TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI 11 TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI Sự ăn mịn cốt thép bê tơng q trình xuống cấp nghiêm trọng ảnh hưởng đến kết cấu không gia cường sửa chữa kết cấu sử dụng Do vậy, cần phải có giải pháp đánh giá cường độ xác biện pháp gia cường phù hợp cho kết cấu Nhận thấy ảnh hưởng ăn mòn tới khả chịu lực kết cấu bê tông cốt thép vấn đề phức tạp đánh giá lại khả chịu lực cấu kiện Đặc biệt bối cảnh biến đổi khí hậu tồn cầu làm cho số liệu thống kê để tính tốn trước khơng cịn đủ tin cậy, cơng trình kết cấu bê tông cốt thép vùng ngập mặn Do vậy, nghiên cứu đề xuất cách tiếp cận dùng mơ hình trí tuệ nhân tạo kết hợp để đánh giá cường độ bê tông cho dầm bê tơng cốt thép bị ăn mịn Thơng qua việc đánh giá, kiến nghị biện pháp xử lý phù hợp nhằm trì đảm bảo an tồn cho việc khai thác kết cấu trình vận hành 12 MỤC TIÊU ĐỀ TÀI - Đề xuất mô hình trí tuệ nhân tạo kết hợp cho toán dự đoán - Nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng cường độ dầm bê tông cốt thép bị ăn mịn - Áp dụng mơ hình trí tuệ nhân tạo đề xuất để dự đoán cường độ dầm bê tơng cốt thép bị ăn mịn 13 ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI NGHIÊN CỨU 13.1 Đối tượng nghiên cứu - Nghiên cứu kết cấu dầm bê tông cốt thép bị ăn mòn - Nghiên cứu thuật tốn trí tuệ nhân tạo 13.2 Phạm vi nghiên cứu - Các cơng trình xây dựng từ năm 1975 địa bàn Tp Hồ Chí Minh - Các cơng cụ trí tuệ nhân tạo phát triển gần HVTH: Lê Minh Chánh - K02.2023 8/14 TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI 14 CÁCH TIẾP CẬN, PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 14.1 Cách tiếp cận - Thông qua tài liệu sách, báo nước quốc tế, thí nghiệm thực tế 14.2 Phương pháp nghiên cứu - Nghiên cứu lý thuyết ăn mịn, trí tuệ nhân tạo - Sử dụng công cụ hỗ trợ để xử lý liệu - Thu thập liệu phịng thí nghiệm trường 15 NỘI DUNG NGHIÊN CỨU VÀ TIẾN ĐỘ THỰC HIỆN 15.1 Nội dung nghiên cứu (trình bày dạng đề cương nghiên cứu chi tiết) - Chương 1: Tổng quan - Chương 2: Cơ sở lý thuyết nghiên cứu - Chương 3: Khảo sát thu thập đánh giá số liệu - Chương 4: Ứng dụng mơ hình thuật tốn trí tuệ nhân tạo vào dự đoán - Chương 5: Kết kết luận kiến nghị 15.2 Tiến độ thực STT Các nội dung, công việc thực Sản phẩm Thời gian (số tháng) Người thực Tổng quan số liệu tháng KS Tổng quan Cơ sở lý thuyết nghiên cứu Mơ hình tháng Khảo sát thu thập đánh giá số liệu Mơ hình hồn thiện tháng Ứng dụng mơ hình thuật tốn trí tuệ nhân tạo vào dự đốn Thẩm định kết tháng Kết kết luận kiến nghị Sản phẩm nghiên cứu, HVTH: Lê Minh Chánh - K02.2023 tháng TS TS KS TS TS 9/14 TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI báo KS 16 SẢN PHẨM 16.1 16.2 Sản phẩm khoa học Sách chun khảo Bài báo đăng tạp chí nước ngồi Sách tham khảo Bài báo đăng tạp chí nước Giáo trình Bài đăng kỷ yếu hội nghị, hội thảo quốc tế Sản phẩm đào tạo Nghiên cứu sinh 16.3 Cao học Sản phẩm ứng dụng Mẫu Vật liệu Thiết bị máy móc Tiêu chuẩn Qui phạm Sơ đồ, thiết kế Tài liệu dự báo Qui trình cơng nghệ Luận chứng kinh tế Phương pháp Chương trình máy tính Bản kiến nghị Dây chuyền CN Báo cáo phân tích Bản quy hoạch 16.4 Các sản phẩm khác 16.5 Tên sản phẩm, số lượng yêu cầu khoa học sản phẩm Stt Tên sản phẩm 01 Bài báo nước Số lượng 01 Yêu cầu khoa học HVTH: Lê Minh Chánh - K02.2023 10/14 TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI 17 HIỆU QUẢ (giáo dục đào tạo, kinh tế - xã hội) - Kết nghiên cứu đề tài sử dụng làm tài liệu tham khảo hữu ích cho đề tài luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ - Có thể sử dụng để viết báo khoa học, tài liệu tham khảo cho giáo trình sách xuất 18 PHƯƠNG THỨC CHUYỂN GIAO KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ ĐỊA CHỈ ỨNG DỤNG - Nghiên cứu tài liệu tham khảo việc giảng dạy nghiên cứu cho sinh viên học viên cao học ngành xây dựng quản lý dự án, kết cấu xây dựng Kết đề tài kiến nghị áp dụng chủ đầu tư xây dựng, nhà thầu xây lắp, đơn vị tư vấn thiết kế, quản lý dự án Việt Nam tương lai nhằm đạt hiệu quản lý tối ưu Ngày tháng năm 202 Ngày tháng năm 202 Trưởng đơn vị Chủ nhiệm đề tài (ký, họ tên) (ký, họ tên) Ngày tháng năm HIỆU TRƯỞNG (ký, họ tên, đóng dấu) HVTH: Lê Minh Chánh - K02.2023 11/14 TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI HVTH: Lê Minh Chánh - K02.2023 12/14