Phân tích sức chịu tải của móng giếng chìm trong nền sét không đồng nhất, không đẳng hướng bằng phương pháp phần tử hữu hạn (fem) và mạng thần kinh nhân tạo (ann)

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA LÊ ĐỨC QUÝ PHÂN TÍCH SỨC CHỊU TẢI CỦA MĨNG GIẾNG CHÌM TRONG NỀN SÉT KHƠNG ĐỒNG NHẤT, KHÔNG ĐẲNG HƯỚNG BẰNG PHƯƠNG PHÁP PHẦN TỬ HỮU HẠN (FEM) VÀ MẠNG THẦN KINH NHÂN TẠO (ANN) Chuyên ngành: Địa Kỹ Thuật Xây Dựng Mã số: 8580211 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 02 năm 2023 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA –ĐHQG -HCM Cán hướng dẫn khoa học : TS Lại Văn Qúi Chữ ký: Cán chấm nhận xét : TS Lê Trọng Nghĩa Chữ ký: Cán chấm nhận xét : TS Võ Minh Thiện Chữ ký: Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM ngày 07 tháng 02 năm 2023 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: Chủ tịch: PGS.TS Lê Bá Vinh Thư ký: TS Nguyễn Tuấn Phương Phản biện 1: TS Lê Trọng Nghĩa Phản biện 2: TS Võ Minh Thiện Ủy viên: TS Lại Văn Quí 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 Lê Bá Vinh ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TPHCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc Lập – Tự Do – Hạnh Phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: LÊ ĐỨC QUÝ MSHV: 2070084 Ngày tháng năm sinh: 20/03/1994 Nơi sinh: Bình Định Chuyên ngành: Địa Kỹ Thuật Xây Dựng - Mã số: 8580211 I TÊN ĐỀ TÀI: Phân tích sức chịu tải móng giếng chìm sét khơng đồng nhất, khơng đẳng hướng phương pháp FEM ANN./ Analysis bearing capacity of suction caisson in anisotropic and nonhomogeneous clay by finite element method and artificial neural network II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG Tiến hành thu thập xử lý kết số liệu từ nghiên cứu tác giả khác trước đó, nghiên cứu đánh giá chế chịu lực móng giếng chìm Trình bày sở lý thuyết phương pháp FEM ANN Phân tích khả chịu lực móng giếng chìm sét không đồng nhất, không đẳng hướng Xử lý đánh giá yếu tố ảnh hưởng đến khả chịu tải móng tỷ số L/D, hệ số bám dính móng đất α, hệ số khơng đồng nhất, hệ số không đẳng hướng Đề xuất mơ hình phân tích sức chịu tải móng giếng chìm sét khơng đồng nhất, khơng đẳng hướng phương pháp FEM ANN III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ :05/09/2022 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ :18/12/2022 V TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN :TS Lại Văn Qúi Tp.HCM, ngày 18 tháng 12 năm 2022 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN TS Lại Văn Q CHỦ NHIỆM BỘ MƠN ĐÀO TẠO PGS.TS Lê Bá Vinh TRƯỞNG KHOA KỸ THUẬT XÂY DỰNG Trang i LỜI CẢM ƠN Trước tiên, xin chân thành bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến Thầy TS Lại Văn Q Thầy cho tơi kiến thức bổ ích lý thuyết lẫn thực tế trình học tập bậc đại học cao học, đồng thời mở hướng đường tiếp cận phương pháp nghiên cứu khoa học Quá trình thực đề cương luận văn, thầy gợi mở để xây dựng ý tưởng đề tài, trực tiếp hướng dẫn cho tơi đóng góp q báu để đến hồn thành luận văn Tôi xin chân thành cảm ơn quý Thầy cô Khoa Kỹ thuật Xây dựng, trường Đại học Bách Khoa Tp HCM đặc biệt Thầy Cô Bộ Môn Địa Cơ Nền Móng tận tình giảng dạy truyền đạt kiến thức cho tơi từ suốt q trình học chương trình Cao học Đồng thời, tơi xin chân thành cảm ơn bạn bè, anh chị đồng nghiệp truyền đạt kinh nghiệm thực tế, tạo điều kiện tốt cho tơi q trình thực luận văn Xin cám ơn cha, mẹ, ông bà thành viên gia đình ln ủng hộ động viên tơi suốt q trình học tập thực luận văn Mặc dù cố gắng q trình thực luận văn khơng thể tránh khỏi thiếu sót Tác giả mong nhận góp ý q thầy bạn bè TP HCM, ngày 18 tháng 12 năm 2022 Tác giả luận văn Lê Đức Quý Trang ii TÓM TẮT Luận văn trình bày giải pháp để phân tích đánh giá khả chịu tải móng giếng chìm đất sét không đồng nhất, không đẳng hướng cách sử dụng phân tích phần tử hữu hạn chuyển vị (FEA) mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) Phần mềm phân tích phần tử hữu hạn FEA PLAXIS 2D sử dụng để kiểm tra khả chịu tải móng giếng chìm với mơ hình đất khơng đẳng hướng tích hợp có tên NGI-ADP Khả chịu tải móng giếng chìm biểu thị hệ số ổn định không thứ nguyên hàm bốn tham số thiết kế khơng thứ ngun tỷ lệ độ sâu móng đường kính, hệ số tiếp xúc phần tử bề mặt móng giếng chìm đất sét, tỷ lệ độ dốc cường độ cắt đất sét (thể sét không đồng nhất) thông số thể tính khơng đẳng hướng đất sét Sử dụng kết số tạo ra, ANN sử dụng làm kỹ thuật điều khiển liệu để đề xuất phương trình thực nghiệm nhằm ước tính hệ số sức chịu tải móng giếng chìm Hơn nữa, nghiên cứu độ nhạy thực để đánh giá tầm quan trọng tương đối bốn tham số xem xét khả chịu tải giếng chìm Biểu đồ thiết kế, bảng phương trình thực nghiệm phát triển từ nghiên cứu sử dụng để hỗ trợ thiết kế thực tế Trang iii ABSTRACT The thesic presents a novel solution for evaluating the uplift resistance of caisson foundations in anisotropic clay using displacement finite element analysis (FEA) and artificial neural network (ANN) The commercial FEA PLAXIS code is used to examine the uplift resistance of caisson foundations with a built-in anisotropic soil model named NGI-ADP The uplift resistance is expressed by a dimensionless stability factor that is a function of four dimensionless design parameters, i.e., the ratio of depth to diameter, the adhesion factor at the interface between caisson and clay, the shear strength gradient ratio, and the anisotropic strength ratio Using the produced numerical results, ANN is adopted as the data driven technique to propose an empirical equation to estimate the uplift resistance factor Furthermore, a sensitivity study is implemented to evaluate the relative importance of the four considered parameters on the uplift resistance of the caisson Design charts, tables and empirical equations are developed and can be used to assist in practical designs Trang iv LỜI CAM ĐOAN Tôi Lê Đức Quý thực nghiên cứu luận văn thạc sĩ “Phân tích sức chịu tải móng giếng chìm sét khơng đồng nhất, khơng đẳng hướng phương pháp FEM ANN” Tôi xin cam đoan tồn nội dung trình bày luận văn mà cá nhân nghiên cứu thực hướng dẫn Thầy TS Lại Văn Quí Các số liệu sử dụng luận văn hoàn toàn trung thực chưa tác giả khác cơng bố cơng trình nghiên cứu khác, tơi cam kết hồn tồn chịu trách nhiệm thuộc tính trung thực kết đề tài nghiên cứu Trang v MỤC LỤC NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ I LỜI CẢM ƠN II TÓM TẮT III ABSTRACT IV LỜI CAM ĐOAN V MỤC LỤC VI DANH MỤC HÌNH ẢNH VIII DANH MỤC BẢNG BIỂU XI DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ CÁC CHỮ VIẾT TẮT XII MỞ ĐẦU CHƯƠNG : TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRONG NƯỚC VÀ NƯỚC NGOÀI VỀ MĨNG GIẾNG CHÌM GIỚI THIỆU CHUNG TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU NƯỚC NGOÀI .4 CÁC NGHIÊN CỨU TRONG NƯỚC 20 NHẬN XÉT 20 CHƯƠNG : CƠ SỞ LÝ THUYẾT 21 2.1 TỔNG QUAN VỀ KẾT CẤU MĨNG GIẾNG CHÌM 21 2.1.1 Cấu tạo móng giếng chìm 21 2.1.2 Móng giếng chìm thực tế 22 2.2 KHÁI NIỆM VỀ NỀN SÉT KHÔNG ĐỒNG NHẤT, KHÔNG ĐẲNG HƯỚNG 25 2.2.1 Nền sét 25 2.2.2 Tính khơng đồng sét 29 2.2.3 Tính khơng đẳng hướng sét 30 2.3 CÁC MÔ HÌNH PHẦN TỬ HỮU HẠN-PHẦN MỀM PLAXIS .33 2.3.1 Mơ hình đất Mohr-Coulomb (MC) 33 Trang vi 2.3.2 Mơ hình đất Hardening Soil (HS) 36 2.3.3 Mơ hình NGI-ADP (Anisotropic undrained shear strength) .42 2.4 CƠ SỞ LÝ THUYẾT PHƯƠNG PHÁP MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO ANN 46 2.5 NHẬN XÉT CHƯƠNG 50 CHƯƠNG : PHÂN TÍCH ỨNG XỬ CỦA MĨNG GIẾNG CHÌM TRONG NỀN SÉT KHƠNG ĐỒNG NHẤT, KHƠNG ĐẲNG HƯỚNG 52 3.1 GIỚI THIỆU .52 3.2 PHÂN TÍCH PHẦN TỬ HỮU HẠN 52 3.2.1 Đặt vấn đề 52 3.2.2 Mơ hình phân tích 55 3.2.3 Kết kiểm chứng với nghiên cứu trước .56 3.2.4 Phân tích mở rộng 63 3.2.5 Cơ chế phá hoại móng giếng chìm 66 3.3 XÂY DỰNG MẠNG THẦN KINH NHÂN TẠO ANN 72 3.4 NHẬN XÉT CHƯƠNG 77 CHƯƠNG : KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 79 4.1 KẾT LUẬN 79 4.2 KIẾN NGHỊ 80 TÀI LIỆU THAM KHẢO 81 PHẦN LÝ LỊCH TRÍCH NGANG 84 Trang vii DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1: Cấu tạo phân loại móng giếng chìm 22 Hình 1.2: Ngun lý hút nước thi cơng móng giếng chìm .22 Hình 1.3: Móng giếng chìm dùng cho phần móng tháp làm mát .23 Hình 1.4: Móng giếng chìm dùng cho phần móng tua-bin gió 23 Hình 1.5: Móng giếng chìm cơng trình dầu khí (a), (b) 24 Hình 1.6: Móng giếng chìm cho cơng trình cầu 25 Hình 1.7: Giản đồ Casagrande 28 Hình 1.8: Vịng trịn Mohr ứng suất 29 Hình 1.9: Đồ thị su tăng theo độ sâu theo Boonchai Ukritchon (2018) [2] .30 Hình 1.10: Sự thay đổi sức chống cắt theo phương chịu lực khác toán sét không đẳng hướng sức chịu tải (Grimstad cộng 2012 [8]) .32 Hình 1.11: Biến dạng phẳng độ bền cắt khơng nước khơng đẳng hướng ba mơ hình đất có phương ứng suất 0, 30, 90 (Grimstad cộng 2012 [8]) 32 Hình 1.12: Quan hệ ứng suất biến dạng mơ hình M-C 33 Hình 1.13: Mặt ngưỡng dẻo MC không gian ứng suất (Manual Plaxis, 2009) [13] .35 Hình 1.14: Mặt ngưỡng dẻo MC khơng gian ứng suất (Manual Plaxis, 2009) [13] 36 Hình 1.15: Quan hệ ứng suất biến dạng theo hàm Hyperbolic thí nghiệm nén trục nước (Manual Plaxis, 2009) [13] 38 Hình 1.16: Các đường cong dẻo ứng với giá trị γp khác (Manual Plaxis, 2009) [13] .39 Hình 1.17: Định nghĩa mơ đun Eoedref thí nghiệm nén cố kết (Manual Plaxis, 2009) [13] .40 Hình 1.18: Mặt dẻo khơng gian ứng suất mơ hình HS (Manual Plaxis, 2009) [13] 40 Hình 1.19: Mặt dẻo khơng gian ứng suất mơ hình HS (Manual Plaxis, 2009) [13] 40 Trang viii Luận văn tốt nghiệp Thạc Sĩ Học viên: Lê Đức Quý thông số m thay đổi ảnh hưởng nhiều đến sức chịu tải móng giếng chìm Vấn đề hợp lí với kết luận phân tích ảnh hưởng thơng số m đến hệ số sức chịu tải N, m tăng (thơng số thể khơng đồng nhất) hệ số sức chịu tải tăng đáng kể, học viên trình bày Mục 3.2.4 Hình 3.10: Mặt phá hoại trường hợp α (m = 1; 𝑠𝑢𝑃 /𝑠𝑢𝐴 = 0.8; L/D = 2) Tương tự việc phân tích thơng số trên, Hình 3.10 thể ảnh hưởng α đến chế phá hoại móng giếng chìm Cụ thể, khảo sát α tăng dần theo trường hợp 0.4, 0.6, 0.8, Ứng với tăng hệ số α, tức hệ số tiếp xúc mặt móng, độ Trường Đại học Bách Khoa Trang 70 Luận văn tốt nghiệp Thạc Sĩ Học viên: Lê Đức Quý dịch chuyển giảm theo So với trường hợp thơng số L/D m, độ thay đổi màu sắc rõ rệt, thể thông số α thay đổi ảnh hưởng đến sức chịu tải móng giếng chìm, hệ số sức chịu tải N tăng không đáng kể tương ứng với thay đổi α, học viên trình bày Mục 3.2.4 Hình 3.11: Mặt phá hoại trường hợp 𝑠𝑢𝑃 /𝑠𝑢𝐴 (m = 2; α = 0.8; L/D = 2) Trường Đại học Bách Khoa Trang 71 Luận văn tốt nghiệp Thạc Sĩ Học viên: Lê Đức Quý Và trường hợp Hình 3.11 khảo sát ảnh hưởng 𝑠𝑢𝑃 /𝑠𝑢𝐴 đến chế phá hoại móng giếng chìm Cụ thể, học viên khảo sát 𝑠𝑢𝑃 /𝑠𝑢𝐴 tăng dần theo trường hợp 0.6, 0.7, 0.8, Ứng với tăng hệ số 𝑠𝑢𝑃 /𝑠𝑢𝐴 , tức hệ số thể tính khơng đẳng hướng đất, độ dịch chuyển giảm theo Quan sát thấy, độ thay đổi màu sắc rõ rệt, thể thông số 𝑠𝑢𝑃 /𝑠𝑢𝐴 thay đổi ảnh hưởng đến sức chịu tải móng giếng chìm Vấn đề hợp lí với kết luận phân tích ảnh hưởng thông số 𝑠𝑢𝑃 /𝑠𝑢𝐴 đến hệ số sức chịu tải N, 𝑠𝑢𝑃 /𝑠𝑢𝐴 tăng (thông số thể tính khơng đẳng hướng) hệ số sức chịu tải tăng khơng đáng kể, học viên trình bày Mục 3.2.4 3.3 XÂY DỰNG MẠNG THẦN KINH NHÂN TẠO ANN Trong phần này, học viên áp dụng mạng thần kinh nhân tạo (ANN), để đưa mô hình dự đốn gián trị sức chịu tải N móng giếng chìm sét khơng đồng nhất, khơng đẳng hướng Học viên sử dụng kết 1296 trường hợp phân tích từ mơ hình phần tử hữu hạn làm liệu cho mơ hình mạng thần kinh nhân tạo (ANN) Trong q trình xây dựng mơ hình ANN, dựa nghiên cứu trước sử dụng mơ hình ANN, 1296 thơng số đầu vào chia thành 70% cho “Training data”, 15% cho “Validation data”, 15% cho “Testing data” thuật toán dùng để áp dụng mơ hình ANN đề xuất Levenberg-Marquardt Cấu trúc mơ hình ANN sử dụng luận văn thể hình 3.12 Cấu trúc bao gồm nơ-ron đầu vào input layer ứng với thông số đầu vào (𝑠𝑢𝑃 /𝑠𝑢𝐴 , m, L/D, α) nơ-ron output layer tương ứng với thông số đầu N Các nơ-ron lớp hidden layer thay đổi để tìm mơ hình ANN tối ưu Input layer (lớp nơ-ron đầu vào) x1 x2 Hidden layer (Lớp nơ-ron ẩn) H11 H12 y1 x3 x4 Output layer (Lớp nơ-ron đầu ra) H1m Hình 3.12: Thể mơ hình ANN sử dụng nghiên cứu Trường Đại học Bách Khoa Trang 72 Luận văn tốt nghiệp Thạc Sĩ Học viên: Lê Đức Quý Để xác định mơ hình ANN tối ưu, hai thông số R2 (coefficient of determination) and MSE (mean square error) thường dùng xác suất thống kê sử dụng để đo hiệu suất (độ xác) mơ hình ANN Cụ thể, R2 có giá trị từ đến Giá trị R2 tiến 0, mơ hình xác Trong đó, R2 tiến mơ hình xác.Đối với thơng số MSE, MSE nhỏ mơ hình xác Và ngược lại MSE lớn mơ hình ANN xác Training (70% data) 0.995 350 300 MSE Series1 250 R2 0.990 Series2 200 0.985 150 100 0.980 50 0 10 15 400 0.995 350 300 Series1 MSE 250 Series2 R2 200 100 0.980 50 0.975 0 Testing (15% data) 0.990 Series2 R2 0.985 150 100 0.980 50 10 Number of Hidden Neurons 15 0.975 450 1.000 400 MSE, Mean square error Series1 MSE R2, Coefficient of determination MSE, Mean square error 0.995 350 0.975 All (100% data) 1.000 400 15 (b) 450 200 10 Number of Hidden Neurons (a) 250 0.985 150 Number of Hidden Neurons 300 0.990 R2, Coefficient of determination 400 1.000 450 0.995 350 300 Series1 MSE 250 0.990 Series2 R2 200 0.985 150 100 0.980 50 0 10 15 R2, Coefficient of determination MSE, Mean square error 450 500 MSE, Mean square error 1.000 R2, Coefficient of determination Validation (15% data) 500 0.975 Number of Hidden Neurons (c) (d) Hình 3.13: Thể mơ hình ANN Kết q trình lựa chọn mơ hình ANN việc thay đổi số lượng nơ-ron sử dụng thông số đo lường (R2, MSE) thể hình 3.13 Có thể thấy rằng, số lượng nơ-ron lớp hidden layer thay đổi giá trị R2 MSE thay đổi Cụ thể, số lượng nơ-ron lớp hidden layer thay đổi từ đến giá trị R2 tiến gần tới giá trị MSE nhỏ dần cho liệu phân tích: Training data, Validation, Testing data All data Bên cạnh đó, số lượng nơ-ron lớp hidden layer lớn giá trị R2 MSE bắt đầu ổn định gần số khi số lượng nơ-ron lớp hidden layer Do đó, cấu trúc mơ hình ANN – – (tương ứng nơTrường Đại học Bách Khoa Trang 73 Luận văn tốt nghiệp Thạc Sĩ Học viên: Lê Đức Quý ron input layer, nơ-ron hidden layer nơ-ron output layer) mơ hình tối ưu trường hợp sử dụng để thiết lập mơ hình dự đốn sức chịu tải N thơng qua hàm tương quan toán học Hàm tương quan toán học N thông số khảo sát (𝑠𝑢𝑃 /𝑠𝑢𝐴 , m, L/D, α) dựa kết “weight” “bias” thể Bảng 10 Hàm tương quan có dạng sau: (3.2) 𝑛 23 12 𝑦𝑛 = [∑𝑁ℎ + 𝑏2] ℎ=1 𝑊 𝑡𝑎𝑛𝑠𝑖𝑔 ∑𝑖=1{𝑊 𝑥𝑛𝑖 } + 𝑏 12 𝑡𝑎𝑛𝑠𝑖𝑔(∑𝑁𝑖 𝑖=1{𝑊 𝑥𝑛𝑖 } + 𝑏 ) = 12 −2(∑𝑁𝑖 𝑖=1{𝑊 𝑥𝑛𝑖 }+𝑏 ) 1+𝑒 (3.3) −1 Trong đó, trọng số ẩn (W12) “weight” tính dựa số lượng tham số đầu vào (i) số nơ-ron ẩn (h) (W23) “weight” tính dựa số lượng số nơ-ron ẩn (h) nơron đầu (b1) thông số “bias” cho nơ-ron ẩn (b2) thông số “bias” cho nơron đầu xni, yni giá trị đầu vào đầu chuẩn hóa phạm vi (h_min,h_max ) = (-1,1) , xmax-i, xmin-i, y0-max, y0-min giá trị đầu vào đầu lớn nhỏ biến liệu đầu vào Các giá trị xni, yni xác định sau: xni = xi − xmin −i ( hmax − hmin ) + hmin xmax −i − xmin −i (3.4) y0−max − y0−min + y0−min ( hmax − hmin ) (3.5) y = ( yn − hmin ) Bảng 10: Weight Bias W12 W23 b12 Input variables Neuron α 𝑠𝑢𝑃 /𝑠𝑢𝐴 Output b23 N m L/D 0.6498 -2.6003 -1.6246 -4.4006 0.0157 0.9355 0.1388 0.1281 0.5494 0.6862 -1.8480 3.8301 0.1822 -0.2784 -0.5901 -1.2310 2.4108 0.6021 1.3085 0.3826 -0.9957 -2.9200 0.2305 0.0101 -0.7341 -1.5079 -0.7084 -1.3950 -7.0917 -1.0555 -0.1324 -0.1100 0.9940 1.4205 -2.3548 -0.3701 0.2642 0.1611 0.7412 0.3350 -0.1379 0.2785 -0.2463 -0.1470 -0.7110 0.2452 0.9151 0.4497 -0.2417 -0.1512 0.7755 -0.6470 2.1712 0.7082 -0.0527 Từ giá trị “weight” “Bias” mơ hình ANN với cấu trúc – – Kết hàm tương quan tốn học N thơng số khảo sát (𝑠𝑢𝑃 /𝑠𝑢𝐴 , m, L/D, α) thể thông qua công thức 3.6, bên Trường Đại học Bách Khoa Trang 74 Luận văn tốt nghiệp Thạc Sĩ Học viên: Lê Đức Quý 𝐹 = 0.0157𝑁1 + 3.8301𝑁2 + 0.6021𝑁3 + 0.0101𝑁4 − 1.0555𝑁5 − 0.3701𝑁6 + 0.2785𝑁7 + 0.4497𝑁8 + 0.7082𝑁9 – 0.0527 (3.6) Với 𝐿 𝑁1 = 𝑡𝑎𝑛𝑠𝑖𝑔 (0.9355𝛼 + 0.6498𝑠𝑢𝑃 /𝑠𝑢𝐴 − 2.6003𝑚 − 1.6246 𝐷) − 4.4006 𝐿 𝑁2 = 𝑡𝑎𝑛𝑠𝑖𝑔 (0.1388𝛼 + 0.1281𝑠𝑢𝑃 /𝑠𝑢𝐴 + 0.5494𝑚 + 0.6862 𝐷) − 1.8480 𝐿 𝑁3 = 𝑡𝑎𝑛𝑠𝑖𝑔 (0.1822𝛼 − 0.2784𝑠𝑢𝑃 /𝑠𝑢𝐴 − 0.5901𝑚 − 1.2310 𝐷) + 2.4108 𝐿 𝑁4 = 𝑡𝑎𝑛𝑠𝑖𝑔 (1.3085𝛼 + 0.3826𝑠𝑢𝑃 /𝑠𝑢𝐴 − 0.9957𝑚 − 2.9200 𝐷) + 0.2305 𝐿 𝑁5 = 𝑡𝑎𝑛𝑠𝑖𝑔 (−0.7341𝛼 − 1.5079𝑠𝑢𝑃 /𝑠𝑢𝐴 − 0.7084𝑚 − 1.3950 𝐷) − 7.0917 𝐿 𝑁6 = 𝑡𝑎𝑛𝑠𝑖𝑔 (−0.1324𝛼 − 0.1100𝑠𝑢𝑃 /𝑠𝑢𝐴 + 0.9940𝑚 + 1.4205 𝐷) − 2.3548 𝐿 𝑁7 = 𝑡𝑎𝑛𝑠𝑖𝑔 (0.2642𝛼 + 0.1611𝑠𝑢𝑃 /𝑠𝑢𝐴 + 0.7412𝑚 + 0.3350 𝐷) − 0.1379 𝐿 𝑁8 = 𝑡𝑎𝑛𝑠𝑖𝑔 (−0.2463𝛼 − 0.1470𝑠𝑢𝑃 /𝑠𝑢𝐴 − 0.7110𝑚 + 0.2452 𝐷) + 0.9151 𝐿 𝑁9 = 𝑡𝑎𝑛𝑠𝑖𝑔 (−0.2417𝛼 − 0.1512𝑠𝑢𝑃 /𝑠𝑢𝐴 + 0.7755𝑚 − 0.6470 ) + 2.1712 𝐷 Hình 3.14: So sánh kết ANN FEA Trường Đại học Bách Khoa Trang 75 Luận văn tốt nghiệp Thạc Sĩ Học viên: Lê Đức Quý Để kiểm chứng độ xác hàm tương quan thiết lập từ mơ hình ANN, học viên tiến hành so sánh kết dự đoán từ hàm tương quan kết từ mơ hình phần tử hữu hạn Kết so sánh thể hình 3.14 Từ hình 3.14 cho thấy kết dự đốn từ mơ hình ANN tương đồng với kết từ mơ hình phần tử hữu hạn với hệ số R2 = 99.988% Từ kết nhận hàm tương quan đề xuất sử dụng để xác định sức chịu tải móng giếng chìm sét khơng đồng khơng đẳng hướng với thông số khảo sát (𝑠𝑢𝑃 /𝑠𝑢𝐴 , m, L/D, α) Bên cạnh việc đề xuất hàm toán học thể tương quan thông số đầu vào kết đầu ra, mơ hình ANN cịn định lương tầm ảnh hưởng thông số đầu đến kết đầu Việc định lượng tầm ảnh hưởng của thông số đầu đến kết đầu tính tốn dựa số “weight” “bias” mô hình ANN Cụ thể việc tính tốn thể công thức (3.7)      W ih   jm ho      W  mn k = Ni  ih  m =1      Wkm    k =1   I j = k = N m= N  k = Ni i  h  ih  ih  ho    Wkm /  Wkm   Wmn  k =1  k =1   m =1  m= Nh (3.7)      Trong Ij tầm quan trọng tương đối biến đầu vào thứ j biến đầu ra, Ni Nh số lượng nơ-ron đầu vào ẩn; W trọng lượng kết nối; siêu ký tự i; h; o đề cập đến lớp đầu vào, ẩn đầu ra; số k; m; n đề cập đến nơ-ron đầu vào, nơ-ron ẩn nơ-ron đầu Áp dụng công thức (3.7) dựa thông số “weight” “bias” thể Bảng 10, giá trị Ij thơng số đầu vào thể hình 3.15 Kết cho thấy, Ij L/D 37.93% biến tương ứng quan trọng Thông số quan trọng thứ m với Ij 35.94% Hai thông số quan α 𝑠𝑢𝑃 /𝑠𝑢𝐴 với giá trị Ij 14.19% 11.95% Từ kết này, nhận thơng số khảo sát có ảnh hưởng lớn đến kết không nên bỏ qua q trình tính tốn Trường Đại học Bách Khoa Trang 76 Luận văn tốt nghiệp Thạc Sĩ Học viên: Lê Đức Quý Hình 3.15: Kết khảo sát ảnh hưởng thông số khảo sát đến kết hệ số sức chịu tải thông qua hệ số RI từ mơ hình ANN 3.4.NHẬN XÉT CHƯƠNG Đối với tham số đầu vào m = 0, 0.2, 0.6, 1, 2, 𝑠𝑢𝑃 /𝑠𝑢𝐴 = 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, với tỉ lệ độ sâu đặt móng bán kính móng giếng chìm L/D thay đổi theo giá trị 0.2, 0.6, 1, 2,5 6, α = 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, việc phân tích theo mơ hình NGI-ADP Plaxis đưa kết hệ số sức chịu tải N theo trường hợp khác Các kết nhận từ phân tích dùng để đánh giá ứng xử móng giếng chìm trình bày phần 3.2.4 phần kết luận chương Bằng việc trình bày kết dạng đồ thị bảng biểu, nghiên cứu hi vọng cung cấp cho người kĩ sư thực hành công cụ hữu ích để xác định ứng xử móng vành khăn sét không đồng không đẳng hướng Nghiên cứu áp dụng mạng trí tuệ thần kinh nhân tạo (ANN) để phân tích hệ số sức chịu tải móng giếng chìm sét khơng đồng nhất, không đẳng hướng Kết cho thấy mô hình ANN với cấu trúc – – cho kết dự đốn xác so với kết mô số với hệ số RI = 99.988% Bằng kết giá trị “Weight” “Bias” neuron, xác lập hàm tương quan thông số đầu vào (𝑠𝑢𝑃 /𝑠𝑢𝐴 , m, L/D, α) thông số đầu (N hệ số sức chịu tải) Trường Đại học Bách Khoa Trang 77 Luận văn tốt nghiệp Thạc Sĩ Học viên: Lê Đức Quý Hàm tương quan có ý nghĩa thiết thực trọng việc xác định hệ số sức chịu tải móng giếng chìm sét khơng đồng nhất, khơng đẳng hướng Hơn nữa, cơng thức áp dụng để xác định hệ số sức chịu tải móng giếng chìm sét khơng đồng nhất, khơng đẳng hướng Bên cạnh đó, nghiên cứu thể tầm ảnh hưởng thông số khảo sát (𝑠𝑢𝑃 /𝑠𝑢𝐴 , m, L/D, α) đến giá trị hệ số sức chịu tải URF Kết cho thấy, thơng số L/D có tầm ảnh hưởng Kế đến thông số m, α, 𝑠𝑢𝑃 /𝑠𝑢𝐴 Trường Đại học Bách Khoa Trang 78 Luận văn tốt nghiệp Thạc Sĩ Học viên: Lê Đức Quý CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 4.1.KẾT LUẬN Trong luận văn này, sức chịu tải móng giếng chìm sét khơng đồng nhất, khơng đẳng hướng khảo sát thông qua hệ số sức chịu tải thể theo công thức (3.1): 𝑁= 𝑄 𝑞 𝑠𝑢𝑃 2𝜌𝑅 = =∝ 𝑓 (  , , 𝑚 = 𝐴 , 𝐿/𝐷) 𝐴 𝐴 𝐴 𝑠𝑢 𝑅 𝑠𝑢0 𝑠𝑢0 𝑠𝑢0 Bằng phương pháp phân tích phần tử hữu hạn, hệ số sức chịu tải N móng giếng chìm sét khơng đồng nhất, khơng đẳng hướng tính tốn với tham số: thơng số 𝑠𝑢𝑃 /𝑠𝑢𝐴 (thông số thể không đẳng hướng sức kháng cắt), m (thông số thể không đồng sức kháng cắt theo độ sâu, hay tên gọi khác thông số tăng dần sức kháng cắt theo độ sâu) L/D ( tỉ lệ độ sâu đặt móng L bán kính móng giếng chìm D), hệ số tiếp xúc phần tử bề mặt α kết nghiên cứu cho giá trị tương đồng với với nghiên cứu có trước trường hợp móng giếng chìm đặt đất sét không đồng đẳng hướng Bên cạnh với việc mở rộng phân tích ảnh hưởng thơng số, nghiên cứu cịn có số kết luận khác sau: Hệ số sức chịu tải N tăng phi tuyến tăng mạnh tỉ lệ bán kính L/D tăng lên Được lấy ví dụ phân tích đồ thị (a), (b), (c), (d) hình Hình 3.4, đường giá trị suP /suA = 1, độ tăng xấp xỉ 300%, 1048%, 1343%, 3258% cho thấy giá trị tăng nhiều Kết phân tích ANN cho thấy L/D thông số quan trọng khả chịu tải N với Ij L/D 37.93% Hệ số sức chịu tải N tăng tuyến tính tăng mạnh tăng hệ số không đồng m Lấy ví dụ đồ thị (a), (b), (c), (d) đường giá trị  = 1, độ tăng xấp xỉ 328%, 446%, 774%, 1703% cho thấy giá trị tăng lên nhiều Kết phân tích ANN cho thấy m hệ số tương đối quan trọng khả chịu tải N với Ij m 35.94% Hệ số sức chịu tải N tăng tuyến tính tăng hệ số thể ứng xử tiếp xúc bề mặt α Kết trường hợp (a), (b), (c), (d) đường giá trị L/D = 6, độ tăng xấp xỉ 114%, 108%, 113%, 107.2% chứng tỏ ảnh hưởng thông số α đến sức chịu tải N không đáng kể Kết phân tích ANN cho thấy α hệ số quan trọng khả chịu tải N với Ij α 14.19% Trường Đại học Bách Khoa Trang 79 Luận văn tốt nghiệp Thạc Sĩ Học viên: Lê Đức Quý Hệ số sức chịu tải N tăng tuyến tính khơng nhiều tăng hệ số thể không đẳng hướng 𝑠𝑢𝑃 /𝑠𝑢𝐴 Lấy ví dụ đồ thị (a), (b), (c), (d) đường giá trị m = 5, độ tăng xấp xỉ 43%, 43%, 43.1%, 43.5% chứng tỏ độ tăng Kết phân tích ANN cho thấy 𝑠𝑢𝑃 /𝑠𝑢𝐴 hệ số hệ số quan trọng khả chịu tải N với Ij 𝑠𝑢𝑃 /𝑠𝑢𝐴 11.95% Việc phân tích, tính tốn giá trị hệ số sức chịu tải N móng giếng chìm sét khơng đồng nhất, khơng đẳng hướng trình bày dạng đồ thị hình ảnh, giúp cho người kỹ sư thực hành nhanh chóng xác định khả chịu tải móng vành khăn đất sét không đồng không đẳng hướng 4.2.KIẾN NGHỊ Công thức ước tính hệ số sức chịu tải N móng giếng chìm sét khơng đồng nhất, khơng đẳng hướng theo kết luận văn đơn giản, phù hợp cho thiết kế sơ dùng để kiểm tra nhanh, đối chiếu với tính tốn phương pháp khác Cần nghiên cứu thêm tác động số nhân tố độ sâu đặt móng, ảnh hưởng lượng mưa móng, tác động tải động móng Các thơng số chưa đề cập phân tích ứng xử móng giếng chìm sét khơng đồng nhất, khơng đẳng hướng luận văn Bài tốn phân tích ứng xử móng giếng chìm sét khơng đồng nhất, khơng đẳng hướng mà cịn cần thiết phải mở rộng phân tích cát, nhiều lớp đá Cần mở rộng phân tích, thực thí nghiệm liệu quan trắc móng giếng chìm sét thi cơng xong để có nhìn tổng quan đánh giá hiệu móng vành khăn Bài tốn dừng lại phân tích ứng xử chịu tải cực hạn, cần có thêm nghiên cứu chuyển vị biến dạng đất Trường Đại học Bách Khoa Trang 80 Luận văn tốt nghiệp Thạc Sĩ Học viên: Lê Đức Quý TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] C A Coulomb "Essai sur une application des règles des maximise et [2] minimis a quelque problèmes de statique." Mémoire Académie Royale des Sciences, vol 7, 1776 B Ukritchon, P Wongtoythong, and S Keawsawasvong “New design equation for undrained uplift capacity of suction caissons considering combined effects of caisson aspect ratio, adhesion factor at interface, and linearly increasing strength,” Appl Ocean Res., vol 75, pp 1-14, 2018 [3] [4] D C Koutsoftas and C C Ladd "Design strengths for an offshore clay," J Geotechnical Eng., ASCE, vol 111, no 3, pp 337–355, 1985 T Seah “Anisotropy of normally consolidated Boston blue clay,” ScD thesis, Dept of Civil Engineering, MIT, Cambridge, 1990 [5] C.C Ladd “Stability evaluation during staged construction,” Journal of geotechnical engineering, vol 117, pp 540-615 Apr 1991 [6] S Su et al., “Base stability of deep excavation in anisotropic soft clay,” Journal of geotechnical and geoenvironmental engineering, vol 124, pp [7] 809-819 Sept 1998 B Ukritchon and T Boonyatee “Soil parameter optimization of the NGIADP constitutive model for Bangkok soft clay,” Geotech Eng., vol 46, pp 28-36, 2015 [8] [9] [10] [11] B Ukritchon and S Keawsawasvong "Three-dimensional lower bound finite element limit analysis of an anisotropic undrained strength criterion using second-order cone programming." Computers and Geotechnics, vol 106, pp 327-344, 2019 C Ladd and D DeGroot, “Recommended practice for soft ground site characterization: Arthur casagrande lecture.” Presented at 12th Panamerican Conference on Soil Mechanics and Geotechnical Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA, 2003 S Keawsawasvong and B Ukritchon “Design equation for stability of a circular tunnel in anisotropic and heterogeneous clay,” Underground Space, vol 7, pp 76-93, 2022 S Keawsawasvong et al., “Pullout capacity factor for cylindrical suction caissons in anisotropic clays based on anisotropic undrained shear failure criterion,” Transportation Infrastructure Geotechnology, vol 8, pp 629– 644, 2021 Trƣờng Đại học Bách Khoa Trang 81 Luận văn tốt nghiệp Thạc Sĩ [12] Học viên: Lê Đức Quý Plaxis V20 “Plaxis Material model manual Connect Edition V20.” Netherland, 2020 [13] [14] Plaxis 86 “Plaxis version Material model manual.” Netherland, 2009 V Phán, H T Thao, Đ T Hải P L M Phƣợng, Các phương pháp khảo sát trường thí nghiệm phịng, Tp Hồ Chí Minh, Việt Nam: NXB Đại học Quốc gia Tp Hồ Chí Minh, năm 2015 [15] B Ukritchon and S Keawsawasvong, “Undrained pullout capacity of [16] cylindrical suction by finite element limit analysis,” Comput Geotech., vol 80, pp 301–311, 2016 G Yun and M.F Bransby, “The undrained vertical bearing capacity of skirted foundations.” Soils Found, vol 47, no 3, pp 493–505, 2007 [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] G T Houlsby, L B Ibsen and B W Byrne “Suction caissons for wind turbines,” Frontiers in Offshore Geotechnics, vol 265, pp 75–93, 2005 G Grimstad et al., “Anisotropic shear strength model for clay” International journal for numerical and analytical 263 methods in geomechanics, vol 36, pp 483–497, 2012 B Ukritchon et al., “New design equation for undrained uplift capacity of suction caissons considering combined effects of caisson aspect ratio, adhesion factor at interface, and linearly increasing strength,” Appl Ocean Res, vol 75, pp 1-14, 2018 T C Gordon et al., "A neural network approach to estimating deflection of diaphragm walls caused by excavation in clays." Computers and Geotechnics, vol 34, no 5, pp 385-396, 2007 L V Qui et al., "Bearing capacity of conical footing on anisotropic and heterogeneous clays using FEA and ANN." Marine Georesources & Geotechnology, pp 1-18, 2022 Doi: https://doi.org/10.1080/1064119X.2022.2113485 S Seehavong et al., "Application of Artificial Neural Networks for Predicting the Stability of Rectangular Tunnels in Hoek–Brown Rock Masses Front," Built Environ, vol 8, p 837745, 2022 Keawsawasvong et al., "Pullout capacity factor for cylindrical suction caissons in anisotropic clays based on anisotropic undrained shear failure criterion." Transportation Infrastructure Geotechnology, vol 8, no 4, pp 629-644, 2021 Trƣờng Đại học Bách Khoa Trang 82 Luận văn tốt nghiệp Thạc Sĩ [24] Học viên: Lê Đức Quý S K Divya et al., "Critical skirt spacing for shallow foundations under general loading," Journal of geotechnical and engineering, vol 139, no 9, pp 1554-1566, 2013 Trƣờng Đại học Bách Khoa geoenvironmental Trang 83 Luận văn tốt nghiệp Thạc Sĩ Học viên: Lê Đức Quý PHẦN LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên: LÊ ĐỨC QUÝ Ngày, tháng, năm sinh: 20/03/1994 Nơi sinh: Bình Định Địa liên lạc: S1.05, C/c Vinhome Grand Park, Nguyễn Xiển, P Long Thạnh Mỹ, Tp Thủ Đức SĐT: 098 9948611 Email: ducquy948611@gmail.com QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO Từ năm 2012 đến năm 2017: Sinh viên đại học chuyên ngành Kỹ thuật xây dựng dân dụng công nghiệp Trƣờng ĐH Kiến trúc TP.HCM Ngành Học Từ năm 2020 đến năm 2023: Học viên cao học chuyên ngành Địa Kỹ Thuật Xây Dựng, Trƣờng ĐH Bách Khoa - ĐHQG TP.HCM Trƣờng Đại học Bách Khoa Trang 84