1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Luận văn thạc sĩ Cơ kỹ thuật: Ứng dụng Deep Learning khảo sát mức độ mất mát năng lượng phục vụ công tác theo dõi sức khỏe kết cấu cầu

69 0 0
Tài liệu đã được kiểm tra trùng lặp

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Ứng dụng Deep Learning khảo sát mức độ mất mát năng lượng phục vụ công tác theo dõi sức khỏe kết cấu cầu
Tác giả Nguyễn Nhật Tâm
Người hướng dẫn GS. TS. Ngô Kiều Nhi, TS. Phạm Bảo Toàn
Trường học Trường Đại học Bách Khoa - Đại học Quốc Gia Tp. Hồ Chí Minh
Chuyên ngành Cơ Kỹ Thuật
Thể loại Luận văn thạc sĩ
Năm xuất bản 2021
Thành phố Tp. Hồ Chí Minh
Định dạng
Số trang 69
Dung lượng 3,93 MB

Cấu trúc

  • Chương 1. Mở đầu (0)
    • 1.1 Đặt vấn đề (12)
    • 1.2 Mục đích nghiên cứu (12)
    • 1.3 Mục tiêu nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu (14)
  • Chương 2. Tổng quan tài liệu (0)
  • Chương 3. Cơ sở lý thuyết (0)
    • 3.1 Các giả thiết về mô hình đàn - nhớt (20)
    • 3.2 Hàm hệ số tiêu tán (Loss Factor Function—LF) (21)
    • 3.3 Nội suy khối (Cubic Interpolation—CI) (25)
    • 3.4 Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network—CNN) (27)
    • 3.5 Giải thuật LF-CI-CNN cho giám sát sức khỏe kết cấu cầu (29)
  • Chương 4. Kết quả khảo sát và bàn luận (0)
    • 4.1 Xây dựng hình ảnh đặc trưng phân bố LF (32)
    • 4.2 Mô phỏng số quá trình suy yếu cơ tính vật liệu (34)
    • 4.3 Mạng nơ-ron tích chập được đề xuất để phân loại mức độ suy yếu cơ tính (41)
    • 4.4 Ứng dụng giải thuật đã đề xuất cho kết cấu thực (47)
      • 4.4.1 Đo lường đáp ứng dao động của kết cấu cầu thực tế (48)
      • 4.4.2 Ứng dụng cho các kết cấu cơ tính khác biệt rõ rệt (53)
  • Chương 5. Kết luận (0)
  • Tài liệu tham khảo (64)

Nội dung

Hàm hệ số tiêu tán được khảo sát từ những đặc trưng dao động của kết cấu cầu và được xây dựng một hình ảnh đặc trưng từ đường biên phân bố giá trị để đánh giá.. Phạm Bảo Toàn với những t

Cơ sở lý thuyết

Các giả thiết về mô hình đàn - nhớt

Đối tượng khảo sát của luận văn là dầm chịu uốn, như được mô tả trên Hình 3.1

Hình 3.1 Mô hình trạng thái uốn: (a) Toàn bộ dầm; (b) Vi phân dầm [57] Trong đó, f – ngoại lực; A – diện tích mặt cắt ngang; z, y – trục quán tính chính trung tâm của mặt cắt A; x – tọa độ vị trí của mặt cắt; l – chiều dài dầm

Các đặc điểm chịu lực và biến dạng của thanh chịu uốn (dầm) được cho như sau:

- Hệ ngoại lực tác dụng trong mặt quán tính chính trung tâm chứa trục y, vuông góc với trục z; hệ ngoại lực không gây ra thành phần nội lực vuông góc với tiết diện

- Đối với đối tượng nghiên cứu là nhịp cầu, lý thuyết dầm Euler-Bernoulli [58] được áp dụng Theo lý thuyết này thì giả sử rằng, thứ nhất, hình dạng các mặt cắt ngang của dầm thay đổi không đáng kể trong quá trình biến dạng Điều này có nghĩa là một mặt cắt ngang có thể được coi là một bề mặt cứng tuyệt đối và chỉ có thể quay Thứ hai, các mặt cắt ngang này được giả định vẫn luôn phẳng và vuông góc với trục dầm trong quá trình biến dạng

Khi dầm dao động luôn xảy ra thất thoát năng lượng, thể hiện bởi hiện tượng dao động tắt dần Thể hiện mối quan hệ giữa ứng suất pháp và biến dạng dài, nghiên cứu này đề xuất chọn tuân theo định luật Kelvin-Voigt [43]:

Trong đó: E – mô đun đàn hồi; C – hệ số cản nhớt;  – ứng suất pháp;  – biến dạng Biểu thức (3.1) là mở rộng của định luật Hooke, khi định luật Hooke chỉ chứa hạng thức đầu trong vế phải nghĩa là  E Theo quan điểm của định luật Hooke thì quan hệ giữa ứng suất và biến dạng là tuyến tính, hay còn gọi là mô hình đàn hồi tuyệt đối Thông số E (mô đun đàn hồi) thể hiện tính đàn hồi của vật liệu sử dụng trong kết cấu

Hạng thức thứ hai trong vế phải của (3.1), C d dt

  biểu thị thành phần ứng suất  tỉ lệ với vận tốc biến thiên của biến dạng d dt

 Như vậy, biểu thức (3.1) vừa thể hiện cả tính đàn hồi lẫn tính cản nhớt của vật liệu, gọi là mô hình đàn – nhớt của vật liệu Theo mô hình đàn – nhớt này thì cơ tính của vật liệu được xác định bởi 2 thông số: E, C.

Hàm hệ số tiêu tán (Loss Factor Function—LF)

Bỏ qua lực quán tính gây bởi chuyển động quay của tiết diện quanh trục z thì phương trình cân bằng động lực học của tiết diện tại vị trí x, thể hiện bởi phương trình vi phân sau [59]:

Trong đó: J – mô men quán tính diện tích;  - khối lượng riêng trên đơn vị chiều dài; w(x,t) – độ võng của tiết diện theo phương y

Phương pháp giải phương trình vi phân (3.2) được trình bày khá kỹ trong các tài liệu về dao động [57] Tuy nhiên để thuận tiện phân tích quan hệ giữa E, C với các thông số dao động luận văn trình bày sơ lược trình tự giải (3.2) Hàm w(x,t) được tìm ở dạng:

Theo biểu thức (3.3), thì hàm w(x,t) được tìm ở dạng hai hàm riêng biệt: X(x) và T(t) Trong đó hàm X(x) chỉ chứa biến biểu thị vị trí, và hàm T(t) chỉ chứa biến biểu thị thời gian Cho (3.3) vào (3.2), ta thu được hai phương trình vi phân sau:

Trong đó p 2 được xác định từ kết quả giải phương trình (3.4) Nguyên tắc cơ bản để chọn dạng hàm X(x) là sao cho dễ dàng thỏa mãn điều kiện biên Cho hàm đã chọn X(x) vào phương trình (3.4), việc thỏa mãn điều kiện biên cho phép xác định: một tập giá trị tần số riêng p 2 , ký hiệu bởi pr 2, và đánh số thứ tự sao cho p1 2

Ngày đăng: 03/08/2024, 13:02

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1] O. Avci et al., "A review of vibration-based damage detection in civil structures: From traditional methods to Machine Learning and Deep Learning applications," Mechanical systems and signal processing, vol. 147, p. 107077, 2021 Sách, tạp chí
Tiêu đề: A review of vibration-based damage detection in civil structures: From traditional methods to Machine Learning and Deep Learning applications
[2] C. R. Farrar and K. Worden, "An introduction to structural health monitoring," Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical Engineering Sciences, vol. 365, no.1851, pp. 303-315, 2007 Sách, tạp chí
Tiêu đề: An introduction to structural health monitoring
[3] H. Sohn et al., "A review of structural health monitoring literature: 1996–2001," Los Alamos National Laboratory, USA, vol. 1, 2003 Sách, tạp chí
Tiêu đề: A review of structural health monitoring literature: 1996–2001
[4] S. Mariani et al., "Compensation for temperature-dependent phase and velocity of guided wave signals in baseline subtraction for structural health monitoring," Structural Health Monitoring, vol. 19, no. 1, pp. 26-47, 2020 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Compensation for temperature-dependent phase and velocity of guided wave signals in baseline subtraction for structural health monitoring
[5] M. Mohtasham Khani et al., "Deep-learning-based crack detection with applications for the structural health monitoring of gas turbines," Structural Health Monitoring, vol. 19, no. 5, pp.1440-1452, 2020 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Deep-learning-based crack detection with applications for the structural health monitoring of gas turbines
[6] N. L. Dang et al., "Damage‐sensitive impedance sensor placement on multi‐strand anchorage based on local stress variation analysis," Structural Control Health Monitoring, vol. 27, no. 7, p.e2547, 2020 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Damage‐sensitive impedance sensor placement on multi‐strand anchorage based on local stress variation analysis
[7] X. Jian et al., "An indirect method for bridge mode shapes identification based on wavelet analysis," Structural Control Health Monitoring, p. e2630, 2020 Sách, tạp chí
Tiêu đề: An indirect method for bridge mode shapes identification based on wavelet analysis
[8] E. Lofrano et al., "Dynamic damage identification using complex mode shapes," Structural Control Health Monitoring, p. e2632, 2020 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Dynamic damage identification using complex mode shapes
[9] J.-J. Sinou. "A review of damage detection and health monitoring of mechanical systems from changes in the measurement of linear and non-linear vibrations," Mechanical vibrations:measurement, effects and control, pp. 643-702, 2009 Sách, tạp chí
Tiêu đề: A review of damage detection and health monitoring of mechanical systems from changes in the measurement of linear and non-linear vibrations
[10] M. Habibi et al., "Vibrational characteristics of a FG-GPLRC viscoelastic thick annular plate using fourth-order Runge-Kutta and GDQ methods," Mechanics Based Design of Structures Machines, pp. 1-22, 2020 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Vibrational characteristics of a FG-GPLRC viscoelastic thick annular plate using fourth-order Runge-Kutta and GDQ methods
[11] M. Rajab and Al-Sabeeh A., "Vibrational characteristics of cracked shafts," Journal of Sound Vibration, vol. 147, no. 3, pp. 465-473, 1991 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Vibrational characteristics of cracked shafts
[12] I. Sung. "Vibrational Characteristics on the Cables in Cable Stayed Bridge," Journal of the Society of Disaster Information, vol. 13, no. 2, pp. 249-257, 2017 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Vibrational Characteristics on the Cables in Cable Stayed Bridge
[13] M. G. Wood. "Damage analysis of bridge structures using vibrational techniques," Ph.D. thesis, Aston University, 1992 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Damage analysis of bridge structures using vibrational techniques
[14] N. Zolghadri et al., "Effects of temperature variations on structural vibration properties," in Geotechnical and Structural Engineering Congress 2016, pp. 1032-1043, 2016 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Effects of temperature variations on structural vibration properties
[15] R. M. Delgadillo and J. R. Casas, "Non-modal vibration-based methods for bridge damage identification," Structure Infrastructure Engineering, vol. 16, no. 4, pp. 676-697, 2020 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Non-modal vibration-based methods for bridge damage identification
[16] N. T. Do and M. Gül, "A time series based damage detection method for obtaining separate mass and stiffness damage features of shear-type structures," Engineering Structures, vol. 208, p.109914, 2020 Sách, tạp chí
Tiêu đề: A time series based damage detection method for obtaining separate mass and stiffness damage features of shear-type structures
[17] Y. Bao et al., "Computer vision and deep learning–based data anomaly detection method for structural health monitoring," Structural Health Monitoring, vol. 18, no. 2, pp. 401-421, 2019 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Computer vision and deep learning–based data anomaly detection method for structural health monitoring
[18] N. Jayasundara et al., "Damage detection and quantification in deck type arch bridges using vibration based methods and artificial neural networks," Engineering Failure Analysis, vol. 109, p. 104265, 2020 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Damage detection and quantification in deck type arch bridges using vibration based methods and artificial neural networks
[19] K. H. Padil et al., "Non-probabilistic method to consider uncertainties in frequency response function for vibration-based damage detection using Artificial Neural Network," Journal of Sound Vibration, vol. 467, p. 115069, 2020 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Non-probabilistic method to consider uncertainties in frequency response function for vibration-based damage detection using Artificial Neural Network
[20] T.-C. Aravanis et al., "On the functional model–based method for vibration-based robust damage detection: versions and experimental assessment," Structural Health Monitoring, vol. 20, no. 2, pp. 456-474, 2020 Sách, tạp chí
Tiêu đề: On the functional model–based method for vibration-based robust damage detection: versions and experimental assessment

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN