Luận văn thạc sĩ kỹ thuật xác định hư hỏng kết cấu dàn sử dụng giải thuật tối ưu cuckoo search (cs) và thông tin dao động của kết cấu

TỔNG QUAN

Đặt vấn đề

Dàn là kết cấu đơn giản nhưng phổ biến trong xây dựng dân dụng và công nghiệp, được tạo thành từ các thanh thép có khả năng chịu lực lớn và vượt nhịp dài Với cấu tạo đặc biệt, dàn có thể linh hoạt ứng dụng trong nhiều loại kiến trúc khác nhau Một số công trình sử dụng kết cấu dàn bao gồm cầu vượt sông, mái vòm sân vận động, dàn khoan biển và tháp truyền tải điện.

(Nguồn:http://kientruc.vn/nhung- cay-cau-dep-nhat-the-gioi.html) b) Sân vận động Wembley, London;

(Nguồn: http://www.wembleystadium.com)

LV THẠC SĨ KT NÂNG CAO c) Dàn khoan Tam Đảo, Việt Nam;

(Nguồn:https://www.baomoi.com/ gian-khoan-90-m-nuoc-cong- trinh-noi-hoa-ham-luong-cong- nghe-cao/c/9516177.epi) d) Tháp truyền tải điện;

(Nguồn:https://en.wikipedia.org/wiki/Tr ansmission_tower)

Hình1.1 Các công trình sử dụng hệ kết cấu dàn

Trong quá trình sử dụng, kết cấu dàn có thể bị hư hại do khuyết tật vật liệu hoặc thiên tai như động đất, bão, lũ lụt (Mohan và cộng sự, 2013; Wu và cộng sự, 1992) Nhiều tai nạn thảm khốc đã xảy ra do hư hại kết cấu dàn, dẫn đến tổn thất lớn về tài sản và tính mạng (Hình 1.2, Hình 1.3, Hình 1.4) Do đó, việc chẩn đoán và phát hiện sớm hư hỏng của kết cấu dàn là rất quan trọng để đảm bảo an toàn cho con người và giảm thiểu thiệt hại tài sản.

LV THẠC SĨ KT NÂNG CAO

Hình 1.2 Tháp truyền hình Nam Định bị gãy sau cơn bão

(Nguồn: http://vietnamnet.vn/vn/thoi-su/can-canh-dut-gay-cua-thap-truyen-hinh-bi-sap-

Hình 1.3 Sập cầu Seongsu (Hàn Quốc) tháng10/1994

(Nguồn:https://news.zing.vn/10-tham-hoa-sap-ham-cau-nghiem-trong-nhat-the-gioi- post288794.html)

Hình 1.4 Sập cầu treo ở Indonesia, 11 người chết tháng 11/2011

(Nguồn: http://hikariacademy.edu.vn/10-tham-hoa-sap-cau-ham-nghiem-trong-nhat-the- gioi)

Đến nay, nhiều nghiên cứu trong và ngoài nước đã được thực hiện về chẩn đoán hư hỏng kết cấu, đặc biệt là kết cấu dàn Nhiều phương pháp số đã được đề xuất và phát triển; tuy nhiên, những phương pháp này vẫn gặp phải một số hạn chế trong việc xác định vị trí và mức độ hư hại của kết cấu.

Luận văn này vì vậy đƣợc thực hiện nhằm nghiên cứu một cách tiếp cận hiệu quả cho việc chẩn đoán hƣ hỏng kết cấu dàn.

Tổng quan tài liệu

1.2.1 Tình hình nghiên cứu thế giới

Hư hỏng của kết cấu gây ra sự thay đổi về thông tin dao động như tần số và dạng dao động Các nhà khoa học đã phát triển nhiều phương pháp để xác định hư hại trong kết cấu Một trong những phương pháp là dựa trên sự thay đổi tần số, được đề xuất bởi Cawley và Adams (2007), Lu và cộng sự (2002), và Saluwu (1997) để xác định mức độ hư hại Ngoài ra, phương pháp đường cong dạng dao động do Williams (1995) thực hiện so sánh các dạng dao động trước và sau khi hư hỏng để xác định vị trí hư hỏng, trong khi Allemang và Brown (1982) sử dụng công cụ đo đạc để phát hiện hư hại.

Trong nghiên cứu về hư hại trong kết cấu bê tông cốt thép cầu, nhiều phương pháp đã được đề xuất Pandey và cộng sự (1991) đã phát triển phương pháp dựa trên biến dạng của đường cong trong kết cấu để xác định hư hại Lu và cộng sự (2002) đã mở rộng bằng cách phân tích sự biến đổi của ma trận độ mềm, cho thấy rằng hư hại làm thay đổi đặc tính động học như tần số và dạng dao động Nghiên cứu của Pandey (1994) nhấn mạnh rằng ma trận độ mềm có thể được xác định dễ dàng từ các thông số động học tần số thấp, giúp xác định vị trí và mức độ hư hại Phương pháp véc-tơ định vị hư hại (DLV) do Bernal (2002) đề xuất, sử dụng chỉ số năng lượng tích lũy để phát hiện hư hại, và Quek cùng cộng sự (2009) đã tích hợp cảm biến không dây để cải thiện độ chính xác Cuối cùng, phương pháp năng lượng biến dạng do Shi và cộng sự (1998) phát triển, tập trung vào năng lượng biến dạng của dạng dao động để xác định vị trí hư hại trong kết cấu dầm.

(2016) [15] nghiên cứu cho dầm Euler-Bermoulli

Trong các nghiên cứu trước đây của Gunes (2013) [16]; Doebling và cộng sự (1996)

Các tác giả đã chứng minh rằng phương pháp dựa trên sự thay đổi của năng lượng biến dạng hiệu quả hơn so với các phương pháp khác trong việc xác định hư hại Tuy nhiên, các phương pháp này chỉ có khả năng xác định vị trí hư hại mà chưa thể đánh giá mức độ hư hại của kết cấu.

Ngoài các phương pháp xác định mức độ hư hại kết cấu đã nêu, còn có nhiều phương pháp khác như cập nhật ma trận tối ưu của Beattie (1991), phương pháp của Zimmerman và cộng sự (1992), biến đổi sóng nhỏ của Sun (2002), và phương pháp dựa trên mạng thần kinh nhân tạo của Kudva và cộng sự (1992) cùng với Wu và cộng sự (1992).

Ngoài các phương pháp xác định vị trí hư hại của kết cấu, còn có những nghiên cứu cho phép xác định đồng thời cả vị trí và mức độ hư hại của kết cấu.

Phương pháp CSS (Charged System Search) của Kaveh và cộng sự (2015) có khả năng phát hiện vị trí và mức độ hư hỏng của kết cấu dàn thông qua sự thay đổi tần số dao động tự nhiên và dạng dao động (mode shape) Nghiên cứu này sử dụng sự khác biệt giữa các đặc tính của cấu trúc trước và sau hư hại để xác định hư hại không phá hủy Các tác giả đã thiết lập và giải bài toán tối ưu ngược, trong đó mức độ hư hại của mỗi phần tử được coi là các biến tối ưu, với hàm mục tiêu là tối thiểu hóa sự khác biệt giữa các đặc tính của mô hình và các đặc tính thực nghiệm của kết cấu bị hư hại Nghiên cứu xác định hư hại của kết cấu dàn phẳng và không gian dựa trên sự thay đổi tần số tự nhiên và dạng dao động Thuật toán CSS cải tiến được coi là một phương pháp tối ưu toàn cục.

Wei và cộng sự (2015) đã phát triển một phương pháp hai bước để xác định hư hại trong tấm mỏng, dựa trên sự thay đổi năng lượng biến dạng Ở bước đầu tiên, phương pháp xác định vị trí hư hại thông qua sự biến đổi năng lượng biến dạng Tiếp theo, ở bước thứ hai, mức độ hư hại tại các vị trí đã xác định được đánh giá bằng mô hình phần tử hữu hạn, cũng dựa trên sự thay đổi năng lượng biến dạng.

Wang và cộng sự (2001) đã phát triển một phương pháp hai giai đoạn nhằm xác định hư hại kết cấu dàn, dựa trên dữ liệu thử nghiệm tĩnh và sự thay đổi tần số dao động tự nhiên Nghiên cứu này đánh giá mức độ hư hại của kết cấu thông qua phương pháp xấp xỉ bậc nhất, dựa vào sự biến đổi của biến dạng tĩnh và tần số dao động tự nhiên.

1.2.1 Tình hình nghiên cứu trong nước

Tình hình nghiên cứu trong nước về các phương pháp chẩn đoán hư hỏng kết cấu hiện đang gặp nhiều hạn chế Một số công trình nghiên cứu tiêu biểu đã được thực hiện nhưng vẫn cần nhiều cải tiến để nâng cao hiệu quả và độ chính xác.

Nguyễn Quý Hân và Nguyễn Thị Hiền Lương (2010) đã trình bày nghiên cứu về “Chẩn đoán khung có chứa vết nứt bằng wavelet kết hợp giải thuật di truyền” tại Hội nghị Khoa học toàn quốc Cơ học Vật rắn biến dạng lần thứ X Nghiên cứu này tập trung vào việc ứng dụng phương pháp wavelet và thuật toán di truyền để phát hiện và chẩn đoán vết nứt trong cấu trúc khung, góp phần nâng cao độ chính xác trong lĩnh vực cơ học vật rắn.

- Nguyễn Khoa Việt và Trần Hải Thanh (2010) [27] đã sử dụng cảm biến wavelet để phát hiện các vết nứt rất nhỏ trong dầm

Lê Xuân Hằng và Nguyễn Thị Hiền Lương (2009) đã tiến hành nghiên cứu "Phân tích và chẩn đoán dầm đàn hồi có nhiều vết nứt", trong đó họ áp dụng thuật toán di truyền để xác định vị trí và chiều sâu của các vết nứt trong dầm công xôn Nghiên cứu này đóng góp quan trọng vào việc cải thiện khả năng chẩn đoán tình trạng của các kết cấu xây dựng.

Trần Văn Liên và Trần Tuấn Khôi (2011) đã tiến hành nghiên cứu về phương pháp xác định vết nứt trong dầm chịu uốn thông qua phân tích wavelet của các chuyển vị tĩnh Nghiên cứu này nhằm cải thiện độ chính xác trong việc phát hiện và đánh giá tình trạng kết cấu của dầm.

- Trần Văn Liên và Trịnh Anh Hào (2014) [30] đã thực hiện “Xác định vết nứt trong kết cấu hệ thanh bằng phân tích wavelet dừng đối với chuyển vị động”

- Võ Duy Trung và cộng sự (2016) [31] đã thực hiện một phương pháp hai bước để xác định hƣ hại của kết cấu

Nguyễn Thanh Tiền (2017) trong luận văn Thạc sĩ tại Trường Đại học Mở Tp.HCM đã áp dụng phương pháp véc-tơ định vị DLV kết hợp với giải thuật tiến hóa khác biệt DE để chẩn đoán hư hỏng cho dầm composite nhiều lớp.

Đỗ Quí Toàn (2017) trong luận văn Thạc sĩ tại Trường Đại học Mở Tp.HCM đã áp dụng phương pháp véc-tơ định vị DLV kết hợp với giải thuật tiến hóa khác biệt DE để chẩn đoán hư hỏng cho kết cấu khung.

1.2.3 Nhận xét Để khắc phục hạn chế của các nhóm phương pháp nêu trên, các nhà khoa học đã tiếp cận một phương pháp mới là sử dụng thuật toán tối ưu để xác định hư hại của kết cấu Ý tưởng chính của phương pháp này là biến đổi các bài toán xác định hư hại thành một bài toán tối ưu hóa, trong đó hàm mục tiêu thường được định nghĩa bằng cực tiểu sai số giữa dữ liệu đo đạc của mô hình thực tế và mô hình phân tích của kết cấu và các biến thiết kế là những tỷ lệ hƣ hại trong kết cấu Một số thuật toán tối ƣu toàn cục, nhƣ thuật toán di truyền (GA) (1998) [34], tối ƣu hóa bầy đàn (PSO) (2011) [35] (2012) [36], thuật toán bầy ong nhân tạo (ABC) (2015) [37] đã đƣợc áp dụng thành công cho việc xác định vị trí hƣ hại Mặc dù cách tiếp cận mới này có thể giúp xác định cả vị trí và mức độ hƣ hại của kết cấu Tuy nhiên, việc áp dụng các thuật toán tối ƣu này cho kết cấu dàn vẫn còn một số hạn chế nhƣ: (1) độ chính xác chƣa cao của các thuật toán tối ƣu hóa; (2) chi phí tính toán cao trong việc tìm kiếm nghiệm tối ƣu và gần nhƣ không thể áp dụng cho các bài toán có số biến thiết kế lớn Do đó, hướng nghiên cứu nhằm tìm ra các thuật toán tối ưu hóa hiệu quả hơn trong chẩn đoán hư hỏng kết cấu là một trong những hướng ưu tiên trong giai đoạn hiện nay

Mục tiêu nghiên cứu

Luận văn này nhằm xác định vị trí và mức độ hư hại của kết cấu dàn thông qua phương pháp năng lượng biến dạng và giải thuật tối ưu Cuckoo Search (CS) Bài toán tối ưu được thiết lập với hàm mục tiêu là các phần tử hư hại của kết cấu dàn, trong đó thiết kế được xác định dựa trên mức độ hư hại của các phần tử Để đạt được mục tiêu này, tác giả sẽ giải quyết các nội dung cụ thể liên quan đến vấn đề nêu trên.

- Phân tích ứng xử của kết cấu dàn sử dụng phương pháp PTHH, phần tử thanh 2 nút tuyến tính;

- Dùng phương pháp thay đổi năng lượng biến dạng để xác định vị trí hư hại;

- Sử dụng thuật toán tìm kiếm Cuckoo Search (CS) để xác định mức độ hƣ hại của kết cấu dàn;

Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu

1.4.1 Đối tƣợng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của luận văn là phương pháp hai giai đoạn để chẩn đoán hư hại cho hệ kết cấu dàn 2D, 3D, gồm phương pháp năng lượng biến dạng và giải thuật tối ưu Cuckoo Search (CS)

Nội dung nghiên cứu của luận văn đƣợc thực hiện trong phạm vi sau:

- Kết cấu dàn phẳng (2D) và dàn không gian (3D)

- Ứng xử tuyến tính, biến dạng nhỏ, chuyển vị nhỏ.

Phương pháp nghiên cứu

- Lập trình bằng phần mềm Matlab nhằm phân tích ứng xử của kết cấu dàn

- Sử dụng phương pháp năng lượng biến dạng và giải thuật tối ưu Cuckoo Search (CS) để tìm nghiệm tối ƣu bài toán đã đƣợc thiết lập

- Khảo sát bốn bài toán kết cấu dàn khác nhau với biến thiết kế là mức độ hƣ hại.

Bố cục của luận văn

ố cục của luận văn bao gồm 4 chương như sau:

Chương 1 của bài viết giới thiệu tổng quan về đề tài nghiên cứu, nêu rõ lý do lựa chọn đề tài cũng như tình hình nghiên cứu hiện tại trong và ngoài nước Mục tiêu nghiên cứu được xác định rõ ràng, cùng với việc chỉ ra đối tượng và phạm vi nghiên cứu để tạo nền tảng cho các phần tiếp theo của bài viết.

- Chương 2: Trình bày cơ sở lý thuyết của phương pháp phần tử hữu hạn, phương pháp thay đổi năng lƣợng biến dạng, giải thuật tối ƣu Cuckoo Search (CS)

Chương 3 trình bày kết quả ví dụ số cho việc so sánh chỉ số MSEBI và nMSEBI, đồng thời sử dụng chỉ số nMSEBI để xác định vị trí hư hại của kết cấu dàn Bài toán tối ưu nhằm xác định mức độ hư hại của kết cấu dàn được thực hiện thông qua giải thuật Cuckoo Search (CS).

- Chương 4: Trình bày các kết luận nghiên cứu và đưa ra hướng phát triển của đề tài

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Phương pháp phần tử hữu hạn cho kết cấu dàn

2.1.1 Phần tử dàn tuyến tính trong hệ tọa độ địa phương

2.1.1.1 Hàm chuyển vị và các hàm dạng phần tử

Xét một phần tử dàn  e với hai nút 1 và 2 nằm ở hai đầu, như thể hiện trong Hình 2.1 Phần tử này có chiều dài là l e, và trục địa phương x được xác định theo hướng dọc trục thanh, với điểm gốc tại một đầu của phần tử.

O là điểm 1 Trong hệ tọa độ địa phương, chỉ có 1 bậc tự do ( TD) ở mỗi nút của phần tử

Vì vậy có tổng cộng 2 TD cho một phần tử

Hình 2.1 minh họa phần tử dàn  e với hai nút 1 và 2 ở mỗi đầu Hàm chuyển vị u e(x) của phần tử  e trong hệ tọa độ địa phương được xấp xỉ thông qua ma trận các hàm dạng và véc-tơ chuyển vị tại các nút Cụ thể, hàm chuyển vị được biểu diễn như sau: u e(x) = N(x) d, trong đó d là véc-tơ chuyển vị tại các nút được sắp xếp theo thứ tự tương ứng.

    d   (2.2) trong đó u 1 e là chuyển vị tại nút 1 của phần tử  e ; u 2 e là chuyển vị tại nút 2 của phần tử

Ma trận hàm dạng của phần tử được ký hiệu là N lo e ( )x Đối với phần tử dàn, N lo e ( )x sẽ được rút gọn thành một véc-tơ, được sắp xếp theo thứ tự của các nút.

N (2.3) trong đó N x 1 e ( ) là hàm dạng nút thứ nhất; N x 2 e ( ) là hàm dạng nút thứ hai; và N x I e ( ), với I = 1, 2, là hai hàm dạng tương ứng với hai nút của phần tử dàn, như được thể hiện trong tài liệu.

2.1.1.2 Véc-tơ biến dạng phần tử và ma trận biến dạng-chuyển vị phần tử

Véc-tơ biến dạng phần tử trong hệ tọa độ địa phương được tính từ véc-tơ chuyển vị nút của phần tử nhƣ sau: lo e ( )x lo e ( )x lo e

 B d (2.5) trong đó B lo e ( )x là ma trận biến dạng – chuyển vị của phần tử  e Cho phần tử dàn, B lo e ( )x rút gọn lại là một véc-tơ nhƣ sau:

Thay hàm dạng N x I e ( ), I  1, 2, trong công thức (2.4) vào công thức (2.6), véc-tơ lo( ) e x

2.1.1.3 Ma trận độ cứng phần tử

Ma trận độ cứng phần tử K lo e trong hệ tọa độ địa phương có dạng sau:

K B DB (2.8) đề cập đến diện tích mặt cắt ngang A e của phần tử dàn, cùng với việc ma trận các hằng số vật liệu D được đơn giản hóa thành mô đun đàn hồi E cho trường hợp của phần tử dàn.

2.1.1.4 Véc-tơ tải phần tử

Véc-tơ tải phần tử f lo e trong hệ tọa độ địa phương có dạng sau:

Trong trường hợp của phần tử dàn, biên  e t có thể nằm ở một trong hai điểm cuối 1 và 2 (tức là tại x = 0 hoặc x = l e) của phần tử.

Trong công thức (2.10), t(0) và t(l) đại diện cho hai lực tập trung tại hai điểm cuối 1 và 2 của phần tử Tại các điểm này, giá trị của các hàm sẽ được xác định theo các dạng nhất định.

Trong bài viết này, chúng ta thừa nhận rằng phần tử dàn chịu tải trọng phân bố đều b = f(x) dọc theo trục x Đồng thời, có hai lực tập trung t(0) = p1 và t(le) = p2 được đặt tại hai điểm cuối 1 và 2 của phần tử Khi thay thế Nloe(x) bằng công thức (2.4) và Nloe(0), Nloe(le) bằng công thức (2.11) vào véc-tơ floe trong công thức (2.10), ta sẽ thu được kết quả cần thiết.

2.1.1.5 Hệ phương trình cân bằng của phần tử

Phương trình cân bằng của phần tử trong hệ tọa độ địa phương được viết như sau: lo lo lo e e  e

2.1.2 Phần tử dàn tuyến tính trong hệ tọa độ tổng thể

Các ma trận và véc-tơ phần tử trong các công thức (2.8) và (2.12) được xây dựng dựa trên hệ tọa độ địa phương, với trục x trùng khớp với trục chính tâm của thanh 1-2, như thể hiện trong Hình 2.1 Trong thực tế, các thanh dàn có thể được phân bố theo nhiều hướng và vị trí khác nhau Để lắp ghép các ma trận và véc-tơ phần tử vào các ma trận và véc-tơ tổng thể trong hệ tọa độ tổng thể, cần thực hiện một phép biến đổi tọa độ Các phần tiếp theo sẽ trình bày chi tiết các phép biến đổi tọa độ cho cả dàn không gian và dàn phẳng.

Nút địa phương 1 và 2 tương ứng với nút tổng thể I và J, như thể hiện trong Hình 2.2 Tọa độ của nút I và J trong hệ tọa độ tổng thể lần lượt là (X_I, Y_I, Z_I) và (X_J, Y_J, Z_J).

Hình 2 2 Phần tử dàn không gian trong hệ tọa độ tổng thể [40]

2.1.2.1.1 Véc-tơ chuyển vị tại nút

Chuyển vị tại một nút tổng thể trong không gian sẻ có 3 thành phần trong 3 hướng X,

Trong hệ tọa độ tổng thể XYZ, các thành phần chuyển vị tại nút thứ I được đánh số theo thứ tự, ví dụ như d₃I₋₂, d₃I₋₁ và d₃I Véc-tơ chuyển vị nút dₑ của phần tử Ωₑ sẽ có dạng tương ứng với các thành phần này.

2.1.2.1.2 Ma trận biến đổi tọa độ

Véc-tơ chuyển vị nút \( d_e \) trong hệ tọa độ địa phương liên hệ với véc-tơ chuyển vị nút \( d_e \) trong hệ tọa độ tổng thể XYZ thông qua phép biến đổi tọa độ Công thức được biểu diễn như sau: \( lo_e = T_e \cdot d_e \), trong đó \( T_e \) là ma trận biến đổi tọa độ cho phần tử dàn.

(2.17) là các cosin chỉ phương của trục của phần tử dàn Ta dễ dàng có kết quả sau:

Ma trận T e là một ma trận trực giao trong hệ thống T T I (2.18) Chiều dài l e của phần tử dàn được tính toán dựa trên tọa độ tổng thể của hai nút I và J của phần tử.

Tương tự như véc-tơ chuyển vị tại nút d e , véc-tơ tải tại nút f e của phần tử  e trong hệ tọa độ tổng thể XYZ có dạng:

Véc-tơ tải của phần tử f lo e trong hệ tọa độ địa phương được liên hệ với véc-tơ tải của phần tử f e trong hệ tọa độ tổng thể thông qua phép biến đổi tọa độ, được biểu diễn bằng công thức: lo e = e e f T f.

2.1.2.1.3 Các ma trận và véc-tơ phần tử

Thay thế các công thức (2.15), (2.21) vào công thức (2.13), ta đƣợc: lo lo lo e e e  e e

Nhân tiếp   T e T vào cả hai vế của hệ phương trình (2.22) và, ta được:

(2.23) hay dưới dạng gọn hơn trong hệ tọa độ tổng thể: e e  e

K d f (2.24) trong đó ta đã sử dụng công thức (2.18) để đơn giản vế bên tay phải và:

IJ IJ IJ IJ IJ IJ IJ IJ IJ IJ

T e e e e e IJ IJ IJ IJ IJ IJ IJ IJ IJ IJ e

IJ IJ IJ IJ IJ IJ IJ IJ IJ IJ

IJ IJ IJ IJ IJ IJ IJ IJ m n n l n m n n

Chú ý rằng các biến đổi tọa độ vẫn bảo toàn đặc tính đối xứng của cả ma trận độ cứng

Từ các công thức (2.12) và (2.21), véc-tơ tải tại nút f e của phần tử  e trong hệ tọa độ tổng thể XYZ có dạng cụ thể nhƣ sau:

2 2 2 2 2 2 e x x IJ e x x IJ e x x IJ e e T e e x x IJ e x x IJ e x x IJ f l p l f l p m f l p n f l p l f l p m f l p n

Trong hệ dàn phẳng, hệ tọa độ chỉ bao gồm hai thành phần XY mà không có thành phần Z Do đó, các phép biến đổi tọa độ của hệ dàn không gian có thể được áp dụng cho hệ dàn phẳng bằng cách loại bỏ các hàng và cột liên quan đến trục Z Dưới đây là tóm tắt các kết quả của phép biến đổi tọa độ cho hệ dàn phẳng.

2.1.2.2.1 Véc-tơ chuyển vị tại nút

Bài toán chẩn đoán hƣ hại cho kết cấu

Trong nghiên cứu này, bài toán chẩn đoán hư hại cho kết cấu dàn gồm có 2 bước:

Để xác định vị trí hư hại trong kết cấu, phương pháp thay đổi năng lượng biến dạng được áp dụng theo nghiên cứu của Shi và cộng sự (1998) Trong phương pháp này, tỷ số thay đổi năng lượng biến dạng được sử dụng như một chỉ số quan trọng để phát hiện hư hại trong kết cấu Tác giả cũng đã tiến hành so sánh chỉ số này để đánh giá mức độ hư hại.

MSEBI của Seyedpoor (2012) [36] và chỉ số nMSEBI đƣợc đề xuất trong luận văn

Bước 2: Đánh giá mức độ hư hại của các vị trí đã xác định ở bước 1 bằng thuật toán tối ưu hóa Cuckoo Search (CS), dựa trên nghiên cứu của Yang và Deb.

2.2.1 Xác định vị trí hư hại bằng phương pháp năng lượng biến dạng

Phương pháp năng lượng biến dạng là một công cụ phổ biến trong chẩn đoán hư hỏng kết cấu Năm 1998, Shi và cộng sự đã giới thiệu một chỉ số để xác định vị trí hư hại trong các cấu trúc.

MSECR (Modal Strain Energy Change Ratio) là chỉ số dựa trên sự thay đổi năng lượng biến dạng của các phần tử trong kết cấu dàn và khung để xác định vị trí hư hại Wu và cộng sự (2016) đã giới thiệu MSECRs cho dầm Euler-Bernoulli, trong khi Guo và cộng sự (2014) phát triển MSEEI cho dàn 2D và 3D Li và cộng sự (2016) cải tiến phương pháp năng lượng biến dạng (IMSE) để xác định hư hại cho dàn 3D Montazer và Seyedpoor (2014) sử dụng chỉ số SCBFI cho dàn, và Seyedpoor (2012) áp dụng MSEBI cùng với thuật toán tối ưu hóa bầy đàn (PSO) để xác định vị trí và mức độ hư hại cho dầm và dàn MSEBI cũng được Kaveh và Zolghadr (2017) sử dụng cho dầm và khung Trong khi MSECR và MSEBI chỉ xác định vị trí hư hại, MSEEI xác định cả vị trí và mức độ hư hại Mặc dù MSECR và MSEEI hiệu quả trong xác định vị trí hư hại, chúng ít được sử dụng trong chẩn đoán MSEBI hiệu quả trong xác định vị trí hư hại nhưng có hạn chế trong việc cảnh báo hư hại nhầm ở các phần tử không hư hại do nhiễu.

Trong nghiên cứu này, chỉ số mới mang tên normal Modal Strain Energy Based damage Index (nMSEBI) được giới thiệu để xác định vị trí hư hại trong các kết cấu dàn 2D và 3D Chỉ số nMSEBI được phát triển dựa trên chỉ số MSEBI, với các chi tiết về MSEBI và nMSEBI sẽ được trình bày trong các mục 2.2.1.1 và 2.2.1.2.

2.2.1.1 Thành lập tỷ số thay đổi năng lượng biến dạng MSEBI e [36]

Phương trình dao động của hệ n bậc tự do (ndof) có thể được thể hiện bởi:

Phương trình (K - ωi²M)Φi = 0, với i = 1, , ndof, mô tả mối quan hệ giữa ma trận độ cứng K và ma trận khối lượng M, trong đó ωi là tần số dao động thứ i và Φi là véc-tơ dạng dao động thứ i của kết cấu Trong một số phương pháp chẩn đoán sức khỏe kết cấu, các thành phần chuyển vị nút trong véc-tơ dạng dao động được sử dụng để xác định năng lượng biến dạng, từ đó trở thành một tham số hiệu quả để đánh giá hư hại của kết cấu.

Năng lượng biến dạng (MSE) của phần tử e tương ứng của dạng dao động thứ j trước và sau khi hƣ hại đƣợc định nghĩa nhƣ sau:

2 2 ud e ud e e ud d e d e e d e ij ij e ij ij

MSE Φ K Φ MSE Φ K Φ (2.34) mô tả mối quan hệ giữa ma trận độ cứng phần tử e của kết cấu khỏe mạnh và năng lượng biến dạng của hệ khỏe mạnh (MSE e ud) cùng hệ hư hại (MSE e d) Các thông số này phản ánh trạng thái của ma trận độ cứng phần tử thứ e trước khi bị hư hại và dạng dao động thứ j trong các trạng thái khỏe mạnh hoặc hư hại tương ứng.

Năng lượng biến dạng MSE của phần tử thứ e tương ứng với dạng dao động thứ j được chuẩn hóa trên tổng MSE của tất cả các dạng dao động của kết cấu Công thức này cho phép xác định tỉ lệ năng lượng biến dạng của từng phần tử trong mối liên hệ với toàn bộ cấu trúc.

= ; = ud d e j e j ud d e e ud ud d d ij ij ij ij j j

MSE MSE nMSE nMSE diag diag

 Φ K Φ   Φ K Φ  (2.35) trong đó nMSE e ud và nMSE e d lần lƣợt là năng lƣợng biến dạng đƣợc chuẩn hóa của hệ khỏe mạnh và hệ bị hƣ hại

Trung bình năng lƣợng biến dạng của phần tử thứ e đƣợc xác định bởi:

= 1 ; = 1 nm nm ud d e e j j ud d e e nm nm nm

(2.36) trong đó nm là tổng số dạng dao động đƣợc sử dụng

Khi có hư hại xảy ra trong một phần tử của kết cấu, giá trị MSE trong phần tử đó sẽ thay đổi Bằng cách xác định hiệu quả các tham số nmMSE e cho các phần tử khỏe mạnh và phần tử hư hỏng, ký hiệu lần lượt là (nmMSE e h) và (nmMSE e d), chúng ta có thể xác định chỉ số dựa trên sự thay đổi năng lượng biến dạng.

(MSEBI) dựa trên công thức sau:

(2.37) trong đó  nmMSE e  h và  nmMSE e  d lần lƣợt là năng lƣợng biến dạng của hệ khỏe mạnh và hệ bị hƣ hại

Mặc dù chỉ số MSEBI đã chứng minh khả năng xác định chính xác vị trí hư hại trong các nghiên cứu trước, nhưng giá trị của nó thường lớn hơn mức độ hư hại thực tế Điều này có thể dẫn đến cảnh báo hư hại nhầm ở những phần tử không bị hư hại, đặc biệt trong bối cảnh có nhiễu.

2.2.1.2 ỷ số thay đổi năng lượng biến dạng nM được đ u t trong luận văn Để khắc phục những nhƣợc điểm trên, trong luận văn này tác giả đề xuất chỉ số nMSEBI theo trình tự sau: Đầu tiên dựa trên phương trình (2.36), năng lượng biến dạng MSE thay đổi trong mỗi phần tử trước và sau khi xuất hiện hư hại trong kết cấu được xác định như sau:

MSE e nele =nmMSE e ud nm SEM e d (2.38) Tiếp theo chỉ số nMSE của mỗi phần tử đƣợc chuẩn hóa lại nhƣ sau:

(2.39) trong đó std là độ lệch chuẩn

Trong phương trình (2.40), các giá trị của từng phần tử trong véc-tơ nMSEBI đều tương đương hoặc gần bằng 0 đối với phần tử khỏe mạnh, trong khi sẽ khác 0 đối với phần tử có khả năng gây hư hại Điều này cho thấy việc cải thiện nhược điểm của chỉ số trước đó là cần thiết.

MSEBI, chỉ số đƣợc cải tiến mới nMSEBI có thể giúp xác định vị trí hƣ hại kết cấu với độ chính xác tốt hơn

2.2.2 Đánh giá hƣ hại bằng thuật toán tối ƣu hóa

Một phương pháp hiệu quả để xác định hư hại là chuyển bài toán đánh giá hư hại thành bài toán tối ưu hóa Trong đó, hàm mục tiêu được định nghĩa là sự khác biệt giữa các thông số dao động của kết cấu bị hư hại (đo thực nghiệm) và kết cấu khỏe mạnh (xác định từ mô hình phân tích) Các biến thiết kế thường liên quan đến mức độ hư hại của từng phần tử Nhiều hàm mục tiêu đã được đề xuất, bao gồm độ lệch tần số, dạng dao động (mode shape), và ma trận độ mềm.

Trong luận văn này, hàm mục tiêu f dựa vào sự thay đổi của dạng dao động (mode shape) sẽ đƣợc sử dụng và đƣợc định nghĩa nhƣ sau:

X là véc-tơ biến thiết kế phản ánh mức độ hư hại của n phần tử, trong khi  j d là véc-tơ dạng dao động thứ j và  j ( ) X là véc-tơ dạng dao động của mô hình điều chỉnh Số dạng dao động được sử dụng là nm, với chuẩn Euclidean và d biểu thị trạng thái hư hại của kết cấu Để tối thiểu hóa hàm mục tiêu (2.41), nghiên cứu hiện tại sẽ áp dụng giải thuật tối ưu Cuckoo Search (CS) [38].

Giải thuật Cuckoo Search (CS)

Cuckoo Search (CS) là một thuật toán tối ưu hóa toàn cục được phát triển vào năm 2009 bởi Yang và Deb, lấy cảm hứng từ tập tính đẻ trứng của các loài chim Cuckoo Thuật toán này sử dụng quỹ đạo bay Lévy, thay vì quỹ đạo bay ngẫu nhiên đơn giản, để cải thiện hiệu quả tìm kiếm và tối ưu hóa.

Sơ đồ giải thuật CS đƣợc thể hiện trong Hình 2.3

Hình 2.3 Sơ đồ giải thuật CS

Nguồn gốc thuật toán tìm kiếm chim Cuckoo dựa vào những ý tưởng chính sau:

- Làm cách nào mà loài chim cuckoo đẻ trứng của nó vào tổ chim chủ?

- Nếu không bị giết chết hay phá hủy, thì trứng sẽ đƣợc nở thành chim con do chim chủ ấp

- Nghiệm có thể đƣợc tìm kiếm toàn cục trong miền xác định

2.3.1.3 ập tính sinh sản của loài chim Cuckoo

Thuật toán tìm kiếm Cuckoo Search (CS) được phát triển dựa trên hành vi sinh sản của loài chim Cuckoo, khi chúng đẻ trứng vào tổ của các loài chim khác để tăng khả năng sống sót cho con non Chim mái Cuckoo khéo léo lựa chọn trứng có màu sắc, hoa văn và kích thước tương tự như trứng của chim chủ, nhằm giảm thiểu nguy cơ bị phát hiện và loại bỏ Điều này cho thấy sự tinh vi trong chiến lược sinh tồn của loài chim này, đồng thời cũng là nguồn cảm hứng cho các thuật toán tối ưu hóa trong lĩnh vực công nghệ thông tin.

(Nguồn:http://www.birdforum.net/opus/Chestnut- winged_Cuckoo)

Hình 2.5 Trứng chim Cuckoo lẫn trong trứng của chim chủ (Nguồn: http://thvl.vn/?p307)

Chim chủ sẽ loại bỏ quả trứng không phải của mình hoặc bỏ tổ cũ để làm lại tổ mới nếu phát hiện ra điều này Chim Cuckoo thường chọn tổ ngay sau khi chim chủ vừa đẻ trứng, và trứng của chim Cuckoo thường nở sớm hơn Khi chim Cuckoo non nở trước, chúng sẽ đẩy những quả trứng của chim chủ ra khỏi tổ, giúp tăng khả năng sống sót của chúng bằng cách giảm cạnh tranh về thức ăn Ngoài ra, chim Cuckoo non có khả năng bắt chước tiếng kêu của chim non chủ, giúp chúng dễ dàng nhận được thức ăn từ chim chủ.

(a) (Nguồn: http://baodatviet.vn/doi- song/chuyen-chua-biet-ve-loai-chim-co- ban-nang-quy-du-3122788/)

(b) (Nguồn: https://can- test.squarespace.com/blog/2015/11/4/push- the-muslim-cuckoo-egg-out-of-our-nest) Hình 2.6 ản năng sinh tồn của chim Cuckoo

2.3.1.4 Quỹ đạo bay Lévy (Lévy Flight)

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng nhiều loài động vật và côn trùng có hành vi bay đặc trưng theo quỹ đạo bay Lévy Một nghiên cứu của Reynolds và cộng sự (2007) cho thấy ruồi giấm khám phá môi trường bằng cách thực hiện các đường bay thẳng ngắt quãng, tạo ra quỹ đạo bay Lévy theo kiểu tìm kiếm tự do Các nghiên cứu về hành vi con người, như của bộ lạc Ju/, cũng cho thấy những đặc điểm tương tự trong cách thức di chuyển và tìm kiếm thức ăn.

Mô hình tìm kiếm thức ăn và săn bắt hái lượm của Row và cộng sự (2007) được thể hiện trong Hình 2.8, cho thấy các đặc điểm đặc trưng của quỹ đạo bay Lévy (Lévy Flights) Ngoài ra, nghiên cứu của Artheleny và cộng sự (2008) cũng chỉ ra rằng quỹ đạo của ánh sáng có liên quan đến quỹ đạo bay Lévy.

Quỹ đạo bay Lévy (Lévy Flight) là một phương pháp hiệu quả trong việc mô phỏng bước đi ngẫu nhiên, khi mà bước di chuyển tiếp theo phụ thuộc vào vị trí hiện tại và xác suất di chuyển tới vị trí mới Chính vì vậy, quỹ đạo bay này đã được áp dụng rộng rãi trong các bài toán tối ưu hóa.

(Nguồn:http://www.bwars.com/bee/apidae/bombus- sylvarum)

Hình 2.8 Tìm kiếm thức ăn của bộ lạc Ju / hoansi

(Nguồn: https://news.zing.vn/6-bo- toc-bi-an-nhat-the-gioi- post471910.html)

Thuật toán Cuckoo Search (CS) được cải tiến bằng cách sử dụng quỹ đạo bay Lévy (Lévy Flights) thay vì chỉ áp dụng quỹ đạo bay ngẫu nhiên đẳng hướng đơn giản Để mô tả các tiêu chuẩn của CS một cách đơn giản, chúng ta dựa vào ba nguyên tắc cơ bản.

- Mỗi chim Cuckoo đẻ 1 trứng trong cùng 1 thời điểm và bỏ chúng vào một tổ đƣợc chọn ngẫu nhiên

- Những tổ tốt nhất với chất lƣợng trứng tốt sẽ đƣợc giữ lại cho các thế hệ tiếp theo (Hình 2.10)

Số lượng tổ chủ có sẵn là cố định, và trứng được đẻ bởi chim Cuckoo có xác suất bị phát hiện là p a thuộc khoảng (0,1) Khi phát hiện, chim chủ có thể chọn loại bỏ trứng hoặc bỏ tổ cũ để xây tổ mới Theo nguyên tắc thứ 3, chúng ta có thể xấp xỉ giả định này bằng cách thay thế một tỷ lệ p a của n tổ chủ bằng những tổ mới với các giải pháp ngẫu nhiên.

LV THẠC SĨ KT NÂNG CAO tập trung vào việc tối đa hóa chất lượng và sự phù hợp của giải pháp, tỷ lệ thuận với giá trị của hàm mục tiêu Sự phù hợp có thể được định nghĩa tương tự như các hàm tương thích trong GA.

Từ quan điểm trên, chúng ta có thể sử dụng các đại diện đơn giản sau đây:

- Mỗi quả trứng trong tổ đại diện cho một giải pháp

- Mỗi con chim Cuckoo chỉ đẻ một trứng (đại diện cho một giải pháp)

Mục đích của việc sử dụng các giải pháp mới là để thay thế những giải pháp kém hiệu quả trong các tổ Thuật toán này có thể mở rộng cho các trường hợp phức tạp hơn, trong đó mỗi tổ có nhiều trứng đại diện cho các giải pháp khác nhau Tuy nhiên, trong phương pháp đơn giản nhất, mỗi tổ chỉ chứa một quả trứng duy nhất Do đó, không có sự phân biệt giữa quả trứng, tổ, hay con chim Cuckoo, vì mỗi tổ không chỉ đại diện cho một quả trứng mà còn cho một con chim Cuckoo.

Thuật toán này kết hợp những bước ngẫu nhiên địa phương với những bước ngẫu nhiên toàn cục, đƣợc điều khiển bởi hệ số chuyển

(Nguồn: http://baodatviet.vn/doi- song/chuyen-chua-biet-ve-loai-chim-co- ban-nang-quy-du-3122788/)

2.3.2.1 Quá trình tạo bộ dân số ban đầu

Thuật toán CS khởi tạo ngẫu nhiên một tập hợp dân số ban đầu gồm n cá thể và phân bố chúng trên không gian thiết kế Mỗi cá thể x_i g được biểu diễn dưới dạng một véc-tơ K chiều, tương ứng với D biến thiết kế, với công thức x_i g = {x_{g1i}, x_{g2i}, , x_{gji}, , x_{gDi}} cho i = 1, 2, , NP và j = 1, 2, , D.

LV thạc sĩ KT nâng cao được xác định bởi NP, kích thước dân số; g, đại diện cho số thứ tự của thế hệ (với thế hệ đầu tiên g = 0); và D, số biến thiết kế.

Dựa vào không gian thiết kế với các ràng buộc cận trên và cận dưới của biến thiết kế, cá thể trong một dân số được tạo ngẫu nhiên theo công thức: \( x_{j}^{0} = x_{j}^{lb} + rand[0,1] \times (x_{j}^{ub} - x_{j}^{lb}) \) Trong đó, \( x_{j}^{ub} \) và \( x_{j}^{lb} \) lần lượt là giá trị cận trên và cận dưới của biến thiết kế thứ j, và hàm rand[0,1] tạo ra số ngẫu nhiên trong khoảng [0,1].

2.3.2.2 Quá trình tạo dân số mới bằng cách dùng quỹ đạo bay Lévy (Lévy Flights) u i g  1 x g i   Lévy   (2.44) trong đó α > 0 là kích thước bước nhảy, trong nhiều trường hợp thì α = O(1); là tích hai véc-tơ;  là hằng số; quỹ đạo bay Lévy là bước đi ngẫu nhiên được rút ra từ phân phối Lévy và có dạng :

2.3.2.3 Lựa chọn cá thể tốt

Sau khi sử dụng thuật toán Lévy để tạo ra một dân số mới, các cá thể mới sẽ được so sánh với các cá thể cũ nhằm lựa chọn những cá thể tốt hơn.

2.3.2.4 Loại bỏ những tổ u bằng ác su t p a

Lưu đồ giải thuật

Lưu đồ giải thuật xác định hư hỏng kết cấu dàn sử dụng thuật toán tối ưu Cuckoo Search (CS) cùng với thông tin dao động của kết cấu được minh họa trong Hình 2.11.

Hình 2.11 Lưu đồ giải thuật

VÍ DỤ SỐ

Kết cấu dàn phẳng

Trong phần này, tác giả khảo sát 3 bài toán sau:

- ài toán 1: Khảo sát dàn 31 thanh (tham khảo và so sánh với kết quả của tác giả Seyedpoor (2012) [36])

- ài toán 2: Khảo sát và kiểm chứng kết quả dàn 31 thanh của Xu và cộng sự (2016)

- ài toán 3: Khảo sát dàn 47 thanh (tham khảo của Montazer và Seyedpoor (2014) [44])

Kết cấu dàn phẳng gồm 31 thanh được đánh số nút và số phần tử như trong Hình 3.1 Dữ liệu về đặc tính vật liệu và thông số hình học của kết cấu được trình bày trong Bảng 3.1 Bài toán này sẽ thực hiện các nội dung liên quan đến việc phân tích và đánh giá kết cấu dàn phẳng.

- So sánh hiệu quả của việc áp dụng hai chỉ số MSEBI và chỉ số nMSEBI trong việc xác định vị trí hƣ hại của các phần tử

- Khảo sát cho các trường hợp có số dạng dao động khác nhau, từ 3 đến 5 dạng dao động

- Khảo sát cho các trường hợp hư hại và mức độ hư hại khác nhau được trình bày trong ảng 3.2

Khảo sát các trường hợp nhiễu dữ liệu đo đạc với mức 3% và 5% cho thấy ảnh hưởng đáng kể đến độ chính xác của kết quả Bảng 3.2 trình bày dữ liệu đặc tính vật liệu và thông số hình học của kết cấu dàn phẳng với 31 thanh, cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách thức các yếu tố này tương tác và ảnh hưởng đến hiệu suất của cấu trúc.

Hệ số Giá trị Đơn vị

Mô đun đàn hồi 70 GPa

Chiều dài các thanh chính 1.52 m

Diện tích mặt cắt ngang 0.01 m 2

LV THẠC SĨ KT NÂNG CAO ảng 3.3 a trường hợp hư hại của bài toán dàn phẳng 31 thanh

Trường hợp 1 Trường hợp 2 Trường hợp 3

Phần tử Tỷ lệ hƣ hại Phần tử Tỷ lệ hƣ hại Phần tử Tỷ lệ hƣ hại

Hình 3.1 Kết cấu dàn phẳng 31 thanh

Giá trị tần số dao động của 10 dạng dao động đầu tiên của mô hình dàn không hư hại được trình bày trong bảng 3.3, cho thấy tần số giữa phần mềm SAP và Matlab có sai số không đến 1 Điều này chứng tỏ rằng code Matlab được lập trình trong luận văn này là đáng tin cậy Kết quả mười tần số dao động đầu tiên của bài toán dàn phẳng 31 thanh được thể hiện trong bảng 3.4.

Trường hợp không hƣ hại

SAP MATLAB Trường hợp 1 Trường hợp 2 Trường hợp 3

3.1.1.2 Xác định vị trí hư hại

Trong phần này, tác giả so sánh hiệu quả của chỉ số MSEBI và nMSEBI trong việc xác định các phần tử hư hại của kết cấu dàn, đặc biệt là trong trường hợp hư hại 1.

- rường hợp không ét đến nhiễu

Trong nghiên cứu, phần tử 10 được giả định giảm 30 độ cứng do hư hại đầu tiên, và tác giả đã khảo sát từ 3 đến 5 dạng dao động Kết quả thu được từ chỉ số năng lượng biến dạng nMSEBI được so sánh với chỉ số MSEBI của Seyedpoor (2012), như thể hiện trong Hình 3.2 Kết quả cho thấy rằng cả hai chỉ số MSEBI và nMSEBI đều có khả năng xác định chính xác vị trí hư hại của phần tử 10 chỉ với 3 dạng dao động đầu tiên.

MSEBI-3 mode khong nhieu MSEBI-4 mode khong nhieu MSEBI-5 mode khong nhieu

SO PHAN TU nM SEB I nMSEBI-3 mode khong nhieu nMSEBI-4 mode khong nhieu nMSEBI-5 mode khong nhieu

(b) Hình 3.2 Kết quả xác định vị trí hư hại phần tử 10, trường hợp không nhiễu

(a) Sử dụng chỉ số MSEBI cho các trường hợp từ 3 đến 5 dạng dao động (b) Sử dụng chỉ số nMSEBI cho các trường hợp từ 3 đến 5 dạng dao động

Để đánh giá độ nhạy của chỉ số năng lượng biến dạng nMSEBI và MSEBI theo nghiên cứu của Seyedpoor (2012), mức độ nhiễu được xem xét là 3 và 5 Kết quả xác định vị trí hư hại từ các chỉ số hư hại dựa trên 3 đến 5 dạng dao động với mức độ nhiễu tương ứng được thể hiện trong Hình 3.3 và Hình 3.4.

SO PHAN TU nM SEB I nMSEBI-3 mode nhieu 3% nMSEBI-4 mode nhieu 3% nMSEBI-5 mode nhieu 3%

(b) Hình 3.3 Kết quả xác định vị trí hư hại phần tử 10, các trường hợp nhiễu 3%

(a) Sử dụng chỉ số MSEBI cho các trường hợp từ 3 đến 5 dạng dao động

(b) Sử dụng chỉ số nMSEBI cho các trường hợp từ 3 đến 5 dạng dao động

(b) Hình 3.4 Kết quả xác định vị trí hư hại phần tử 10, trường hợp nhiễu 5%

(b) Sử dụng chỉ số nMSEBI cho các trường hợp từ 3 đến 5 dạng dao động.

Hình 3.3 cho thấy với mức độ nhiễu 3 , chỉ số MSEBI phát hiện nhầm phần tử 21

Còn Hình 3.4, cho thấy với mức độ nhiễu 5 , chỉ số MSEBI phát hiện nhầm phần tử 6,

11, 16, 21 và 26 Trong khi đó, các mức độ nhiễu (3% và 5%) không ảnh hưởng đáng kể đến chỉ số năng lƣợng biến dạng nMSEBI đề xuất b) Trường hợp hư hại 2

Trong nghiên cứu này, phần tử 10 và 20 được giả định giảm độ cứng lần lượt là 25% và 15% Kết quả từ hình 3.5 cho thấy chỉ số MSEBI và nMSEBI có khả năng xác định chính xác vị trí hư hại của các phần tử này chỉ với 3 dạng dao động đầu tiên.

(b) Hình 3.5 Kết quả xác định vị trí hư hại phần tử 10 và 20, trường hợp không nhiễu

- rường hợp ét đến nhiễu

Mức độ nhiễu xét trong nghiên cứu này là 3 và 5, với kết quả xác định vị trí hư hại thông qua hai chỉ số MSE I và nMSE I Hình 3.6 và Hình 3.7 minh họa các trường hợp dao động từ 3 đến 5 Kết quả cho thấy, ở mức độ nhiễu 3, chỉ số MSEBI phát hiện nhầm nhiều phần tử hư hại, như phần tử 11 và 16, trong khi chỉ số nMSEBI gần như không có sai sót trong việc phát hiện Ở mức độ nhiễu 5, chỉ số MSEBI tiếp tục xác định nhầm nhiều phần tử bị hư hại.

Chỉ số nMSEBI chỉ xác định nhầm phần tử 11 bị hư hại trong khi các phần tử khác (6, 11, 21 và 26) không bị ảnh hưởng Kết quả cho thấy mức độ nhiễu chỉ tác động rất nhỏ đến chỉ số năng lượng biến dạng nMSEBI Khi mức độ nhiễu thấp (=3), ảnh hưởng này gần như không đáng kể.

(b) Hình 3.6.Kết quả xác định vị trí hư hại phần tử 10 và 20, trường hợp nhiễu 3% (a) Sử dụng chỉ số MSEBI cho các trường hợp từ 3 đến 5 dạng dao động

(b) Hình 3.7 Kết quả xác định vị trí hư hại phần tử 10 và 20, trường hợp nhiễu 5% (a) Sử dụng chỉ số MSEBI cho các trường hợp từ 3 đến 5 dạng dao động

(b) Sử dụng chỉ số nMSEBI cho các trường hợp từ 3 đến 5 dạng dao động c) Trường hợp hư hại 3

Trong nghiên cứu này, các phần tử 10, 20 và 30 được giả định có mức giảm độ cứng lần lượt là 25%, 25% và 20% Hình 3.8 minh họa kết quả xác định vị trí hư hại thông qua hai chỉ số khác nhau.

Chỉ số MSEBI và nMSEBI có khả năng xác định chính xác vị trí hư hại của các phần tử 10, 20 và 30 chỉ với 3 dạng dao động đầu tiên trong các trường hợp từ 3 đến 5 dạng dao động.

(b) Hình 3.8 Kết quả xác định vị trí hư hại phần tử 10, 20 và 30, trường hợp không nhiễu

- rường hợp ét đến nhiễu

Mức độ nhiễu xét trong trường hợp này là 3 và 5, với kết quả xác định vị trí hư hại được thể hiện trong Hình 3.9 và Hình 3.10 Kết quả cho thấy mức độ nhiễu ảnh hưởng đến việc xác định vị trí hư hại.

Chỉ số MSEBI đã xác định nhầm nhiều phần tử bị hư hại, bao gồm các phần tử 6, 16 và 26, trong khi chỉ số nMSEBI gần như không phát hiện sai sót Tương tự, ở mức độ nhiễu 5, MSEBI cũng xác định nhầm nhiều phần tử hư hại, trong đó có phần tử 19.

Chỉ số nMSEBI không xác định sai phần tử bị hư hại, cho thấy rằng mức độ nhiễu chỉ ảnh hưởng rất nhỏ đến chỉ số năng lượng biến dạng nMSEBI Khi mức độ nhiễu thấp (=3), ảnh hưởng này gần như không đáng kể.

MSEBI-3 mode nhieu 3% MSEBI-4 mode nhieu 3% MSEBI-5 mode nhieu 3%

(b) Hình 3.9 Kết quả xác định vị trí hư hại phần tử 10, 20 và 30, trường hợp nhiễu 3%

(a) Sử dụng chỉ số MSEBI cho các trường hợp từ 3 đến 5 dạng dao động (b) Sử dụng chỉ số nMSEBI cho các trường hợp từ 3 đến 5 dạng dao động

MSEBI-3 mode nhieu 5% MSEBI-4 mode nhieu 5% MSEBI-5 mode nhieu 5%

(b) Hình 3.10 Kết quả xác định vị trí hư hại phần tử 10, 20 và 30, trường hợp nhiễu 5%

3.1.1.3 Xác định mức độ hư hại

Trong bài viết này, tác giả áp dụng giải thuật tối ưu Cuckoo Search (CS) để xác định mức độ hư hại cho ba trường hợp khảo sát, bao gồm cả trường hợp không có nhiễu và có nhiễu.

5 ) với số dạng dao động xem xét là 4

Kết cấu dàn không gian

Dàn phẳng 52 thanh được đánh số nút và số phần tử như trong Hình 3.38 Dữ liệu về đặc tính vật liệu và thông số hình học được trình bày trong bảng 3.19 và bảng 3.20 Bài toán này sẽ thực hiện các nội dung cụ thể liên quan đến kết cấu dàn phẳng.

- Đánh giá mức độ hiệu quả của việc sử dụng chỉ số nMSEBI xác định vị trí hƣ hại của các phần tử

- Khảo sát các trường hợp có số dạng dao động khác nhau, từ 3 đến 5 dạng dao động

- Khảo sát cho các trường hợp hư hại và mức độ hư hại khác nhau được trình bày trong ảng 3.21

- Khảo sát các mức độ nhiễu dữ liệu đo đạc khác nhau 3% và 5% ảng 3.20 Dữ liệu đặc tính vật liệu

Hệ số Giá trị Đơn vị

Khối lƣợng cộng thêm 50 Kg

Tọa độ nút ZA = 5.331 m, X B = 2.134 m, Z B = 3.719 m, X F = 3.935 m, Z F = 2.5 m ảng 3.21 Thông số hình học của kết cấu dàn không gian 52 thanh

Số nhóm Số phần tử Diện tích mặt cắt ngang (cm 2 )

8 45-52 1.4485 ảng 3.22 a trường hợp hư hại của dàn không gian 52 thanh

Trường hợp 1 Trường hợp 2 Trường hợp 3

Phần tử Tỷ lệ hƣ hại Phần tử Tỷ lệ hƣ hại Phần tử Tỷ lệ hƣ hại

Hình 3.38 Kết cấu dàn không gian 52 thanh

Giá trị tần số dao động của 5 dạng dao động đầu tiên trong mô hình dàn không hư hại được lấy từ kết quả của Kaveh và cộng sự (2012) [51] sử dụng phần mềm Matlab, cùng với kết quả cho 3 trường hợp hư hại, đã được trình bày trong bảng 3.22 Kết quả cho thấy rằng sai số tần số giữa Kaveh và cộng sự (2012) [51] và Matlab không vượt quá 1.

Code Matlab được lập trình trong luận văn này cho thấy tính đáng tin cậy cao Bảng 3.23 trình bày kết quả của năm tần số dao động đầu tiên của dàn không gian 52 thanh.

Trường hợp không hƣ hại Sai số

MATLAB Trường hợp 1 Trường hợp 2 Trường hợp 3

3.2.2 Xác định vị trí hƣ hại

Trong bài viết, tác giả áp dụng chỉ số nMSEBI để xác định vị trí hư hại Nghiên cứu khảo sát được thực hiện với 3 đến 5 dạng dao động, xem xét cả hai trường hợp: không có nhiễu và có nhiễu (3 và 5 dạng dao động).

3.2.2.1 Trường hợp hư hại 1 a) rường hợp không ét đến nhiễu

Trong nghiên cứu này, phần tử thứ 28 được giả định giảm 25 độ cứng, và kết quả xác định vị trí hư hại được trình bày trong Hình 3.39 mà không có sự nhiễu Kết quả cho thấy chỉ số nMSEBI có khả năng xác định chính xác phần tử thứ 28 bị hư hại chỉ với 3 dạng dao động đầu tiên.

T Y L E HU HA I nMSEBI-3 mode khong nhieu nMSEBI-4 mode khong nhieu nMSEBI-5 mode khong nhieu

Hình 3.39 trình bày kết quả xác định vị trí hư hại của phần tử 28 bằng chỉ số nMSEBI trong các trường hợp dao động từ 3 đến 5 mà không có nhiễu Đồng thời, cũng xem xét ảnh hưởng của nhiễu đối với độ nhạy của chỉ số năng lượng biến dạng nMSEBI, với mức độ nhiễu được khảo sát lần lượt là 3 và 5.

Kết quả xác định vị trí hư hại dựa trên các chỉ số hư hại từ 3 đến 5 dạng dao động với mức độ nhiễu tương ứng đã được trình bày trong Hình 3.40 và Hình 3.41 Cụ thể, với mức độ nhiễu 3, chỉ số nMSEBI xác định chính xác phần tử hư hại ngay từ 3 dạng dao động đầu tiên Tương tự, ở mức độ nhiễu 5, chỉ số nMSEBI cũng xác định đúng phần tử hư hại từ 3 dạng dao động đầu tiên Điều này cho thấy rằng, trong tất cả các trường hợp nhiễu (3 và 5), chỉ số năng lượng biến dạng nMSEBI đề xuất không bị ảnh hưởng.

T Y L E HU HA I nMSEBI-3 mode nhieu 3% nMSEBI-4 mode nhieu 3% nMSEBI-5 mode nhieu 3%

Hình 3.40 Kết quả xác định vị trí hƣ hại của phần tử 28 sử dụng chỉ số nMSEBI cho các trường hợp từ 3 đến 5 dạng dao động, trường hợp nhiễu 3%

Hình 3.41 Kết quả xác định vị trí hƣ hại của phần tử 28 sử dụng chỉ số nMSEBI cho các trường hợp từ 3 đến 5 dạng dao động, trường hợp nhiễu 5%

3.2.2.2 Trường hợp hư hại 2 a) rường hợp không ét đến nhiễu

Trong nghiên cứu này, phần tử 14 và 17 được giả định có mức giảm độ cứng là 30 Hình 3.42 thể hiện kết quả xác định vị trí hư hại từ chỉ số nMSEBI, cho thấy chỉ số này xác định chính xác rằng phần tử thứ 14 và 17 bị hư hại chỉ với việc sử dụng thông tin tối thiểu.

3 dạng dao động đầu tiên

T Y L E HU HA I nMSEBI-3 mode khong nhieu nMSEBI-4 mode khong nhieu nMSEBI-5 mode khong nhieu

Hình 3.42 trình bày kết quả xác định vị trí hư hại của phần tử 14 và 17, sử dụng chỉ số nMSEBI cho các trường hợp từ 3 đến 5 dạng dao động, trong điều kiện không có nhiễu Bên cạnh đó, cũng xem xét trường hợp có nhiễu để đánh giá độ chính xác của phương pháp.

Mức độ nhiễu trong nghiên cứu này là 3 và 5, với kết quả xác định vị trí hư hại được thể hiện trong Hình 3.43 và Hình 3.44 Kết quả cho thấy, khi mức độ nhiễu đạt 3%, chỉ số nMSEBI có khả năng xác định chính xác phần tử hư hại ngay từ ba dạng dao động đầu tiên.

Với mức độ nhiễu 5, chỉ số nMSEBI có khả năng xác định chính xác phần tử hư hại từ 3 dạng dao động đầu tiên Kết quả này cho thấy rằng chỉ số năng lượng biến dạng nMSEBI đề xuất không bị ảnh hưởng bởi các trường hợp nhiễu ở mức 3 và 5.

Kết quả xác định vị trí hư hại của phần tử 14 và 17 được thể hiện qua chỉ số nMSEBI trong các trường hợp dao động từ 3 đến 5, với tỉ lệ nhiễu là 3%.

Kết quả xác định vị trí hư hại của phần tử 14 và 17 được thực hiện bằng chỉ số nMSEBI cho các trường hợp dao động từ 3 đến 5, trong điều kiện nhiễu 5%.

3.2.2.2 rường hợp hư hại 3 a) rường hợp không ét đến nhiễu

Trong nghiên cứu này, các phần tử thứ 14, 19 và 28 được giả định giảm độ cứng lần lượt là 25%, 20% và 25% Hình 3.45 minh họa kết quả xác định vị trí hư hại thông qua chỉ số nMSEBI, cho thấy chỉ số nMSE I có khả năng xác định chính xác các phần tử hư hại khi chỉ sử dụng ba dạng dao động đầu tiên.

T Y L E H U H A I nMSEBI-3 mode khong nhieu nMSEBI-4 mode khong nhieu nMSEBI-5 mode khong nhieu

Hình 3.45 trình bày kết quả xác định vị trí hư hại của các phần tử 14, 19 và 28 bằng chỉ số nMSEBI trong các trường hợp từ 3 đến 5 dạng dao động, với điều kiện không có nhiễu Bên cạnh đó, hình ảnh cũng thể hiện trường hợp khi có nhiễu ảnh hưởng đến kết quả.

Tiêu đề	Xác định hư hỏng kết cấu dàn sử dụng giải thuật tối ưu Cuckoo Search (CS) và thông tin dao động của kết cấu
Tác giả	Trần Quốc Tuấn
Người hướng dẫn	PGS.TS. Nguyễn Thời Trung
Trường học	Trường Đại Học Công Nghệ TP.HCM
Chuyên ngành	Kỹ thuật xây dựng công trình dân dụng và công nghiệp
Thể loại	luận văn thạc sĩ
Năm xuất bản	2017
Thành phố	TP. HỒ CHÍ MINH

Định dạng
Số trang	102
Dung lượng	2,62 MB