Quan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quang

Quan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quangQuan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quang

Mởđầu

Trong quá trình vận hành, các công trình có thể bị hư hỏng, giảm hiệu quả khai thác và giảm tuổi thọ do các tác động như ăn mòn, quá tải, yếu tố môi trường, thiên tai, và các tác động do con người Theo dõi sức khỏe kết cấu (Structural Health Monitoring - SHM) là một công cụ quan trọng để đảm bảo rằng kết cấu hoạt động hiệu quả trong vòng đời thiết kế và có thể kéo dài tuổi thọ vượt ra ngoài tuổi thọ thiết kế.

Có nhiều kỹ thuật để xác định hư hỏng nhưng phổ biến nhất là kỹ thuật dựa trên mô hình vật lý sử dụng mô hình toán học kết hợp với các chương trình máy tính để nhận dạng hư hỏng Theo phương pháp này, mô hình phần tử hữu hạn được dùng để so sánh với phép đo thử từ đó đánh giá về sức khỏe côngtrình.

Các thập kỷ trước đây trên thế giới cũng như ở Việt nam, kiểm tra trực quan là phương pháp phổ biến nhất được sử dụng để phát hiện hư hỏng của kết cấu Tuy nhiên, kích thước và độ phức tạp của các kết cấu ngày nay đang tăng lên, điều này làm giảm hiệu quả của phương pháp kiểm tra trực quan Ngoài ra, theo dõi sức khỏe kết cấu bằng phương pháp trực quan gây tốn kém và mất thời gian, đặc biệt là khi việc tháo dỡ kết cấu (cắt, xẻ kết cấu ) là bắt buộc để có thể truy cập vào khu vực cần kiểm tra Những tác động này làm thay đổi đặc trưng vật lý và có thể làm giảm khả năng chịu lực của kết cấu Kỹ thuật kiểm tra trực quan cũng không có khả năng để xác định hư hỏng nằm sâu trong kếtcấu.

Bên cạnh phương pháp kiểm tra trực quan, phương pháp dựa trên đặc trưng về tĩnh học (ứng suất, biến dạng) cũng được áp dụng chủ yếu ở Việt nam hiện nay để theo dõi sức khỏe các công trình Tuy nhiên, phương pháp này không phát hiện được các hư hỏng trong kết cấu một cách trực tiếp và vẫn cần đến các phương pháp phá hủy như cưa, cắt để thu được các tham số hư hỏng Phương pháp này cũng có nhược điểm đó là phải tạm dừng khai thác công trình khi tiến hành thí nghiệm, điều này gây những khó khăn cho các công trình trên tuyến giao thông quan trong với mật độ giao thông qua lại lớn, hoặc các cầu nằm trong thành phố. Để khắc phục những nhược điểm của phương pháp kiểm tra trực quan, cũng như phương pháp kiểm tra tĩnh, các kỹ thuật phát hiện hư hỏng trong kết cấu không phá hủy sử dụng các cảm biến để thu thập các đặc trưng của kết cấu (biến dạng, tần số dao động riêng, hình dạng dao động ) đã được phát triển Cùng với lịch sử phát triển có nhiều loại cảm biến (như cảm biến đo dao động, chuyển vị, ) đã ra đời nhằm thúc đẩy hiệu quả của việc quan trắc, đo dao động kết cấu Cùng với sự tiến bộ của khoa học công nghệ, các cảm biến tiên tiến đã và đang được ứng dụng ngày càng mạnh mẽ trên thế giới nhằm giải quyết nhiều vấn đề phức tạp, với độ chính xác cao, thời gian đáp ứng nhanh khi thực hiện quan trắc, đánh giá sức khỏe công trình cầu.

Trong lĩnh vực giao thông hiện nay đang có sự quan tâm lớn trong việc sử dụng các cảm biến quang để theo dõi liên tục khả năng chịu lực của kết cấu lớn như cầu. Trường hợp số lượng điểm đo lớn, khó có thể lắp đặt được hệ thống dây dẫn, thì với một bộ cảm biến quang, có thể phát hiện nhanh hơn các vấn đề về kết cấu so với các cảm biến hiện tại Cảm biến quang có thể sử dụng trong môi trường khắc nghiệt và trong các khu vực thiếu nguồn điện gần đó Nếu một sợi quang đơn được đặt dọc theo chiều dài của một cây cầu, các thay đổi kết cấu tại bất kỳ điểm cảm biến dọc theo sợi quang sẽ gây ra những thay đổi có thể phát hiện trong nguồn sáng di chuyển trong sợi. Trên thế giới đã có nhiều nghiên cứu và ứng dụng về sử dụng sợi quang để đánh giá theo dõi hư hỏng kết cấu, đặc biệt là các công trình đường sắt, đường bộ Việc sử dụng bộ cảm biến sợi quang có thể phát hiện chính xác sự ăn mòn hoặc nứt trước khi kết cấu bị hư hỏng, việc này đồng nghĩa với việc có thể ngăn ngừa trước khi kết cấu xảy ra các vấn đề nghiêm trọng.

Mặc dù cảm biến quang có những ưu điểm vượt trội, tuy nhiên tại Việt Nam lại có rất ít các nghiên cứu liên quan đến việc ứng dụng cảm biến quang vào giám sát sức khoẻ công trình Chính vì những ưu điểm vượt trội của cảm biến quang, trong nội dung nghiên cứu của mình, nghiên cứu sinh tập trung đi sâu nghiên cứu: “quan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quang” làm chủ đề nghiên cứu trong luận án củamình.

Mục tiêunghiêncứu

- Xây dựng hệ thống quan trắc kết cấu bằng cảm biến quangFBG

- Đánh giá hiệu quả và độ tin cậy của hệ thống cảm biến quang trong việc thu thập đặc trưng động của kếtcấu

- Nghiên cứu bài toán chẩn đoán hư hỏng của kết cấu công trình cầu dựa vào các dữ liệu động thu được từ các cảmbiến.

- Đề xuất thuật toán để cập nhật mô hình và chẩn đoán hư hỏng trong kếtcấu.

Phương phápnghiêncứu

- Phương pháp tổng hợp phân tích lýthuyết;

- Phương pháp phân tích số kết hợp với thựcnghiệm.

Đối tượng và phạm vinghiêncứu

- Hệ thống cảm biến quang FBG để giám sát kết cấu cầu giàn và cầu dâyvăng

- Đặc trưng động học của kết cấu công trình cầu giàn và cầu dâyvăng;

- Mô hình số hóa kết cấu cầu giàn và cầu dâyvăng;

- Các phương pháp xử lý sốliệu.

- Các loại cảm biến để thu thập dữ liệu giám sát sức khỏe côngtrình.

- Chẩn đoán vị trí và hư hỏng của kếtcấu.

Ý nghĩa khoa học vàthựctiễn

- Sử dụng các loại cảm biến tiên tiến để thu thập dữ liệu giám sát sức khỏe công trình.

- Đề xuất thuật toán tối ưu mới lai giữa thuật toán tối ưu và phương pháp giảm kích thước ma trận (H5N1-SVD) để cập nhật mô hình, chẩn đoán hư hỏng trong kếtcấu.

- Tạo cơ sở dữ liệu công trình như một dạng hồ sơ lưu trữ giúp giám sát sức khoẻ côngtrình.

- Kết quả của luận án có thể sử dụng làm tài liệu tham khảo hữu ích cho lĩnh vực giám sát sức khoẻ côngtrình.

TỔNG QUAN VỀ GIÁM SÁT SỨC KHOẺ CÔNG TRÌNH SỬDỤNG HỆ CẢM BIẾN VÀ CẢMBIẾNQUANG

Tổng quan về hệ thống theo dõi sức khoẻ côngtrìnhcầu

Các kết cấu, bao gồm cả cầu, tòa nhà, đập, đường ống, máy bay, tàu biển và nhiều công trình khác, là những hệ thống kỹ thuật phức tạp đảm bảo sự phát triển kinh tế và công nghiệp của xã hội Để thiết kế các công trình an toàn cho việc sử dụng công cộng, các tiêu chuẩn xây dựng và phương pháp thiết kế đã được tạo ra Để thiết kế các công trình an toàn và bền vững hơn, các kỹ sư, nhà khoa học đang tích cực theo đuổi các công nghệ cảm biến mới và các phương pháp phân tích có thể được sử dụng để nhanh chóng xác định sự hỏng hóc kết cấu trong một hệ thống kết cấu được trang bị cảm biến đó là giám sát sức khỏe kết cấu, mô hình mới này cung cấp một phương pháp tự động để theo dõi sức khỏe của một kết cấu bằng cách kết hợp các thuật toán phát hiện hỏng hóc với hệ thống giám sát cấutrúc.

Mặc dù ban đầu khi thiết kế, các kết cấu công trình cầu đã được tính toán để đảm bảo các trạng thái về cường độ cũng như trạng thái sử dụng, tuy nhiên, các kết cấu thường phải chịu những tình huống tải trọng quá mức và điều kiện môi trường khắc nghiệt không được dự đoán trong quá trình thiết kế, dẫn đến sự suy thoái kết cấu dài hạn Ví dụ, các sự kiện động đất gần đây, bao gồm động đất Loma Prieta (1989),Northridge (1994), Kobe (1995) và Chi-Chi (1999), đã cho thấy sự dễ bị tổn thương và hỏng hóc của kết cấu trong các thảm họa tự nhiên Ngoài ra, trong kết cấu sự xuống cấp còn do nhiều nguyên nhân khác nhau như ảnh hưởng của các yếu tố môi trường như ăn mòn thép, cacbon hóa bê tông cũng như sự lão hóa của vật liệu Do đó, sức khỏe kết cấu sẽ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố vận hành và môi trường, bao gồm điều kiện tải bình thường, môi trường hiện tại và tương lai cũng như các nguy cơ dự kiến trong suốt thời gian tồn tại Một yếu tố nữa có thể dẫn đến hư hỏng trong kết cấu công trình là các công trình còn có các hình thái dao động riêng, gây ra rung động khuếch đại khi tần số dao động riêng của kết cấu trùng khớp với tần số của phương tiện di chuyển (cộng hưởng cơ học) sẽ làm cho kết cấu công trình bị hư hỏng Việc hư hỏng các công trình giao thông không chỉ làm ảnh hưởng đến kinh tế mà còn gây mất an toàn cho người và phương tiện tham gia giaothông.

Vì vậy, những năm gần đây, các hệ thống đánh giá sức khỏe kết cấu công trình (Structural Health Monitoring - SHM) đã được triển khai rộng rãi và nhận được nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực xây dựng công trình trên thế giới. Nhiệm vụ của hệ thống đánh giá sức khỏe công trình là quan trắc để phát hiện sớm những hư hỏng dựa trên các dữ liệu đo đạc và phân tích đánh giá mức độ nghiêm trọng của những hư hỏng này trước khi đưa ra các quyết định sửa chữa SHM có tiềm năng to lớn, có thể mang lại những lợi ích kinh tế và an toàn khai thác cho các công trình,đặc biệt là các công trình giao thông trọng điểm như cầu vượt nhịp lớn, Hệ thống giám sát cấu trúc cũng có thể được tìm thấy trong nhiều cấu trúc thông thường bao gồm máy bay, tàu biển và cấu trúc dân sự Ví dụ, một số tiêu chuẩn thiết kế tòa nhà yêu cầu các công trình nằm trong khu vực có hoạt động động đất mạnh phải có hệ thống giám sát cấu trúc được cài đặt [1] Hệ thống giám sát chịu trách nhiệm chính cho việc thu thập dữ liệu đo đạc từ các cảm biến được cài đặt trong cấu trúc và lưu trữ dữ liệu đo đạc trong một kho dữ liệu trung tâm Để đảm bảo dữ liệu đo đạc được thu thập một cách đáng tin cậy, hệ thống giám sát cấu trúc sử dụng dây truyền thông trục lọc cho việc truyền thông giữa các cảm biến và kho dữ liệu Hiện nay, các quốc gia đang chi rất mạnh cho các hệ thông cảm biến dây truyền thông trục lọc cung cấp một kết nối truyền thông rất đáng tin cậy Ví dụ, hệ thống giám sát cấu trúc được cài đặt trong các tòa nhà cao tầng đã được báo cáo trong tài liệu là có chi phí hơn 5000 đô la Mỹ (USD) cho mỗi kênh cảm biến [2] Chi phí của hệ thống giám sát có thể tăng nhanh hơn một cách không tuyến tính Ví dụ, chi phí cài đặt cảm biến trên cây cầu treo Tsing Ma ởHồng Kông được ước tính đã vượt quá 8 triệu đô la Mỹ[3].Hình 1-1thể hiện hệ thống giám sát sức khỏe kết cấu được lắp đặt trên cầu treo dây võng Tsing Ma (Hồng Kông),với tổng số 283 cảm biến gồm nhiều nhóm cảm biến khác nhau: thiết bị đo gió, cảm biến đo gia tốc, cảm biến nhiệt độ, cảm biến đo chuyển vị động, hệ thống định vị toàn cầu (GPS), cảm biến đo chuyển vị, trạm cân động, … phục vụ thu thập thông tin môi trường, tải trọng giao thông, đặc điểm và đặc trưng động của cầu Dữ liệu từ các cảm biến sẽ được xử lý và lưu trữ để giám sát sức khỏe kết cấu lâu dài, đưa ra các cảnh báo trong trường hợp xảy ra các bất thường trong các công trìnhcầu.

Hình 1-1: Hệ thống cảm biến được lắp đặt trên Cầu Tsing Ma phục vụ cho việc giám sát sứckhỏe

Cùng với việc kiểm tra cầu theo kế hoạch thì đối với các công trình cầu lớn, việc theo dõi liên tục trạng thái công trình là cần thiết Một trong các biện pháp mang lại nhiều triển vọng để đánh giá quá trình làm việc và khai thác của các công trình cầu là lắp đặt trên một số cấu kiện hoặc bộ phận kết cấu cầu các thiết bị quan trắc, các cảm biến chuyển vị hay các cảm biến đo lường liên tục các đại lượng vật lý của công trình, từ các trạng thái biến dạng đến các trạng thái ứng suất trong các thành phần kết cầu của cầu Hệ thống SHM bắt đầu được đưa vào ứng dụng và phát triển trên thế giới trong những năm gầnđây.

Công tác theo dõi giữ vai trò quan trọng trong quá trình xây dựng, thi công và khai thác, nó cho phép kiểm chứng các giả thiết đặt ra khi thiết kế và có thể tác động đến giá thành thi công của công trình Vì vậy việc triển khai và áp dụng các phương pháp hiện đại, các kỹ thuật tiên tiến để quan trắc công trình cầu phục vụ cho thi công, nghiên cứu và quản lý khai thác công trình hiệu quả và an toàn là hết sức cần thiết và cấp bách.

Một hệ thống theo dõi và quan trắc kết cấu cầu thường bao gồm các thành phần:

 Cảm biến:Các cảm biến được cài đặt trên các điểm quan trọng của cầu để thu thập dữ liệu về tình trạng cầu, bao gồm độ rung, nhiệt độ, độ ẩm, áp suất, và nhiều yếu tốkhác.

 Hệ thống truyền dữ liệu:Dữ liệu thu thập từ các cảm biến được truyền đến một hệ thống xử lý dữ liệu Việc truyền dữ liệu có thể thực hiện thông qua dây cáp, sóng vô tuyến, hoặc các phương pháp truyền thông không dâykhác.

 Hệ thống xử lý dữ liệu:Một khi dữ liệu được thu thập, nó sẽ được xử lý và phân tích Điều này thường bao gồm việc loại bỏ nhiễu, chuẩn hoá dữ liệu, và áp dụng các phương pháp phân tích để nhận biết các xu hướng, mẫu, hoặc vấn đề có thể phátsinh.

 Giao diện người dùng:Hệ thống theo dõi sức khoẻ cầu cũng cần cung cấp một giao diện người dùng để người quản lý có thể dễ dàng hiểu và sử dụng thông tin Giao diện này thường cung cấp một bức tranh tổng quan về tình trạng cầu, cũng như các công cụ để xem chi tiết hơn về dữ liệu cụ thể.

 Hệ thống cảnh báo:Trong trường hợp phát hiện ra vấn đề nghiêm trọng hoặc tiềm ẩn, hệ thống sẽ tự động phát ra cảnh báo để ngăn chặn các tai nạn có thể xảyra

Những lợi ích rõ ràng, quan trọng nhất của quan trắc kết cấu cầu như sau:

- Việc quan trắc sẽ làm giảm các rủi ro về các nguyên nhân không lường trước giúp cho Cơ quan quản lý cầu có các quyết định kịp thời dựa trên sổ liệu thực tế làm việc của công trìnhcầu.

- Công tác quan trắc giúp việc phát hiện kịp thời các khiếm khuvết về mặt kết cấu và tăng độ an toàn cho công trình cầu: kết cấu cầu có thể có các khiếm khuyết mà không thể phát hiện bằng cách kiểm tra bằng trực quan hoặc kiểm tra trên môhình.

- Việc quan trắc đảm bảo chất lượng lâu dài: Bằng việc cung cấp số liệu liên tục về sự làm việc của công trình cầu, công tác quan trắc góp phần đánh giá chất lượng thi công, vận hành, công tác duy tu bảo dưỡng và do dó có thể loại bỏ các chi phí ẩn cho công việc không đạt chất lượng Rất nhiều công trình có khiếm khuyết hoặc điểm yếu vềkếtcấuđượctạorangaytrongquátrìnhthicông,nhưngcáckhiếmkhuyếtnàychỉ có thể nhìn thấy được sau một vài năm Lúc này chi phí sửa chừa sẽ trở nên rất lớn và đã nằm ngoài trách nhiệm bảo hành của nhà thầu.

- Công tác quan trắc giúp ích cho công tác quản lý duy tu kết cấu cầu: dữ liệu quan trắc có thể giúp cho việc thực hiện công tác "bảo dưỡng theo nhu cầu" Các hoạt động vận hành, duy tu bảo dưỡng, sửa chữa hoặc thay thế các bộ phận của kết cấu sẽ được tối ưu hóa dựa trên các số liệu tin cậy phản ánh tình trạng làm việc thực của kết cấu.

- Ngoài ra hệ thống quan trắc sẽ cung cấp các thông tin tham khảo rất bổ ích trong công tác thực hiện các dự án có quy mô tương tự trong lương lai: thông tin về sự làm việc thực tế của công trình cầu sẽ giúp cho các Nhà thiết kế và đơn vị Quản lý thực hiện các đồ án thiết kế rẻ hơn, an toàn hơn và bền vững hơn với độ tin cậy và tính năng làm việc được nângcao.

Tổng quan về các nghiên cứu giám sát sức khoẻ côngtrìnhcầu

Trong những thập kỷ gần đây, cập nhật mô hình để theo dõi sức khỏe kết cấu dựa trên đặc trưng dao động ngày càng được sử dụng phổ biến hơn Nhiều ứng dụng thành công của theo dõi sức khỏe kết cấu dựa trên phương pháp không phá hủy đã được báo cáo trong các tài liệu Perera và cộng sự [4] sử dụng một số thuật toán di truyền (Genetic Algorithm – GA) đa biến dựa trên sự tối ưu Pareto và các hàm tổng hợp để xác định hư hỏng trong các kết cấu Nghiên cứu thảo luận về việc áp dụng các thuật toán di truyền trong các phương pháp xác định thiệt hại cho các kết cấu khác nhau, chẳng hạn như dầm, vòm và kết cấu lưới Theo đó, tác giả so sánh hiệu suất của thuật toán di truyền với các thuật toán tối ưu hóa khác, chẳng hạn như thuật toán mô phỏng ủ và trình tối ưu hóa kiến sư tử, trong việc phát hiện hư hỏng cấu trúc Kết quả chứng minh rằng các thuật toán di truyền, đặc biệt là khi kết hợp với các kỹ thuật tối ưu hóa khác, thể hiện tính mạnh mẽ, hiệu quả và độ chính xác trong việc xác định vị trí và mức độ thiệt hại trong các hệ thống cấu trúc đa dạng Chou và cộng sự [5] đã xác định vị trí và mức độ của hư hỏng trong các kết cấu bằng cách giải quyết vấn đề nghịch đảo sử dụng thuật toán GA Các phép đo tĩnh của chuyển vị được áp dụng để xác định sự thay đổi của các tính chất như diện tích mặt cắt ngang và mô đun đàn hồi Hao và cộng sự [6] đã sử dụng thuật toán GA để phát hiện hư hỏng trong khung và dầm công xon sử dụng hàm mục tiêu bao gồm tần số dao động riêng, hình dạng dao động và kết hợp cả hai Kết quả chỉ ra rằng phương pháp đề xuất có thể xác định chính xác vị trí và mức độ hư hỏng của kết cấu xem xét, ngay cả khi mô hình phân tích có xét đến sai số của dữ liệu đo Goncalves và cộng sự [7] đã giới thiệu thuật toán nhóm tìm kiếm, đây là một phương pháp tối ưu hóa siêu dữ liệu mới để giải quyết vấn đề tối ưu hóa các kết cấu giàn Kết quả của thuật toán đề xuất đã chứng minh khả năng nhận diện hư hỏng trong các kết cấu Guo và cộng sự [8] áp dụng thuật toán GA và kỹ thuật tổng hợp thông tin để xác định vị trí và mức độ của hư hỏng tại nhiều vị trí trong kết cấu Đầu tiên, hư hỏng được nhận dạng bằng cách sử dụng hàm mục tiêu của cả tần số dao động riêng và hình dạng dao động Sau đó, một thuật toán GA tìm kiếm vi mô được áp dụng để xác định mức độ hư hỏng Yu và cộng sự [9] áp dụng tối ưu hóa đàn kiến (Ant Colony – AC) để xác định vị trí hư hỏng của khung 2 tầng và kết cấu khung thép 3 tầng được hiệu chỉnh trên các phép đo Thuật toán đề xuất cung cấp dự đoán chính xác vềcảvịtrívàmứcđộcủahưhỏngtrongcáckếtcấuđượcxemxét.Yanvàcộngsự

[10] đề xuất một phương pháp dựa trên sóng wavelet của các phản ứng dao động tự do của các kết cấu bị hư hỏng Phương pháp này không chỉ nhận dạng được các hư hỏng đang xảy ra trong kết cấu mà còn xác định chính xác vị trí và mức độ hư hỏng Một tòa nhà5tầngvà20tầngđãđượcsửdụngđểchứngminhtínhhiệuquảcủaphươngpháp đề xuất Sim và cộng sự [11] sử dụng cả các phép đo toàn cục và cục bộ thay thế các phép đo gia tốc để cải thiện độ chính xác của các phương pháp giám sát sức khỏe kết cấu Seyedpo [12] đã kết hợp một chỉ số dựa trên năng lượng biến dạng với PSO để xác định vị trí và mức độ của nhiều trường hợp hư hỏng khác nhau Trong giai đoạn đầu tiên, thuật toán đề xuất được sử dụng để xác định chính xác vị trí hư hỏng của kết cấu Trong giai đoạn thứ hai, mức độ của hư hỏng thực tế được xác định bằng cách áp dụng PSO dựa trên kết quả của giai đoạn đầu tiên Kết quả cho thấy thuật toán đề xuất có thể cung cấp một công cụ đáng tin cậy để phát hiện hư hỏng kết cấu Sandesh và cộng sự [13] đã sử dụng thuật toán tối ưu hóa kết hợp giữa GA và PSO để xác định hư hỏng trong một tấm mỏng Nguyên lý năng lượng biến dạng tương đương được chọn là hàm mục tiêu để giảm thiểu sự khác biệt giữa gia tốc đo được và dự đoán theo lý thuyết Ashebo và cộng sự [14] kết hợp các phép đo hiện trường với mô hình phần tử hữu hạn để xem xét ảnh hưởng của độ lệch của dầm chính đối với sự phân bố tải trọng của phương tiện theo hướng ngang trên cầu Zhong và cộng sự [15] đã xác định các tham số kết cấu không chắc chắn của cầu dây văng dài sử dụng mô hình cập nhật kết hợp với lý thuyết xác suất Arangio và cộng sự [16] đã sử dụng mạng lưới nơ ron Bayes để xác định hư hỏng trong cầu dây văng quy mô lớn dựa trên các đặc trưng động học kết cấu Kuok và cộng sự [17] đã áp dụng xác suất Bayes để xác định các phản ứng kết cấu của cầu Ting Kau, đây là cây cầu dây văng quy mô lớn ở Hàn Quốc. Cheng và cộng sự [18] đã phân tích các đặc trưng động học của cầu đường sắt bằng cách sử dụng các lò xo giảm chấn.Trong những thập kỷ gần đây, cập nhật mô hình để theo dõi sức khỏe kết cấu dựa trên đặc trưng dao động ngày càng được sử dụng phổ biến hơn Nhiều ứng dụng thành công của theo dõi sức khỏe kết cấu dựa trên phương pháp không phá hủy đã được báo cáo trong các tàiliệu. Ở Việt Nam, các nghiên cứu về lĩnh vực giám sát sức khỏe kết cấu đầu tiên tập trung vào phát hiện các vết nứt tồn tại trong kết cấu, sau đó các nghiên cứu tiếp tục đi vào phân tích sự phát triển của các vết nứt Các nghiên cứu về phát hiện hư hỏng trong kết cấu được thực hiện với nhiều loại kết cấu như cầu đường, các loại nền móng và các giàn khoan Nguyễn Tiến Minh [19] đề xuất phương pháp xác định sự thay đổi của các tham số trong kết cấu cầu như mô đun đàn hồi của bê tông bằng cách so sánh kết cấu ở trạng thái chưa hư hỏng và trạng thái hư hỏng Tuy nhiên trong nghiên cứu này chưa đềcậpđếnkhảnăngpháthiệnkhuvựccũngnhưmứcđộhưhỏng củakếtcấu.Bùi Đức Chính [20]–[23] sử dụng biến đổi Hilbert-Huang để chẩn đoán hư hỏng của kết cấu phần dưới của công trình cầu Kết quả chứng minh rằng biến đổi Hilbert-Huang có thể phân biệt được các ứng xử dao động khác nhau của các trụ cầu, ngoài ra còn có thể xác định được sự giảm về độ cứng của các trụ, trong khi đó các phương pháp biến đổi cũ như Fast Fourier Transform (FFT), và Wavelet Transform (WT) chỉ cho thấy có sự thay đổi nhỏ về biên độ dao động của các trụ cầu, nhưng không thể đưa ra được mức độ của sự thay đổi biên độ này Ngoài ra các phương pháp chuyển đổi như FFT và WTcònchịuảnhhưởngkhánhiềucủahiệntượngnhiễu.NgôTrọngĐứcvàcộngsự

[24] áp dụng phân tích các dao động riêng để xác định các vết nứt trong các dầm sử dụng vật liệu có cơ tính biến thiên Trong nghiên cứu này, ảnh hưởng của nhiễucũngđược xem xét Kết quả chỉ ra rằng, phương pháp đề xuất có thể phát hiện được vị trí của vết nứt Khiem và cộng sự [25] đề xuất phương pháp phân tích tần số riêng của kết cấu dầm với một số vết nứt ngẫu nhiên dựa trên phương pháp ma trận chuyển giao và mô hình lò xo quay của các vết nứt Phương pháp đề xuất có thể xác định chính xác khu vực hư hỏng và giảm thời gian tính toán so với các phương pháp khác Phạm Xuân Khang [26]–[28] đề xuất thuật toán để xác định các hư hỏng trong kết cấu dựa vào các đặc trưng động học (so sánh dao động riêng của kết cấu ở các trạng thái đo khác nhau) Nghiên cứu đề xuất được áp dụng cho công trình cầu thực tế và đem lại những kết quả phù hợp với thực tế Tác giả cũng áp dụng phương pháp động dựa vào sự thay đổi của dạng dao động riêng để đề xuất trình tự chẩn đoán hư hỏng trong kết cấu nhịp giản đơn Nguyễn Việt Khoa [29]–[34] đã áp dụng các phương pháp giám sát sức khỏe không phá hủy dựa vào đặc trưng động học của kết cấu để chẩn đoán các hư hỏng trong kết cấu Ở Việt Nam, các nghiên cứu về lĩnh vực giám sát sức khỏe kết cấu đầu tiên tập trung vào phát hiện các vết nứt tồn tại trong kết cấu, sau đó các nghiên cứu tiếp tục đi vào phân tích sự phát triển của các vết nứt Các nghiên cứu về phát hiện hư hỏng trong kết cấu được thực hiện với nhiều loại kết cấu như cầu đường, các loại nền móng và các giàn khoan Lê Cao Thanh cùng cộng sự

[35] đề xuất một phương pháp gồm hai bước để chẩn đoán vị trí và mức độ nghiêm trọng của hư hỏng cho các kết cấu tấm Trong bước thứ nhất, chỉ số năng lượng biến dạng mô-đun được sử dụng để xác định vị trí hư hỏng dựa trên sự thay đổi năng lượng biến dạng giữa trạng thái trước và sau khi hư hỏng xuất hiện Trong bước thứ hai, thuật toán di truyền được áp dụngđểtốiưuhóahàmmụctiêuvớibiếnlàmứcđộsuygiảmchiềudàycủacácphần tử có khả năng bị hư hỏng Hàm mục tiêu cũng dựa trên năng lượng biến dạng từ đó cho kết quả hoàn toàn khả quan Tuy nhiên nghiên cứu hạn chế bởi phần tử tấm nhỏ, khó có thể thực hiện trên phạm vi lớn Dang Viet Hung cùng cộng sự [36] nghiên cứu đề xuất một thuật toán học sâu lai để phát hiện hư hỏng công trình, kết hợp Mạng nơ ron tích chập (Convolution neural network-CNN) và trí nhớ ngắn hạn dài (Long short term memory -LSTM) Thuật toán giảm được chi phí tính toán, lưu trữ dữ liệu và xử lý được nhiều mức độ hư hỏng dưới tác động của nhiễu dữ liệu Tuy nhiên nghiên cứu mới chỉ dừng lại ở khung ba tầng, bên cạnh đó với dữ liệu phức tạp dưới tác động của nhiều loại tải trọng cùng với kết cấu lớn, phức tạp dẫn đến cần bộ thiết bị thu dữ liệu đáp ứng được thu chính xác các dữ liệu với mức nhiễu nhỏ nhất Truong Viet Hung cùng cộng sự [37] đã nghiên cứu để ước tính tải trọng giới hạn của giàn thép phi tuyến đàn hồi dựa trên phân tích nâng cao Mặc dù nghiên cứu chưa xét đến nhiều trường hợp tải trọng nhưng vẫn đạt được kết quả đáng khích lệ, làm tiền đề để phát triển các giám sát kếtcấu.

Một số nghiên cứu cũng đã được tiến hành để giám sát sức khỏe cho các công trình cầu lớn như cầu Mỹ Thuận, cầu Bãi Cháy, hay cầu Kiền bằng cách lắp đặt các thiết bị theo dõi thường xuyên để theo dõi sức khỏe kết cấu Tuy nhiên, những thiết bị này chỉ cung cấp các thông tin cơ bản và cần được kiểm chứng cũng như so sánh với các mô hình tính toán bằng cách áp dụng cập nhât mô hình từ đó xác định các tham số chưa tường minh hoặc thay đổi trong quá trình khai thác hay tác động của ảnh hưởng môi trường như tính chất vật liệu, độ cứng của các bộ phận, điều kiện biên, từ đó đánh giá đúng khả năng chịu lực cũng như chẩn đoán các hư hỏng xảy ra nếu có của công trình Nguyễn Hữu Thuấn và cộng sự [38] giám sát sức khỏe cầu dây văng Mỹ Thuận bằng cách tiến hành đo thực nghiệm tại hiện trường Một mô hình số cũng được xây dựng để so sánh với kết quả từ thực nghiệm Hàm mục tiêu so sánh bao gồm tần số dao động riêng và hình dạng dao động Bùi Tiến Thành và cộng sự [39] tiến hành đo đạc thực nghiệm cầu dây văng Mỹ Thuận Tuy nhiên trong nghiên cứu này, tác giả tập trung vào lựa chọn vị trí tối ưu của các cảm biến để có thể thu nhập được nhiều thông tin nhất về các đặc trưng động học của kết cấu như tần số dao động riêng và hình dạng dao động Hoàng Nam [40] nghiên cứu về hệ thống quan trắc để lắp đặt cho cầu Cần Thơ nhằm thu thập các dữ liệu về tần số dao động riêng và hình dạng dao động.BùiXuânNgóvàcộngsự[41]xácđịnhmộtsốchỉtiêukỹthuậtcơbảncủacầu dây văng thông qua các hệ thống quan trắc sức khỏe kết cấu theo thời gian thực. Nguyễn Trọng Nghĩa và cộng sự [42] đo lực căng dây cáp của cầu dây văng Phú Mỹ dựa trên phương pháp đồ thị Lực căng cáp được tính toán dựa vào kết quả đo dao động, bao gồm tần số dao động riêng.

Tuy nhiên các phương pháp giám sát sức khỏe kết cấu đã và đang thực hiện ở Việt Nam chủ yếu phân tích hoặc xác định các đặc trưng động học của kết cấu như tần số dao động riêng, hình dạng dao động mà chưa xác định được các tham số có thể thay đổi theo thời gian như các đặc trưng của vật liệu (mô đun đàn hồi ), hình dạng mặt cắt, và điều kiện biên Những tham số này ảnh hưởng đến độ cứng cũng như sự làm việc của kết cấu và cũng phản ánh rõ ràng nhất những ứng xử của kết cấu khi xảy ra các hư hỏng Ngoài ra, mặc dù gần đây, trên thế giới các nghiên cứu sử dụng các thuật toán tối ưu, hay các phương pháp học máy đã được áp dụng rỗng rãi và hiệu quả để giám sát sức khỏe các công trình Ở Việt nam, các kỹ thuật này vẫn còn mới, chưa có nhiều nghiên cứu sử dụng các thuật toán tối ưu, hay các phương pháp học máy để giám sát sức khỏe các công trình.

Tổng quan về giám sát sức khoẻ công trình sử dụng hệ cảm biến và cảm biếnquang

Trên thế giới ngày nay, khi mà các công trình xây dựng ngày càng trở nên phức tạp và hiện đại, việc đảm bảo an toàn và hiệu quả của chúng qua thời gian trở thành một yếu tố không thể bỏ qua Giám sát sức khoẻ công trình, một lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng kỹ thuật tối tân, nổi bật lên như một phần thiết yếu trong việc duy trì và tối ưu hóa độ an toàn cũng như tuổi thọ của các công trình kiến trúc và cơ sở hạ tầng. Mục đích chính của việc giám sát sức khoẻ công trình không chỉ là phát hiện sớm những tổn thương hoặc suy giảm chức năng, mà còn là cung cấp dữ liệu quan trọng để hỗ trợ trong việc bảo trì và sửa chữa kịp thời, qua đó giảm thiểu nguy cơ tai nạn và tối ưu hóa chi phí bảodưỡng.

Sự phát triển của hệ thống cảm biến trong việc giám sát sức khoẻ công trình đã mở ra một chân trời mới cho ngành kỹ thuật dân dụng và công nghệ xây dựng Từ những hệ thống cảm biến cơ bản, ngành công nghiệp này đã chứng kiến sự tiến bộ vượt bậc với sự ra đời của các cảm biến quang hiện đại, mang lại khả năng giám sát chính xác và liên tục mà trước đây không thể đạt được Cảm biến quang, với khảnăng cung cấp dữ liệu chính xác về biến dạng cấu trúc, nhiệt độ, áp suất và các yếu tố môi trường khác, đã trở thành công cụ không thể thiếu trong việc theo dõi và đánh giá tình trạng của các công trình.

Lịch sử của hệ thống cảm biến trong giám sát công trình phản ánh một hành trình từ những bước đầu đơn giản đến những đổi mới công nghệ đột phá Ban đầu, các hệ thống cảm biến được sử dụng chủ yếu để phát hiện những biến đổi cơ bản như nhiệt độ và áp suất Tuy nhiên, với sự phát triển của công nghệ, đặc biệt là trong lĩnh vực điện tử và quang học, hệ thống cảm biến đã trở nên tinh vi hơn, có khả năng phát hiện các vấn đề phức tạp hơn như nứt cấu trúc, ổn định địa chất, và thậm chí là dấu hiệu của sự mệt mỏi vật liệu.

Như đã trình bày tại mục 1.1, mức độ hiệu quả của một hệ thống SHM phụ thuộc rất nhiều vào việc thu thập các dữ liệu đo theo thời gian thực về tình trạng sức khỏe của kết cấu với độ chính xác cao Những dữ liệu thu thập được sẽ được phân tích xử lý ngay hoặc chuyển đến trung tâm lưu trữ phân tích, từ đó đưa ra các cảnh báo cần thiết nếu quan sát thấy những hiện tượng bất thường xuất hiện trên kết cấu Do vậy, hệ thống cảm biến để theo dõi tình trạng kết cấu được thiết kế nhằm tạo thuận lợi cho quá trình giám sát cũng như cho phép các kỹ sư bảo trì có thể xử lý hệ thống theo dõi một cách chính xác và hiệu quả nhất nhằm đảm bảo tối đa an toàn cho kết cấu Một hệ thống giám sát sức khỏe điển hình bao gồm một mạng lưới các cảm biến chịu trách nhiệm đo các thông số khác nhau liên quan đến trạng thái hiện tại của kết cấu cũng như môi trường xung quanh, chẳng hạn như ứng suất, sức căng, dao động, độ nghiêng, độ ẩm và nhiệt độ Điều này dẫn đến sự tích hợp của nhiều hệ cảm biến tiên tiến vào hệ thống SHM như cảm biến cơ điện-gia tốc (piezoelectric accelerometer), cảm biến sử dụng bộ chuyển đổi dây rung (vibrating-wire transducer), cảm biến đo biến dạng (strain gage), cảm biến quang (fiber optic sensor), vv Việc nghiên cứu áp dụng và tăng cường hiệu năng của những hệ cảm biến này đã và đang nhận được sự quan tâm của nhiều nhà khoa học trên thế giới.

Lin và cộng sự [43], [44] đề xuất một hệ thống thiết bị giám sát sức khỏe kết cấu cho cầu nhịp lớn bao gồm ba cảm biến gia tốc đồng trục, một bộ vi xử lý, một bộ chuyển đổi tín hiệu số và lưu trữ dữ liệu đo Hệ thống được áp dụng thí điểm cho một công trình cầu trên thực tế và cho thấy độ chính xác cao trong việc theo dõi và phát hiện hư hỏng trong kết cấu Valenti và cộng sự [45] đề xuất thiết kế hệ thống cảm biến đo gia tốc dựa trên nút cảm biến không dây cho các ứng dụng giám sát sức khỏe kết cấu các công trình công cộng ở những khu vực thường xuyên bị động đất Hệ thống này bao gồm hai nút cảm biến không dây được kết nối với một nút trung tâm không dây hoạt động như mạng chủ Nguyên mẫu nút cảm biến không dây đơn chủ yếu bao gồm một bảng phát triển, thông qua các giao diện của nó, giao tiếp với một mô-đun radio, một đơn vị lưu trữ, và một cảm biến gia tốc Kết quả của nghiên cứu này cho phép xác định các tần số dao động cũng như các hệ số cản của kết cấu với độ chính xác cao Jayawardana và cộng sự [46] đề xuất thiết kế một hệ thống theo dõi dao động của kết cấu từ xa bằng cách sử dụng thẻ nhận dạng tần số vô tuyến Phương pháp này sử dụng sự dịch chuyển tần số như một đặc điểm chính để xác định những thay đổi về trạng thái của kết cấu thông qua gia tốc kế áp điện và mô-đun thu thập dữ liệu Kết quả của nghiên cứu này cung cấp thông tin liên quan đến tần số dao động tự nhiên của kết cấu, từ đó xác định những thay đổi về trạng thái kết cấu thông qua phép đo sự dịch pha của tần số tự nhiên Ngoài ra, Abdulahi và cộng sự [47] đã nghiên cứu phân tích phản ứng của gia tốc kế áp điện điện tử tích hợp Kết quả cho thấy gia tốc kế phản ứng với những thay đổi nhỏ trong ba trục Do đó, các hệ thống có thể phát hiện các chuyển động vi mô của kếtcấu.

Trong những năm gần đây đã có sự gia tăng quan tâm đến việc áp dụng các công nghệ cảm biến mới nổi cho thiết bị đo đạc trong nhiều hệ thống kết cấu khác nhau,

[48] Các cảm biến không dây và mạng cảm biến đang nổi lên như những mô hình cảm biến mà lĩnh vực kỹ thuật kết cấu đã bắt đầu xem xét như là sự thay thế cho các hệ thống giám sát truyền thống dựa trên dây kết nối Một lợi ích của các hệ thống giám sát kết cấu không dây là chúng rẻ tiền trong việc lắp đặt vì không còn cần phải dựng dây kết nối phức tạp giữa các cảm biến và hệ thống thu thập dữ liệu Các nhà nghiên cứu đang khám phá ra rằng các cảm biến không dây là một công nghệ thú vị không nên được xem là chỉ là sự thay thế đơn giản cho các hệ thống giám sát truyền thống dựa trên dây kết nối Thay vào đó, các cảm biến không dây có thể đóng vai trò quan trọng hơn trong việc xử lý dữ liệu phản ứng kết cấu; tính năng này có thể được sử dụng để sàng lọc dữ liệu để tìm kiếm dấu hiệu của hỏng hóc kết cấu Ngoài ra, các cảm biến không dây có những hạn chế đòi hỏi kiến trúc hệ thống và các chế độ hoạt động mới.

Sự ra đời của các hệ thống cảm biến quang đã thu hút nhiều sự quan tâm của các nhà khoa học, mở ra những khả năng mới cho hệ thống giám sát sức khỏe kết cấu công trình những năm qua Một trong những ứng dụng đầu tiên của cảm biến quang Fiber Bragg Grating (FBG) cho công trình cầu được sử dụng để giám sát sức khỏe cho công trình cầu ứng suất trước sử dụng vật liệu composite trên đường cao tốc [49] Do việc sử dụng vật liệu composite để thay thế cho thép trong kết cấu bê tông chưa phổ biến, vấn đề theo dõi biến dạng, ảnh hưởng của nhiệt độ hoặc môi trường cho loại vật liệu này đặc biệt được quan tâm Các nhà khoa học đã nghiên cứu và nhận thấy rằng cảm biến FBG có các tính chất phù hợp để sử dụng Các FBG đã được gắn vào bề mặt của kết cấu composite với các quang dẫn được hiển thị như trongHình1-12

Hình 1-12: Sơ đồ các vị trí cảm biến FBG để giám sát biến dạng của cầu

Tại Mỹ, Mehrani và cộng sự [50] đã phát triển một hệ thống giám sát sức khỏe kết cấu từ xa dựa trên các cảm biến sợi quang để đánh giá tình trạng của các cây cầu. Hiệu suất của hệ thống đề xuất đã được chứng minh thông qua kết quả phân tích dữ liệu đo từ một cây cầu ở Florida, Hoa Kỳ Glisic và Inaudi [51] đề xuất một phương pháp để theo dõi tính toàn vẹn của các cây cầu quan trọng bằng cách sử dụng tán xạ Brillouin mô phỏng dựa trên thuật toán xác định vết nứt hoặc biến dạng cục bộ và cơ chế phân tách cảm biến Talebinejad và cộng sự [52] đã phát triển một cảm biến gia tốc tích hợp cảm biến quang FBG bằng cách sử dụng độ cứng của sợi quang và khối lượng gộp và hiệu suất của chúng được đánh giá trong các thử nghiệm rung động xung quanh của một cây cầu thực Ở Canada, tổng cộng 16 cây cầu đã được trang bị hệ thống SHM dài hạn tích hợp hệ thống cảm biến thông minh (ISIS) với các tổ hợp cảm biến sợi quang khác nhau[53].

Brửnnimann và cộng sự [54] đó điều tra độ tin cậy và độ ổn định của hệ thống giám sát sức khỏe kết cấu bằng cảm biến quang FBG thông qua thời gian giám sátk é o dài sáu tháng trong quá trình xây dựng một cây cầu dây văng ở Thụy Sĩ Ở Bồ Đào Nha, Rodrigues và cộng sự [55] đã phát triển một hệ thống dựa trên FBG với các bộ chuyển đổi chuyển vị và biến dạng nhúng để theo dõi lâu dài hiệu suất kết cấu của cầu bê tông được áp dụng cho hệ thống giám sát sức khỏe cầu bê tông tại đây Barbosa và cộng sự [56] đã phát triển một hệ thống cảm biến FBG có thể hàn mới để theo dõi ứng suất và nhiệt độ của kết cấu cầu thép cũng như để kiểm tra tải trọng và theo dõi sức khỏe của một cây cầu bộ hành Ở Anh, Kerrouche và cộng sự [57] đã phát triển một hệ thống cảm biến có giá thành thấp và hiệu quả cao bằng cách sử dụng hệ thống giám sát dựa trên cảm biến quang FBG nhỏ gọn kết hợp bộ lọc Fabry-Perot Hiệu suất của hệ thống đã được xác thực thông qua các thử nghiệm trong phòng thí nghiệm và thử nghiệm thực địa trên một cây cầu thực Kister và cộng sự [58] đã tiến hành nghiên cứu về giám sát kết cấu của một công trình cầu bằng cách sử dụng các cảm biến FBG, và hiệu suất của chất kết dính và hệ thống bảo vệ của các cảm biến được đánh giá thông qua các thí nghiệm kéo trên thực tế Surre và cộng sự [59] đã phát triển một hệ thống cảm biến sợi quang để theo dõi ứng suất của kết cấu, từ đó đánh giá tình trạng sức khỏe của một cây cầu bê tông đã được đưa vào sử dụng trên 50năm.

Yau và cộng sự [60] đã đề xuất một phương pháp đơn giản với chi phí thấp để đo chuyển vị thẳng đứng của cầu bằng cách sử dụng cảm biến FBG Tại Trung Quốc, Zhao và cộng sự [61] đã tích hợp công nghệ phân tích miền thời gian quang học Brillouin phân tán (Brillouin Optical Time-Domain Analysis - BOTDA) và công nghệ cảm biến FBG để theo dõi biến dạng của công trình cầu Tại Hàn Quốc, Chung và cộng sự [62] cũng đã tiến hành nghiên cứu thực nghiệm về khả năng ứng dụng cảm biến sợi quang khổ dài để theo dõi độ võng kết cấu của cầu bê tông dự ứng lực Lin và và cộng sự [63] đã phát triển một hệ thống cảm biến dựa trên FBG để giám sát trực tuyến các công trình cầu trên đường cao tốc để ghi lại các hiệu ứng hydrat hóa, thời gian bảo dưỡng, phản ứng dự ứng lực của kết cấu Li và cộng sự [63] đã phát triển một loại cáp dây văng thông minh được lắp ráp với các cảm biến nhiệt độ và biến dạng dựa trên FBG được tích hợp vào một thanh polyme gia cố sợi thủy tinh (GFRP), phục vụ cho công tác giám sát sức khỏe các công trình cầu dây văng Hiệu quả của dây văng thông minh được phát triển đã được chứng minh bằng ứng dụng đánh giá hư hỏng tích lũy do mỏi của cầu dây văng ở Tứ Xuyên, Trung Quốc [64], [65],[66].

Cụ thể trong những kết cấu dạng khung, giàn thường có độ cứng cao có thể chống đỡ tốt tác động của ngoại lực Điều này làm cho chúng phù hợp cho các công trình chịu tải trọng lớn và yêu cầu tính ổn định cao Ngoài ra, kết cấu giàn với chiều cao lớn phù hợp với khả năng chịu uốn cao của tổng thể kết cấu khiến nó phù hợp với các cầu có nhịp vừa và lớn Kết cấu giàn thường chuyển vị tại các nút, do đó việc xác định điểm đo có thể trở nên dễ dàng Hiện nay, cầu giàn thép là một phần quan trọng trong hệ thống kết cấu công trình ở Việt Nam cũng như thế giới, với nhiều công trình đã là biểu tượng và có tuổi đời hơn một thế kỷ Do đó, các yêu cầu kiểm tra đánh giá sự hoạt động của các cấu kiện thép trong giàn là điều cần thiêt Các kỹ thuật đánh giá hiện tại thường dựa trên việc kiểm tra trực quan, không cung cấp dữ liệu định lượng để đánh giá các khu vực quan trọng của cây cầu bị hư hỏng hoặc xuống cấp Cảm biến biến quang có thể cung cấp dữ liệu định lượng để đánh giá tác động của các bộ phận bị hư hỏng, các loại liên kết khác nhau hoặc tình trạng xuống cấp Đây là bước đầu tiên hướng tới việc phát triển công nghệ này để đánh giá cầu giàn, Van Der Kooi cùng Hoult [67] đã nghiên cứu một cầu giàn mô hình với ba loại điều kiện mối nối và hai loại hư hỏng mô phỏng đã được giám sát bằng cách sử dụng hai loại cảm biến biến sợi quang phân tán trong khi chịu tải trọng tĩnh và theo chu kỳ Mặc dù tác động của các điều kiện thay đổi của khớp được thể hiện rõ ràng từ các phép đo chuyển vị, nhưng chỉ có thể giải thích sự khác biệt trong các phép đo chuyển vị với sự hỗ trợ của dữ liệu biến dạng phân bố Ở quy mô mô hình, tính liên tục của các bộ phận và chuyển động của nút giàn đóng một vai trò quan trọng trong hoạt động của giàn, điều này được thể hiện rõ từ dữ liệu biến dạng Sự suy giảm cục bộ có thể được phát hiện bằng cách sử dụng các phép đo biến dạng phân bố động mặc dù khoảng cách gần với sự suy giảm và việc lựa chọn sợi cảm biến ảnh hưởng đến độ chính xác của phép đo IB Kwon cùng các cộng sự từ Hàn Quốc [68] đã sử dụng cảm biến Michelson quang học 3x3 dịch pha để thử nghiệm giám sát tình trạng sức khỏe của một cầu dạng khung bằng thép đã thu nhỏ xuống 1/165 kích thước so với cầu thực tế cho các thí nghiệm tại phòng thí nghiệm Các cảm biến quang và các cảm biến điện đã được gắn lên bề mặt của một số khung để thu nhận phản hồi từ mẫu tạo ra để xác định ứng xử kết cấu bất thường Tín hiệu quang được ngay lập tức xử lý bởi máy tính cá nhân để xác định ứng suất Để xác nhận độ nhạy của cảm biến quang học đối với ứng suất, các ứng suất xử lý từ cảm biến quangnàyđãđượcsosánhvớiứngsuấttừcáccảmbiếnđiện.Ứngxửtĩnhcủacầuđã được phân tích bằng phần mềm phân tích hữu hạn với SAP2000 Để phát hiện hư hỏng thông qua sự thay đổi trong mẫu ứng suất Wan cùng cộng sự [69] giới thiệu các cảm biến cách tử bragg sợi quang khổ dài và phương pháp xác định hư hỏng dựa vào khả năng thu được các phép đo bằng cách tích hợp cả thông tin cục bộ và toàn cục về biến dạng Sau đó, sử dụng 23 cảm biến cách tử sợi quang khổ dài đã được triển khai trên nhịp giữa của cây cầu giàn Jiujiang Yangtze River Thử nghiệm được thực hiện trong điều kiện có tàu trên cầu và không có tàu trên cầu Kết quả thử nghiệm cho thấy cảm biến sợi quang khổ dài có thể hoạt động tốt trong thử nghiệm kết cấu cũng như phát hiện những hình thái dao động của cầu.

Công trình cầu là một bộ phận quan trọng của hệ thống giao thông, đòi hỏi phải đảm bảo an toàn và chất lượng kết cấu trong suốt quá trình khai thác sử dụng Tuy nhiên, các tác động liên tục của môi trường và tải trọng khai thác sẽ dẫn tới sự xuống cấp của cầu theo thời gian Việc giám sát sớm các hư hỏng có thể xảy ra đối với kết cấu cầu là vô cùng cần thiết để đưa ra các biện pháp xử lý kịp thời, đảm bảo an toàn cho người sử dụng Mặt khác, việc sửa chữa, gia cố cầu khi đã xuống cấp nặng sẽ rất tốn kém, đòi hỏi nguồn lực lớn Do đó, giám sát sức khỏe cầu thường xuyên có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao tuổi thọ của cầu, tiết kiệm chi phí bảo trì đángkể.

Các phương pháp giám sát truyền thống như sử dụng cảm biến điện, cáp rung, đã được ứng dụng rộng rãi nhưng vẫn còn những hạn chế nhất định Gần đây, công nghệ cảm biến quang dạng sợi (Fiber Bragg Grating - FBG) đã được ứng dụng rộng rãi trong giám sát kết cấu nhờ những ưu điểm vượt trội của nó như độ chính xác cao, không bị nhiễu bởi các yếu tố môi trường, khả năng nhân rộng nhiều điểm đo, Tuy nhiên, các nghiên cứu về ứng dụng FBG trong giám sát kết cấu cầu còn khá hạn chế. Các nghiên cứu trong nước mới chỉ dừng lại ở mô phỏng, chưa có các ứng dụng thực tế hệ thống FBG lên công trình cầu Việt Nam Chưa có các nghiên cứu về thiết kế, lựa chọn bố trí cảm biến FBG sao cho hiệu quả và phù hợp với đặc điểm cầu Việt Nam. Các thuật toán xử lý tín hiệu cho FBG vẫn còn nhiều hạn chế, chưa được cải tiến cho phù hợp với điều kiện thực tế ở ViệtNam.

Chính vì vậy, đề tài “Quan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến quang” nhằm nghiên cứu ứng dụng công nghệ tiên tiến này trong giám sát chất lượng và độ an toàn kết cấu cầu là hết sức cần thiết, có ý nghĩa thiết thực trong việc gia tăng độ bền và an toàn cho các công trình giao thông trọng điểm Việc áp dụng những cảm biến có hiệu năng và độ chính xác cao như cảm biến quang giúp cho việc phát hiện hư hỏng trong kết cấu trở nên dễ dàng hơn, từ đó góp phần làm giảm thiểu chi phí cho công tác duy tu, bảo trì các công trình giao thông, đặc biệt là những công trình cầu.

LÝ THUYẾT TÍNH TOÁN VÀ CÁC ĐẶC TRƯNG CƠ LÝ CỦACẢMBIẾNFBG

Khái niệm về cảmbiếnFBG

Cảm biến sợi quang học (Optical Fiber Sensors - OFS) xuất hiện ngay sau khi Corning Glass Works phát minh ra sợi quang vào năm 1970 Với sự phổ biến rộng rãi của công nghệ sợi quang học trong suốt những năm 1980 trở đi, các thiết bị quang điện tử được ưu tiên sử dụng trong OFS Công nghệ cảm biến quang FBG là một trong những lựa chọn phổ biến nhất cho cảm biến sợi quang để đo biến dạng hoặc nhiệt độ do chế tạo đơn giản, và tín hiệu phản xạ tương đối mạnh Thuật ngữ cách tử Bragg sợi quang được vay mượn từ định luật Bragg và được áp dụng cho các cấu trúc tuần hoàn được ghi bên trong lõi của sợi quang viễn thông thông thường.

William Lawrence Bragg, sinh năm 1890, là nhà vật lý và nhà tinh thể học tia X người Anh, là người phát hiện ra định luật Bragg về nhiễu xạ tia X vào năm 1912. Nguyên tắc này được sử dụng cho đến ngày nay để nghiên cứu và xác định cấu trúc tinh thể, đặc biệt là trong nghiên cứu màng mỏng Đối với chất rắn kết tinh có các mặt phẳng mạng cách nhau một khoảng𝑑, các sóng bị tán xạ và giao thoa với nhau nếu độ dài đường truyền của mỗi sóng bằng bội số nguyên của bước sóng (Hình 2-1).

Hình 2-1: Một bức xạ được phản xạ bởi cấu trúc mạng của một tinh thể và sẽgây nhiễu nếu tuân theo định luật Bragg Định luật Bragg mô tả điều kiện để có sự giao thoa cấu tạo từ mộtsố mặt phẳng tinh thể của mạng tinh thể cách nhau một khoảng𝑑:

Trong đó𝜃là góc tới,𝑛là số nguyên và𝜆là bước sóng Hình ảnh nhiễu xạ thu được bằng cách đo cường độ của bức xạ tán xạ dưới dạng một hàm của góc𝜃 Bất cứ khi nào các sóng phân tán thỏa mãn điều kiện Bragg, một cường độ trong hình ảnh nhiễu xạ sẽ thu được, được gọi là đỉnh Bragg.

Những quan sát đầu tiên về sự thay đổi chỉ số khúc xạ được nhận thấy trong sợi silicat được báo cáo bởi Kenneth Hill và các đồng nghiệp vào năm 1978 [70] Họ đã mô tả một cách tử vĩnh viễn được viết trong lõi của sợi quang bằng một đường laser ion argon Ar + ở bước sóng 488 nm được phóng vào sợi quang bằng kính hiển vi Trong thực tế, hiện tượng này xảy ra một cách tình cờ, khi ánh sáng xanh công suất cao được truyền vào vào sợi quang, sau vài phút, ánh sáng truyền qua bị phân rã, khoảng 4% ánh sáng bị phản xạ bởi phản xạ Fresnel, theo cách ngược lại, giao thoa với ánh sáng đang diễn ra tạo ra một mẫu giao thoa Ban đầu, cường độ ánh sáng phản xạ thấp, nhưng sau một thời gian, cường độ tăng dần cho đến khi gần như toàn bộ ánh sáng chiếu vào sợi quang bị phản xạ trở lại Sự phát triển của ánh sáng phản xạ ngược được giải thích bằng một hiệu ứng mới được gọi là "cảmquang".

Theo phương trình(2-1), vì𝜃 = 90 𝑜 và𝑑là khoảng cách giữa các cực đại của hình giao thoa nên𝜆 = 2𝑑với𝑛 = 1là bước sóng gần đúng của cực đại phản xạ Tức là, sợi quang lúc này hoạt động như một tấm gương lưỡng sắc, phản chiếu một phần của quang phổ tới Phương trình(2-1), được phát triển cho chân không, phải được điều chỉnh cho phù hợp với silicat, vì khoảng cách ánh sáng truyền đi bị ảnh hưởng bởi chỉ số khúc xạ củasợi:

Do đó bước sóng Bragg(𝜆 𝐵 )của FBG là hàm của chiết suất hiệu dụng của sợi((𝑛 𝑒𝑓𝑓 ) và chu kỳ của cách tử(𝛬).Hình 2-2cho thấy một đỉnh phản xạ Bragg điển hình.Các thùy bên đôi khi gây ra các vấn đề trong việc xác định tự động bước sóng trung tâm và trong các ứng dụng viễn thông, chẳng hạn như ghép kênh phân chia bước sóng,cácthùybênnàycầnđượctriệttiêuđểgiảmsựphântáchgiữacácsóngmang quang, theo ITU- TG.694.1 (Liên minh Viễn thông Quốc tế) Các thùy bên có thể bị triệt tiêu trong quá trình chế tạo FBG bằng một kỹ thuật được gọi là apodization.

Hình 2-2: Hình dạng sóng phản xạ Bragg điển hình với các tham số của nó được xác định

Từ phương trình(2-2)chúng ta thấy rằng bước sóng Bragg chỉ phụ thuộc vào khoảng cách giữa các cách tử(𝛬)và chiết suất hiệu dụng của khúc xạ(𝑛 𝑒𝑓𝑓 ).Về cơ bản, bất kỳ tác nhân bên ngoài nào cókhảnăng thay đổiΛsẽ làm dịch chuyển phổ phản xạ có tâm ở bước sóng Bragg Ví dụ, biến dạng dọc do ngoại lực có thể thay đổi cả𝛬và𝑛 𝑒𝑓𝑓 ,biến dạng sau do hiệu ứng quang đàn hồi và biến dạng dọc do tăng độ cao của cách tử Tương tự, sự thay đổi nhiệt độ cũng có thể thay đổi cả hai thông số, thông qua sự giãn nở nhiệt và hiệu ứng quang nhiệt tươngứng.

Như vậy FBG về cơ bản là một cảm biến nhiệt độ và biến dạng, nhưng bằng cách thiết kế giao diện thích hợp, nhiều phép đo khác có thể được thực hiện để áp đặt nhiễu lên cách tử dẫn đến sự thay đổi bước sóng Bragg mà sau đó có thể được sử dụng như một bộ chuyển đổi tham số Do đó, bằng cách sử dụng FBG làm cảm biến, chúng ta có thể thu được các phép đo biến dạng, nhiệt độ, áp suất, dao động, độ dịch chuyển, v.v.Bên cạnh ảnh hưởng của nhiệt độ và biến dạng đối với chu kỳ cách tử Bragg,người ta cũng có thể sử dụng𝑛 𝑒𝑓𝑓 , chỉ số khúc xạ hiệu quả của sợi quang làm đầu dò tham số Chỉ số khúc xạ (refractive index - RI) hiệu dụng là giá trị trung bình của RI của lõi (𝑛𝑐𝑜) và RI của lớp phủ (𝑛𝑐𝑙𝑎𝑑) của sợi. Để tính độ nhạy của bước sóng Bragg với nhiệt độ và biến dạng, phương trình(2- 2)được sử dụng và nhận thấy rằng độ nhạy với nhiệt độ là đạo hàm riêng đối với nhiệt độ:

Thay phương trình(2-2)vào(2-3)ta được:

Số hạng đầu tiên là sự nở vì nhiệt của silica (𝛼) và số hạng thứ hai là hệ số quang nhiệt (𝜂) biểu thị sự phụ thuộc nhiệt độ của chiết suất (𝑑𝑛 / 𝑑𝑇).

(2-6) Độ nhạy với biến dạng là đạo hàm riêng của(2-2)đối với độ chuyển vị: Δ𝜆 𝐵 𝜕𝛬 𝜕𝑛𝑒𝑓𝑓

Thay hai lần(2-2)vào(2-5), ta có:

Thành phần đầu tiên trong phương trình(2-6)là biến dạng của cách tử do sự kéo dài của sợi Giả sử có chiều dàiLcủa một sợi với FBG nội tiếp trong đó Nếu tác dụng một ứng suất lên sợi là𝛥Lthì sẽ có một biến dạng tương đối𝛥L/L Đồng thời nếu

FBG có chiều dài LFBGthì nó sẽ bị biến dạng𝛥L FBG /L FBG nhưng vì FBG nằm trong sợi nên𝛥L FBG /L FBG =𝛥L/L.

Thành phần thứ hai trong phương trình(2-6)là hệ số quang đàn hồi (𝜌e), biếnthiên của chiết suất với biến dạng Trong một số chất rắn, tùy thuộc vào hệ số Poisson của vật liệu Sau đó, khi một phần mở rộng được áp dụng cho sợi quang, hai thuật ngữ trong phương trình(2-6)tạo ra các hiệu ứng ngược lại, một bằng cách tăng khoảng cách giữa các cách tử và do đó làm tăng bước sóng Bragg và cách khác bằng cách giảm RI hiệu dụng và do đó làm giảm bước sóng Bragg Hiệu ứng tổng hợp của cả hai hiện tượng là dạng cổ điển của sự dịch chuyển bước sóng Bragg với biếndạng: Δ𝜆 B

Trong đó𝜀 𝑧 là biến dạng dọc của cách tử Kết hợp(2-4)và(2-7)với nhau, độ nhạy của bước sóng Bragg với nhiệt độ và biến dạng sẽ thu được như phương trình(2-10): Δ𝜆 B

Các thông số trong(2-8)có các giá trị sau đối với sợi silica có lõi pha tạp germani:

Do đó, độ nhạy của cách tử đối với nhiệt độ và biến dạng ở dải bước sóng 1550 nm, sau khi thay các hằng số trong(2-8)là:

Tuy nhiên, các giá trị lý thuyết này không phải là tuyệt đối vì mỗi FBG của mỗi lần sản xuất sẽ có độ nhạy khác nhau.

Phân loại cảmbiếnFBG

2.2.1 Cảmbiến quang giản đơn Ở dạng đơn giản nhất, cách tử Bragg sợi chỉ là sự điều biến chu kỳ của chỉ số khúc xạ trong lõi của sợi quang đơn Các loại cách tử sợi đồng nhất này, trong đó mặt trước pha vuông góc với trục dọc sợi với các mặt phẳng cách tử có chu kỳ không đổi(Hình 2-3), được coi là cấu tạo cơ bản cho hầu hết các cấu trúc cách tử Bragg Ánh sáng được dẫn dọc theo lõi của sợi quang sẽ bị phân tán theo từng mặt phẳng cách tử. Nếu điều kiện Bragg không được thỏa mãn, ánh sáng phản xạ từ mỗi mặt phẳng tiếp theo sẽ dần dần lệch pha và cuối cùng sẽ bị triệt tiêu Ngoài ra, ánh sáng không trùng với cộng hưởng bước sóng Bragg sẽ bị phản xạ rất yếu tại mỗi mặt phẳng cách tử vì sự không phù hợp chỉ số, sự phản xạ này tích lũy theo chiều dài của cách tử Ví dụ, một cách tử lmm ở 1,5𝜇𝑚với cường độ∆𝑛là10 −3 sẽ phản xạ ~ 0,05% ánh sáng Trong ó iều kiện Bragg ược thỏa mãn thì sự óng góp của ánh sáng phản xạ từ đến10 đến10 đến10 đến10 mỗi mặt phẳng cách tử thêm một cách xây dựng theo hướng ngược lại ể tạođến10 thành một ỉnh phản xạ ngược với bước sóng trung tâm ược xác ịnh bởi cácđến10 đến10 đến10 tham số cáchtử.

Hình 2-3: Cách tử Bragg thống nhất với chỉ số biên độ và chu kỳ điều chế không đổi Điều kiện cách tử Bragg đơn giản là yêu cầu thỏa mãn cả bảo toàn năng lượng và động lượng Bảo toàn năng lượng yêu cầu tần số của bức xạ tới và bức xạ phản xạ là như nhau (𝜁𝑤 𝑓 = 𝜁𝑤 𝑖 ) Bảo toàn động lượng yêu cầu rằng máy đo sóng𝑘 𝑖 , cộng với máy đo sóng cách tử,K, bằng máy đo sóng của bức xạ tán xạ𝑘 𝑓 ; điều này được biểu diễn như phương trình(2-16).

Trong đó máy phát sóng cách tử,K,có hướng pháp tuyến đối với mặt phẳng cách tử với độ lớn2𝜋/𝛬(𝛬là khoảng cách các cách tử thể hiện trong(Hình 2-3) Bộ truyền sóng nhiễu xạ có độ lớn bằng nhau, nhưng ngược hướng với bộ truyền sóng tới Do đó điều kiện bảo toàn động lượng trở thành:

(2-17) Đơn giản phương trình(2-17), ta được:

Trong đó bước sóng cách tử Bragg,𝜆 𝐵 , là bước sóng trung tâm không gian tự do của ánh sáng đầu vào sẽ bị phản xạ trở lại từ cách tử Bragg, và𝑛 𝑒𝑓𝑓 là chiết suất hiệu dụng của lõi sợi quang tại bước sóng trung tâm không gian tự do.

Bragg đồng nhất được hình thành bên trong lõi của một sợi quang có chỉ số khúc xạ trung bình𝑛 0 Chỉ số của khúc xạ có thể được biểu thị như phương trình(2-19):

Trong đóΔ 𝑛 là biên độ của nhiễu của chỉ số khúc xạ (thường là10 −5 đến10ến10 −3 ) và𝑧là khoảng cách dọc theo trục dọc của sợi quang Sử dụng lý thuyết kết hợp [71] hệ số phản xạ của cách tử với biên độ và chu kỳ điều biến không đổi được tính bởi biểu thứcsau: Ω 2 sinh 2 (𝑠𝑙) 𝑅(𝑙, 𝜆)

Trong đó𝑅(𝑙,𝜆)là hệ số phản xạ là hàm của chiều dài cách tử𝑙,và bước sóng𝜆;Ωlà hệ số ghép,Δ𝑘 = 𝑘 − 𝜋/𝜆)là vectơ sóng tách sóng,𝑘 = 2𝜋𝑛 0 là hằng số truyền và𝑠 2 = Ω 2 −Δ𝑘 2 Đối với biến thiên hình sin liên quan đến nhiễu, hệ số ghép nối,Ω, được chobởi: Ω= 𝜋Δ𝑛𝑀 𝑝𝑜𝑤𝑒𝑟

Trong đó𝑀 𝑝𝑜𝑤𝑒𝑟 là công suất Trong trường hợp cách tử được viết đồng nhất qua lõi,𝑀 𝑝𝑜𝑤𝑒𝑟 có thể được tính gần đúng bằng 1-𝑉 2 , trong đó𝑉là tần số chuẩn hóa của sợi Tần số chuẩn hóa của sợi được cho bởi 2𝜋 𝑎√𝑛 2 − 𝑛 2 trong ó𝑎đến10 là bán kínhl õ i ,

𝜆 𝑐𝑜 𝑐𝑙 và𝑛 𝑐𝑜 và𝑛 𝑐𝑙 các chỉ số lõi và lớp phủ, tương ứng Tại bước sóng trung tâm của cách tử Bragg, đầu dò sóng làΔ𝑘= 0, do đó biểu thức cho hệ số phản xạ trở thành:

Hệ số phản xạ tăng lên khi chỉ số khúc xạ cảm ứng thay đổi tăng Tương tự như vậy khi chiều dài của cách tử tăng lên (Hình 2-4) cho thấy một phổ phản xạ được tính toán như là một hàm của bước sóng của cách tử Bragg đồng nhất Biểu thức chung cho băng thông tối đa gần đúng toàn chiều rộng nửa của cách tử được đưa ra bởi [67] Δ𝜆 = 𝜆 𝐵 𝑠√(Δ𝑛 2

Trong đóNlà số mặt phẳng cách tử Tham số s∽1 cho cách tử mạnh (với phản xạ gần 100%) trong khi s∽0,5 cho cách tửyếu.

Hình 2-4: Phổ phản xạ điển hình của trung tâm cách tử Bragg ở bước sóng

1550nm như một hàm của bước sóng 2.2.3 Cảmbiến quang biến thiên theo chiều dài[72]

Cảm biến quang biến thiên theo chiều dài (Chirped Fiber Bragg Grating - CFBG), được đặc trưng bởi sự hiệu chỉnh không đồng nhất chiết suất trong lõi của sợi quang CFBG hoạt động như một tầng FBG, mỗi FBG phản ánh một phổ hẹp phụ thuộc vào nhiệt độ hoặc biến dạng Đặc điểm chính của CFBG là phổ phản xạ của chúng phụ thuộc vào biến dạng/nhiệt độ quan sát được trong từng phần của cách tử; do đó, chúng cho phép cảm biến phân bố có độ dài ngắn, trong khi có thể phát hiện các biến thể của nhiệt độ hoặc biến dạng được phân giải theo không gian với độ phân giải theo milimet trên chiều dài cáchtử.

Nguyên lý làm việc của CFBG mở rộng từ cấu trúc cách tử đồng nhất và được phác họa trong 2.5a Đối với một FBG đồng nhất không có biến dạng hoặc nhiệt độ áp dụng cho nó, bước sóng Bragg𝜆 𝐵 bằng:

Trong đó𝛬là chu kỳ đa tần số chiết suất, và𝑛 𝑒𝑓𝑓 là chiết suất hiệu dụng của lõi sợi.Trong CFBG, tính chu kỳ của đa tần số mà không phải là hằng số, nhưng nó thay đổi dọc theo trục truyền z; hàm𝛬(𝑧)xác định mẫu đa tần số Nghĩa là mỗi phần khác nhau của cách tử phản ánh một bước sóng Bragg khác nhau và phổ tổng thể của FBG là kết quả của phổ của từng phần của cáchtử.

Hình 2-5: Sơ đồ của CFBG và phương pháp rời rạc hóa (a) Phác thảo

FBGđược đa tần số tuyến tính; (b) rời rạc tương ứng CFBG thành MFBG thống nhất.

Phương pháp được phác thảo trong hình 2-5.b cung cấp một mô hình FBG có thể được định nghĩa là chưa rõ ràng, vì nó giả định rằng FBG có thể được mô hình hóa như một chuỗi đồng nhất𝑀.Mỗi FBG có bước sóng Bragg khác nhau và không có sóng đứng nội tại tồn tại giữa mỗi phần tử cách tử Gọi𝐿là chiều dài cách tử và𝑀là số cách tử, chiều dài của mỗi phần tử cách tử ngắn là𝐿 𝑔 =𝐿/𝑀.Cách tử đã được rời rạc hóa bằng𝑀 = 100– 500 Trong mỗi cách tử, lý thuyết chế độ kết hợp của Erdogan (Coupled-Mode Theory-CMT) có thể được sử dụng để ước tính hệ số phảnxạ

𝑅 𝑖 (𝜆)của mỗi lớp thứ𝑖là: sinh 2 (𝐿 𝑔 √𝑘 2 − 𝜎 2 ) 𝑅(𝜆) = 𝑖

Trong đó𝜆là bước sóng,𝑘𝐿 𝑔 là hệ số không có đơn vị xác định cường độ cách tử và thuật ngữ𝜎 𝑖 chứa sự phụ thuộc bước sóng cho mỗi lớp Điều này được thể hiện bằng cách sử dụng CMTnhư:

Đặc trưng cơ học của cảmbiếnquang

2.3.1 Khảnăng phản xạ của sợi quanghọc

Hình 2-11: Cách tử Bragg sợi đồng nhất [74]

Theo mô hình thể hiện trongHình 2-11, các điều kiện ban đầu cho các phương trình ghép nối là(𝐴 (− 𝐿 𝑔 /2) = 1) 𝑣à (𝐵 (𝐿 𝑔 /2) = 0) Sau khi áp dụng các điều kiện biên nói trên, hệ số phản xạ biên độ𝜌đối với cách tử Bragg sợi đồng nhất có thể thu được như phương trình(2-37).

𝐴(−𝐿 𝑔 /2)−𝜅sinh (𝛾 Bragg 𝐿 𝑔 ) 𝜎̅sinh(𝛾 Bragg 𝐿 𝑔 )+𝑗𝛾 Bragg cosh(𝛾 Bragg 𝐿 𝑔 )

( 2-37) Trong đó𝛾 𝑏𝑟𝑎𝑔𝑔 là tham số liên quan đến hệ số ghép nối được xác định như sau:

Hệ số phản xạ công suấtR (𝜆)của cách tử Bragg sợi đồng nhất có thể được định nghĩa như sau:

Theo kết quả được đưa ra trong phương trình(2-39), có thể thu được một số đặc điểm đối với lưới sợi Bragg Từ phương trình(2-39), hệ số phản xạ tối đa𝑅 𝑚𝑎𝑥 cho cách tử Bragg được cho bởi. sau:

2-40) và nó xảy ra ở điều kiện𝜎̂= 0 và ở bước sóng cực đại𝜆 𝑚𝑎𝑥 ,được định nghĩanhư

2-41) Ở các cạnh của dải, hệ số phản xạ cách tử Bragg của sợi quang được cho bởi:

Các bước sóng tại quang phổ cạnh dải được xác định theo giá trị cực đại bằng phương trình(2-43).

Hình 2-12: Đáp ứng phổ phản xạ và truyền dẫn đối với cách tử Bragg đồngnhất với các giá trị cường độ cách tử khác nhau đối với (a) sợi quang silica và (b) sợi quang polyme [74].

Hình 2-12cho thấy sự phản xạ và đáp ứng quang phổ truyền qua đối với ba giá trị khác nhau của cường độ cách tử(𝐿 𝑔 )đối với sợi quang silica sợi quang polyme và cách tử Bragg (BGs), tương ứng Giá trị đỉnh phản xạ và truyền dẫn thu được bằng cách điều chỉnh hệ số ghép trong các phương trình nối ghép Cách tử được thiết kế để phản xạ ánh sáng có bước sóng𝜆 𝐵 = 1550 nm Kết quả cho thấy, bằng cách tăng𝐿 𝑔 , giá trị phản xạ đỉnh tăng lên và băng thông của bộ phản xạ Bragg trở nên hẹp hơn (nghĩa là cách tử dài hơn tạo ra các vạch phổ hẹp hơn) Điều này cho thấy rằng băng thông của phản hồi cách tử có thể được điều chỉnh đến một giá trị mong muốn bằng cách thay đổi cường độ cáchtử.

Hình 2-13: Đáp ứng phổ phản xạ và thời gian trễ so với bước sóng đối với cáchtử Bragg đồng nhất với các giá trị khác nhau của cường độ cách tử đối với (a) sợi quang silica và (b) sợi quang polyme[74]

Hình 2-13cho thấy phản ứng phổ trễ thời gian ở nhiệt độ phòng đối với ba giá trị khác nhau của𝐿 𝑔 đối với cách tử Bragg sợi quang silica và (Silica Optical Fiber Bragg Gratings - SOF-BG) và cách tử Bragg sợi quang polyme (Polymer Optical Fiber Bragg Gratings-POF-BG), tương ứng Rõ ràng, cả hệ số phản xạ và độ trễ thời gian đều đối xứngvềbướcsóngBraggđượcthiếtkế𝜆 𝐵 Kếtquảchothấy,bằngcáchtănggiátrị

𝐿 𝑔 ,thờigiantrễgiảmđángkểvàđạtgiátrịnhỏnhấtởbướcsóngphảnxạđượcthiết kế cho cả sợi quang silica và polyme Kết quả cũng cho thấy thời gian trễ đối với POF-

BG ít hơn so với SOF-BG ở cùng giá trị𝐿 𝑔 Ví dụ, khi cường độ cách tử bằng𝐿 𝑔 = 1, thời gian trễ ở bước sóng thiết kế cho POF-BG là 18,7 ps so với 73,6 ps cho SOF-BG. Ngoài ra, khi cường độ cách tử tăng lên𝐿 𝑔 = 3, thời gian trễ đối với POF-BG giảm xuống 10,1 ps so với 32 ps đối với SOF-BG [70].

Băng thông cho cách tử Bragg đồng nhất là số đo giữa các số không đầu tiên ở hai bên của hệ số phản xạ tối đa Dựa trên phương trình, băng thông chuẩn hóa của cách tử Bragg được đo tại các cạnh băng được định nghĩa nhưsau: Δ𝜆 b

Hơn nữa, băng thông chuẩn hóa (Δ𝜆 0 /𝜆) cho cách tử Bragg đồng nhất dựa trên định nghĩa hệ số phản xạ được đưa ra trong phương trình(2-37)được định nghĩa bởi. Δ𝜆 𝑜 𝑓𝛿̅𝑛 𝜆 2

(2-45) Đối với trường hợp chỉ số thay đổi khúc xạ yếu (cách tử yếu),𝑓𝛿̅𝑛 𝑒𝑓𝑓 là rất nhỏ; do đó: Δ𝜆 𝑜 𝜆 𝐵 2

Trong đó𝑀là tổng số chu kỳ cách tử (𝑀 = 𝐿 𝑔 /𝛬) Trong trường hợp này, băng thông bị giới hạn bởi chiều dài lưới (chiều dài giới hạn) Tuy nhiên, trong trường hợp cách tử mạnh mà𝑓𝛿̅𝑛 𝑒𝑓𝑓 ≫ 𝜆 𝑏 , băng thông trở thành.

Trong nghiên cứu [75] cho thấy ảnh hưởng của sự thay đổi chỉ số khúc xạ (𝛿𝑛) đến đặc trưng FWHM (tức là băng thông 3 dB) của các cảm biến FBG đồng nhất đối and-edge 𝑓𝛿̅𝑛 eff

(2-44) với các giá trị𝐿 𝑔 khác nhau Nghiên cứu chỉ ra rằng băng thông 3 dB tăng khi tăng giá trị𝛿𝑛, và mức tăng này tăng đáng kể khi tăng giá trị𝐿 𝑔 Ngoài ra, họ phát hiện ra rằng sự thay đổi chiết suất sợi quang dẫn đến sự thay đổi trong bước sóng Bragg trung tâm, và hiệu ứng này được sử dụng để tính toán nhiễu bên ngoài như nhiệt độ, biến dạng, áp suất.

2.3.3 Đặc điểm độ trễ nhóm và sự phântán

Ngoài các tính chất của phổ hệ số phản xạ, độ trễ nhóm và sự phân tán của ánh sáng phản xạ đại diện cho các tính chất phổ khác được quan tâm trong cách tử Bragg sợi quang. Những đặc trưng này có thể nhận được từ pha của hệ số phản xạ biên độ phức𝜌được xác định trong phương trình(2-37) Độ trễ nhóm𝜏 𝑝 của ánh sáng phản xạ được xác định như sau:

𝜏 𝑝 Trong đó𝜃 𝑝 là pha của hệ số phản xạ biên độ phức𝜌 Sự tán sắc của ánh sáng phản xạ𝐷 𝑝 được định nghĩa là tốc độ thay đổi của độ trễ𝜏 𝑝 , với bước sóng như sau:

𝐷 𝑝 Để làm cho cách tử thích hợp cho các ứng dụng cụ thể, các thông số thiết kế của cách tử Bragg sợi quang có thể được điều chỉnh cho phù hợp để tối ưu hóa các đặc trưng phổ [72].

Hình 2-14: Tính chất phân tán của hàm POF đồng nhất với chiều dài cách tử

(𝐿 𝑔 ) ở các giá trị ξ khác nhau [76].

Các đặc trưng cơ bản của cảm biếnquangFBG

Sợi quang học được làm từ thủy tinh silica với cấu trúc vòng Các khuyết tật hoặc các khuyết tật nhỏ được tạo ra trên bề mặt của sợi quang trong quá trình chế tạo dẫn đến độ bền của sợi quang bị giảm Những khuyết tật này hoạt động như chất tăng cường ứng suất và gây ra đứt gãy, khi chúng tạo ra ứng suất đủ lớn để phá vỡ các liên kết hóa học về mặt cơ học Hệ số cường độ ứng suất𝐾tại đầu vết nứt dưới dạng hàm của thời gian𝑡, có thể được viết như phương trình(2-51):

Trong đó𝑌là thông số hình dạng vết nứt không thứ nguyên được giả định là không đổi đối với một dạng khuyết tật nhất định,𝜎 𝛼 là ứng suất tác dụng và𝛼là chiều sâu vết nứt, tức là kích thước vết nứt pháp tuyến đối với hướng của ứng suất tácdụng.

2.4.2 Mô đun đàn hồi và độcứng

Thử nghiệm độ bền kéo có thể cung cấp thông tin về mô đun đàn hồi trung bình và độ bền cơ học Một đầu dò nano có thể đo mô đun đàn hồi và độ cứng cục bộ trên một quy mô Mối quan tâm đến việc kiểm tra chuyển vị như một công cụ thực nghiệm để đo mô đun đàn hồi bắt đầu vào đầu những năm 1970 Đầu dò nano được làm bằng vật liệu rất cứng Khi nó được ấn lên bề mặt của vật liệu được thử nghiệm, biến dạng xảy ra trên vật liệu được thử nghiệm; theo sự biến dạng của vật liệu và lực tác dụng, có thể thu được các đặc trưng của vật liệu, chẳng hạn như môđun đàn hồi và độ cứng(2- 52).

(2-52)Trong đó,𝐸 𝑟 là mô đun giảm;𝐸 𝑖 và𝑣 𝑖 là môđun đàn hồi và hệ số poisson và𝐸 𝑠 và𝑣 𝑠 là của vật liệu đang được thử nghiệm.

So sánh cảm biến FBG với một số cảm biếntruyềnthống

Cảm biến quang FBG là một công nghệ đo lường hiện đại, vượt trội hơn so với các loại cảm biến truyền thống thường được dùng trong giám sát cầu Để có cái nhìn tổng quan về ưu, nhược điểm của cảm biến FBG so với các loại cảm biến khácBảng2- 1được trình bày dựa trên mô tả kỹ thuật, ưu điểm và nhược điểm của từng loại cảm biến

Bảng 2-1 Ưu điểm của công nghệ cảm biến FBG so với các hệ thống truyền thống[77]

Cảm biến Mô tả kỹ thuật Ưu điểm Nhược điểm

Chỉ số khúc xạ / cường độ ánh sáng / biến đổi một phổ do tác động cơ học hoặc lực quay.

- Độ tin cậy tốt và độ nhạy cao

- Không tiếp xúc vàhoạt động ở nhiệt độcao

- Không yêu cầu điện và kháng nhiễu từ tươngtácđiệntừ

- An toàn tích hợptrong môi trường nguyhiểm

- Hệ thống xử lýthôngtin phứctạp Điện trở Dẫn xuất điện trở / biến đổi do tác động cơ học hoặc lực quay.

- Thiết kế đơn giản và giá thấp

- Độ phân giải cao và có thể điềuchỉnh

- Độ tin cậy cao vàkhôngcần bảotrì

- Tương thích vớiVLSI(VeryLarge- Scale

- Khả năng tạo ratừ trường

- Mâu thuẫn giữasự quy mô rất lớn) linh hoạt và độ nhạy Điện dung

Biến đổi dung tích do tác động cơ học hoặc lực quay.

- Độ nhạy và độ phân giải cao

- Có sự thích nghi vớimôitrường

Quy nạp Biến đổi kết nối từ trường do tác động cơ học hoặc lực quay.

- Kích thướclớn Áp điện Tạo ra một điện tích bề mặt do tác động cơ học hoặc lực quay.

- Độ chính xác cao vàđộphân giải tốthơn

- Độ nhạy cao và độcứng vượttrội

- Yêu cầu được tích hợp vào kết cấugiacông

- Sự suy giảm củađiệnáp hoặc hiện tượng lêch trong sự hiện diện của lựctĩnh

- Độ phân giải không tốt về mặt khônggian

Dựa trênBảng 2-1, có thể thấy cảm biến quang FBG có những ưu điểm vượt trội so với các loại cảm biến truyền thống khác:

 FBG có độ tin cậy tốt, độ nhạy cao và phạm vi đo rộng, cho phép đo chính xác nhiều thông số cơ học như biến dạng, lực, mômen.

 FBG hoạt động dựa trên nguyên lý quang học nên không bị nhiễu từ từ trường, có thể làm việc ở nhiệt độcao.

 FBG cho phép đo phân bố, theo dõi đồng thời nhiều điểm khác nhau trên cùng một sợi quang Điều này rất có lợi trong giám sát kếtcấu.

 FBG an toàn sử dụng trong môi trường nổ, độchại.

 FBG dễ dàng tích hợp với các cấu trúc thông minh để cung cấp thông tin phục vụ mục đích giám sát, điềukhiển.

Bên cạnh những ưu điểm vượt trội, cảm biến FBG cũng có một số nhược điểm nhất định cần lưu ý:

 FBG khó khăn hơn trong việc xây dựng các mạng lưới cảm biến dày đặc do tính chất của sợiquang.

 Chi phí đầu tư ban đầu cho hệ thống FBG cao hơn so với các cảm biến điện thôngthường.

 Hệ thống thu nhận và xử lý tín hiệu của FBG phức tạp hơn, đòi hỏi trình độ kỹ thuậtcao.

 Sợi quang dễ bị hỏng, đứt gãy nếu không được bảo vệtốt.

Tuy nhiên, những nhược điểm này có thể được cải thiện đáng kể thông qua công nghệ Ví dụ, vấn đề chi phí ban đầu cao có thể giảm dần theo thời gian khi sản xuất hàng loạt Sợi quang cũng có thể được bảo vệ tốt hơn bằng công nghệ nano,composite Như vậy, nếu nhìn trên tổng thể, FBG vẫn là một công nghệ cảm biến vượt trội, tiềm năng của FBG còn rất lớn, đáng để đầu tư nghiên cứu và phát triển, khắc phục dần những nhược điểm còn tồntại.

Tổng kếtchương 2

Chương 2 đã giới thiệu và đi sâu vào việc nghiên cứu về cảm biến FBG , một công nghệ cảm biến tiên tiến được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như giao thông, dầu khí, viễn thông, y tế và môi trường Đầu tiên, khái niệm cơ bản và về cảm biến FBG được giới thiệu Tiếp theo, các cách phân loại cảm biến FBG được đề cập. Mặc dù có nhiều loại cảm biến quang FBG khác nhau, chúng đều dựa trên cùng một cơ sở lý thuyết về hiệu ứng Bragg Chương này cũng đã thảo luận về các đặc trưng cơ họcvàcơlýcủacảmbiếnFBG.Vớikhảnăngchịulựccao,độbềnmỏitốt,vàkhả năng chống ăn mòn, cảm biến FBG là lựa chọn lý tưởng trong nhiều ứng dụng cần độ chính xác cao và độ tin cậy Trong khi đó, các đặc trưng cơ lý của cảm biến quang FBG, bao gồm độ nhạy với ánh sáng, độ nhạy với nhiệt độ, và khả năng phản ứng với áp suất, cũng được giới thiệu Trong chương tiếp theo, NCS đi sâu vào ứng dụng cảm biến quang FBG để thu thập kết quả đo từ hai mô hình thí nghiệm cầu giàn thép và cầu dây văng Qua đó, trích xuất các đặc trưng động của hai mô hình này và so sánh với kết quả được thu thập từ cảm biến giatốc.

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG CẢM BIẾN FBG ĐỂ THEO DÕIĐẶC TRƯNG ĐỘNG HỌC CỦA KẾT CẤU MÔ HÌNHTHÍNGHIỆM

Thiết kếthínghiệm

Mô hình cầu giàn thép được thiết kế và thực hiện tại phòng thí nghiệm nhà A3 – Trung tâm Khoa học công nghệ GTVT - Trường Đại học Giao thông vận tải(Hình3-1).

Hình 3-1: Mô hình cầu giàn thép trong phòng thí nghiệm

Thông số cơ bản về mô hình như sau:

Kết cấu nhịp có dạng kết cấu giàn tam giác đều (warren truss bridge) với 8 khoang chính với chiều dài 2.0m, chiều cao và chiều rộng của giàn là 0.25m Kích thước chi tiết các bộ phận được thể hiện trongHình 3-2 Các thanh sử dụng trong toàn bộ mô hình là thép hộp mạ kẽm với mặt cắt ngang25𝑥25𝑥1.4(mm) được kết nối với nhau thông qua các dạng liên kết hàn và bu lông.

Hình 3-2: Bản vẽ chi tiết kết cấu nhịp

Hình 3-3: Liên kết tại nút giàn

Liên kết các thanh tại nút giàn bằng cách sử dụng thép tấm có kích thước 70x55x2 (mm) tại mặt bên ngoài các mặt phẳng giàn và bu lông D5 Với các liên kết bên trong mặt phẳng giàn sử dụng ke được hàn với các thanh ngang và liên kết cùng với các bu lông ở mặt phẳngngoài.

Tại 2 đầu kết cấu nhịp bố trí 2 gối cầu, một gối cố định được chế tạo bằng cách hàn các tai và sử dụng một bu lông D8 làm trục quay Một gối đàn hồi với cấu tạo chính là lò xo và bu lông D8 được thể hiện như hình.

Trụ cầu dạng thân cột với vật liệu tận dụng từ kết cấu nhịp có mặt cắt ngang thép hộp mạ kẽm25𝑥25𝑥1.4 (𝑚𝑚) Xà mũ và chân trụ được hàn với thân Liên kết trụ với nền bê tông bằng 08 bu lông neo𝐷10cường độ cao.

3.1.1.2 Thiết bị sửdụng Để thu các đặc trưng động học của mô hình, cảm biến quang và một số thiết bị khác được sử dụng như sau:

Cảm biến FBG là một thành phần quan trọng trong hệ thống đo đặc trưng động của kết cấu cầu Nó được tích hợp vào cầu để đo và ghi nhận biến dạng và động của cầu Bragg grating là một cấu trúc gồm hàng loạt chỉ thị quang học được viết vào một sợi quang, tạo ra các đặc trưng phản xạ ánh sáng từ các sóng sử dụng hiện tượng quang học gọi là hiệu ứng Bragg Khi cầu chịu biến dạng hoặc dao động, đặc trưng phản xạ ánh sáng từ Bragg grating sẽ thay đổi, và điều này có thể được sử dụng để đo lường các thông số động của kết cấucầu.

Trong thí nghiệm này loại cảm biến quang của hãng FBGS (Model: DTG®-LBL-1550-F) được sử dụng như trongHình 3-5với thông số như trongBảng 3-1 Cuộn cảm biến có chiều dài 7,25m với 20 cảm biến (được cấu tạo từ 2 cách tử Bragg có chiều dài khoảng 2mm cách đều nhau 3cm) cách đều nhau 25cm Bước sóng của các cảm biến nằm trong khoảng từ 1530-1566,1nm Trong nghiên cứu này, sử dụng 01 cuộn với 13 cảm biến được đặt tại các nút giàn (ngoại trừ các nút giàn ở thanh cổng cầu và tại gối).

Nhằm cố định vị trí của sợi cáp và đảm bảo cáp không bị trùng trên kết cấu, một hệ thống kẹp cáp đã được sử dụng Hệ thống kẹp này cho phép điểm kết nối giữa sợi quang và kết cấu thử nghiệm, sao cho biến dạng vĩ mô (macro-strain) giữa hai kết nối điểm có thể được đo khi FBG cảm biến nằm ở giữa.Hình 3-6hiển thị một kẹp đơn được gắn trên bề mặt kết cấu Phần đế của khối kẹp được dán trực tiếp vào dầm, trong khi phần nắp trên được cố định vào phần dưới bằng bu lông, đảm bảo kẹp chặt sợi quang tại vị trí giữa bộ kẹp cáp Trong các thử nghiệm hiện tại, khoảng cách giữa hai khối kẹp liên tiếp là 25 cm tương ứng với 1 khoang giàn sẽ bố trí một cảm biến FBG trong giữa hai khối kẹp (Hình 3-7), dẫn đến biến dạng vĩ mô được phân phối gần đúng với phép đo dọc theo chiều dài của kết cấu đo.

Hình 3-5:Cápquang Hình3-6:Bộ kẹp cápquang

Hình 3-7: Thông số kích thước bộ kẹp cáp (mm)

Bảng 3-1: Thông số kỹ thuật của cảm biến quang

Các thông số kỹ thuật Cảm biến quang Độ phản xạ (đối với chiều dài cách tử 8 mm) > 15%

Bước sóng trung tâm (phạm vi mở rộng theo yêu cầu) 1530-1566,1nm Độ chính xác bước sóng tuyệt đối ≤ 0.5 nm Độ chính xác bước sóng tương đối ≤ 0.3 nm

Chiều dài cách tử 8 mm Đường kính trường hình thái (MFD) @ 1550 nm 6 μmm Đường kính ốp 125 μmm ± 1 μmm

Vật liệu bọc ngoài Acrylate

Phạm vi nhiệt độ hoạt động -20–90°C

 Bộ dò tín hiệu quang (Interrogator)

Bộ dò tín hiệu quang (Hình 3-8), còn được gọi là đơn vị đo lường hoặc hệ thống thu thập dữ liệu, là một thiết bị quang điện tử, cho phép đọc các cảm biến cách tử Bragg (FBG) sợi quang trong các ứng dụng giám sát tĩnh và động Một bộ dò tín hiệu có thể đo một mạng cảm biến lớn bao gồm nhiều loại cảm biến khác nhau (chẳng hạn như biến dạng, nhiệt độ, độ dịch chuyển, gia tốc, độ nghiêng…) được kết nối dọc theo nhiều sợi quang, bằng cách thu thập dữ liệu đồng thời và ở các tốc độ lấy mẫu khác nhau Bộ thu dữ liệu: model FAZT-I4G có 4 kênh đo với số cảm biến tối đa của mỗi kênh là 30 cảm biến Trong nghiên cứu này sử dụng 1 kênh đo (Channel 1) Trong quá trình thu thập dữ liệu, bộ dò tín hiệu đo bước sóng liên quan đến ánh sáng phản xạ bởi các cảm biến quang và sau đó chuyển đổi nó thành các thông số kỹ thuật Trong nghiên cứu này, bộ dò tín hiệu FAZT-I4G được sử dụng với các thông số kỹ thuật nhưBảng3-2:

Hình 3-8: Bộ dò tín hiệu quang FAZT-I4G

Bảng 3-2: Thông số kỹ thuật của bộ dò tín hiệu quang

CÁC THÔNG SỐ KỸ THUẬT Bộ dò tín hiệu quang FAZT-

Số lượng kênh xử lý 30 Độ chính xác bước sóng tuyệt đối < 1pm Độ chính xác bước sóng tương đối ≤ 0.1 nm

Băng rộng đường laser 20 MHz

Tần số quét/Xử lý FBG Tới 8 kHz

Phạm vi / Khoảng cách cảm biến 0 đến 10km

Phạm vi nhiệt độ hoạt động -20–50°C

 Máy tính tích hợp phần mềm xử lý dữ liệu(Femtosense)

Hiện nay phần mềm FAZT FEMTOSENSE đang được sử dụng phổ biến để tiến hành thu thập dữ liệu từ thí nghiệm cảm biến quang Phần mềm FAZT FEMTOSENSE(Hình 3-9) được sử dụng để thiết lập và đo lường cảm biến quang học. Cấu hình có thể được lưu trữ trong bất kỳ thiết bị nào thuộc họ sản phẩm FAZT interrogators Khi được lưu trữ trong các thiết bị FAZT interrogators, các thiết bị tương ứng sẽ tự động sử dụng cấu hình đó khi khởi động Được thiết kế với tính linh hoạt, phần mềm FEMTOSENSE (version 2.2.0.5) cũng được sử dụng để phân tích dữ liệu trong quá trìnht h i ế t k ế , p h á t t r i ể n , s ả n x u ấ t v à l ắ p đ ặ t c ả m b i ế n q u a n g h ọ c D ữ l i ệ u t h u t h ậ p được sẽ được ghi lại, sau đó tiếp tục được xử lý nhằm xác định các đặc trưng biến dạng động của kết cấu bằng phần mềmMACEC.

Hình 3-9: Giao diện phần mềm Femtosense

 Phần mềm xử lý dữ liệu đo biến dạng độngMACEC

Nhằm xác định những đặc trưng động của kết cấu như tần số dao động tự nhiên hay hình dạng dao động, một chương trình xử lý dữ liệu đo khác được sử dụng – MACEC 3.4(Hình 3-10) MACEC là một chương trình được phát triển trên nền tảng phần mềm MATLAB dùng dùng để phân tích dao động kết cấu Đây là công cụ mạnh mẽ được phát triển ban đầu bởi Khoa Kết cấu – Trường Đại học K.U Leuven – Vương quốc Bỉ, phần mềm này cho phép trích xuất tần số dao động tư nhiên, tỷ lệ giảm chấn, hình dạng dao động và hệ số tỷ lệ phương thức từ dữ liệu dao động đầu vào hoặc chỉ cần đầu ra Ngoài ra, MACEC cung cấp các chức năng mở rộng để trực quan hóa và xử lý dữ liệu được đo, xác định các mô hình hệ thống và các đặc điểm dao động của kết cấu Chương trình có 2 loại giao diện đồ hoạ và sử dụng mã lập trình (code) vì vậy rất trực quan và dễ sửdụng.

Hình 3-10:Giao diện phần mềm MACEC

Với mục tiêu chứng minh hiệu quả vượt trội của cảm biến quang, NCS đã thực hiện đo kiểm chứng với kết quả từ cảm biến gia tốc Đầu đo để nhận dạng dao động được sử dụng là cảm biến của hãng PCB PIEZOTRONICS Các thông số được liệt kê trongBảng 3-3:

Bảng 3-3: Các thông số cảm biến

Hình ảnh thiết bị cảm biến

HIỆU NĂNG Độ nhạy (mV/(m/s 2 ) 10.19 (± 5%)

Tần số cộng hưởng (kHz) ≥ 22 Độ phân giải băng thông rộng (m/s 2 rms) 0.005

Không tuyến tính (%) ≤ 1 Độ nhạy theo phương ngang (%) ≤ 5

Giới hạn quá tải (m/s 2 pk) ± 98100

Phạm vi nhiệt độ (°C) Từ -54 đến +121 Độ nhạy ứng suất cơ bản ((m/s 2 )/àε)ε)) 0.002

Nguồn điện kích thích (VDC) Từ 20 đến 30

Cường độ dòng điện (mA) Từ 2 đến 20 Điện trở (Ω)) ≤ 100

Hình 3-11: Đầu đo nhận dạng dao động

Hình 3-12: Cáp truyền tín hiệu

Bộ thu dữ liệu dao động bao gồm:

- Thiết bị thu nhận dữ liệu dao động là bộ NI cDAQ-9178 (NI-CompactDAQ) của hãng National Instruments (Product ofHungary)

Hình 3-13: Bộ thu tín hiệu

- Module thu dữ liệu: Module NI9234 của hãng National Instruments (Product of Hungary), Trên mỗi module gồm 4 cổng (chanel) thu dữ liệu từ 4 đầuđo:

Hình 3-14: Mô-đun thu tín hiệu

- Bộ cấp nguồn cho thiết bị này sử dụng Pin Lithium12.7V

Nguồn kích thích dao động là búa tạo dao động được tác động lên bản mặt cầu mỗi lần cách nhau 1 phút.

Thực hiện bố trí cảm biến trên kết cấu theo các vị trí theoHình 3-15.

Hình 3-15: Sơ đồ bố trí đo đạc

Mô hình cầu dây văng được thiết kế và thực hiện tại phòng thí nghiệm nhà A3 – Trường Đại học Giao thông vận tải (Hình 3-16).

Hình 3-16: Mô hình cầu dây văng trong phòng thí nghiệm

Mô hình được làm bằng vật liệu thép, mô phỏng tương tự các đặc trưng động của một kết cấu cầu dây văng trên thực tế.

Mô hình một mặt phẳng dây được bố trí thẳng đứng theo tim cầu, có tổng chiều dài 3,50 m, với nhịp chính là dầm thép hình chữ nhật có kích thước 3,50 x 0,12 x 0.005 (m) Trụ tháp của mô hình cầu có tổng chiều cao 1,60 m (tính từ đỉnh bệ móng), gồm 2 thanh thép hình U65 được hàn với nhau tại đỉnh trụ Trụ tháp được neo vào mặt sàn bê tông bằng 08 bu lông neo cường độ cao có đường kính 0.01 m giúp hạn chế rung cho trụ trong các thí nghiệm dao động trên mô hình cầu Tại hai phía đầu cầu, dầm được đỡ bằng gối lò xo và được cố định xuống nền bê tông bằng 04 bu lông neo cường độ cao có đường kính 0.01m.

Mô hình một mặt phẳng dây với tổng cộng sáu dây văng được bố trí đối xứng theo sơ đồ rẻ quạt Dây văng là dây cáp mạ kẽm có đường kính danh định 2 mm, được liên kết với dầm bằng các neo cố định được hàn trực tiếp lên bề mặt cầu (Hình 3-17).

Hình 3-17: Neo dây cáp được hàn cố định trên bản mặt cầu

Trên đỉnh tháp, hệ thống điều chỉnh lực căng được thiết kế cho phép điều chỉnh lực căng bằng kìm siết (Hình 3-18).

Hình 3-18: Hệ thống điều chỉnh lực căng dây văng tại đỉnh tháp

Nhằm đảm bảo các dây cáp được căng như trên thực tế, các quả nặng có trọng lượng 10kg được treo tại các vị trí neo cố định trên bản mặt cầu bằng các móc treo được hàn trực tiếp vào bản dưới kết cấu nhịp mô hình cầu, nhằm tái hiện trạng thái ‘0’- trạng thái không hư hỏng ban đầu của kết cấu (Hình 3-19).

Hình 3-19: Quả nặng được treo dưới các neo cáp tại bản dưới của kết cấu nhịp

Tiến hành đo đạc và phân tíchsốliệu

Thí nghiệm đo biến dạng động (Hình 3-25) của kết cấu được tiến hành bằng cảm biến quang FBG với 13 cảm biến các có bước sóng Bragg danh nghĩa cách đều nhau từ 1530nm đến 1566,1 nm được lắp đặt dọc theo chiều dài của kết cấu với khoảng cách đều nhau 25cm.Gắn các cảm biến với kết cấu thông qua các bộ kẹp cáp Các cảm biến quang được căng trước nhằm đảm bảo hoạt động trong quá trình tiến hành thí nghiệm. Thời gian đo thử nghiệm là 2 phút cho mỗi lần đo, với tần số lấy mẫu trong quá trình đof00 Hz Dữ liệu đo sau khi thu thập được xử lý bằng phần mềm MACEC nhằm xác định những đặc trưng biến dạng động của kết cấu, cụ thể là tần số và hình dạng daođộng.

Hình 3-22: Bố trí đo đạc

Hình 3-23: Lắp đặt cảm biến quang trên các thanh mạ thượng và mạ hạ

Hình 3-24: (a) Vị trí cảm biến quang tại nút giàn (b) tạo kích thích dao động

Máy tính ghi lại dữ liệu đo trong điều kiện bình thường

Máy tính ghi lại dữ liệu đo trong điều kiện kích thích

Thu tín hiệu trong quá trình đo

Hình 3-25: Giao diện phần mềm Fentosense trong quá trình đo Để có sự so sánh, trong đề tài này, các cảm biến gia tốc cũng được thực hiện Các cảm biến gia tốc được gắn trực tiếp tại các vị trí nút giàn theo các sơ đồ đo được thiết kế trước bằng nam châm Các phương đo của các cảm biến này đảm bảo thu thập đầy đủ dữ liệu dao động của kết cấu Thiết lập cơ bản trong quá trình đo thông qua phần mềm Labview2014 với các thông số cơ bản: tần số lấy mẫu (sampling frequency)

𝑓 𝑎𝑐𝑐 51Hz (tức là 1651 mẫu đo trong 1 giây) và được lưu theo tên các sơ đồ Dữ liệu đo dưới dạng gia tốc cũng sẽ được xử lý bằng phần mềm MACEC Thời gian trung bình cho mỗi một sơ đồ đo là 30 phút bao gồm cả thời gian lắp đặt và thu dữ liệu.

Hình 3-26: Một số điểm đo trong phòng thí nghiệm 3.2.2 Thí nghiệm trên cầu dâyvăng

- Bố trí sợi cáp quang theo dọc dầm của cầu với 14 cảm biến cách đều nhau 25cm Gắn các cảm biến với kết cấu thông qua các bộkẹp.

Hình 3-27: Lắp đặt cáp quang

Hình 3-28:Một số điểm đo FBG trên cầu dây văng trong phòng thí nghiệm

Hình 3-29: Tạo kích thích bằng búa

- Thời gian đo thử nghiệm: 2phút

- Kết quả sau khi đo sẽ được xửlý.

Hình 3-31: Một số điểm đo cảm biến gia tốc trên cầu dây văng trong phòng thí nghiệm

- Thời gian đo với mỗi sơ đồ (setup) là 15phút.

- Kết quả sau khi đo sẽ được xử lý bằng phần mềmMACEC.

Phân tíchkếtquả

Thực hiện xử lý dữ liệu đo bằng phần mềm MACEC.

Hình 3-32: Biểu đồ dữ liệu biến dạng theo miền thời gian

Hình 3-33: Biểu đồ dữ liệu biến dạng theo miền tần số

Loại bỏ các dạng dao động cục bộ, chọn ra các dạng dao động tổng thể

Bảng 3-5: Bảng tổng hợp dao động thu được bằng cảm biến FBG

Mode 3: Uốn đứng Tần số: 139.605 Hz

Mode 4: xoắn Tần số: 149.248 Hz

Thực hiện xử lý dữ liệu đo bằng phần mềm MACEC.

Hình 3-34: Biểu đồ dữ liệu biến dạng theo miền thời gian

Hình 3-35: Biểu đồ dữ liệu biến dạng theo miền tần số

Loại bỏ các dạng dao động cục bộ, chọn ra các dạng dao động tổng thể

Bảng 3-6: Bảng tổng hợp dao động thu được bằng cảm biến gia tốc

Mode 2: Uốn đứng Tần số: 118.26 Hz

Mode 3: Uốn đứng Tần số: 188.15 Hz

3.3.1.3 So sánh kết quả cảm biến FBG và cảm biến giatốc

Sau khi thu được các hình thái dao động từ cả cảm biến FBG và cảm biến gia tốc,NCS tiến hành so sánh giữa hai kết quả để tìm kiếm sự tương đồng và sự chênh lệch kết quả giữa hai loại cảm biến này và trình bày trongBảng 3-7.

Bảng 3-7: So sánh kết quả thu được của cảm biến FBG và cảm biến gia tốc cho mô hình cầu giàn thép

Cảm biến FBG Cảm biến gia tốc

Mode 1: Lắc ngang, f= 58.607 Hz Mode 1: Lắc ngang, f = 53.54 Hz 2

Mode 3: Uốn đứng, f = 139.605 Hz Mode 2: Uốn đứng, f = 118.26 Hz

Mode 5: lắc ngang, f = 217.942 Hz Mode 3: Uốn đứng, f = 188.15 Hz

Kết quả thu được cho thấy rằng, tần số dao động tự nhiên và hình thái dao động thu được từ cảm biến gia tốc cũng như cảm biến quang có sự tương đồng cao với nhau tại hình thái dao động thứ nhất và thứ hai Trong đó, cả tần số và hình thái dao động của hai hình thái dao động này đều có tính tương đồng cao Tuy nhiên có thể thấy rằng, cảm biến quang có độ nhạy lớn hơn với các đặc trưng dao động Cụ thể, khi sử dụng các cảm biến quang, số lượng hình thái dao động thu được là nhiều hơn (5 hình thái dao động), điều này giúp cải thiện độ chính xác của kết quả thu được Kết quả của quá trình đo đạc này sẽ được sử dụng cho các chương tiếp theo để giám sát sức khỏe kết cấu và xác định các hư hỏng trong kếtcấu.

Bố trí sợi cáp quang theo dọc dầm của cầu với 14 cảm biến cách đều nhau 25cm.Gắn các cảm biến với kết cấu thông qua các bộ kẹp

Hình 3-36: Đo đạc dữ liệu từ cảm biến quang cầu dây văng

Hình 3-37: Biểu đồ đo dữ liệu từ cảm biến quang

Hình 3-38: Biểu đồ ổn định

Các thiết lập đo được đo trong thời gian 2 phút Sau đó sẽ được đưa vào phần mềm MACEC để xử lý dữ liệu Cuối cùng ta sẽ có tần số tự nhiên của các hình thái dao động tương ứng được biểu diễn tại Bảng3-8

Bảng 3-8: Bảng tổng hợp hình thái dao động thu được bằng cảm biến FBG

STT Tần số dao động tự nhiên (Hz) Hình thái dao động

3.3.2.2 Cảm biến giatốc Để xử lý dữ liệu thu được từ các sơ đồ đo, phần mềm MACEC đã được sử dụng. Bản ghi gia tốc của một lần đo điển hình được thể hiện trongHình 3-39.

Hình 3-39: Biểu đồ đo dữ liệu từ cảm biến gia tốc

Hình 3-40: Dữ liệu đo trên miền thời gian trước và sau khi áp dụng biến đổi

Quá trình tiền xử lý dữ liệu bao gồm các bước sau: Đầu tiên, một lưới các nút đo được xây dựng, sau đó các nút đó được kết nối với nhau để có thể bao quát được tất cả vị trí cần đo trên cầu Các tham số đầu vào bao gồm đơn vị đo, nhãn, hệ số khuếch đại, kiểu dữ liệu và độ nhạy Sau đó các chức năng lọc nhiễu được sử dụng để loại bỏ nhiễu trong quá trình đo Vì dải tần số quan tâm đối với mô hình cầu dây văng nằm trong khoảng từ là 0-120 Hz, bộ lọc kỹ thuật số được sử dụng cho các tín hiệu đo Giải pháp này không chỉ giúp giảm dữ liệu đo dư thừa mà còn tạo điều kiện thuận lợi cho việc nhận dạng hệ thống Dữ liệu sau khi tiền xử lý dữ liệu, một mô hình đo đạc của kết cấu được xác định từ dữ liệu trong nhận dạng hệ thống Với mục đích thực hiện nhận dạng hệ thống động chỉ đầu ra (output-only) của kết cấu, phương pháp nhận dạng không gian con ngẫu nhiên (Stochastic Subspace Identification - SSI) được áp dụng để xác định các đặc trưng động học của mô hình cầu dâyvăng.

Dữ liệu thời gian thô có thể được chia thành số khối được sử dụng để tính hiệp phương sai của ma trận đầu ra Về lý thuyết, năm mươi phần trăm (50%) số hàng khối(𝑖)có thể được chọn tùy thuộc vào mối tương quan trực tiếp của tần số Nyquist với tần số thấp nhất được quan tâm Trên thực tế, giá trị của các hàng khối tạo ra các tác động lớn đến chất lượng của việc nhận dạng hệ thống động Giá trị của𝑖nên được chọn càng lớn càng tốt Tuy nhiên, việc sử dụng bộ nhớ và chi phí tính toán nên được xem xét Trong nghiên cứu này, giá trị của𝑖được chọn là 250 Thứ tự hệ thống tối đa(𝑛)cũng là một tham số khác quan trọng để xác định hệ thống Thứ tự hệ thống(𝑛)có thể được xác định bằng cách quan sát số lượng các giá trị kỳ dị lẻ khác 0 của khối Toeplitz Tuy nhiên, điều đó là không đơn giản để kiểm tra con số này do nhiễu khi đo đạc hoặc do các sai số do lập mô hình không chính xác, v.v Trong trường hợp này, khoảng cách cực đại giữa hai giá trị liên tiếp được coi là hệ số chính để tìm𝑛.

Thứ tự mô hình được xem xét sử dụng để xác định hệ thống của cầu dây văng nằm trong khoảng từ 2 đến 140 trong các bước của 2 Về mặt lý thuyết, một cây cầu sẽ có vô số hình thái dao động (bằng số bậc tự do có được) Tuy nhiên, một số mode đầu tiên thường phản ánh những đặc điểm quan trọng nhất của đặc trưng động của kết cấu.

Từ kết quả phân tích dữ liệu đo dao động của mô hình cầu dây văng, ta thu được 05 hình thái dao động của cầu với tần số và dạng dao động như sau:

Bảng 3-9: Đặc trưng động của 05 hình thái dao động đầu tiên của cầu dây văng

STT Tần số dao động tự nhiên (Hz) Hình thái dao động

3.3.2.3 So sánh kết quả cảm biến FBG và cảm biến giatốc

Sau khi thu được các hình thái dao động từ cả cảm biến FBG và cảm biến gia tốc. NCS tiến hành so sánh giữa hai kết quả để tìm kiếm sự tương đồng và sự chênh lệch kết quả giữa hai loại cảm biến này.

Bảng 3-10: Bảng so sánh kết quả thu được từ cảm biến FBG và cảm biến gia tốc

Cảm biến FBG Cảm biến gia tốc

Hình thái dao động 1: Uốn đứng, 𝑓 7.10 𝐻𝑧

Hình thái dao động 1: Uốnđ ứ n g ,

Hình thái dao động 2: Uốn đứng,𝑓 11.73 𝐻𝑧

Hình thái dao động 2: uốn đứng,

Hình thái dao động 4: uốn đứng,𝑓 15.44 𝐻𝑧

Hình thái dao động 4: uốn đứng,

Hình thái dao động 5: uốn đứng,𝑓 67.06 𝐻𝑧

Hình thái dao động 5: Uốnđ ứ n g ,

Hình thái dao động 6: uốn đứng, 𝑓 76.00 𝐻𝑧

Hình thái dao động 6: uốn đứng,

Kết quả thu được cho thấy rằng, tần số dao động tự nhiên và hình thái dao động thu được từ cảm biến gia tốc cũng như cảm biến quang vẫn có sự tương đồng Khác với cầu giàn thép, cầu dây văng mô hình dầm được đo với 1 bên nên không bắt được các hình thái dao động xoắn Bên cạnh đó mô hình dầm chủ yếu là các hình thái uốn nên dựa vào dữ liệu xử lý được cho thấy các hình thái uốn là hợplý.

Tổng kếtchương 3

Chương 3 đã trình bày mô hình thí nghiệm cầu giàn thép cùng với mô hình cầu dây văng sử dụng phương pháp đo truyền thống cũng như đo bằng cảm biến FBG Để có sự so sánh, các kết quả thu được từ cảm biến quang cũng được so sánh với cảm biến gia tốc thông thường Kết quả cho thấy rằng các hình thái và tần số ở thí nghiệm cầugiâyvăngcủahaicảmbiếnlàtươngđồng.Tuynhiêntrongthínghiệmcầugiàn thép, cảm biến quang thu được nhiều hình thái dao động hơn cảm biến gia tốc thông thường Trong đó, cảm biến quang thu được 5 hình thái dao động trong khi cảm biến gia tốc chỉ thu được 3 hình thái dao động Chương tiếp theo sẽ tiến hành xây dựng mô hình số, so sánh kết quả từ mô hình số và kết quả thực nghiệm thu được từ cảm biến gia tốc và cảm biến quang Từ đó sẽ cập nhật mô hình và sử dụng mô hình cho bài toán chẩn đoán hư hỏng trong kếtcấu.

GIÁM SÁT SỨC KHỎE KẾT CẤU SỬ DỤNG THUẬT TOÁNTỐI ƯU ĐỀ XUẤT KẾT HỢP DỮ LIỆU THU ĐƯỢC TỪ CẢM BIẾN QUANG1054.1 Xây dựng môhìnhsố

Thuật toánđềxuất

Thuật toán H5N1 được giới thiệu bởi phòng nghiên cứu DX và cộng sự vào năm 2023[79] Thuật toán được lấy cảm hứng từ mô hình vi-rút H5N1 được giới thiệu với mục đích giải quyết các vấn đề tối ưu hóa Để thiết lập biểu diễn toán học của vi-rút H5N1, quần thể bị ảnh hưởng bởi vi-rút ban đầu được phân thành hai nhóm riêng biệt: gia cầm và người Vi-rút H5N1 chủ yếu lây lan sang gia cầm và gia súc, sau đó lây sang người với tỷ lệ lây truyền thấp hơn thông qua việc tiếp xúc trực tiếp với gia cầm và phân của chúng, tiếp xúc với đồ gia dụng hoặc thực phẩm bị ô nhiễm hoặc tiếp xúc với người bị nhiễm bệnh.

Tương tự như các kỹ thuật tối ưu hoá siêu hình khác, virus H5N1 được đặt trong một không gian tìm kiếm𝑛chiều(𝑑), trong đó𝑛đại diện cho số lượng biến, và vị trí của tất cả các virus được duy trì trong một ma trận hai chiều được gọi là𝑋 ={𝑥 𝑖 }.Sự di chuyển của virus và việc khám phá các vị trí mới được hướng dẫn bởi các tham số khác nhau, chẳng hạn như tỷ lệ truyền nhiễm tới gia cầm hoặc con người, được biểu thịbằngthamsố𝑃 1 Thamsốsinhtồn𝑃 2 đượcsửdụngđểđánhgiáphảnứngmiễn dịchcủavậtchủ,vànếuphảnứngmiễn d ị c h mạnh,virussẽ độtbiếnđểtạora một chủng mới thích nghi hơn với vật chủ Nếu phản ứng miễn dịch của vật chủ yếu, virus sẽ điều chỉnh vị trí của mình trong quần thể virus H5N1 Hơn nữa, mục tiêu mà virushướngtới,cóthểlàmộtvậtchủnhưgiacầmhoặcconngười,đượckýhiệulà𝐹 𝑔 ,đạidiệ n cho giải pháp tốt nhất toàn cục trong không gian tìm kiếm Tương tự, giải pháp tốt nhất cục bộ cho từng nhóm virus được ký hiệu là𝐹 𝑝 Do đó, thuật toán H5N1 có thể hoạt động như một mô hình để mô tả quá trình lan truyền của virus H5N1 và tối ưu hóa các chiến lược kiểmsoát.

Như đã đề cập trước đó, virus có khả năng đột biến khi vật chủ của chúng chết hoặc gặp môi trường bất lợi Do đó, cần có một phương trình mô phỏng quá trình đột biến của virus khi gặp các điều kiện bất lợi Để làm được điều này, một phương pháp đột biến dựa trên việc hoán vị các vị trí tốt nhất trong quần thể virus được đề xuất trong phần này Những hoán vị này cho phép thuật toán khám phá và khai thác các vị trí tối ưu trong quần thể một cách hiệu quả hơn, thay vì chỉ dựa vào một điểm tối ưu toàn cục duy nhất Điều này giúp thuật toán tránh bị mắc kẹt trong các điểm tối ưu cục bộ Phương pháp hoán vị được đề xuất trong bài báo này được trình bày bằng các phương trình(4-1)-(4-5)nhưsau:

Trong đó𝑗 1 , 𝑗 2 , … , 𝑗 𝑛 là các số nguyên ngẫu nhiên từ[1, 𝑛].

Tính vecto𝑟𝑡 1 bằng cách xoay các chỉ số trong mảng𝑟𝑜theo phép biến đổi𝜎 1 :

Trong đó𝜎(3)=(𝑖 1 , 𝑖 2 , 𝑖 3 ),và𝑖 1 , 𝑖 2 , 𝑖 3 là số nguyên ngẫu nhiên từ 1 tới 3.

Tạo một mảng𝛼 2 bằng cách dịch chuyển các chỉ số trong mảng𝛼 1 theo mảng

𝑟𝑡 1 , Trong đó mỗi phần tử được tăng thêm 1 đơn vị:

Tính mảng𝑟𝑡 2 bằng cách xoay các chỉ số trong mảng𝑟𝑜dựa trên phép dịch chuyển𝜎 2 :

Tạo một mảng𝛼 3 bằng cách dịch chuyển các chỉ số trong mảng𝛼 2 theo mảng

𝑟𝑡 2 , Trong đó mỗi phần tử được tăng thêm 1 đơn vị:

Trích xuất các hàng tương ứng trong ma trận𝐹 𝑝 dựa trên các chỉ số trong các mảng𝛼 1 ,𝛼 2 ,và𝛼 3 để tạo ra ba ma trận𝑝𝑚𝑝 1 , 𝑝𝑚𝑝 2 và𝑝 𝑚 𝑝 3

Một công thức khác được đề xuất để điều chỉnh vị trí của virus, có thể được sử dụng để mô phỏng hành vi của virus H5N1 trong một quần thể:

Phương trình(4-6)được sử dụng khi xác suất của vi-rút tấn công gia cầm, ký hiệu là𝑃 𝑎𝑡𝑡𝑎𝑐𝑘 , nhỏ hơn𝑃 1 Trong trường hợp đó, vị trí của vi-rút được cập nhật bằngmộtcôngthứcliênquanđếnhoánđổiquầnthểthứ3𝑝𝑚𝑝 3 ,vịtrítốtnhấttoàncầu𝐹 𝑔 ,vịtrítố tnhấtcụcbộ𝐹 𝑝và matrận𝑅chứacácsốngẫunhiên∀𝑅 𝑖 ∈ [0,1].Nếu𝑃 𝑎𝑡𝑡𝑎𝑐𝑘 lớn hơn hoặc bằng𝑃 1 ,vị trí của vi-rút được cập nhật bằng một công thức liên quan đếnvịtríhiệntại𝑥,thứ1và2quầnthểhoánvị𝑝𝑚𝑝 1 ,𝑝𝑚𝑝 2và 𝐹 𝑔

Do với xu hướng lây lan nhanh chóng của vi-rút trong dân số gia cầm so với các dân số khác,𝑃 1 thường được lựa chọn với giá trị dao động từ 0.8 đến 0.95 để đạt được kết quả tốt nhất Do đó, tỷ lệ nhiễm tương ứng khi tấn công gia cầm𝑃 1 sẽ cao hơn, và cần một phương trình để giúp vi-rút trong quần thể nhanh chóng và chính xác nhiễm nhiễm các cá thể, khi𝑃 𝑎𝑡𝑡𝑎𝑐𝑘 𝑃 2 , môi trường không thuận lợi và vi-rút cần đột biến để thích nghi, điều này được thực hiện bằng cách sử dụng Phương trình(4-7).

Một trong những tham số quan trọng nhất trong S-H5N1 là hệ số trọng số𝑤, giữ cho vi-rút tiến hóa theo hướng khai thác Điều này được định nghĩa như sau:

(4-8) Ở đây,𝑡đại diện cho vòng lặp thứ𝑡trong số các vòng lặp tối đa𝑇.Biến𝑤biểu thị hệ số trọng số.𝑤 𝑑 là hệ số giảm của trọng số.𝑤 𝑚𝑖𝑛 và𝑤 𝑚𝑎𝑥 biểu thị giá trị tối thiểu và tối đa của trọng số, tương ứng Ngoài ra, tham số c đóng một vai trò quan trọng Nó được tính bằng công thức(4-9)và có vai trò quan trọng trong việc quản lý trạng thái của vi- rút, cố gắng thiết lập sự cân bằng giữa khám phá (tìm kiếm các khả năng mới) và khai thác (tận dụng tài nguyên đã biết), từ đó ngăn thuật toán trở nên quá tập trung vào khai thác do ảnh hưởng của hệ số trọng số𝑤.Sự phân phối của𝑐được mô tả là đồng đều trong quá trình tính toán, như được thể hiện trongHình4-9.

Hơn nữa, vì biến đổi không phải lúc nào cũng mang lại kết quả thuận lợi, một hệ số cần được sử dụng để điều khiển tính thích nghi của vi rút Công thức cho điều này được trình bày dưới đây:

Phương trình trên bao gồm tham số p điều khiển tính thích nghi của vi rút sau biến đổi và𝑟 5 ,một tham số ngẫu nhiên nằm trong khoảng từ 0 đến 1 Mục đích ở đây là kiểm soát khả năg thích nghi của vi rút sau biến đổi dựa trên số lần lặp Cuối cùng, để cập nhật vị trí sau khi biến đổi, sử dụng tham số𝑝𝑠với giá trị ngẫu nhiên nằm trong khoảng từ 0 đến 1 để xác định liệu có cập nhật giá trị sau biến đổi thành giá trị tốt nhất toàn cục𝐹 𝑔 hay không.

Hình 4-9:Phân bố của các giá trị c và p trong quá trình tính toán

Hình 4-9mô tả sự phân bố của𝑝và𝑐.Có thể thấy rằng p được cân đối tốt, khi nó lan rộng đều đặn từ 0 đến 1 trong nửa đầu của thuật toán Điều này dẫn đến việc chọn dễ dàng của biến đổi𝑥 𝑚𝑢𝑡𝑎𝑡𝑒 ở giai đoạn ban đầu Tuy nhiên, trong nửa sau, phân phối trở nên tập trung hơn và gần với giá trị 1, điều này cho phép ít sự tập trung hơn vào việc khám phá không gian tìm kiếm Đây là một yếu tố quan trọng để tránh thuật toán trở nên quá tập trung vào khai thác, điều này có thể có lợi trong việc mở rộng không gian tìmkiếm.

Trước khi cập nhật giá trị tốt nhất toàn cục, vị trí hiện tại của virus sẽ được cập nhật bằng cách thực hiện theo quy trình này:

Trong đó,𝑚 𝑥 là vector hệ số biến đổi trong virus hiện tại, vector này sẽ được cập nhật bằng cách sử dụng vector ngẫu nhiên với hệ số ngẫu nhiên dưới điều kiện biến đổi𝛼 3 ,𝑚 𝑥𝑝 là vector hệ số biến đổi trong dân số củavirus.

Cuối cùng, thuật toán sẽ được cập nhật với giá trị tốt nhất toàn cầu bằng cách sử dụng phương trình sau:

Thuật toán H5N1 đã được mô hình toán học bằng cách sử dụng các phương trình từ(4-6)tới(4-12).

Thuật toán H5N1 bắt đầu bằng việc tạo ra một tập hợp ngẫu nhiên các giải pháp dự đoán, được gọi là các quần thể của virus Khi thuật toán tiến lên theo quỹ đạo lặp lại của nó, nó cố gắng xấp xỉ các vị trí khả thi của các giải pháp tối ưu gần nhất bằng cách không ngừng di chuyển giữa các giai đoạn khai thác và khám phá theo cách ngẫu nhiên Mỗi giải pháp điều chỉnh vị trí không gian của nó theo giải pháp tốt nhất được xác định cho đến thời điểm hiện tại Để điều chỉnh sự cân bằng giữa khả năng khám phá và khai thác, thuật toán sử dụng các tham số𝑤và𝑐,trong đó𝑤trải qua một sự giảm từ 1 xuống 0, và𝑐tăng từ 0 lên 1 Ngoài ra, tham số𝑝được sử dụng để điều khiển quá trình đột biến, giá trị của nó giảm từ 1 xuống 0 để hạn chế phạm vi của đột biến và chỉ lựa chọn bảo toàn những giá trị có đóng góp tích cực, thay vì tích hợp tất cả các giá trị một cách ngẫu nhiên Thuật toán H5N1 kết thúc hoạt động của mình khi đáp ứng các tiêu chí chấm dứt được chỉ định Thuật toán H5N1 được mô tả trong mã giả củaThuật toán1.

Thuật toán 1:Mã giả của S-H5N1

1: Khởi tạo thông số S-H5N1:𝑃 1 ,𝑃 2 ,𝑤,𝑤 𝑚𝑖𝑛 ,𝑤 𝑚𝑎𝑥 ,𝑝,𝑅và𝑟𝑜

≤ 𝑁) vị trí 𝑥 𝑖 (0) của các giải pháp một cách ngẫu nhiên (𝑖|𝑖 ∈

3: Tính giá trị hàm mục tiêu𝐹(𝑥(0))cho các giải pháp đã cho.

4: Tìm giải pháp tốt nhất[𝐹𝑥, 𝐹𝑐]của𝐹(𝑥(0))

6: Tính𝑐sử dụng công thức(4-9)

7: Tính𝑤 𝑑 sử dụng công thức thứ 2 trong(4-8)

8: Tạo ngẫu nhiên các giá trị𝑃 𝑎𝑡𝑡𝑎𝑐ℎ và𝑃 𝑎𝑑𝑎𝑝𝑡

9: Tạo:𝜎, 𝛼 1 , 𝛼 2 , 𝛼 3 , 𝑟𝑡 1 , 𝑟𝑡 2 , 𝑝𝑚𝑝 1 , 𝑝𝑚𝑝 2 , 𝑝𝑚𝑝 3 sử dụng phương trình

10: Tạo𝑝𝑐dưới điều kiện hoán vị của𝛼 3

11: Tạo giá trị ngẫu nhiên cho hệ số đột biến𝑠𝑚

17: Quy tắc đầu tiên trong phương trình(4-6)được sử dụng để cập nhật vị trí giải pháp thứ𝑖.

19: Sử dụng phương trình(4-7)để cập nhật vị trí của giải pháp thứ𝑖

20: Tính𝑝sử dụng phương trình(4-10)

21: Sử dụng phương trình thứ nhất(4-12)để cập nhật giải pháp toàn cục tốt nhất.

25: Quy tắc thứ hai trong(4-6)được sử dụng để cập nhật vị trí của giải pháp thứ𝑖

27: Sử dụng phương trình(4-7)để cập nhật vị trí của giải pháp thứ𝑖

28: Tính𝑝sử dụng phương trình(4-10)

29: Sử dụng phương trình đầu tiên trong(4-12)để cập nhật giải pháp toàn cục tốt nhất.

33: Cập nhật vị trí𝑥của vi rút sử dụng phương trình(4-11)

34: Sử dụng công thức thứ hai của(4-12)để cập nhật giải pháp toàn cục tốt nhất

35: Cập nhật𝑤sử dụng phương trình thứ nhất trong(4-8)

37: Thu được vị trí tốt nhất𝒙

4.2.2 Phươngpháp Phân rã Giá trị riêng (Singular Value Decomposition -SVD)

Áp dụng thuật toán đề xuất để cập nhật và xác định hư hỏng chomôhình

Trong phần này, NCS sẽ trình bày cách áp dụng thuật toán đề xuất để cập nhật mô hình và xác định hư hỏng cho mô hình đó Theo đó, bằng việc sử dụng sự thay đổi của mô đun đàn hồi làm biến số và hàm mục tiêu là tần số và hình thái dao động tương ứng, từ đó giúp cập nhật mô hình giữa mô hình PTHH và mô hình thực nghiệm sao cho gần với thực nghiệm nhất có thể Từ đó, sau khi có mô hình tiêu chuẩn, việc thay đổi mô đun tại các vị trí hư hỏng sẽ dẫn đến thay đổi về tần số, các kịch bản hư hỏng sẽ được giả định, từ đó áp dụng thuật toán tối ưu để tìm kiếm hư hỏng cho các vị trí giả địnhđó.

Cập nhật mô hình giúp mô hình số có thể phản ánh chính xác được ứng xử kết cấu và đạt được sự tương đồng giữa mô hình số và mô hình thực nghiệm nên mô hình số cần phải được cập nhật Hiện nay có rất nhiều phương pháp để cập nhật mô hình, trong đó áp dụng rộng rãi hơn cả là sử dụng các thuật toán tối ưu tiên tiến Trong nghiên cứu này, NCS sử dụng thuật toán tối ưu tiến tiến đề xuất H5N1-SVD để cập nhật mô hình cho cầu giàn trong phòng thí nghiệm Cập nhật mô hình giúp mô hình số có thể phản ánh chính xác được ứng xử kết cấu và đạt được sự tương đồng giữa mô hình số và mô hình thực nghiệm nên mô hình số cần phải được cập nhật Hiện nay có rất nhiều phương pháp để cập nhật mô hình, trong đó áp dụng rộng rãi hơn cả là sử dụng các thuật toán tối ưu tiên tiến Trong nghiên cứu này, NCS sử dụng thuật toán tối ưu tiến tiến đề xuất H5N1-SVD để cập nhật mô hình cho cầu giàn trong phòng thí nghiệm.

4.3.1.1 Cập nhật mô hình cầu giàn thép

Trong nghiên cứu hiện tại NCS đề xuất sử dụng mô-đun đàn hồi và độ cứng của các gối, là các tham số quan trọng ảnh hưởng chính đến ứng xử động của kết cấu để tiến hành cập nhật mô hình Cách tiếp cận này cũng được áp dụng bởi nhiều nhà nghiên cứu khác trên thế giới [92]–[95] Các tham số được lựa chọn để cập nhật trong mô hình, như được mô tả chi tiết trong bảng 4-7 Các tham số này bao gồm mô-đun đàn hồi của các thành phần kết cấu như thanh mạ hạ, thanh mạ thượng, thanh xiên, liên kết dọc trên và liên kết dọc dưới, và độ cứng của các gối Giá trị dự đoán ban đầu của các tham số bất định quan đến kết cấu được tính toán dựa trên thông tin tham khảo từ các mô hình tương tự [96]–[98].

Bảng 4-7:Các đặc trưng vật liệu được chọn làm tham số cập nhật

Tham số Kết cấu Kí hiệu Giới hạn dưới Giới hạn trên Đơn vị

6 K6 1E+3 1E+4 N/m Để cập nhật mô hình và xác định các tham số bất định của kết cấu, thuật toán tối ưu H5N1-SVD được sử dụng Các tham số được sử dụng trong thuật toán mô tả trong Bảng 4-8

Số lần lặp tối đa 300

Hàm mục tiêu bao gồm các tần số dao động tự nhiên và hình dạng hình thái dao động của 4 hình thái đo được.Hình 4-10dưới đây là kết quả hội tụ của 2 thuật toán H5N1, H5N1-SVD cho bài toán cập nhật mô hình cầu giàn trong phòng thí nghiệm.

Hình 4-10: Kết quả hội tụ sau khi cập nhật mô hình

Bảng 4-9: Kết quả so sánh giữa tần số đo được và kết quả cập nhật

Tầnsố mô hình trước khicập nhật (Hz)

Bảng 4-10: Kết quả độ cứng của kết cấu sau khi cập nhật

Thams ố Kết cấu Kí hiệu H5N1 H5N1-SVD Đơn vị

Mô Thanh mạ hạ E1 2.04E+10 2.03E+10 N/m 2 đun đàn

Thanhthư ợng mạ E2 2.06E+10 2.03E+10 N/m 2 hồi Thanh xiên E3 2.05E+10 2.07E+10 N/m 2

Kết quả cập nhật các tham số bất định cho cầu giàn phòng thí nghiệm tương ứng được mô tả chi tiết tại Bảng 4-10.

Cập nhật mô hình cầu dây văng

Trong mô hình phần tử hữu hạn, tham số mô đun đàn hồi ảnh hưởng đến tổng thể của kết cấu, từ đó giúp cho nghiệm của bài toán có thể hội tụ khi sử dụng hàm mục tiêu trong thuật toán tối ưu Nếu như sử dụng quá nhiều điều kiện biên sẽ khiến cho thuật toán tối ưu không thể hội tụ hoặc mất rất nhiều thời gian để hội tụ Chính vì vậy trong thí nghiệm này NCS chỉ sử dụng mô đun đàn hồi để cập nhật Bên cạnh đó, để giảm thời gian tính toán, các tham số bất định chính tạo ra ảnh hưởng nhiều nhất đến đặc trưng động của kết cấu được chọn để cập nhật mô hình như trong Bảng 4-11Chúngbaogồ mm ôđ un đành ồi củac ác k ế t cấunh ư dầ m chí nh , bả n mặtcầ u, cáp, dầm ngang, trụ tháp Giá trị ước lượng ban đầu của các thông số kết cấu bất định được tính toán tham khảo từ các mô hình tương tự.

Bảng 4-11:Các đặc trưng vật liệu được chọn làm tham số cập nhật

Mô đun đàn hồi Đơn vị

Giới hạn dưới Giới hạn trên

Thông số chung và điều kiện ràng buộc (điều kiện dừng) của thuật toán được mô tả trong Bảng 4-12

Số lần lặp tối đa 100

Hàm mục tiêu bao gồm các tần số dao động tự nhiên và hình dạng hình thái dao động của 5 hình thái đo được.

Bảng 4-13: Kết quả so sánh giữa tần số đo được và kết quả cập nhật

Tần số đo được (Hz)

Tần số mô hìnhtrước khi cập nhật (Hz)

Tần số cập nhật (Hz) Sai số (%)

Kết quả tần số của H5N1-SVD ở Bảng 4-14 cho thấy giá trị trung bình sai số của H5N1-SVD là 1.59% sau khi được cập nhật so với trước khi cập nhật là 3.69%.

Bảng 4-14: Kết quả độ cứng của kết cấu sau khi cập nhật.

Tham số Kết cấu Kí hiệu H5N1-SVD

Kết quả cập nhật các tham số bất định cho cầu dây văng trong phòng thí nghiệm tương ứng được mô tả chi tiết tạiBảng 4-14 Kết quả cho thấy, các tham số độ cứng đã giảm so với giả thuyết ban đầu, điều này có thể giải thích dựa trên tính không đồng nhất của vật liệu.

4.3.2 Xácđịnh hư hỏng cầu giànthép

Trong phần này, thuật toán đề xuất cùng một số thuật toán khác được sử dụng để dự đoán các hư hỏng xảy ra trong các thanh của cầu giàn trong phòng thí nghiệm.

Mô hình này được tiếp nối từ nghiên cứu của thành viên trong nhóm nghiên cứu

[40], tuy nhiên trong đề tài này chúng tôi phát triển các thuật toán tối ưu khả năng tìm kiếm toàn cục tốt hơn của giá trị và cải thiện được thời gian của quá trình phân tích.

Hư hỏng đơn lẻ và hư hỏng tại hai phần tử sẽ được lên kịch bản và phân tích Trong nghiên cứu này, các tham số đầu vào được lựa chọn là tần số dao động tự nhiên bởi vì các tham số này rất nhạy với các hư hỏng (nếu có) đang xảy ra trong kết cấu Các hư hỏng được mô phỏng trong mô hình đều được mô phỏng dưới dạng suy giảm về mô đun đàn hồi và độ cứng Chẳng hạn như phần tử 1 hư hỏng 10% tức là độ cứng hoặc mô đun đàn hồi của phần tử 1 bị suy giảm đi 10% so với trạng thái banđầu.

Hình 4-11: Kịch bản hư hại D1-1

Kịch bản D1-1 (Hình 4-11) xảy ra khi một phần tử gần gối bị hư hại, đây là vị trí chịu lực cục bộ nên có khả năng hư hại cao Trong trường hợp này NCS đã lựa chọn phần tử 9 là phần tử hư hỏng thực và bị hư hại 30%.

Hình 4-12: Kịch bản hư hại D1-2

Kịch bản D1-2(Hình 4-12) được xây dựng với ý tưởng tại giữa nhịp chịu mô men lớn NCS chọn phần tử 12 bị hư hại 30% để làm cơ sở cho quá trình tìmkiếm.

Hình 4-13: Kịch bản hư hại D2-1 Để tăng thêm độ tin cậy NCS đã lựa chọn 2 phần tử để kiểm tra khả năng tìm kiếm của thuật toán đề xuất Sử dụng ý tưởng của kịch bản D1-1 và D1-2, tuy nhiên do phần tử 6 gần gối chịu lực dọc ít hơn phần từ giữa giàn 12 nên mức độ hư hại tương ứng là 30% và 50% trong kịch bản D2-1 (Hình 4-13).

Hình 4-14: Kịch bản hư hại D2-2

Kịch bản D2-2 (Hình 4-14) lựa chọn 2 phần tử giữa nhịp là phần tử 12 và 13 với mức độ hư hỏng là 30% và 50%.

4.3.2.2 Kết quả xác định hưhỏng

Thuật toán đề xuất được sử dụng để xác định hư hỏng kết cấu cầu giàn, tuy nhiên để so sánh mức độ hiệu quả của thuật toán, đề tài sử dụng thêm thuật toán PSO (Particle Swarm Optimization), GA (Genetic Algorithm) và SSA (Salp Swarm Algorithm) để phân tích kết quả và so sánh với thuật toán H5N1-SVD.

Kịch bản D1-1: Hư hại một phần tử gần gối

Hình 4-15: Biểu đồ hội tụ của các thuật toán (D1-1)

Kết quả của quá trình thể hiện chi tiết trongBảng 4-15

Bảng 4-15: Kết quả sau khi chạy chương trình xác định hư hỏng (D1-1)

Phần tử Hư hỏng thực SSA PSO GA H5N1-SVD

Phần tử Hư hỏng thực SSA PSO GA H5N1-SVD

Kịch bản D1-2: Hư hại một phần tử giữa nhịp

Hình 4-16: Biểu đồ hội tụ của các thuật toán (D1-2)

Kết quả của quá trình thể hiện chi tiết trongBảng 4-16

Bảng 4-16: Kết quả sau khi chạy chương trình xác định hư hỏng (D1-2)

Phần tử Hư hỏng thực SSA PSO GA H5N1-SVD

Kịch bản D2-1: Hư hại một phần tử gần gối và một phần tử giữa nhịp

Ta có biểu đồ hội tụ của các thuật toán như sau:

Hình 4-17: Biểu đồ hội tụ của các thuật toán (D2-1)

Kết quả của quá trình thể hiện chi tiết trongBảng 4-17

Bảng 4-17: Kết quả sau khi chạy chương trình xác định hư hỏng (D2-1)

Phần tử Hư hỏng thực SSA PSO GA H5N1-SVD

Kịch bản D2-2: Hư hại hai phần tử giữanhịp

Ta có biểu đồ hội tụ của các thuật toán nhưsau:

Hình 4-18: Biểu đồ hội tụ của các thuật toán (D2-2)

Kết quả của quá trình thể hiện chi tiết trong Bảng 4-18

Bảng 4-18: Kết quả sau khi chạy chương trình xác định hư hỏng (D2-2)

Phần tử Hư hỏng thực SSA PSO GA H5N1-SVD

Phần tử Hư hỏng thực SSA PSO GA H5N1-SVD

4.3.3 Xácđịnh hư hỏng cầu dâyvăng

Kết luậnchương4

Trong chương 4, NCS đã tiến hành xây dựng mô hình số cả 2 cầu thí nghiệm, cầu giàn thép thông qua chương trình Matlab, mô hình cầu dây văng bằng phần mềm Ansys Kết quả của mô hình tính được so sánh mô hình đo bởi cảm biến FBG Kết quả chỉ ra rằng, mô hình đo và mô hình tính có sự tương đồng cao về hình thái dao động, tuy nhiên kết quả về tần số vẫn cần được cập nhật trước khi dùng để chẩn đoán hư hỏng Trong đó kết quả của mô hình PTHH chỉ ra rằng trước khi cập nhật mô hình, đối với cầu giàn thép sai số trung bình giữa mô hình tính và mô hình đo là 6.75%, trong đó sai số lớn nhất là 11.2% tại hình thái dao động thứ hai Tương tự khi so sánh sai số trước khi cập nhật cầu dây văng sai số trung bình giữa mô hình tính và mô hình đo là 3.69%, trong đó sai số lớn nhất là 7.12% tại hình thái dao động thứ tư Chính vì vậy NCS đã đề xuất thuật toán H5N1-SVD để cập nhật mô hình tính Theo đó kết quả sau khi cập nhật đã giảm, đối với cầu giàn sai số trung bình từ 6.75% xuống còn 4.1% và đối với cầu dây văng sai số trung bình từ từ 3.69% xuống 1.59% Từ đây mô hình tính đã đủ điều kiện để làm mô hình xác định hư hỏng cho kết cấu Cuối cùng thuật toán đề xuất để xác định hư hỏng cho kết cấu, kết quả chỉ ra rằng thuật toán H5N1-SVD cho ra kết quả vượt trội so với các thuật toán còn lại (SSA, PSO, GA) trong cả hai trường hợp hư hỏng một phần tử và hư hỏng hai phần tử.

Mô hình cầu dàn thép thínghiệm(Matlab)

1A_1 Inf Inf Ixx Iyy_1 Izz_1 yt yb zt zb 2A_2 Inf Inf Ixx Iyy_2 Izz_2 yt yb zt zb 3A_3 Inf Inf Ixx Iyy_3 Izz_3 yt yb zt zb 4A_4 Inf Inf Ixx Iyy_4 Izz_4 yt yb zt zb 5A_5 Inf Inf Ixx Iyy_5 Izz_5 yt yb zt zb 6A_6 Inf Inf Inf Iyy_6 Izz_6 0 0 0 0 ];

% chỉnh màu phần tử leng_section = length(Sections(:,1)); colors = jet(leng_section); figureplotnodes(Nodes,'numberin g','on');hold on

% for i = 1 : leng_section plotelem(Nodes,Elements(Elements(:,3)==Sections(i,1),:),Types,'Color',colors(i,:),'Num bering','off','LineWidth',2); hold('on'); end title('Cầu Thí Nghiệm D2');

% xác định bậc tự do

[K,M]=asmkm(Nodes,Elements,Types,Sections,Materials,DOF);

% Giải giá trị riêng nMode;

% Tần số riêng disp('Lowest eigenfrequencies

% Hình thái dao động for i = 1:8 figure('Position',[500 500 660

290])plotdisp(Nodes,Elements,Types,DOF,phi(:,i),'DispMax','off','LineWidth'

% 3D subplot(2,2,1);plotdisp(Nodes,Elements,Types,DOF,phi(:,i),'DispMax','off','L ineWidth',2)title({['OXYZ ' ' '], ['f= ' num2str(round(f(i),2)) ' Hz']})

% X-Y subplot(2,2,2);plotdisp(Nodes,Elements,Types,DOF,phi(:,i),'DispMax','off','L ineWidth',2)title({['OYZ ' ' '], ['f= ' num2str(round(f(i),2)) ' Hz']}) view(90,0);

% Z-Y subplot(2,2,3);plotdisp(Nodes,Elements,Types,DOF,phi(:,i),'DispMax','off','L ineWidth',2)title({['OXZ ' ' '], ['f= ' num2str(round(f(i),2)) ' Hz']}) view(0,0);

% X-Z subplot(2,2,4);plotdisp(Nodes,Elements,Types,DOF,phi(:,i),'DispMax','off','L ineWidth',2)title({['OXY ' ' '], ['f= ' num2str(round(f(i),2)) ' Hz']}) view(0,90); end

Mô hình cầu dây văng thí nghiệm(AnsysAPDL)

Giao diện Ansys APDL FINISH

ET,1,BEAM188 ! tower, cross beam: beam188

ET,4,MASS21 ! point mass: MASs21

! 2.5 Top of pylon - Đỉnh tháp

! 2.6 Rubber - Đệm cao su dầm ngang

MP,EX,6,12E6,-8E3 ! C0 and C1 terms for Young's modulus MP,gxy,6,104e7 !Pa

SECT,1,shell,,Girder secdata, thickness,1,0,3 secoffset,TOP