Luận văn thạc sĩ Kỹ thuật xây dựng: Chẩn đoán hư hỏng trên dầm sử dụng phân tích wavelet cho dạng dao động

Trang 1

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

NGUYỄN VĂN TUẤN

CHẨN ĐOÁN HƯ HỎNG TRÊN DẦM

SỬ DỤNG PHÂN TÍCH WAVELET CHO DẠNG DAO ĐỘNG

CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT XÂY DỰNG

MÃ SỐ: 8580201

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP HỒ CHÍ MINH, tháng 7 năm 2022

Trang 2

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH

Cán bộ hướng dẫn: PGS TS Hồ Đức Duy Chữ ký:………… Cán bộ chấm nhận xét 1: PGS TS Nguyễn Văn Hiếu Chữ ký:…………

Cán bộ chấm nhận xét 2: PGS TS Lương Văn Hải Chữ ký:………… Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG TP HCM, ngày 27 tháng 07 năm 2022

Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm:

1 PGS.TS Nguyễn Minh Long Chủ tịch2 TS Trần Minh Thi Thư ký3 PGS TS Nguyễn Văn Hiếu Phản biện 14 PGS TS Lương Văn Hải Phản biện 25 PGS TS Đỗ Nguyễn Văn Vương Ủy viên

CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA KỸ THUẬT XÂY DỰNG

PGS.TS Nguyễn Minh Long

Trang 3

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ và tên học viên: NGUYỄN VĂN TUẤN MSHV: 1970081

Ngày, tháng, năm sinh: 03/10/1996 Nơi sinh: Hóc Môn, TP HCM Chuyên ngành: Kỹ thuật Xây Dựng Mã số: 8580201

1 Tìm hiểu phân tích Wavelet và phương pháp chẩn đoán hư hỏng trong kếtcấu dầm sử dụng phân tích Wavelet cho dạng dao động

2 Mô phỏng và phân tích dao động tự do cho dầm với các điều kiện biên khácnhau (dầm đơn giản, dầm công xôn) Từ đó, đánh giá độ tin cậy của kết quả phân tích dạng dao động so với kết quả giải tích và kết quả đã công bố

3 Tiến hành chẩn đoán hư hỏng trong kết cấu dầm sử dụng phương pháp phântích Wavelet cho dạng dao động với nhiều kịch bản hư hỏng khác nhau Từ đó, đánh giá độ chính xác của phương pháp chẩn đoán về vị trí và về số lượng hư hỏng trong kết cấu dầm

Tp Hồ Chí Minh, ngày 17 Tháng 06 năm 2022

TRƯỞNG KHOA KỸ THUẬT XÂY DỰNG

Trang 4

LỜI CẢM ƠN

Để hoàn thành đề cương luận văn thạc sĩ, đầu tiên tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thầy hướng dẫn PGS TS HỒ ĐỨC DUY Thầy đã gợi ý cho tôi về đề tài nghiên cứu và góp ý cho tôi rất nhiều về cách phân tích, nhận định vấn đề, đánh giá kết quả đạt được Bên cạnh đó, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến quý THẦY/ quý CÔ là giảng viên trường ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP HỒ CHÍ MINH, đã dạy bảo cho chúng tôi những kinh nghiệm thật quý giá, trang bị cho chúng tôi những hành trang vững chắc trong hành trình nghiên cứu

Đồng thời tôi cũng xin cảm ơn gia đình, bạn bè, đồng nghiệp và những người thân đã tạo điều kiện, giúp đỡ tôi hoàn thành đề cương luận văn thạc sĩ

Trong quá trình làm luận văn thạc sĩ, dù đã rất cố gắng nhưng cũng không thể tránh khỏi những thiếu sót trong luận văn Rất mong nhận được sự chỉ dẫn, góp ý từ quý thầy cô, bạn bè, để giúp tôi có thể hoàn thiện đề tài nghiên cứu này tốt hơn

Xin trân trọng cảm ơn!

Tp.HCM, ngày 17 tháng 06 năm 2022

HỌC VIÊN CAO HỌC

Nguyễn Văn Tuấn

Trang 5

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ

CHẨN ĐOÁN HƯ HỎNG TRONG KẾT CẤU DẦM

SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH WAVELET CHO DẠNG DAO ĐỘNG Ngày nay, phương pháp chẩn đoán sức khỏe kết cấu (structural health monitoring methods) ngày càng phổ biến và đa dạng Trong nghiên cứu này, một phương pháp chẩn đoán hư hỏng trong kết cấu dầm sử dụng phân tích Wavelet cho dạng dao động được đề xuất Dữ liệu dạng dao động là kết quả từ việc mô phỏng phân tích kết cấu dầm bằng phần mềm SAP2000 với các điều kiện biên khác nhau và các trường hợp hư hỏng khác nhau Hai loại kết cấu dầm khác nhau là dầm đơn giản và dầm công xôn, hai trường hợp hư hỏng khác nhau là giảm độ cứng chống uốn của dầm và vết nứt hình thành trực tiếp trên dầm Sau khi lựa chọn được hàm Wavelet và mức phân tích Wavelet phù hợp với nghiên cứu, dạng dao động của dầm được phân tích bằng phép biến đổi Wavelet Trong đó, giá trị hệ số chi tiết D (detail) của kết quả phân tích được đề xuất để chẩn đoán hư hỏng trong kết cấu dầm Phương pháp khử nhiễu tự động và phương pháp khử nhiễu biên của phép biến đổi Wavelet được ứng dụng vào trong nghiên cứu và mang lại hiệu quả tốt cho kết quả chẩn đoán trên dầm

Trang 7

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan các công việc trong luận văn thạc sĩ này do chính tôi thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.TS Hồ Đức Duy

Các kết quả trong luận văn là hoàn toàn đúng với sự thật và chưa được công bố ở các nghiên cứu khác, ngoại trừ các kết quả liên quan đến luận văn đã được trích dẫn trong phần tài liệu tham khảo

Tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm về các công việc đã thực hiện của mình

Tp HCM, ngày 17 tháng 06 năm 2022

HỌC VIÊN CAO HỌC

Nguyễn Văn Tuấn

Trang 8

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT xviii

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU xix

DANH MỤC MA TRẬN VÀ VÉC TƠ xx

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU 1

1.1 Đặt vấn đề 1

1.1.1 Tầm quan trọng của việc giám sát sức khỏe kết cấu công trình 1

1.1.2 Tầm quan trong của việc chẩn đoán hư hỏng cho kết cấu dầm 3

1.2 Mục tiêu và nội dung nghiên cứu 5

1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu 5

1.2.2 Nội dung nghiên cứu 5

1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 5

1.3.1 Đối tượng nghiên cứu 5

1.3.2 Phạm vi nghiên cứu 5

1.4 Tính cần thiết và ý nghĩa thực tiễn của nghiên cứu 6

1.5 Cấu trúc luận văn 6

CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN 7

2.1 Tình hình nghiên cứu nước ngoài 7

2.2.1 Phân tích hư hỏng kết cấu dựa trên dạng dao động 7

Trang 9

2.2.1 Phân tích hư hỏng kết cấu dựa trên phân tích Wavelet cho dạng dao

động 7

2.2 Tình hình nghiên cứu tại Việt Nam 11

2.3 Tổng kết 12

CHƯƠNG 3 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 14

3.1 Từ phân tích Fourier đến phân tích Wavelet 14

3.2.6 Phân tích đa mức – cây phân tách Wavelet 23

3.2.7 Wavelet dừng – Stationary Wavelet transform – SWT ([7] và [31]) 23

3.3 Hàm phân tích Wavelet 24

3.4 Phương pháp xác định vị trí “nhiễu” và “hư hỏng” trong biểu đồ Wavelet 29

3.5 Khử nhiễu Wavelet 30

3.6 Khử nhiễu biên 32

3.7 Các bước chẩn đoán hư hỏng dầm bằng phân tích Wavelet 33

3.8 Phương pháp đánh giá kết quả chẩn đoán 34

3.9 Phương pháp kết hợp 4 dạng dao động của phân tích Wavelet 35

3.10 Lưu đồ thuật toán chẩn đoán hư hỏng dầm 36

3.11 Ưu và khuyết điểm phân tích Wavelet 37

3.11.1 Ưu điểm phân tích Wavelet 37

3.11.2 Khuyết điểm phân tích Wavelet 37

3.12 Phần mềm phân tích 37

CHƯƠNG 4 CÁC BÀI TOÁN ỨNG DỤNG 38

4.1 Bài toán 1: Chẩn đoán hư hỏng trên dầm đơn giản 39

4.1.1 Thông số mô hình dầm đơn giản 39

4.1.2 Mô phỏng dầm đơn giản 39

Trang 10

4.1.3 Dạng dao động dầm đơn giản 40

4.1.4 Đánh giá kết quả phân tích dao động dầm đơn giản 41

4.1.5 Độ giảm tần số của 3 trường hợp phân tích 42

4.1.6 So sánh dạng dao động dầm bình thường và dầm hư hỏng 43

4.1.7 Trừ dạng dao động dầm hư hỏng và dầm bình thường 46

4.1.8 Chẩn đoán hư hỏng 1 vị trí (“trước” và “sau” khử nhiễu) 48

4.1.11 Chẩn đoán hư hỏng 1 vị trí (Xử lý nhiễu biên) 62

4.1.14 So sánh kết quả chẩn đoán dạng dao động 01 với bài báo của Hồ và cộng sự (2018) [8] 69

4.1.15 Đánh giá kết quả chẩn đoán bài toán 1 72

4.2 Bài toán 2: Chẩn đoán hư hỏng trên dầm công xôn 73

4.2.1 Thông số mô hình dầm công xôn 73

4.2.2 Mô phỏng dầm công xôn 74

4.2.3 Dạng dao động dầm công xôn 75

4.2.4 Đánh giá kết quả phân tích dao động dầm công xôn 76

4.2.5 Độ giảm tần số của 3 trường hợp phân tích 77

4.2.6 Dạng dao động dầm bình thường và dầm hư hỏng 79

4.2.7 Trừ dạng dao động dầm hư hỏng và dầm bình thường 81

4.2.8 Chẩn đoán hư hỏng 1 vị trí (“trước” và “sau” khử nhiễu + xử lý nhiễu biên) 83

4.2.9 So sánh kết quả chẩn đoán trường hợp hư hỏng 1 vị trí của mô phỏng với bài báo Serra và Lopez (2018) [9] 87

4.2.12 Chẩn đoán kết hợp 4 dạng dao động của phân tích Wavelet 98

4.2.13 Đánh giá kết quả chẩn đoán bài toán 2 100

Trang 11

CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 102

5.1 Kết luận 102

5.2 Kiến nghị 103

TÀI LIỆU THAM KHẢO 104

LÝ LỊCH TRÍCH NGANG 107

Trang 12

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 3.1 Sơ đồ hóa các bước chẩn đoán hư hỏng trên dầm 33Bảng 4.1 So sánh tần số mô phỏng với công thức giải tích K.C Anil (2020) [10] 41Bảng 4.2 So sánh độ giảm tần số trường hợp 1 vị trí hư hỏng L=7.5/10m, Δ(EI)= 5%42Bảng 4.3 So sánh độ giảm tần số trường hợp 2 vị trí hư hỏng L1=7.5/10m & L2=5/10m, Δ(EI)= 5% 42Bảng 4.4 So sánh độ giảm tần số trường hợp 3 vị trí hư hỏng L1=7.5/10m, L2=5/10m & L3=2.5/10m, Δ(EI)= 5% 43Bảng 4.5 Bảng kết quả chẩn đoán vùng hư hỏng cho bài toán 1 – dầm đơn giản 72Bảng 4.6 Bảng so sánh tần số mô phỏng với công thức giải tích K.C Anil (2020) [10] và bài báo Serra và Lopez (2018) [9] 76Bảng 4.7 Bảng so sánh tần số mô phỏng dầm hư hỏng 1 vị trí L=0.5/1m, Δ(Hc/H)= 10% với bài báo Serra và Lopez (2018) [9] 76Bảng 4.8 Bảng so sánh độ giảm tần số trường hợp 1 vị trí hư hỏng L=0.5/1m, Δ(Hc/H)= 10% 77Bảng 4.9 Bảng so sánh độ giảm tần số trường hợp 2 vị trí hư hỏng L1=0.5/1m, L2=0.0049/1m, Δ(Hc/H)= 10% 77Bảng 4.10 Bảng so sánh độ giảm tần số trường hợp 3 vị trí hư hỏng L1=0.75/1m, L2=0.5/1m & L3=0.0049/1m, Δ(Hc/H)= 10% 78Bảng 4.11 Bảng kết quả chẩn đoán vùng hư hỏng cho bài toán 2 – dầm công xôn 100Bảng 4.12 Bảng kết quả chẩn đoán vùng hư hỏng cho bài toán 2 – dầm công xôn (Kết hợp 4 dạng dao động) 101

Trang 13

DANH MỤC CÁC HÌNH

Hình 1.1 Cầu Nhật Tân (Thủ Đô Hà Nội) [1] 1

Hình 1.2 Tòa nhà Landmark 81 (Thành Phố Hồ Chí Minh) [2] 1

Hình 1.3 Cầu Rồng (Đà Nẵng) [3] 2

Hình 1.4 Hệ thống SHM cầu Rồng (Đà Nẵng) [4] 2

Hình 1.5 Vết nứt xiên và vết nứt thẳng góc [5] 3

Hình 1.6 Vết nứt xuất hiện thẳng góc vị trí nhịp dầm [6] 3

Hình 1.7 Biểu đồ phân tích Wavelet [7] 4

Hình 3.1 Phép biến đổi Fourier [7] 14

Hình 3.2 Biến đổi Fourier [7] 14

Hình 3.7 Hệ số Scale của biến đổi Wavelet [7] 17

Hình 3.8 Hình minh họa hệ số Scale Wavelet [7] 17

Hình 3.9 Bước 02 của phân tích CWT – Tính hệ số C [7] 19

Hình 3.10 Bước 03 của phân tích CWT – dịch phải Wavelet [7] 19

Hình 3.11 Bước 04 của phân tích CWT – kéo dãn Wavelet [7] 20

Hình 3.12 Bước 05 của phân tích CWT – lặp lại các bước trước 20

Hình 3.13 Sơ đồ tiến trình lọc Wavelet bậc 1 [7] 22

Hình 3.14 Minh họa tín hiệu qua bộ lộc Wavelet [7] 22

Hình 3.15 Cây phân tách Wavelet [7] 23

Hình 3.16 Biểu đồ hình dạng hàm phân tích Wavelet (hàm Haar) [7] 24

Hình 3.17 Biểu đồ hình dạng hàm phân tích Wavelet (hàm db2, db3, db4) [7] 25

Hình 3.20 Biểu đồ hình dạng hàm phân tích Wavelet (hàm bior1.3) [7] 26

Trang 14

Hình 3.24 Biểu đồ hình dạng hàm phân tích Wavelet (hàm coif1, coif2) [7] 27

Hình 3.25 Biểu đồ hình dạng hàm phân tích Wavelet (hàm coif3, coif4, coif5) [7] 27

Hình 3.26 Biểu đồ hình dạng hàm phân tích Wavelet (hàm sym2, sym3, sym4) [7] 28

Hình 3.27 Biểu đồ hình dạng hàm phân tích Wavelet (hàm sym5, sym6, sym7) [7] 28

Hình 3.28 Biểu đồ hình dạng hàm phân tích Wavelet (hàm sym8) [7] 28

Hình 3.29 Biểu đồ hình dạng hàm phân tích Wavelet (hàm coif1) [7] 29

Hình 3.30 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 1 vị trí: L=7.5/10m, Δ(EI)= 5% – Sau khử nhiễu (Dạng dao động 02) 29

Hình 4.1 Thông số bài toán dầm đơn giản của Hồ và cộng sự (2018) [8] 39

Hình 4.2 Mô phỏng phân tích dầm đơn giản trong SAP2000 40

Hình 4.12 Biểu đồ so sánh trừ dạng dao động 01: dầm bình thường và hư hỏng 46

Hình 4.16 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 1 vị trí: L=7.5/10m, Δ(EI)= 5% – Trước khử nhiễu (Dạng dao động 01) 48

Trang 15

Hình 4.18 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 1 vị trí: L=7.5/10m, Δ(EI)= 5% – Trước khử nhiễu (Dạng dao động 02) 49Hình 4.19 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 1 vị trí: L=7.5/10m, Δ(EI)= 5% – Sau khử nhiễu (Dạng dao động 02) 49Hình 4.20 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 1 vị trí: L=7.5/10m, Δ(EI)= 5% – Trước khử nhiễu (Dạng dao động 03) 50Hình 4.21 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 1 vị trí: L=7.5/10m, Δ(EI)= 5% – Sau khử nhiễu (Dạng dao động 03) 50Hình 4.22 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 1 vị trí: L=7.5/10m, Δ(EI)= 5% – Trước khử nhiễu (Dạng dao động 04) 51Hình 4.23 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 1 vị trí: L=7.5/10m, Δ(EI)= 5% – Sau khử nhiễu (Dạng dao động 04) 51Hình 4.24 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 2 vị trí: L=7.5/10m, L2=5/10m, Δ(EI)= 5% – Trước khử nhiễu (Dạng dao động 01) 53Hình 4.25 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 2 vị trí: L=7.5/10m, L2=5/10m, Δ(EI)= 5% – Sau khử nhiễu (Dạng dao động 01) 53Hình 4.26 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 2 vị trí: L=7.5/10m, L2=5/10m, Δ(EI)= 5% – Trước khử nhiễu (Dạng dao động 02) 54Hình 4.27 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 2 vị trí: L=7.5/10m, L2=5/10m, Δ(EI)= 5% – Sau khử nhiễu (Dạng dao động 02) 54Hình 4.28 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 2 vị trí: L=7.5/10m, L2=5/10m, Δ(EI)= 5% – Trước khử nhiễu (Dạng dao động 03) 55Hình 4.29 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 2 vị trí: L=7.5/10m, L2=5/10m, Δ(EI)= 5% – Sau khử nhiễu (Dạng dao động 03) 55Hình 4.30 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 2 vị trí: L=7.5/10m, L2=5/10m, Δ(EI)= 5% – Trước khử nhiễu (Dạng dao động 04) 56Hình 4.31 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 2 vị trí: L=7.5/10m, L2=5/10m, Δ(EI)= 5% – Sau khử nhiễu (Dạng dao động 04) 56Hình 4.32 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 3 vị trí: L=7.5/10m, L2=5/10m, L3=2.5/10m, Δ(EI)= 5% – Trước khử nhiễu (Dạng dao động 01) 57Hình 4.33 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 3 vị trí: L=7.5/10m, L2=5/10m, L3=2.5/10m, Δ(EI)= 5% – Sau khử nhiễu (Dạng dao động 01) 57

Trang 16

Hình 4.34 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 3 vị trí: L=7.5/10m, L2=5/10m, L3=2.5/10m, Δ(EI)= 5% – Trước khử nhiễu (Dạng dao động 02) 58Hình 4.35 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 3 vị trí: L=7.5/10m, L2=5/10m, L3=2.5/10m, Δ(EI)= 5% – Sau khử nhiễu (Dạng dao động 02) 58Hình 4.36 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 3 vị trí: L=7.5/10m, L2=5/10m, L3=2.5/10m, Δ(EI)= 5% – Trước khử nhiễu (Dạng dao động 03) 59Hình 4.37 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 3 vị trí: L=7.5/10m, L2=5/10m, L3=2.5/10m, Δ(EI)= 5% – Sau khử nhiễu (Dạng dao động 03) 59Hình 4.38 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 3 vị trí: L=7.5/10m, L2=5/10m, L3=2.5/10m, Δ(EI)= 5% – Trước khử nhiễu (Dạng dao động 04) 60Hình 4.39 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 3 vị trí: L=7.5/10m, L2=5/10m, L3=2.5/10m, Δ(EI)= 5% – Sau khử nhiễu (Dạng dao động 04) 60Hình 4.40 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 1 vị trí: L=7.5/10m, Δ(EI)= 5% – Xử lý nhiễu biên (Dạng dao động 01) 62Hình 4.41 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 1 vị trí: L=7.5/10m, Δ(EI)= 5% – Xử lý nhiễu biên (Dạng dao động 02) 62Hình 4.42 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 1 vị trí: L=7.5/10m, Δ(EI)= 5% – Xử lý nhiễu biên (Dạng dao động 03) 63Hình 4.43 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 1 vị trí: L=7.5/10m, Δ(EI)= 5% – Xử lý nhiễu biên (Dạng dao động 04) 63Hình 4.44 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 2 vị trí: L=7.5/10m, L2=5/10m, Δ(EI)= 5% – Xử lý nhiễu biên (Dạng dao động 01) 64Hình 4.45 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 2 vị trí: L=7.5/10m, L2=5/10m, Δ(EI)= 5% – Xử lý nhiễu biên (Dạng dao động 02) 64Hình 4.46 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 2 vị trí: L=7.5/10m, L2=5/10m, Δ(EI)= 5% – Xử lý nhiễu biên (Dạng dao động 03) 65Hình 4.47 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 2 vị trí: L=7.5/10m, L2=5/10m, Δ(EI)= 5% – Xử lý nhiễu biên (Dạng dao động 04) 65Hình 4.48 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 3 vị trí: L=7.5/10m, L2=5/10m, L3=2.5/10m, Δ(EI)= 5% – Xử lý nhiễu biên (Dạng dao động 01) 66Hình 4.49 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 3 vị trí: L=7.5/10m, L2=5/10m, L3=2.5/10m, Δ(EI)= 5% – Xử lý nhiễu biên (Dạng dao động 02) 66

Trang 17

Hình 4.50 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 3 vị trí: L=7.5/10m, L2=5/10m, L3=2.5/10m, Δ(EI)=

5% – Xử lý nhiễu biên (Dạng dao động 03) 67

Hình 4.51 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 3 vị trí: L=7.5/10m, L2=5/10m, L3=2.5/10m, Δ(EI)= 5% – Xử lý nhiễu biên (Dạng dao động 04) 67

Hình 4.52 Biểu đồ chỉ số hư hỏng trường hợp 1 (Dạng dao động thứ nhất) [8] 69

Hình 4.55 Hình thông số bài toán dầm công xôn của Serra và Lopez (2018) [9] 73

Hình 4.56 Hình mô phỏng phân tích dầm công xôn trong SAP2000 74

Hình 4.57 Hình mô phỏng 3D – phần tử Shell của dầm công xôn trong SAP2000 74

Hình 4.58 Hình mô phỏng vết nứt – phần tử Shell của dầm công xôn trong SAP2000 74Hình 4.59 Hình dạng dao động thứ nhất (f1= 4.33 Hz) 75

Hình 4.60 Hình dạng dao động thứ hai (f2= 31.050 Hz) 75

Hình 4.61 Hình dạng dao động thứ ba (f2= 27.158 Hz) 75

Hình 4.62 Hình dạng dao động thứ tư (f4= 149.000 Hz) 75

Hình 4.63 Hình công thức xác định tần số dầm công xôn [10] 76

Hình 4.64 Biểu đồ so sánh dạng dao động (Dạng dao động 01) 79

Hình 4.68 Biểu đồ so sánh trừ dạng dao động dầm bình thường và hư hỏng (Dạng dao động 01) 81

Hình 4.72 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 1 vị trí: L=0.5/1m, Δ(Hc/H)= 10% – Trước khử nhiễu (Dạng dao động 01 83

Hình 4.73 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 1 vị trí: L=0.5/1m, Δ(Hc/H)= 10% – Sau khử nhiễu + xử lý nhiễu biên (Dạng dao động 01) 83

Trang 18

Hình 4.74 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 1 vị trí: L=0.5/1m, Δ(Hc/H)= 10% – Trước khử nhiễu (Dạng dao động 02) 84Hình 4.75 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 1 vị trí: L=0.5/1m, Δ(Hc/H)= 10% – Sau khử nhiễu + xử lý nhiễu biên (Dạng dao động 02) 84Hình 4.76 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 1 vị trí: L=0.5/1m, Δ(Hc/H)= 10% – Trước khử nhiễu (Dạng dao động 03) 85Hình 4.77 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 1 vị trí: L=0.5/1m, Δ(Hc/H)= 10% – Sau khử nhiễu + xử lý nhiễu biên (Dạng dao động 03) 85Hình 4.78 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 1 vị trí: L=0.5/1m, Δ(Hc/H)= 10% – Trước khử nhiễu (Dạng dao động 04) 86Hình 4.79 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 1 vị trí: L=0.5/1m, Δ(Hc/H)= 10% – Sau khử nhiễu + xử lý nhiễu biên (Dạng dao động 04) 86Hình 4.80 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 1 vị trí: L=0.5/1m, Δ(Hc/H)= 10% của bài báo Serra và Lopez (2018) [9] 87Hình 4.81 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 1 vị trí: L=0.5/1m, Δ(Hc/H)= 10% – Sau khử nhiễu + xử lý nhiễu biên (Dạng dao động 01) 87Hình 4.82 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 2 vị trí: L1=0.5/1m, L2=0.0049/1m, Δ(Hc/H)= 10% – Trước khử nhiễu (Dạng dao động 01) 89Hình 4.83 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 2 vị trí: L1=0.5/1m, L2=0.0049/1m, Δ(Hc/H)= 10% – Sau khử nhiễu + xử lý nhiễu biên (Dạng dao động 01) 89Hình 4.84 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 2 vị trí: L1=0.5/1m, L2=0.0049/1m, Δ(Hc/H)= 10% – Trước khử nhiễu (Dạng dao động 02) 90Hình 4.85 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 2 vị trí: L1=0.5/1m, L2=0.0049/1m, Δ(Hc/H)= 10% – Sau khử nhiễu + xử lý nhiễu biên (Dạng dao động 02) 90Hình 4.86 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 2 vị trí: L1=0.5/1m, L2=0.0049/1m, Δ(Hc/H)= 10% – Trước khử nhiễu (Dạng dao động 03) 91Hình 4.87 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 2 vị trí: L1=0.5/1m, L2=0.0049/1m, Δ(Hc/H)= 10% – Sau khử nhiễu + xử lý nhiễu biên (Dạng dao động 03) 91Hình 4.88 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 2 vị trí: L1=0.5/1m, L2=0.0049/1m, Δ(Hc/H)= 10% – Trước khử nhiễu (Dạng dao động 04) 92Hình 4.89 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 2 vị trí L1=0.5/1m, L2=0.0049/1m, Δ(Hc/H)= 10% – Sau khử nhiễu + xử lý nhiễu biên (Dạng dao động 04) 92

Trang 19

Hình 4.90 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 3 vị trí: L=0.75/1m, L2=0.5/1m, L3=0.0049/1m,

Δ(Hc/H)= 10% – Trước khử nhiễu (Dạng dao động 01) 94

Hình 4.91 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 3 vị trí: L=0.75/1m, L2=0.5/1m, L3=0.0049/1m, Δ(Hc/H)= 10% – Sau khử nhiễu + xử lý nhiễu biên (Dạng dao động 01) 94

Hình 4.92 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 3 vị trí: L=0.75/1m, L2=0.5/1m, L3=0.0049/1m, Δ(Hc/H)= 10% – Trước khử nhiễu (Dạng dao động 02) 95

Hình 4.98 Biểu đồ chỉ số hư hỏng 1 vị trí – Kết hợp Wavelet 4 dạng dao động 98

Trang 20

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

SHM Structural health monitoring: chẩn đoán kết cấu công trình

EMD Empirical mode decomposition: phương pháp thực nghiệm phân hủy CWT Continuous Wavelet transform: phương pháp Wavelet liên tục

DWT Discrete Wavelet transform: phương pháp Wavelet rời rạc SWT Stationary Wavelet transform: phương pháp Wavetlet dừng

RSS Root Sum Squared method: phương pháp căn của tổng bình phương

Trang 21

f(t) : tín hiệu đầu vào

C(a,b) : hệ số cho biết mức độ tương quan giữa tín hiệu f(x) và hàm Wavelet trong biến đổi hàm Wavelet liên tục

Trang 22

DANH MỤC MA TRẬN VÀ VÉC TƠ

[C,D] : ma trận hệ số xấp xỉ, hệ số chi tiết

 : véc tơ dạng dao động dầm bình thường

 : véc tơ dạng dao động dầm hư hỏng

S : véc tơ trừ dạng dao động bình thường và hư hỏng

Trang 23

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU

1.1 Đặt vấn đề

1.1.1 Tầm quan trọng của việc giám sát sức khỏe kết cấu công trình

Trong thời đại hiện đại hóa đất nước như ngày nay, việc đầu tư xây dựng với quy mô lớn, áp dụng công nghệ kỹ thuật tiến bộ hiện đại, cùng với vốn đầu tư ngày càng cao

Tính đến năm 2022, cầu Nhật Tân (Hình 1.1) là cây cầu thép – dây văng lớn nhất Việt

Nam, hoàn thành năm 2015 với tổng chiều dài 9.17km, vốn đầu tư lên đến 13.626 tỉ VNĐ

Landmark 81 – tòa nhà cao nhất Việt Nam (Hình 1.2), hoàn thành năm 2018 với tổng độ

cao 461.3m, vốn đầu tư lên đến 30.000 tỷ VNĐ

Hình 1.1 Cầu Nhật Tân (Thủ Đô Hà Nội) [1]

Hình 1.2 Tòa nhà Landmark 81 (Thành Phố Hồ Chí Minh) [2]

Trang 24

Để xây dựng thành công những dự án với quy mô tầm cỡ trên, chúng ta đã đầu tư rất nhiều tiền của, thời gian, chất xám,… Một câu hỏi được đặt ra: làm sao chúng ta bảo trì bảo hành, kịp thời phát hiện ra những hư hỏng, khuyết tật kết cấu sinh ra trong quá trình vận hành? Từ đó, nghiên cứu giám sát sức khỏe kết cấu công trình ngày càng được quan tâm và được biết đến với tên gọi SHM – Structural Health Monitoring Tại Việt Nam, chúng ta đã ứng dụng hệ thống SHM trên nhiều công trình điển hình như cầu Cần Thơ, cầu Bãi Cháy (Quảng Ninh), cầu Bính (Hải Phòng), cầu Nhật Tân (Hà Nội), cầu Rồng

(Đà Nẵng) (Hình 1.3, Hình 1.4)…

Hình 1.3 Cầu Rồng (Đà Nẵng) [3]

Hình 1.4 Hệ thống SHM cầu Rồng (Đà Nẵng) [4]

Trang 25

1.1.2 Tầm quan trong của việc chẩn đoán hư hỏng cho kết cấu dầm

Đa số hệ thống SHM đang được áp dụng chủ yếu và hiệu quả cho kết cấu cầu vượt nhịp lớn Kết cấu cầu lại chủ yếu cấu tạo bởi hệ dầm cầu, do đó việc chuyên sâu chẩn đoán hư hỏng cho kết cấu dầm nói chung được quan tâm và đề xuất trong nghiên cứu này Ngoài ra, dầm là cấu kiện chịu lực quan trọng tạo nên khung xương của một công trình dân dụng (tòa nhà Landmark 81) hay cầu đường (Cầu Nhật Tân) và công trình khác Như vậy, để một công trình có thể tồn tại lâu bền chúng ta cần phải quan tâm, bảo hành bảo trì cấu kiện kết cấu này Trước hết, chúng ta cần biết dầm làm việc hiệu quả với vai

trò là cấu kiện chịu uốn Khi có tác nhân ngoại lực tăng dần, dầm sẽ chuyển từ trạng thái nguyên vẹn sang hư hỏng Cụ thể, dấu hiệu nhận biết hư hỏng dầm bằng mắt thường là dầm bắt đầu xuất hiện vết nứt - đặc biệt ở vùng có ứng suất kéo lớn nhất trên dầm: vết nứt thẳng góc tại vị trí có moment lớn và vết nứt xiên tại vị trí gần gối tựa có lực ngang

lớn (Hình 1.5, Hình 1.6)

Hình 1.5 Vết nứt xiên và vết nứt thẳng góc [5]

Nguyên nhân dẫn đến hình thành vết nứt dầm trong thực tế: dầm không đủ khả năng chịu lực (dầm chịu tải trọng lớn hơn tính toán thiết kế, dầm vượt nhịp lớn, dầm có kích thước chiều cao làm việc nhỏ - dầm bẹt), do co ngót bê tông, dầm bị ăn mòn do môi trường, do thiên tai,…

Hình 1.6 Vết nứt xuất hiện thẳng góc vị trí nhịp dầm [6]

Trang 26

Như vậy, việc phát hiện ra hư hỏng (vết nứt) và chẩn đoán được hư hỏng trên dầm đóng vai trò quan trọng trong việc bảo trì bảo hành cấu kiện dầm nói riêng và công trình xây dựng nói chung Trong giai đoạn hiện tại, phương pháp chẩn đoán kết cấu dầm không phá hủy dựa trên sự hình thành vết nứt hay sự suy giảm độ cứng đã và đang nhận được sự quan tâm của nhiều nghiên cứu trong và ngoài nước Bởi những ưu điểm vượt trội như không phá hoại dầm, không gây ảnh hưởng đến việc sử dụng công trình, có khả năng ứng dụng rộng rãi Kết quả của phương pháp này sẽ giúp chúng ta xác định được vị trí, số lượng cũng như phạm vi hư hỏng xảy ra trên dầm, trên cơ sở số liệu mô hình phân tích hoặc dữ liệu đo thực nghiệm

Phân tích Wavelet cho dạng dao động (Hình 1.7) là một trong những phương pháp

không phá hủy đã được nêu trên Hiện nay, phương pháp này đang được các nhà khoa học nghiên cứu và ứng dụng hiệu quả trong việc phát hiện hư hỏng xảy ra trên dầm

Hình 1.7 Biểu đồ phân tích Wavelet [7]

Từ nhu cầu thực tế và phân tích trên, đề tài: “Chẩn đoán vết nứt trên dầm, sử dụng phân tích Wavelet cho dạng dao động” đã được tác giả lựa chọn thực hiện nghiên cứu

Trang 27

1.2 Mục tiêu và nội dung nghiên cứu 1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu trong luận văn này là “chẩn đoán hư hỏng trong kết cấu dầm sử dụng phương pháp phân tích Wavelet cho dạng dao động” So với các nghiên cứu liên quan trước đây, tác giả có những đóng góp mới như: chẩn đoán cho dầm với nhiều điều kiện biên khác nhau, khử được ảnh hưởng của nhiễu quanh vùng hư hỏng và làm giảm được nhiễu vùng biên, đề xuất phương pháp kết hợp Wavelet các dạng dao động để chẩn đoán chính xác các trường hợp hư hỏng

1.2.2 Nội dung nghiên cứu

Các nội dung nghiên cứu bao gồm:

1 Tìm hiểu phân tích Wavelet và phương pháp chẩn đoán hư hỏng trong kết cấu dầm sử dụng phân tích Wavelet cho dạng dao động

2 Mô phỏng và phân tích dao động tự do cho dầm với các điều kiện biên khác nhau (dầm đơn giản, dầm công xôn) Từ đó, đánh giá độ tin cậy của kết quả phân tích dạng dao động so với kết quả giải tích và kết quả đã công bố

3 Tiến hành chẩn đoán hư hỏng trong kết cấu dầm sử dụng phương pháp phân tích Wavelet cho dạng dao động với nhiều kịch bản hư hỏng khác nhau Từ đó, đánh giá độ chính xác của phương pháp chẩn đoán về vị trí và về số lượng hư hỏng trong kết cấu dầm

1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 1.3.1 Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu được luận văn hướng đến đó là sự hư hỏng xuất hiện trong kết cấu dầm với nhiều điều kiện biên khác nhau

1.3.2 Phạm vi nghiên cứu

Luận văn được giới hạn trong phạm vi sau:

- Chỉ chẩn đoán cho kết cấu dầm công xôn và dầm đơn giản

- Chỉ sử dụng dữ liệu dạng dao động và phương pháp Wavelet để chẩn đoán

Trang 28

1.4 Tính cần thiết và ý nghĩa thực tiễn của nghiên cứu

Kết cấu dầm cũng có tuổi thọ tồn tại riêng của nó Để đảm bảo rằng kết cấu dầm làm việc ổn định và không gây nguy hiểm đến tính mạng và tài sản con người, cần phải có một phương pháp chẩn đoán được hư hỏng xảy ra trên dầm

Phương pháp phân tích Wavelet cho dạng dao động là phương pháp chẩn đoán hư hỏng trên dầm bằng cách thu thập dữ liệu dạng dao động, do đó không gây ảnh hưởng đáng kể nào tới sự làm việc của kết cấu Phương pháp này giúp phát hiện các hư hỏng nhanh chóng thông qua bộ lộc hàm Wavelet, từ đó đưa ra các biện pháp xử lý kịp thời

Trong quá trình phân phân tích, hiện tượng nhiễu làm sai lệch kết quả chẩn đoán cũng là điều khó tránh khỏi Do đó, áp dụng kĩ thuật xử lý nhiễu trong phân tích Wavelet sẽ góp phần tránh gây ra sự ngộ nhận, nhầm lẫn trong quá trình chẩn đoán Từ đó, độ tin cậy và độ chính xác của phương pháp phân tích Wavelet cho dạng dao động trở nên vượt trội hơn, được quan tâm nghiên cứu và áp dụng vào trong thực tiễn

1.5 Cấu trúc luận văn

Nội dung luận văn được trình bày gồm 5 chương: Chương 1 Giới thiệu

Giới thiệu sơ lược về đề tài nghiên cứu, mục tiêu và nội dung nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, tính cần thiết và ý nghĩa thực tiễn của nghiên cứu

Chương 2 Tổng quan

Tổng quan về tình hình nghiên cứu của các tác giả trong nước và quốc tế liên quan đến phương pháp chẩn đoán hư hỏng trong kết cấu dầm sử dụng phân tích Wavelet cho dạng dao động

Chương 3 Cơ sở lý thuyết

Trình bày cơ sở lý thuyết, định nghĩa về hàm phân tích Wavelet và cách áp dụng nó vào trong bài toán chẩn đoán hư hỏng kết cấu dầm

Chương 4 Bài toán ứng dụng

Áp dụng cơ sở lý thuyết để phân tích, tính toán bài toán ứng dụng với điều kiện biên khác nhau, sau đó đưa ra nhận xét, đánh giá kết quả đạt được

Chương 5 Kết luận và kiến nghị

Đưa ra các kết luận chính đã đạt được trong đề tài, các vấn đề còn vướng mắc, chưa được nghiên cứu và kiến nghị hướng nghiên cứu, phát triển sau này

Trang 29

CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN

Trong chương này, các nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan đến đề tài sẽ được chia thành hai nhóm bao gồm: các nghiên cứu phân tích hư hỏng kết cấu dựa trên dạng dao động và các nghiên cứu phân tích hư hỏng kết cấu dựa trên phân tích Wavelet cho dạng dao động Từ đó, học viên đưa ra tổng kết về những vấn đề tồn tại, chỉ ra những vấn đề mà trong nghiên cứu này cần tập trung giải quyết

2.1 Tình hình nghiên cứu nước ngoài

2.2.1 Phân tích hư hỏng kết cấu dựa trên dạng dao động

Sự xuất hiện hư hỏng trong kết cấu sẽ dẫn đến thay đổi đặc trưng động lực của kết cấu, như: tần số tự nhiên, dạng dao động, , nguyên nhân xuất phát từ sự giảm độ cứng tại vị trí hư hỏng Vì thế, để xác định vị trí và đánh giá mức độ hư hỏng của kết cấu, ta có thể xác định bằng cách so sánh các đặc trưng này của kết cấu với các đặc trưng không hư hỏng

Với đặc trưng là “dạng dao động”, giải pháp đơn giản nhất là so sánh trực tiếp bằng cách lấy dạng dao động của kết cấu có hư hỏng trừ đi dạng dao động của kết cấu không hư hỏng, theo công thức     *, trong đó:  và * lần lượt là dạng dao động của kết cấu bình thường và kết cấu hư hỏng

Khoo và cộng sự (2004) [11] đã phân tích dạng dao động riêng để chẩn đoán kết cấu tường gỗ Trong nghiên cứu này, vị trí hư hỏng được xác định bằng cách so sánh sự biến dạng của dạng dao động riêng trước và sau khi kết cấu xuất hiện hư hỏng Ngoài ra, bài báo đã áp dụng kết hợp phân tích sự thay đổi độ cứng của kết cấu Kết quả bài báo đã cho thấy rằng các điểm nằm gần vị trí hư hỏng có độ cứng giảm tương đối cao so với các điểm nằm xa vị trí hư hỏng Từ đó, việc xác định vị trí hư hỏng trong kết cấu càng rõ nét và chính xác

El-Gebeily và cộng sự (2015) [12] đã phân tích hư hỏng bên trong của một thanh dạng ống dựa trên dạng dao động riêng của kết cấu Hư hỏng được mô phỏng là sự thay đổi đột ngột của bề mặt bên trong của thanh dạng ống Nhận dạng hư hỏng chỉ yêu cầu một dạng riêng mà không cần sự sử dụng sự thay đổi của các đặc trưng động lực học khác

2.2.1 Phân tích hư hỏng kết cấu dựa trên phân tích Wavelet cho dạng dao động

Phân tích kết cấu bằng phương pháp Wavelet hình thành từ ý tưởng: một tín hiệu bất kỳ, ta có thể phân tách thành các hàm cơ sở có tính cục bộ gọi là hàm “wavelet” Tính cục bộ của tín hiệu được phân tích thông qua các hệ số “Tỷ lệ” và hệ số “Dịch mức”

Tín hiệu sau khi phân tích Wavelet được chia thành hai thành phần: thành phần “xấp xỉ”

và thành phần “chi tiết”, trong đó thành phần chi tiết chứa các điểm “tần số cao, tỷ lệ

Trang 30

thấp” hình thành các “đỉnh” tương ứng với những điểm gián đoạn, bập bềnh, gập gẫy của tín hiệu gốc Đây là cơ sở để nhận biết vết nứt trong phân tích Wavelet

Misiti và cộng sự (2009) [7] đã hướng dẫn phân tích Wavelet vô cùng chi tiết và cụ thể Tài liệu đã giới thiệu quá trình hình thành, chức năng và cách sử dụng công cụ hiện đại Wavelet trong phân tích và ứng dụng trong cuộc sống Bằng việc hướng dẫn cách lập trình cơ bản từng bước trong phần mềm MATLAB và hình ảnh biểu đồ minh họa, tài liệu đã thành công trong việc chỉ ra tính năng ưu việt trong việc phát hiện vị trí bập bềnh, gãy khúc, khuyết tật gây ra bởi sự thay đổi nhỏ của tín hiệu Ngoài ra, bài viết hướng dẫn cách chúng ta khử nhiễu các đối tượng, giúp ta xác định đúng vị trí phân tích kết cấu một cách trực quan, chính xác

Serra và Lopez (2018) [9] đã phân tích vị trí vết nứt dầm công xôn thép bằng phân tích Wavelet dựa trên dạng dao động Tác giả đã giảm tiết diện phần tử tại một mặt cắt ngang Sau đó tác giả tiến hành chạy phân tích dạng dao động của dầm có và không có vết nứt Cuối cùng, tác giả thực hiện phân tích Wavelet liên tục kết hợp với khữ nhiễu tín hiệu để xác định vị trí vết nứt tương ứng với chiều cao vết nứt đã giả định trước đó Kết quả cho thấy rằng: biểu đồ vị trí vết nứt xác định đúng vị trí vết nứt xảy ra dù với sự thay đổi nhỏ của kết cấu

Liew và Wang (1998) [13] đã nghiên cứu đầu tiên trong việc ứng dụng lý thuyết Wavelet để phân tích xác định vết nứt của kết cấu Tác giả đã mô phỏng dầm đơn giả với vết nứt hở và sau đó sử dụng kết quả dạng dao động của dầm để phân tích Wavelet Kết quả chỉ ra rằng: việc phân tích Wavelet giúp phát hiện vị trí vết nứt một cách dễ dạng mà các phương pháp trước đó hầu như không thể phân tích được Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng sự thay đổi đột ngột của dạng dao động xảy ra trong các dạng dao động bậc cao

Hou và cộng sự (2000) [14] đã trình bày cách phát hiện hư hỏng dầm đơn giản dựa trên cách tiếp cận của phương pháp Wavelet bằng cách sử dụng kết hợp cả hai dữ liệu: một là mô phỏng số từ một mô hình kết cấu đơn giản với lò xo đặt song song, hai là dữ liệu ghi lại thực tế từ phản ứng của tòa nhà trong sự kiện động đất năm 1971 tại Mỹ Bài viết đã cho thấy cấu trúc hư hỏng hoặc sự thay đổi độ cứng của kết cấu có thể được phát hiện bằng điểm tăng đột biến trong các chi tiết trong bảng phân tích Wavelet của dữ liệu phản hồi Từ vị trí của những điểm đột biến này chúng ta có thể chỉ ra chính xác thời điểm xảy ra hư hỏng kết cấu

Lu và Hsu (2002) [15] đã trình bày phương pháp phân tích phân tích Wavelet để chẩn đoán sự hư hỏng của kết cấu Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc ứng dụng phân tích Wavelet rời rạc của tín hiệu không chỉ có thể phát hiện được khuyết tật và còn cả số lượng và vị trí của chúng Kết quả đã cho thấy: ngay cả một khiếm khuyết cục bộ nhỏ cũng có thể tạo ra những thay đổi đáng kể trong hệ số Wavelet của tín hiệu rung động

Trang 31

Loutridis và cộng sự (2003) [16] đã mô phỏng dầm công xôn có hai vết nứt mở để phân tích Wavelet Vị trí vết nứt được xác định bởi những thay đổi đột ngột trong phản ứng không gian của tín hiệu dạng dao động của kết cấu Tác giả đã sử dụng phương pháp phân tích Wavelet liên tục và ước tính trước vị trí và độ sâu vết nứt Để xác định độ sâu tương đối của vết nứt, một hệ số cường độ được thiết lập liên quan đến kích thước của vết nứt với các hệ số của phép phân tích Wavelet Nghiên cứu đã chỉ ra rằng: hệ số cường độ thay đổi theo độ sâu vết nứt theo hàm bậc hai luật đa thức

Ovanesova và Suarez (2004) [17] đã mở rộng ứng dụng phương pháp phân tích Wavelet cho hệ khung của kết cấu thay vì một cấu kiện đơn giản độc lập Bài báo đã so sánh giữa biểu đồ xác định hư hỏng bằng dạng dao động và hàm Wavelet chạy trên dữ liệu dạng dao động Kết quả cho ta thấy phương pháp Wavelet giúp chúng ta xác định rõ vị trí vết nứt dự kiến Tác giả nhận xét rằng: phương pháp phân tích Wavelet này sẽ dễ dàng triển khai trong thực tế Nó có thể sử dụng cho kết cấu cần được giám sát theo dõi tại các khu vực thiệt hại dự kiến

Han và cộng sự (2005) [18] đã thực hiện phân tích bài toán dầm thép đơn giản và vị trí hư hỏng được mô phỏng bằng cách thực hiện giảm độ cứng dầm tại vị trí chỉ định sẵn Bài viết đã đưa ra hai yếu tố quan trọng: một là tín hiệu tần số và dạng dao động không phải là một dấu hiệu nhạy cảm tốt về sự hư hỏng kết cấu; hai là Wavelet là công cụ toán học mạnh mẽ để xác định sự thay đổi của hư hỏng kết cấu, hơn hẳn việc biến đổi Fourier – một công cụ thông dụng trước đây

Chang và Chen (2005) [19] đã trình bày kỹ thuật phát hiện vết nứt dựa trên công cụ phân tích toán học Wavelet Tác giả đã mô phỏng dầm thép chữ nhật đơn giản để phân tích vết nứt Dữ liệu dạng dao động được sử dụng để xác định vị trí vết nứt Bên cạnh đó, tác giả kết hợp với dữ liệu tần số tự nhiên để dự đoán độ sâu của vết nứt thông qua phương trình đặc trưng Qua đó, tác giả đã cho thấy rằng: các phân tích Wavelet hiện tại có thể phát hiện vị trí và độ sâu vết nứt với độ chính xác cao Tuy nhiên kết quả phân tích vẫn còn bị nhiễu với biên độ cao ở 2 đầu biên

Bukkapatnam và cộng sự (2005) [20] đã chỉ ra rằng phương pháp năng lượng biến dạng có khả thi đối với ứng dụng chẩn đoán kết cấu Tác giả đã sử dụng hàm Wavelet thể hiện sự khác biệt về biến dạng giữa cấu trúc của kết cấu tấm hư hỏng và không hư hỏng của dạng dao động Kết quả đã chỉ ra rằng năng lượng biến dạng của tấm khi bị hư hỏng cao hơn đáng kể so với kết cấu không bị hư hỏng Nhờ vào công cụ vượt trội của phép biến đổi Wavelet, bằng cách tập trung vào các hệ số chi tiết và lọc ra các tín hiệu tần sô thấp và tần số cao gây nhiễu đã giúp chúng ta dễ dàng xác định được vị trí hư hỏng trong kết cấu

Zhu và Law (2006) [21] đã mô phỏng dầm đơn giản với các vết nứt hình lò xo và tiến hành thực nghiệm phân tích Tác giả đã chỉ ra phương pháp mới để xác định vết nứt của kết cấu dầm cầu dưới tải trọng chuyển động là phương pháp phân tích Wavelet của dạng

Trang 32

dao động Nghiên cứu đã cho thấy phương pháp Wavelet có thể xác định chính xác vị trí hư hỏng kể cả cùng một lúc có nhiều hư hỏng trên dầm cầu Mức độ thiệt hại có thể xác định bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu tham chiếu về chỉ số thiệt hại của hệ số Wavelet Tác giả đã cho thấy các vị trí hư hỏng của kết cấu không thay đổi do ảnh hưởng của nhiễu, tốc độ chuyển động hay biên độ của tải trọng đo

Parkrashi và cộng sự (2006) [22] đã giải quyết vấn đề liên quan đến phần tử dầm có vết nứt hở Tác giả đã mô phỏng trên dầm nhôm đơn giản có một vết nứt hở với mức độ khác nhau, dựa trên phân tích Wavelet cho dạng dao động, nghiên cứu đã chỉ ra được sự hiện diện và vị trí của vết nứt Bên cạnh đó, tác giả đã sử dụng kỹ thuật hiệu chỉnh Kurtosis để khử nhiễu dao động của kết cấu đem đến kết quả rõ nét

Zhong và Oyadiji (2007) [23] đã đề xuất phương pháp phát hiện vết nứt trong kết cấu dầm bằng phân tích Wavelet dừng của tín hiệu bình thường và có vết nứt Tác giả đã mô phỏng dâm đơn giản với vết nứt hở nằm phía dưới dầm để tiến hành phân tích Ba mươi sáu trường hợp vết nứt có độ sâu và chiều rộng khác nhau được sử dụng trong bài báo này Nghiên cứu đã chỉ ra rằng: độ lớn của và dấu hiệu của các giá trị đỉnh của hàm chi tiết trong phân tích Wavelet dừng phụ thuộc vào kích thước của vết nứt và khoảng thời gian lấy mẫu thử nghiệm Đối với trường hợp thực tế, kết quả phân tích sẽ bị ảnh hưởng bởi hiện tượng nhiễu Do đó trong phân tích, việc khử nhiễu cũng được đề cập trong nghiên cứu

Li và cộng sự (2007) [24] đã sử dụng kết hợp phương pháp khai triển dạng dao động thực nghiệm EMD với biển đổi Wavelet để xác định hư hỏng trong kết cấu Tác giả đã tiến hành mô phỏng kết cấu căn nhà bốn tầng để phân tích vết nứt Đầu tiên, tác giả đã áp dụng kỹ thuật EMD để phân tách phản hồi của tín hiệu rung động kết cấu thành một tín hiệu đơn Sau đó, mỗi tín hiệu đơn được phân tích thông qua phân tích Wavelet để phát hiện vị trí và mức độ hư hỏng của kết cấu Kết quả chứng minh rằng phương pháp kết hợp EMD và phân tích Wavelet liên tục có thể được sử dụng để xác định rõ ràng và hiểu quả thời điểm xảy ra hư hỏng kết cấu so với phân tích Wavelet một mình

Ren và Sun (2008) [25] đã kết hợp sử dụng phương pháp phân tích Wavelet với Entropy của Shannon để phát hiện hư hỏng kết cấu từ các tín hiệu hư rung động trong bài báo gọi là Wavelet Entropy Tác giả đã nghiên cứu và so sánh Wavelet Entropy tương đối và Wavelet Entropy theo thời gian dưới dạng kết quả mô phỏng số và kết quả thử nghiệm trong phòng thí nghiệm Kết quả thu được là Wavelet Entropy thời gian nhạy cảm trong phát hiện sự bất thường trong một rung động liên tiếp đo được các tín hiệu Vì thế có thể được sử dụng để phát hiện các bất thường trong tín hiệu rung động thu thập từ hệ thống theo dõi kết cấu

Zhang và Wang (2009) [26] đã chỉ ra rằng phương pháp dựa trên phân tích Wavelet thuận tiện trong việc định vị và đánh số các vết nứt, song song đó phương pháp dựa trên tần số thuận tiện trong việc xác định kích thước của vết nứt Tác giả đã áp dụng cả hay

Trang 33

phương pháp này với hai giai đoạn phân tích: giai đoạn thứ nhất – xác định vị trí vết nứt bằng đỉnh của hệ số Wavelet, giai đoạn thứ hai – xác định độ sâu vết nứt bằng dữ liệu tần số

Y Kankanamge và cộng sự (2020) [27] đã trình bày tổng quan về ứng dụng của phương pháp phân tích Wavelet dạng dao động trong lĩnh vực chẩn đoán kết cấu công trình dân dụng Các tính năng khác nhau của phương pháp này được các nhà nghiên cứu sử dụng để xác định các vị trí hư hại của kết cấu Wavelet dạng dao động là một công cụ xử lý tín hiệu mạnh mẽ Sở hữu lợi thế độ phân giải tuyệt vời trong cả hai miền thời gian và tần số và đặc biệt khả năng xử lý nhiễu tín hiệu tốt Song song đó, tác giả cũng nêu lên những hạn chế của phương pháp phân tích Wavelet dạng dao động Các nghiên cứu điển hình đã được trình bày trong bài viết và cho thấy phương pháp Wavelet dạng dao động được đánh giá cao trong nghiên cứu chẩn đoán hư hỏng công trình

2.2 Tình hình nghiên cứu tại Việt Nam

Một số nghiên cứu liên quan trong nước được xuất bản bao gồm:

Tran và Trinh (2012) [28] đã xây dựng thuật toán và chương trình phân tích sự thay đổi dạng dao động riêng của kết cấu dầm khi xuất hiện vết nứt Bài báo đã thể hiện sự thay đổi dạng dao động của dầm liên tục ba nhịp dựa trên việc giả định phần trăm hư hỏng dầm trước đó Từ đó, tác giả đã áp dụng phân tích Wavelet và chỉ ra đúng được vị trí hư hỏng dầm Ngoài ra tác giả cũng đã áp dụng phương pháp khử nhiễu SNR để mang lại kết quả chính xác vị trí chẩn đoán vết nứt

Nguyen (2014) [29] đã phân tích dạng dao động riêng của dầm hình chữ nhật chứa vết nứt sử dụng phương pháp phần tử hữu hạn Tác giả đã phân tích dạng riêng của dầm bị ảnh hưởng bởi dao động uốn ngang và uốn dọc do vết nứt gây ra Khi đó, dạng riêng của dầm thay đổi từ đường cong phẳng sang đường cong không gian Do đó, sự xuất hiện vết nứt có thể được dự đoán dựa trên dạng riêng của kết cấu: khi dạng riêng là đường cong không gian Bài báo đã chỉ ra rằng, khi xuất hiện vết nứt, dạng riêng sẽ biến dạng hoặc thay đổi đột ngột xung quanh vị trí vết nứt và tác giả đã đưa ra phân tích định lượng giữa độ sâu và vị trí của vết nứt

Trinh (2015) [30] đã xây dựng hàm dạng cho phần tử thanh có nhiều vết nứt bằng phương pháp độ cứng động lực học Tác giả đã thu thập tín hiệu dạng dao động của kết cấu và dùng phương pháp phân tích Wavelet để thể hiện vị trí vết nứt Tại vị trí vết nứt, dạng dao động có sự thay đổi đột ngột Từ việc mô phỏng phân tích dạng dao động và hệ dầm, tác giả đã mở rộng sang phân tích hệ khung phẳng và khung không gian Kết quả cho thấy phân tích Wavelet xác định đúng vị trí và độ sâu vết nứt cần chẩn đoán

Tran và Khiem (2017) [31] đã phân tích chi tiết phương pháp độ cứng động lực học trong phân tích và chẩn đoán kết cấu Tác giả đã tổng quát hóa phương pháp chẩn đoán

Trang 34

kết cấu trên kết cấu dầm và kết cấu khung bằng phép biến đổi Wavelet cho dạng dao động Kết quả cho thấy rằng phương pháp phân tích Wavelet giúp chẩn đoán hiệu quả kể cả vị trí và mức độ hư hỏng xảy ra trên kết cấu Kết hợp công cụ khử nhiễu, phương pháp phân tích Wavelet là một công cụ chẩn đoán kết cấu mạnh mẽ và chính xác hư hỏng

Tran và Ngo (2019) [32] đã xác định vết nứt trên dầm đơn giản FGM với một và nhiều vị trí vết nứt, bằng cách sử dụng phân tích Wavelet tĩnh của dạng dao động, có xét đến ảnh hưởng của nhiễu Gaussian khi phân tích Dạng dao động thu được của dầm FGM với nhiều vêt nứt sử dụng phương pháp độ cứng và mô phỏng kết vết nứt dạng lò xo Do đó, dữ liệu phân tích Wavelet dừng được áp dụng để xác định vết nứt là bội số của dầm FGM bị nứt Tác giả đã chỉ ra rằng: để xác định các vết nứt trong kết cấu dầm, tác giả đề nghị dữ liệu bị nhiễu của SNR từ 75 Db trở đi Vị trí vết nứt có thể được phát hiện rõ ràng hơn bằng cách sử dụng dạng dao động của dầm có vết nứt

Tran (2022) [34] đã trình bày phương pháp phân tích biến đổi Wavelet tĩnh để xác định chính xác vị trí hư hỏng trên đường dây tải điện 110 kV từ Trị An sang Phú Giáo Kết hợp với thuật toán lọc, tác giả đã chỉ ra được kết quả chính xác vị trí sự cố trên đường dây tải điện Qua đó phép biến đổi Wavelet được đánh giá hiệu quả, tính chính xác cao và ít bị ảnh hưởng bởi các yếu tố bên ngoài khi áp dụng vào trong thực tiễn

2.3 Tổng kết

Các đề tài nghiên cứu liên quan đến lĩnh vực chẩn đoán kết cấu ngày càng đa dạng và phát triển Điều này cho thấy rằng sự quan tâm của các nhà khoa học đến lĩnh vực này ngày càng cao Tuy nhiên, mặc dù có nhiều công trình nghiên cứu những vẫn còn nhiều vấn đề cần được giải quyết, đặc biệt trong lĩnh vực là chẩn đoán kết cấu dầm

So với các phương pháp chẩn đoán hư hỏng kết cấu dầm khác, phương pháp phân tích Wavelet có nhiều ưu điểm vượt trội như: kết quả tín hiệu sau phép biến đổi Wavelet rất nhạy với sự thay đổi, dù là thay đổi nhỏ, do đó giúp chúng ta xác định vị trí hư hỏng nhanh và chính xác Phương pháp phân tích Wavelet không phụ thuộc vào việc chọn ngưỡng hư hỏng như một số phương pháp chẩn đoán khác, bản thân kết quả vùng hư hỏng (phạm vi hư hỏng) trong phân tích Wavelet sẽ được thu hẹp, giúp nâng cao độ tin cậy của kết quả chẩn đoán Ngoài ra, phương pháp phân tích Wavelet rất mạnh trong việc khử nhiễu tín hiệu, đặc biệt khử nhiễu ở điều kiện biên mà không phải các phương pháp phân tích khác có thể thực hiện được

Cho đến hiện tại, trong đề tài chẩn đoán Wavelet cho dạng dao động, các nghiên cứu trước đó dù đã chỉ ra được hư hỏng chẩn đoán Tuy nhiên, biểu đồ kết quả vẫn còn bị nhiễu khá cao, đặc biệt ở các điều kiện biên Điều này sẽ làm cho người đọc kết quả bị rối, ảnh hưởng đến độ tin cậy và chính xác của kết quả nghiên cứu Trong nghiên cứu này, học viên đã giải đáp được nguyên nhân dẫn đến sự nhiễu ở các điều kiện biên của

Trang 35

các nghiên cứu đi trước Từ đó, học viên áp dụng phương pháp khử nhiễu tự động của MATLAB, kết hợp với phương pháp làm trơn đường biên – khử nhiễu biên để đưa ra kết quả thể hiện tốt nhất trên biểu đồ chẩn đoán

Ngoài ra, các nghiên cứu trước đó vẫn còn mô phỏng đơn lẻ một vị trí hư hỏng để chẩn đoán Điều này chưa đánh giá hết hiệu quả của phương pháp trong trường hợp nhiều hư hỏng cùng xảy ra trên dầm Học viên đã khắc phục hạn chế đó bằng cách mô phỏng 3 trường hợp phân tích với số lượng hư hỏng khác nhau, ở các vị trí khác nhau trên dầm

Khi hư hỏng xảy ra, đặc biệt trên các dầm có nhiều hư hỏng, các đỉnh cao nhất của biểu đồ chẩn đoán Wavelet có xu hướng lệch qua vị trí hư hỏng Do đó, việc đề xuất hư hỏng xảy ra tại vị trí các đỉnh nhọn nhất xuất hiện trên biểu đồ chẩn đoán của các nghiên cứu trước đó không còn phù hợp Học viên đã nghiên cứu và khoanh vùng được vị trí hư hỏng xảy ra trên dầm Từ đó đã giải quyết được hạn chế của các nghiên cứu trước đó

Điều đáng lưu ý, các nghiên cứu đi trước chỉ tập trung mô phỏng hay thực nghiệm trên một điều kiện biên dầm nhất định Điều đó chưa thể đánh giá tổng quát hết khả năng chẩn đoán hư hỏng của phương pháp trên các dầm khác nhau Vì thế, trong nghiên cứu này, học viên đã phân tích hư hỏng trên nhiều điều kiện biên khác nhau trên dầm

Từ những hạn chế của các nghiên cứu nêu trên, việc “chẩn đoán hư hỏng trong kết cấu dầm sử dụng phân tích Wavelet cho dạng dao động”, với các “điều kiện biên khác nhau” đã được học viên tập trung trong nghiên cứu này

Trang 36

CHƯƠNG 3 CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Chương này trình bày các định nghĩa, các công thức hình hành phương pháp phân tích Wavelet và cách ứng dụng phương pháp phân tích Wavelet cho dạng dao động trong chẩn đoán hư hỏng kết cấu dầm

3.1 Từ phân tích Fourier đến phân tích Wavelet

Khi nhắc đến phổ phản ứng (response spectrum) trong phân tích động đất công trình, chúng ta sẽ nhớ đến phân tích Fourier - phép biến đổi một tín hiệu thành thành tổng các hàm sin với tần số khác nhau Các sóng hình sin sau biến đổi là các sóng có hình dạng

trơn tru và có quy luật, kéo dài từ âm vô cùng đến dương vô cùng (Hình 3.1)

Hình 3.1 Phép biến đổi Fourier [7]

Trong ứng dụng, phân tích Fourier là kỹ thuật biến đổi tín hiệu từ miền thời gian sang

miền tần số (Hình 3.2)

Hình 3.2 Biến đổi Fourier [7]

Hình 3.3 Gia tốc nền từ El Centro 1940, [10]

Trang 37

Hình 3.4 Phản ứng chuyển vị của 3 hệ SDOF và Phổ phản ứng chuyển vị với ζ =2%, [10] Hình 3.4 là một ví dụ cụ thể của phép biến đổi Fourier theo định nghĩa: biến đổi từ

“phản ứng chuyển vị của 3 hệ dao động 1 bậc tự” do trên miền thời gian (time, sec) của

tín hiệu trận động đất El Centro (1940), suy ra: thành “phổ phản ứng chuyển vị” trên miền

tần số (Tn, sec)

Tuy nhiên, phân tích Fourier có 1 nhược điểm: khi biến đổi sang miền tần số, thông tin thời gian bị mất đi Điều này có nghĩa là: khi nhìn vào một biến đổi Fourier của tín hiệu, ta không thể biết được thời gian diễn ra của sự kiện (Khi nào bắt đầu? Khi nào kết thúc?) Như vậy, khi tín hiệu có chứa thông tin động như trôi, nghiên, biến đổi đột ngột,… thì phân tích Fourier không còn thích hợp để phát hiện ra chúng

Như vậy, yêu cầu đặt ra cần có phép biến đổi tín hiệu có đồng thời cả thông tin thời

gian (Time) và thông tin tần số (Tn) Chính vì điều đó, phép biến đổi mới mang tên Wavelet đã ra đời, kế thừa và phát triển so với phép biến đổi Fourier

Trang 38

Hình 3.5 Biến đổi Wavelet [7]

Dựa vào Hình 3.5, chúng ta thấy rằng phân tích Wavelet đã biến đổi tín hiệu từ miền thời gian (Time) thành miền tín hiệu thời gian (Time) – tỷ lệ (Scale) Để nắm rõ chi tiết

của biến đổi Wavelet này, chúng ta cùng bước qua phần tiếp theo

3.2 Phân tích Wavelet 3.2.1 Khái niệm

Phân tích Wavelet là phép biến đổi tín hiệu thành các tín hiệu đồng dạng có tỷ lệ và thời gian trễ khác nhau Các sóng Wavelet sau biến đổi có là các sóng hình dạng bất

thường, bất đối xứng, có thời gian duy trì hữu hạn với giá trị trung bình bằng 0 (Hình 3.6)

Hình 3.6 Phân tích Wavelet [7]

Nhìn vào sóng hình Sin và sóng Wavelet, ta thấy rằng đối với tín hiệu có sự thay đổi nhanh, bất thường thì sóng Wavelet gập ghềnh phản ánh tốt hơn một sóng hình Sin trơn tru Phân tích Wavelet có khả năng thể hiện được đặc tính dữ liệu kĩ thuật mà các kỹ thuật phân tích khác không có như: điểm bập bềnh, điểm gãy, điểm gián đoạn với độ dốc lớn,… Hơn nữa, phân tích Wavelet có thể nén hoặc khử nhiễu tín hiệu tốt

Hiện nay, phân tích Wavelet là công cụ hữu ích trong nhiều lĩnh vực khác nhau như xử lý tín hiệu, hình ảnh máy tính, nén dữ liệu, xử lý ảnh, đồ họa, AND, hàng không quân sự,…

Trang 39

3.2.2 Hệ số tỷ lệ (Scale)

Theo biểu đồ định nghĩa phép biến đổi Wavelet (Hình 3.5), hệ số Scale được nhắc

đến là miền tỷ lệ sau biến đổi Wavelet

Đối với một Wavelet, hệ số tỷ lệ Scale này cho thấy sự nén/ giãn của các Wavelet

Hình 3.7 Hệ số Scale của biến đổi Wavelet [7]

Hình 3.8 Hình minh họa hệ số Scale Wavelet [7]

Trang 40

3.2.3 Wavelet liên tục - Continuous Wavelet transform – CWT ([7] và [31])

Biến đổi Wavelet liên tục là tổng trên suốt khoảng thời gian tín hiệu f t  nhân với hàm Wavelet mẹ ( )t, nó được kéo dãn hay nén bởi tỷ lệ a>0 và dịch chuyển trong

không gian bởi dịch mức b Kết quả phép biến đổi Wavelet là hình thành các hệ số

    

  (3.2)

Khi đó,

C a b , 1 f t  t bdtf t  a b, ( )t dta

Biến đổi Wavelet ngược để tải tạo tín hiệu ban đầu từ các hệ số C a b ,

f t  1 C a b , a b, ( )tdbda2

  

   (3.4)

Trong đó: K là hằng số phụ thuộc vào dạng Wavelet

Giả thiết rằng hệ số Wavelet C a b , chỉ có giá trị đối với tỷ lệ a<a0, với a>a0 được xem như nhiễu Khi đó, việc tái tạo tín hiệu f t  ban đầu từ C a b , cần thêm phần bù

của tín hiệu tương ứng với a>a0 Để thực hiện điều này, người ta đưa vào một hàm ( )t

khác, gọi là hàm tỷ lệ (scaling function), thu được các hệ số Wavelet:  0    0,

00