Trong nghiên cӭu này, mӝt SKѭѫQJSKiSFKҭQÿRiQKѭKӓng tәn hao lӵc ӭng suҩt WUѭӟc trong vùng neo cáp sӱ dөng kӃt hӧp ÿiSӭng trӣ kháng Fѫ-ÿLӋn và mҥQJQѫ-ron nhân tҥo ÿѭӧFÿӅ xuҩtĈҫu tiên, mүu
Trang 1&Ѫ-Ĉ,ӊN VÀ MҤ1*1Ѫ-RON NHÂN TҤO
Chuyên ngành: Kӻ Thuұt Xây Dӵng
Mã sӕ: 8580201
LUҰ19Ă17+Ҥ&6Ƭ
TP HӖ CHÍ MINH, tháng 08 QăP20
Trang 2&Ð1*75Î1+ĈѬӦC HOÀN THÀNH TҤI
Trang 3ĈҤI HӐC QUӔC GIA TP.HCM
ChҭQÿRiQWәn hao lӵc ӭng suҩWWUѭӟc trong vùng neo cáp sӱ dөQJ ÿiSӭng trӣ
NKiQJFѫ-ÿLӋn và mҥQJQѫ-ron nhân tҥo
II NHIӊM VӨ VÀ NӜI DUNG:
1 Tìm hiӇu ÿiS ӭng trӣ kháng cӫa kӃt cҩX Yj FiF SKѭѫQJ SKiS FKҭQ ÿRiQ Kѭhӓng sӱ dөng ÿiSӭng trӣ kháng
2 Mô phӓng dҫP WKpS ÿӇ so sánh ÿiS ӭng trӣ kháng giӳa mô phӓng và thӵc nghiӋm Tӯ ÿy, ÿӝ tin cұy cӫDSKѭѫQJSKiSP{SKӓng ÿѭӧc ÿiQKJLi
3 Mô phӓng hai vùng neo cáp có mӝWFiSYjFyQăPFiSvӟLKѭKӓng là tәn hao lӵc ӭng suҩWWUѭӟc ӣ các mӭFÿӝ khác nhau Tӯ ÿy, sӵ xuҩt hiӋn và vӏ trí cӫa cáp có tәn hao lӵc ӭng suҩWWUѭӟFÿѭӧc chҭQÿRiQ
4 Ӭng dөng mҥQJ Qѫ-ron nhân tҥR ÿӇ chҭQ ÿRiQ mӭF ÿӝ tәn hao lӵc ӭng suҩt WUѭӟc
5 3KkQ WtFK Yj ÿiQK JLi Vӵ ҧQK Kѭӣng cӫa nhiӋW ÿӝ ÿӃn kӃt quҧ chҭQ ÿRiQ Wәn hao lӵc ӭng suҩWWUѭӟc
IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIӊM VӨ: 21/06/2020
Trang 4/Ӡ,&Ҧ0Ѫ1
Trҧi qua mӝt thӡi gian dài hӑc tұS GѭӟL PiL WUѭӡQJ Ĉҥi hӑc Bách Khoa ± Ĉ+4*
TP +&0W{Lÿmÿѭӧc quý Thҫy Cô truyӅQÿҥt nhiӅu kiӃn thӭc chuyên môn lүn kinh nghiӋm sӕng, tôi vô cùng biӃWѫQQKӳng công lao quý báu ҩy
ĈӇ hoàn thành luұQYăQQj\W{LÿmQKұn ÿѭӧc rҩt nhiӅu sӵ JL~Sÿӥ tӯ SKtDQKjWUѭӡng, JLDÿuQKEҥQEqWK{QJTXDÿk\tôi xin gӣi lӡi cҧPѫQVkXVҳFÿӃn:
Ban Giám hiӋX QKj WUѭӡng, quý Thҫ\ &{ WUѭӡQJ Ĉҥi hӑc Bách Khoa ± Ĉ+4*
TP HCM và các quý Thҫy Cô khoa Kӻ thuұt xây dӵng, nhӳQJQJѭӡLÿmluôn gҫQJNJLWұn WuQKJL~Sÿӥ và truyӅQÿҥt nhӳng kiӃn thӭc cho tôi trong suӕt thӡi gian qua
Ĉһc biӋt, tôi xin bày tӓ tҩm lòng biӃWѫQVkXVҳc nhҩWÿӃn Thҫy Hӗ Ĉӭc Duy và Thҫy HuǤnh Thanh Cҧnh Trong quá trình nghiên cӭXÿӅ tài, Thҫ\ÿmNӏp thӡi phát hiӋn nhӳng sai lҫm thiӃu sót mà tôi mҳc phҧi, Thҫ\ÿmKѭӟng dүn và cung cҩp kiӃn thӭc tұn tình cho tôi trong suӕt thӡi gian làm luұQYăQ
Ĉӗng thӡi, tôi FNJQJ[LQFKkQWKjQKFҧPѫQÿӃQJLDÿuQKEҥQEqÿmWҥo mӑLÿLӅu kiӋn tӕt vӅ vұt chҩt và tinh thҫQÿӇ giúp tôi hoàn thành trong thӡLJLDQÿmÿӏnh
Lӡi cuӕi, tôi xin gӱi lӡi chúc sӭc khӓH Yj WKjQK ÿҥW ÿӃn quý Thҫ\ &{ JLD ÿuQK
và bҥn bè
Mһc dù tôi ÿmFӕ gҳng hoàn thiӋn luұQYăQEҵng tҩt cҧ sӵ nhiӋWWuQKYjQăQJOӵc cӫa mình, tuy nhiên không thӇ WUiQKÿѭӧc nhӳng thiӃu sót, rҩt mong nhұQÿѭӧc sӵ ÿyQJJySTXêbáu cӫa quý Thҫy Cô và các bҥn
Tôi xin chân thành cҧPѫQ
TP HCM, ngày 21 tháng 06 QăP20
HӐC VIÊN CAO HӐC
/ѭX7Uҫn Hӳu Tín
Trang 57Ï07Ҳ7
CHҬ1Ĉ2È17ӘN HAO LӴC ӬNG SUҨ775ѬӞC TRONG VÙNG NEO CÁP
SӰ DӨ1*ĈÈ3ӬNG TRӢ +È1*&Ѫ-Ĉ,ӊN VÀ MҤ1*1Ѫ-RON NHÂN TҤO
Ngày nay, công nghӋ bê tông cӕt thép ӭng suҩWWUѭӟc QJj\FjQJÿѭӧc sӱ dөng rӝng rãi trong xây dӵng Tuy nhiên, mӝt trong nhӳng vҩQ ÿӅ ÿiQJ Tuan tâm hiӋn nay là sӵ tәn hao lӵc ӭng suҩWWUѭӟc trong vùng neo cáp vì ÿmFyQKLӅu sӵ cӕ ÿiQJtiӃc xҧy ra Trong nghiên cӭu này, mӝt SKѭѫQJSKiSFKҭQÿRiQKѭKӓng tәn hao lӵc ӭng suҩt WUѭӟc trong vùng neo cáp sӱ dөng kӃt hӧp ÿiSӭng trӣ kháng Fѫ-ÿLӋn và mҥQJQѫ-ron nhân tҥo ÿѭӧFÿӅ xuҩtĈҫu tiên, mүu dҫPWKpSÿѭӧc mô phӓQJÿӇ so sánh ÿiS ӭng trӣ kháng giӳa mô phӓng và thӵc nghiӋm; tӯ ÿy, ÿӝ tin cұy cӫa SKѭѫQJSKiSP{SKӓng ÿѭӧc ÿiQKJLi Thӭ hai, hai vùng neo cáp có mӝt cáp và có QăPFiSÿѭӧc mô phӓng, vӟLKѭKӓng là tәn hao lӵc ӭng suҩWWUѭӟc ӣ các mӭFÿӝ khác nhau; tӯ ÿyVӵ xuҩt hiӋn và vӏ trí cӫa cáp có tәn hao lӵc ӭng suҩWWUѭӟFÿѭӧc chҭQÿRiQ Thӭ ba, mҥQJQѫ-ron nhân tҥo ÿѭӧc ӭng dөng ÿӇ chҭQÿRiQPӭFÿӝ tәn hao lӵc ӭng suҩWWUѭӟc 7KrPYjRÿy, sӵ ҧQKKѭӣng cӫa nhiӋWÿӝ ÿӃn kӃt quҧ chҭn ÿRiQWәn hao lӵc ӭng suҩWWUѭӟc ÿѭӧc pKkQWtFKYjÿiQKJLi Cuӕi cùng, tính hiӋu quҧ cӫD SKѭѫQJ SKiS chҭQ ÿRiQ sӱ dөng kӃt hӧp ÿiS ӭng trӣ NKiQJ Fѫ-ÿLӋn và mҥQJQѫ-ron nhân tҥo trong viӋc chҭQÿRiQ tәn hao lӵc ӭng suҩWWUѭӟc cӫa các kӃt cҩu bê tông cӕt thép ӭng suҩWWUѭӟFÿѭӧFÿiQKJLi
Trang 6of prestress-loss is analyzed and evaluated Finally, the effectiveness of the diagnostic method used in combination of electro-mechanical impedance responses and artificial neural networks in the diagnosis of prestress-loss reinforced concrete structures to be evaluated
Trang 7Tôi xin chӏu hoàn toàn trách nhiӋm vӅ các công viӋFÿmWKӵc hiӋn cӫa mình
TP HCM, ngày 21 tháng 06 QăP
HӐC VIÊN CAO HӐC
/ѭX7Uҫn Hӳu Tín
Trang 80Ө&/Ө&
NHIӊM VӨ LUҰN 9Ă17+Ҥ&6Ƭ i
LӠI CҦ0Ѫ1 ii
TÓM TҲT iii
ABSTRACT iv
LӠI CA0Ĉ2$1 v
MӨC LӨC vi
DANH MӨC CÁC BҦNG x
DANH MӨC CÁC HÌNH xiii
DANH MӨC CÁC CHӲ VIӂT TҲT xxiii
DANH MӨC CÁC KÍ HIӊU xxiv
&+ѬѪ1**,ӞI THIӊU 1
Ĉһt vҩQÿӅ 1
1.2 Mөc tiêu và nӝi dung nghiên cӭu 5
1.2.1 Mөc tiêu nghiên cӭu 5
1.2.2 Nӝi dung nghiên cӭu 5
ĈӕLWѭӧng và phҥm vi nghiên cӭu 6
ĈӕLWѭӧng nghiên cӭu 6
1.3.2 Phҥm vi nghiên cӭu 6
1.4 Tính cҫn thiӃWYjêQJKƭDWKӵc tiӉn cӫa nghiên cӭu 6
1.5 Cҩu trúc luұQYăQ 7
&+ѬѪ1*7ӘNG QUAN 8
2.1 Tình hình nghiên cӭXQѭӟc ngoài 8
2.1.1 Phዛዓng pháp trዖ kháng 8
2.1.2 MҥQJQѫ-ron nhân tҥo 14
2.2 Tình hình nghiên cӭu tҥi ViӋt Nam 16
Trang 93KѭѫQJSKiSWUӣ kháng 16
2.2.2 MҥQJQѫ-ron nhân tҥo 17
2.3 Tәng kӃt 18
&+ѬѪ1*&Ѫ6Ӣ LÝ THUYӂT 19
3KѭѫQJSKiSWUӣ kháng 19
3.1.1 Vұt liӋXiSÿLӋn 19
ĈiSӭng trӣ NKiQJFѫ-ÿLӋn 22
3.1.3 HoҥWÿӝng cӫDSKѭѫQJSKiSWUӣ kháng 24
ѬXYjQKѭӧFÿLӇm cӫDSKѭѫQJSKip trӣ kháng 25
3KѭѫQJSKiSÿiQKJLiKѭKӓng bҵQJÿiSӭng trӣ kháng 26
3.2 MҥQJQѫ-ron nhân tҥo 27
3.2.1 Các khái niӋm chung 27
3.2.2 Thành phҫn cӫa mӝWQѫ-ron nhân tҥo 30
3.2.3 Mô hình mҥQJQѫ-ron nhân tҥo MLP 33
&iFSKѭѫQJSKiSKӑc cӫa mҥQJQѫ-ron nhân tҥo 34
3KѭѫQJSKiSFKҭQÿRiQVӱ dөng kӃt hӧSÿiSӭng trӣ NKiQJFѫ-ÿLӋn và mҥng Qѫ-ron nhân tҥo 36
3.4 Vùng neo cáp 37
3.4.1 Giӟi thiӋu 37
+ѭKӓng vùng neo cáp 38
3.4.3 Tәn hao lӵc ӭng suҩWWUѭӟc trong vùng neo cáp 39
3.4.4 Mӝt sӕ SKѭѫQJSKiSNLӇm tra tәn hao lӵc ӭng suҩWWUѭӟc trong cáp 39
3KѭѫQJSKiSYjF{QJFө hӛ trӧ nghiên cӭu 40
3.5.1 Mô phӓng bài toán trӣ kháng trong phҫn mӅm ANSYS 40
3.5.2 Xây dӵng mҥQJQѫ-ron nhân tҥo trong phҫn mӅm IBM SPSS 48
&+ѬѪ1*&È&%¬,72È1ӬNG DӨNG 54
4.1 Bài toán 1: Dҫm thép 54
4.1.1 Thông sӕ mô hình 54
Trang 104.1.2 Mô phӓng dҫm thép 56
4.1.3 Nhұn xét cho bài toán dҫm thép 61
4.2 Bài toán 2: Vùng neo 1 cáp 61
4.2.1 Thông sӕ mô hình 62
4.2.2 Mô phӓng vùng neo 1 cáp 66
;iFÿӏnh chӍ sӕ ÿiQKJLiWәn hao lӵc ӭng suҩWWUѭӟc 70
4.2.4 Xây dӵng mҥng $11VÿӇ chҭQÿRiQPӭFÿӝ tәn hao 72
4.2.5 Nhұn xét cho bài toán vùng neo 1 cáp 79
4.3 Bài toán 3: Vùng neo 5 cáp 79
4.3.1 Thông sӕ mô hình 79
4.3.2 Mô phӓng vùng neo 5 cáp 82
;iFÿӏnh chӍ sӕ ÿiQKJLiWәn hao lӵc ӭng suҩWWUѭӟc 92
4.3.4 Xây dӵng mҥQJ$11VÿӇ chҭQÿRiQPӭFÿӝ tәn hao 98
4.3.5 Nhұn xét cho bài toán vùng neo 5 cáp 105
&+ѬѪ1*1*+,Ç1&ӬU MӢ RӜNG 106
5.1 Sӵ phө thuӝc nhiӋWÿӝ cӫa vұt liӋXYjSKѭѫQJSKiSEQKLӋWÿӝ 106
5.1.1 Sӵ phө thuӝc nhiӋWÿӝ cӫa các loҥi vұt liӋu 106
3KѭѫQJSKiSEҧQKKѭӣng cӫa nhiӋWÿӝ 112
5.2 Bài toán 2: Vùng neo 1 cáp 115
ĈһFWUѭQJYұt liӋu cӫa mô hình khi nhiӋWÿӝ WKD\ÿәi 115
ĈiSӭng trӣ kháng không tәn hao lӵc ӭng suҩWWUѭӟc, chӍ có sӵ biӃn thiên cӫa nhiӋWÿӝ 119
ĈiSӭng trӣ kháng vӯa tәn hao lӵc ӭng suҩWWUѭӟc, vӯa có sӵ biӃn thiên cӫa nhiӋWÿӝ 125
5.2.4 Chuҭn bӏ ÿiSӭng trӣ NKiQJÿӇ chҭQÿRiQ 130
5.2.5 ChҭQÿRiQWәn hao sau EFS 135
5.2.6 ChҭQÿRiQWәQKDRWUѭӟc EFS 144
5.2.7 KӃt quҧ chҭQÿRiQWәng hӧSWUѭӟc và sau EFS 152
Trang 115.3 Bài toán 3: Vùng neo 5 cáp 153
ĈһFWUѭQJYұt liӋu cӫa mô hình khi nhiӋWÿӝ WKD\ÿәi 153
5.3.2 Chuҭn bӏ ÿiSӭng trӣ NKiQJÿӇ chҭQÿRiQ 156
5.3.3 ChҭQÿRiQWәn hao sau EFS 169
5.3.4 ChҭQÿRiQWәQKDRWUѭӟc EFS 180
5.3.5 KӃt quҧ chҭQÿRiQWәng hӧSWUѭӟc và sau EFS 190
5.4 Nhұn xét và kӃt luұn nghiên cӭu mӣ rӝng 191
&+ѬѪ1*.ӂT LUҰN VÀ KIӂN NGHӎ 192
6.1 KӃt luұn 192
6.2 KiӃn nghӏ 192
DANH MӨC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HӐC 194
TÀI LIӊU THAM KHҦO 195
LÝ LӎCH TRÍCH NGANG 202
Trang 12'$1+0Ө&&È&%Ҧ1*
Bҧng 3.1 Mӝt sӕ hàm truyӅn thông dөng 32
Bҧng 4.1 ĈһFWUѭQJYұt liӋu cӫa mүu dҫm thép [13] 55
BҧQJ6RViQKÿӍnh trӣ kháng giӳa mô phӓng và thӵc nghiӋm 61
BҧQJĈһFWUѭQJYұt liӋu cӫa bҧQQHRYjÿҫu neo [33] 64
BҧQJĈһFWUѭQJYұt liӋu cӫa tҩPWѭѫQJWiF>@ 64
Bҧng 4.5 ĈһFWUѭQJYұt liӋu cӫa PZT-5A [33] 64
BҧQJ&iFWUѭӡng hӧp tәn hao lӵc ӭng suҩWWUѭӟc 65
BҧQJ6RViQKÿӍnh trӣ kháng giӳa mô phӓng và thӵc nghiӋm 69
BҧQJ&iFWUѭӡng hӧp tәn hao lӵc ӭng suҩWWUѭӟFÿӇ xây dӵng mҥng ANNs 72
Bҧng 4.9 Các biӃn dӳ liӋu sӱ dөng trong mҥng ANNs 72
Bҧng 4.14 KӃt quҧ chҭQÿRiQWәng hӧp 78
BҧQJ&iFWUѭӡng hӧp tәn hao lӵc ӭng suҩt 81
BҧQJĈһFWUѭQJYұt liӋu cӫa bê tông 81
BҧQJĈһFWUѭQJYұt liӋu cӫa bҧQQHRYjÿҫu neo 81
BҧQJĈһFWUѭQJYұt liӋu cӫa tҩPWѭѫQJWiF 81
Bҧng 4.19 ĈһFWUѭQJYұt liӋu cӫa PZT-5A 82
BҧQJ&iFWUѭӡng hӧp tәn hao lӵc ӭng suҩWWUѭӟFÿӇ xây dӵng mҥng ANNs 98
Bҧng 4.21 KӃt quҧ huҩn luyӋn và chҭQÿRiQ& 99
Bҧng 4.22 KӃt quҧ huҩn luyӋn và chҭQÿRiQ& 100
Bҧng 4.23 KӃt quҧ huҩn luyӋn và chҭQÿRiQ& 101
Bҧng 4.24 KӃt quҧ huҩn luyӋn và chҭQÿRiQ& 102
Bҧng 4.25 KӃt quҧ huҩn luyӋn và chҭQÿRiQ& 103
Bҧng 4.26 KӃt quҧ chҭQÿRiQWәng hӧp 104
BҧQJĈһFWUѭQJYұt liӋu cӫa bҧQQHRYjÿҫu neo ӣ các mӭc nhiӋWÿӝ 116
Trang 13BҧQJĈһFWUѭQJYұt liӋu cӫa tҩm WѭѫQJWiFӣ các mӭc nhiӋWÿӝ 116
Bҧng 5.3 ĈһFWUѭQJYұt liӋu cӫa PZT-5A ӣ 10oC 116
Bҧng 5.4 ĈһFWUѭQJYұt liӋu cӫa PZT-5A ӣ 20oC 117
Bҧng 5.5 ĈһFWUѭQJYұt liӋu cӫa PZT-5A ӣ 30oC 118
Bҧng 5.6 ĈһFWUѭQJYұt liӋu cӫa PZT-5A ӣ 40oC 119
BҧQJ&iFWUѭӡng hӧp không tәn hao khҧo sát theo nhiӋWÿӝ 120
BҧQJ6RViQKÿӍnh trӣ kháng ӣ các mӭc nhiӋWÿӝ 121
Bҧng 5.9 KӃt quҧ WUѭӟc và sau EFS 125
BҧQJ&iFWUѭӡng hӧp tәn hao lӵc ӭng suҩWWUѭӟc khҧo sát theo nhiӋWÿӝ 125
BҧQJ6RViQKÿӍnh trӣ NKiQJFiFWUѭӡng hӧp tәn hao 127
Bҧng 5.12 KӃt quҧ WUѭӟFYjVDX()6FKRFiFWUѭӡng hӧp tәn hao 130
Bҧng 5.13 BҧQJÿiQKJLiVӵ tәQKDRWUѭӟc và sau EFS 130
BҧQJ&iFWUѭӡng hӧp tәn hao lӵc ӭng suҩWWUѭӟFÿӇ xây dӵng mҥng ANNs 131 Bҧng 5.31 KӃt quҧ chҭQÿRiQWәng hӧSWUѭӟc và sau EFS 153
Trang 14BҧQJ/ѭӧQJPѭDYjQKLӋWÿӝ ӣ BӃn Tre [72] 153
BҧQJĈһFWUѭQJYұt liӋu cӫa bҧQQHRYjÿҫu neo ӣ 24.5oC 154
BҧQJĈһFWUѭQJYұt liӋu cӫa tҩPWѭѫQJWiFӣ 24.5oC 154
Bҧng 5.35 ĈһFWUѭQJYұt liӋu cӫa PZT-5A ӣ 24.5oC 154
BҧQJĈһFWUѭQJYұt liӋu cӫa bҧQQHRYjÿҫu neo ӣ 32.5oC 155
BҧQJĈһFWUѭQJYұt liӋu cӫa tҩPWѭѫQJWiFӣ 32.5oC 155
Bҧng 5.38 ĈһFWUѭQJYұt liӋu cӫa PZT-5A ӣ 32.5oC 155
BҧQJ &iFWUѭӡng hӧp tәn hao lӵc ӭng suҩWWUѭӟFÿӇ xây dӵng mҥng ANNs 156 Bҧng 5.40 KӃt quҧ huҩn luyӋn và chҭQÿRiQ&B 170
Bҧng 5.41 KӃt quҧ huҩn luyӋn và chҭQÿRiQ&B 171
Bҧng 5.42 KӃt quҧ huҩn luyӋn và chҭQÿRiQ&B 172
Bҧng 5.43 KӃt quҧ huҩn luyӋn và chҭQÿRiQ&B 173
Bҧng 5.44 KӃt quҧ huҩn luyӋn và chҭQÿRiQ&B 174
Bҧng 5.45 KӃt quҧ huҩn luyӋn và chҭQÿRiQ&B 175
Bҧng 5.46 KӃt quҧ huҩn luyӋn và chҭQÿRiQ&B 176
Bҧng 5.47 KӃt quҧ huҩn luyӋn và chҭQÿRiQ&B 177
Bҧng 5.48 KӃt quҧ huҩn luyӋn và chҭQÿRiQ&B 178
Bҧng 5.49 KӃt quҧ huҩn luyӋn và chҭQÿRiQ&B 179
Bҧng 5.50 KӃt quҧ huҩn luyӋn và chҭQÿRiQ&B 180
Bҧng 5.51 KӃt quҧ huҩn luyӋn và chҭQÿRiQ&B 181
Bҧng 5.52 KӃt quҧ huҩn luyӋn và chҭQÿRiQ&B 182
Bҧng 5.53 KӃt quҧ huҩn luyӋn và chҭQÿRiQ&B 183
Bҧng 5.54 KӃt quҧ huҩn luyӋn và chҭQÿRiQ&B 184
Bҧng 5.55 KӃt quҧ huҩn luyӋn và chҭQÿRiQ&B 185
Bҧng 5.56 KӃt quҧ huҩn luyӋn và chҭQÿRiQ&B 186
Bҧng 5.57 KӃt quҧ huҩn luyӋn và chҭQÿRiQ&B 187
Bҧng 5.58 KӃt quҧ huҩn luyӋn và chҭQÿRiQ&B 188
Bҧng 5.59 KӃt quҧ huҩn luyӋn và chҭQÿRiQ&B 189
Bҧng 5.60 KӃt quҧ chҭQÿRiQWәng hӧSWUѭӟc và sau EFS 191
Trang 15'$1+0Ө&&È&+Î1+
Hình 1.1 Tòa nhà Landmark 81 (quұn Bình Thҥnh, TP Hӗ Chí Minh) 1
Hình 1.2 Cҫu Phú Mӻ (TP Hӗ Chí Minh) 2
Hình 1.3 Thӫ\ ÿjL WUrQ ÿѭӡng NguyӉQ 9ăQ Ĉұu, quұn Bình Thҥnh, TP Hӗ Chí Minh 2
Hình 1.4 HӋ thӕng silô cӫD1KjPi\[LPăQJ%~W6ѫQ KX\Ӌn Kim Bҧng, tӍnh Hà Nam) 3
Hình 1.5 Vùng neo cáp 3
+uQK+ѭ hӓng tҥi vùng neo cáp 4
+uQK+ѭKӓng tҥi vùng neo cҫu treo Kҿ Nính (huyӋn QuǤ Châu, NghӋ An) 4
Hình 1.8 VӃt nӭt ӣ cҫX9ƭQK7X\ SKѭӡQJ9ƭQK7X\73+j1ӝi) 4
Hình 3.1 Nguyên tҳc hoҥWÿӝng cӫa vұt liӋXiSÿLӋn [58] 19
Hình 3.2 Cҩu trúc tinh thӇ cӫa PZT 20
Hình 3.3 Mӝt sӕ dҥng hình hӑc cӫa PZT 21
+uQK0{KuQKWѭѫQJWiFFѫ-ÿLӋn giӳa PZT và kӃt cҩu [1] 22
Hình 3.5 HoҥWÿӝng cӫDSKѭѫQJSKip trӣ kháng [59] 25
Hình 3.6 Mӕi quan hӋ giӳa AI, Machine Learning và Deep Learning [60] 27
Hình 3.7 Cҩu tҥo mҥQJQѫ-ron sinh hӑc cӫDFRQQJѭӡi 28
Hình 3.8 Sӵ WѭѫQJTXDQJLӳDQѫ-ron sinh hӑFYjQѫ-ron nhân tҥo 29
Hình 3.9 Thành phҫn cӫa mӝWQѫ-ron nhân tҥo (perceptron) 30
Hình 3.10 Mô hình mҥng ANNs MLP tәng quát 33
Hình 3.11 Ví dө mҥng ANNs MLP 2 lӟp ҭn 33
+uQK&iFSKѭѫQJSKiSKӑc cӫa mҥQJQѫ-ron nhân tҥo 34
+uQK6ѫÿӗ chҭQÿRiQKѭKӓng sӱ dөng kӃt hӧSÿiSӭng trӣ NKiQJFѫ-ÿLӋn và mҥQJQѫ-ron nhân tҥo 37
Hình 3.14 Cҩu tҥo vùng neo cáp 37
+uQKĈҫXQHRWUzQYjÿҫu neo dҽt 38
Hình 3.16 CҩXWU~FFѫEҧn cӫa mӝt bài toán trong ANSYS 41
+uQK&iFEѭӟc mô phӓng kӃt cҩu công trình bҵng ANSYS 42
Trang 16Hình 3.18 Mô hình phҫn tӱ SOLID45 dҥng 8 nút [63] 43
Hình 3.19 Mô hình phҫn tӱ SOLID5 dҥng 8 nút [63] 44
Hình 3.20 Phҫn tӱ COMBIN14 [63] 46
+uQK6ѫÿӗ FiFEѭӟc giҧi bài toán trӣ kháng trong ANSYS APDL 47
+uQK6ѫÿӗ FiFEѭӟc xây dӵng mҥng ANNs trong phҫn mӅm SPSS 49
Hình 3.23 Tҥo các biӃn 49
Hình 3.24 Khai báo giá trӏ biӃn 50
Hình 3.25 Kích hoҥt mҥng ANNs MLP 50
Hình 3.26 Thҿ Variables 51
Hình 3.27 Thҿ Partitions 51
Hình 3.28 Thҿ Architecture 52
Hình 3.29 Thҿ Training 52
Hình 3.30 Thҿ Options 53
Hình 4.1 Mүu dҫm thép thí nghiӋm [13] 55
Hình 4.2 Máy phân tích trӣ kháng HP 4194A 55
Hình 4.3 Mô hình các mүu dҫm thép trong ANSYS APDL 56
+uQKĈiSӭng trӣ kháng cӫa Dҫm 1 trong miӅn tҫn sӕ 1 kHz ~ 30 kHz 57
+uQKĈiSӭng trӣ kháng cӫa Dҫm 2 trong miӅn tҫn sӕ 1 kHz ~ 30 kHz 57
+uQKĈiSӭng trӣ kháng cӫa Dҫm 3 trong miӅn tҫn sӕ 1 kHz ~ 30 kHz 58
+uQKĈiSӭng trӣ kháng cӫa Dҫm 4 trong miӅn tҫn sӕ 1 kHz ~ 30 kHz 58
Hình 4.8 BiӇXÿӗ VRViQKFiFÿӍnh trӣ kháng giӳa mô phӓng và thӵc nghiӋm cӫa Dҫm 1 59
Hình 4.9 BiӇXÿӗ VRViQKFiFÿӍnh trӣ kháng giӳa mô phӓng và thӵc nghiӋm cӫa Dҫm 2 59
Hình 4.10 BiӇXÿӗ VRViQKFiFÿӍnh trӣ kháng giӳa mô phӓng và thӵc nghiӋm cӫa Dҫm 3 60
Hình 4.11 BiӇXÿӗ VRViQKFiFÿӍnh trӣ kháng giӳa mô phӓng và thӵc nghiӋm cӫa Dҫm 4 60
+uQK6ѫÿӗ hӋ thӕng neo cáp [32] 62
Hình 4.13 Mô hình vùng neo cáp [32] 62
Trang 17+uQK&iFNtFKWKѭӟc cӫa vùng neo cáp [33] 63
+uQK.tFKWKѭӟc chi tiӃt cӫDÿҫu QHRFiS ÿѫQYӏ: mm) 63
Hình 4.16 Máy phân tích trӣ kháng HIOKI 3532 63
+uQKĈiSӭng trӣ kháng tӯ thӵc nghiӋm trong miӅn tҫn sӕ 10 kHz ~ 100 kHz 65
+uQKĈiSӭng trӣ kháng tӯ thӵc nghiӋm 15 kHz ~ 25 kHz 66
+uQK ĈiSӭng trӣ kháng tӯ thӵc nghiӋm 75 kHz ~ 95 kHz 66
Hình 4.20 Mô hình vùng neo cáp trong ANSYS APDL 67
+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJWUѭӡng hӧp không tәn hao T0 = 0% trong miӅn tҫn sӕ 10 kHz ~ 100 kHz giӳa mô phӓng và thӵc nghiӋm 68
+uQKĈiSӭng trӣ kháng tӯ mô phӓng trong miӅn tҫn sӕ 15 kHz ~ 25 kHz 68
+uQKĈiSӭng trӣ kháng tӯ mô phӓng trong miӅn tҫn sӕ 77 kHz ~ 87 kHz 69
Hình 4.24 BiӇXÿӗ VRViQKÿӍnh trӣ kháng f1 giӳa mô phӓng và thӵc nghiӋm 70
Hình 4.25 ChӍ sӕ CC trong miӅn tҫn sӕ 15 kHz ~ 25 kHz và 77 kHz ~ 87 kHz 70
Hình 4.26 ChӍ sӕ MAPD trong miӅn tҫn sӕ 15 kHz ~ 25 kHz và 77 kHz ~ 87 kHz 71
Hình 4.27 KiӃn trúc mҥng ANNs MLP 73
74
75
+uQKĈiSӭng trӣ kháng trong miӅn tҫn sӕ N+]aN+]ÿӇ chҭQÿRiQ7' 76
77
Hình 4.33 KӃt quҧ chҭQÿRiQWәn hao so vӟi thӵc tӃ 78
Hình 4.34 Vӏ trí cҫu Mӻ An 79
Hình 4.35 Cҫu Mӻ An ± BӃn Tre 79
Hình 4.36 Vӏ trt cip vng neo cáp dҫP%7&7Ѭ67Fҫu Mӻ An [67] 80
Trang 18Hình 4.37 Mô hình vùng neo 5 cáp cӫa dҫm cҫu trong ANSYS APDL 83
+uQKĈiSӭng trӣ kháng tҩt cҧ các cáp không tәn hao T0 = 0% (10 kHz ~ 100 kHz) 83
+uQK ĈiSӭng trӣ kháng tҩt cҧ các cáp không tәn hao T0 = 0% (10 kHz ~ 20 kHz) 84
+uQKĈiSӭng trӣ kháng cáp 1 tәn hao T1 = 20% (10 kHz ~ 20 kHz) 84
+uQKĈiSӭng trӣ kháng cáp 1 tәn hao T2 = 40% (10 kHz ~ 20 kHz) 85
+uQKĈiSӭng trӣ kháng cáp 1 tәn hao T3 = 60% (10 kHz ~ 20 kHz) 85
+uQKĈiSӭng trӣ kháng cáp 2 tәn hao T1 = 20% (10 kHz ~ 20 kHz) 86
+uQKĈiSӭng trӣ kháng cáp 2 tәn hao T2 = 40% (10 kHz ~ 20 kHz) 86
+uQKĈiSӭng trӣ kháng cáp 2 tәn hao T3 = 60% (10 kHz ~ 20 kHz) 87
+uQKĈiSӭng trӣ kháng cáp 3 tәn hao T1 = 20% (10 kHz ~ 20 kHz) 87
+uQKĈiSӭng trӣ kháng cáp 3 tәn hao T2 = 40% (10 kHz ~ 20 kHz) 88
+uQKĈiSӭng trӣ kháng cáp 3 tәn hao T3 = 60% (10 kHz ~ 20 kHz) 88
+uQK ĈiSӭng trӣ kháng cáp 4 tәn hao T1 = 20% (10 kHz ~ 20 kHz) 89
+uQKĈiSӭng trӣ kháng cáp 4 tәn hao T2 = 40% (10 kHz ~ 20 kHz) 89
+uQKĈiSӭng trӣ kháng cáp 4 tәn hao T3 = 60% (10 kHz ~ 20 kHz) 90
+uQKĈiSӭng trӣ kháng cáp 5 tәn hao T1 = 20% (10 kHz ~ 20 kHz) 90
+uQKĈiSӭng trӣ kháng cáp 5 tәn hao T2 = 40% (10 kHz ~ 20 kHz) 91
+uQKĈiSӭng trӣ kháng cáp 5 tәn hao T3 = 60% (10 kHz ~ 20 kHz) 91
Hình 4.55 ChӍ sӕ CC cáp 1 tәn hao (10 kHz ~ 20 kHz) 92
Hình 4.56 ChӍ sӕ CC cáp 2 tәn hao (10 kHz ~ 20 kHz) 93
Hình 4.57 ChӍ sӕ CC cáp 3 tәn hao (10 kHz ~ 20 kHz) 93
Hình 4.58 ChӍ sӕ CC cáp 4 tәn hao (10 kHz ~ 20 kHz) 94
Hình 4.59 ChӍ sӕ CC cáp 5 tәn hao (10 kHz ~ 20 kHz) 94
Hình 4.60 ChӍ sӕ MAPD cáp 1 tәn hao (10 kHz ~ 20 kHz) 95
Hình 4.61 ChӍ sӕ MAPD cáp 2 tәn hao (10 kHz ~ 20 kHz) 95
Hình 4.62 ChӍ sӕ MAPD cáp 3 tәn hao (10 kHz ~ 20 kHz) 96
Hình 4.63 ChӍ sӕ MAPD cáp 4 tәn hao (10 kHz ~ 20 kHz) 96
Hình 4.64 ChӍ sӕ MAPD cáp 5 tәn hao (10 kHz ~ 20 kHz) 97
Trang 19+uQKĈiSӭng trӣ kháng cáp 1 tәn hao tҥi PZT1 ÿӇ chҭQÿRiQ& 99
+uQKĈiSӭng trӣ kháng cáp 2 tәn hao tҥL3=7ÿӇ chҭQÿRiQ& 100
+uQKĈiSӭng trӣ kháng cáp 3 tәn hao tҥL3=7ÿӇ chҭQÿRiQ& 101
+uQKĈiSӭng trӣ kháng cáp 4 tәn hao tҥL3=7ÿӇ chҭQÿRiQ& 102
+uQK ĈiSӭng trӣ kháng cáp 5 tәn hao tҥL3=7ÿӇ chҭQÿRiQ& 103
Hình 4.70 KӃt quҧ chҭn ÿRiQVRYӟi thӵc tӃ 104
+uQK0{ÿXQÿjQKӗi cӫa nhôm và thép theo nhiӋWÿӝ 106
+uQKĈӗ thӏ sӵ biӃn thiên cӫa 11 E s theo nhiӋWÿӝ 108
+uQKĈӗ thӏ sӵ biӃn thiên cӫa 12 E s theo nhiӋWÿӝ 108
+uQKĈӗ thӏ sӵ biӃn thiên cӫa 33 E s theo nhiӋWÿӝ 109
+uQKĈӗ thӏ sӵ biӃn thiên cӫa 55 E s theo nhiӋWÿӝ 109
+uQKĈӗ thӏ sӵ biӃn thiên cӫa d theo nhiӋWÿӝ 11015 +uQKĈӗ thӏ sӵ biӃn thiên cӫa d theo nhiӋWÿӝ 11031 +uQKĈӗ thӏ sӵ biӃn thiên cӫa d theo nhiӋWÿӝ 11133 +uQK Ĉӗ thӏ sӵ biӃn thiên cӫa H11T theo nhiӋWÿӝ 112
+uQKĈӗ thӏ sӵ biӃn thiên cӫa H33T theo nhiӋWÿӝ 112
+uQKéWѭӣQJFѫEҧQ()6WUѭӡng hӧSFKѭDKѭKӓng 114
+uQKéWѭӣQJFѫEҧn EFS WUѭӡng hӧp xҧ\UDKѭKӓng 114
+uQK6ѫÿӗ khӕLSKѭѫQJSKiSEQKLӋWÿӝ EFS 115
+uQK ĈiS ӭng trӣ kháng ӣ các mӭc nhiӋW ÿӝ WUѭӡng hӧp tәn hao T0 = 0% trong miӅn tҫn sӕ 15 kHz ~ 25 kHz 120
Hình 5.15 BiӇXÿӗ ÿӍnh trӣ kháng ӣ các mӭc nhiӋWÿӝ WUѭӡng hӧp tәn hao T0 = 0% 121
+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭQKyDWUѭӟc và sau EFS FKRWUѭӡng hӧp T0 10oC o 23.5oC 122
+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭQKyDWUѭӟc và sau EFS FKRWUѭӡng hӧp T0 20oC o 23.5oC 122
Trang 20+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭQKyDWUѭӟc và sau EFS
FKRWUѭӡng hӧp T0 30oC o 23.5oC 122
+uQK ĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭQKyDWUѭӟc và sau EFS FKRWUѭӡng hӧp T0 40oC o 23.5oC 123
Hình 5.20 BiӇXÿӗ ÿӍnh trӣ kháng ӣ các mӭc nhiӋWÿӝ WUѭӟc và sau EFS 124
Hình 5.21 BiӇXÿӗ chӍ sӕ CC ӣ các mӭc nhiӋWÿӝ WUѭӟc và sau EFS 124
+uQKĈiSӭng trӣ kháQJFiFWUѭӡng hӧp tәn hao 15 kHz ~ 25 kHz 126
Hình 5.23 BiӇXÿӗ ÿӍnh trӣ NKiQJFiFWUѭӡng hӧp tәn hao 126
+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭQKyDWUѭӟc và sau EFS FKRWUѭӡng hӧp T0_40 127
+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭQKyDWUѭӟc và sau EFS FKRWUѭӡng hӧp T1_40 128
+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭQKyDWUѭӟc và sau EFS FKRWUѭӡng hӧp T2_40 128
+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭQKyDWUѭӟc và sau EFS FKRWUѭӡng hӧp T3_40 128
Hình 5.28 BiӇXÿӗ ÿӍnh trӣ NKiQJFiFWUѭӡng hӧp tәQKDRWUѭӟc và sau EFS 129
Hình 5.29 BiӇXÿӗ chӍ sӕ &&FiFWUѭӡng hӧp tәQKDRWUѭӟc và sau EFS 129
+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa T0_23.5 131
+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa T1_23.5 132
+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa T2_23.5 132
+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa T3_23.5 132
+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa T2'_10 133
+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa T2'_20 133
+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa T2'_30 133
+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa T2'_40 134
+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa T4'_10 134
+uQK ĈiSӭng trӣ kháng và ÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa T4'_20 134
+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa T4'_30 135
+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa T4'_40 135
Trang 21+uQKĈiSӭng trӣ kháng chuҭQKyDÿӇ chҭQÿRiQT4'_10 140
+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJÿӇ chҭQÿRiQ7'_10 144
Hình 5.59 KӃt quҧ chҭQÿRiQWәQKDRWUѭӟc và sau EFS 152
Hình 5.60 BiӇXÿӗ sai sӕ chҭQÿRiQVRYӟi thӵc tӃ WUѭӟc và sau EFS 152
+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa cӫa cáp 1 không tәn hao T0_28.5 tҥL3=7WUѭӟc và sau khi EFS 157
+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa cӫa cáp 1 tәn hao T1_28.5 tҥL3=7WUѭӟc và sau khi EFS 157
+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa cӫa cáp 1 tәn hao T2_28.5 tҥL3=7WUѭӟc và sau khi EFS 158
+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa cӫa cáp 1 tәn hao T3_28.5 tҥL3=7WUѭӟc và sau khi EFS 158
+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa cӫa cáp 1 tәn hao C1_24.5 tҥL3=7WUѭӟc và sau khi EFS 158
Trang 22+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa cӫa cáp 1 tәn hao C1_32.5 tҥL3=7WUѭӟc và sau khi EFS 159+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa cӫa cáp 2 không tәn hao T0_28.5 tҥL3=7WUѭӟc và sau khi EFS 159+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa cӫa cáp 2 tәn hao T1_28.5 tҥL3=7WUѭӟc và sau khi EFS 160+uQK ĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa cӫa cáp 2 tәn hao T2_28.5 tҥL3=7WUѭӟc và sau khi EFS 160+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa cӫa cáp 2 tәn hao T3_28.5 tҥL3=7WUѭӟc và sau khi EFS 160+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa cӫa cáp 2 tәn hao C2_24.5 tҥL3=7WUѭӟc và sau khi EFS 161+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa cӫa cáp 2 tәn hao C2_32.5 tҥL3=7WUѭӟc và sau khi EFS 161+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa cӫa cáp 3 không tәn hao T0_28.5 tҥL3=7WUѭӟc và sau khi EFS 162+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa cӫa cáp 3 tәn hao T1_28.5 tҥL3=7WUѭӟc và sau khi EFS 162+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa cӫa cáp 3 tәn hao T2_28.5 tҥL3=7WUѭӟc và sau khi EFS 163+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa cӫa cáp 3 tәn hao T3_28.5 tҥL3=7WUѭӟc và sau khi EFS 163+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa cӫa cáp 3 tәn hao C3_24.5 tҥL3=7WUѭӟc và sau khi EFS 163+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa cӫa cáp 3 tәn hao C3_32.5 tҥL3=7WUѭӟc và sau khi EFS 164+uQK ĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa cӫa cáp 4 không tәn hao T0_28.5 tҥL3=7WUѭӟc và sau khi EFS 164+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa cӫa cáp 4 tәn hao T1_28.5 tҥL3=7WUѭӟc và sau khi EFS 165
Trang 23+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa cӫa cáp 4 tәn hao T2_28.5 tҥL3=7WUѭӟc và sau khi EFS 165+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa cӫa cáp 4 tәn hao T3_28.5 tҥL3=7WUѭӟc và sau khi EFS 165+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa cӫa cáp 4 tәn hao C4_24.5 tҥL3=7WUѭӟc và sau khi EFS 166+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa cӫa cáp 4 tәn hao C4_32.5 tҥL3=7WUѭӟc và sau khi EFS 166+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa cӫa cáp 5 không tәn hao T0_28.5 tҥL3=7WUѭӟc và sau khi EFS 167+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa cӫa cáp 5 tәn hao T1_28.5 tҥL3=7WUѭӟc và sau khi EFS 167+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa cӫa cáp 5 tәn hao T2_28.5 tҥL3=7WUѭӟc và sau khi EFS 168+uQKĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa cӫa cáp 5 tәn hao T3_28.5 tҥL3=7WUѭӟc và sau khi EFS 168+uQK ĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa cӫa cáp 5 tәn hao C5_24.5 tҥL3=7WUѭӟc và sau khi EFS 168+uQK ĈiSӭng trӣ NKiQJYjÿiSӭng trӣ kháng chuҭn hóa cӫa cáp 5 tәn hao C5_32.5 tҥL3=7WUѭӟc và sau khi EFS 169+uQK ĈiS ӭng trӣ kháng chuҭn hóa cáp 1 tәn hao tҥL 3=7 ÿӇ chҭQ ÿRiQC1_24.5 170+uQK ĈiS ӭng trӣ kháng chuҭn hóa cáp 1 tәn hao tҥL 3=7 ÿӇ chҭQ ÿRiQC1_32.5 171+uQK ĈiS ӭng trӣ kháng chuҭn hóa cáp 2 tәn hao tҥL 3=7 ÿӇ chҭQ ÿRiQC2_24.5 172+uQK ĈiS ӭng trӣ kháng chuҭn hóa cáp 2 tәn hao tҥL 3=7 ÿӇ chҭQ ÿRiQC2_32.5 173+uQK ĈiS ӭng trӣ kháng chuҭn hóa cáp 3 tәn hao tҥi PZT3 ÿӇ chҭQ ÿRiQC3_24.5 174
Trang 24+uQK ĈiS ӭng trӣ kháng chuҭn hóa cáp 3 tәn hao tҥL 3=7 ÿӇ chҭQ ÿRiQC3_32.5 175+uQK ĈiS ӭng trӣ kháng chuҭn hóa cáp 4 tәn hao tҥL 3=7 ÿӇ chҭQ ÿRiQC4_24.5 176+uQK ĈiS ӭng trӣ kháng chuҭn hóa cáp 4 tәn hao tҥL 3=7 ÿӇ chҭQ ÿRiQC4_32.5 177+uQK ĈiS ӭng trӣ kháng chuҭn hóa cáp 5 tәn hao tҥL 3=7 ÿӇ chҭQ ÿRiQC5_24.5 178+uQK ĈiS ӭng trӣ kháng chuҭn hóa cáp 5 tәn hao tҥL 3=7 ÿӇ chҭQ ÿRiQC5_32.5 179+uQKĈiSӭng trӣ kháng cáp 1 tәn hao tҥL3=7ÿӇ chҭQÿRiQ&B 180+uQKĈiSӭng trӣ kháng cáp 1 tәn hao tҥi 3=7ÿӇ chҭQÿRiQ&B 181+uQKĈiSӭng trӣ kháng cáp 2 tәn hao tҥL3=7ÿӇ chҭQÿRiQ&B 182+uQKĈiSӭng trӣ kháng cáp 2 tәn hao tҥL3=7ÿӇ chҭQÿRiQ&B 183+uQKĈiSӭng trӣ kháng cáp 3 tәn hao tҥL3=7ÿӇ chҭQÿRiQ&B 184+uQKĈiSӭng trӣ kháng cáp 3 tәn hao tҥL3=7ÿӇ chҭQÿRiQ&B 185+uQKĈiSӭng trӣ kháng cáp 4 tәn hao tҥL3=7ÿӇ chҭQÿRiQ&B 186+uQKĈiSӭng trӣ kháng cáp 4 tәn hao tҥL3=7ÿӇ chҭQÿRiQ&B 187+uQK ĈiSӭng trӣ kháng cáp 5 tәn hao tҥL3=7ÿӇ chҭQÿRiQ&B 188+uQKĈiSӭng trӣ kháng cáp 5 tәn hao tҥL3=7ÿӇ chҭQÿRiQ&B 189Hình 5.111 KӃt quҧ chҭQÿRiQWәQKDRWUѭӟc và sau EFS 190Hình 5.112 BiӇXÿӗ sai sӕ chҭQÿRiQVRYӟi thӵc tӃ trѭӟc và sau EFS 190
Trang 25'$1+0Ө&&È&&+Ӳ9,ӂ77Ҳ7
AI Artificial Intelligence: trí tuӋ nhân tҥo
ANNs Artificial Neural Networks: mҥQJQѫ-ron nhân tҥo
APDL Parametric Design Language: ngôn ngӳ thiӃt kӃ tham sӕ
BTCT Bê tông cӕt thép
CC Correlation Coefficient: hӋ sӕ WѭѫQJTXDQ
CCD Correlation Coefficcient Deviation: ÿӝ lӋch hӋ sӕ WѭѫQJTXDQ
EMI Electro-Mechanical Impedance: trӣ NKiQJFѫ-ÿLӋn
GUI Graphic User Interface: giao diӋQÿӗ hӑDQJѭӡi dùng
MAPD Mean Absolute Percentage Deviation: trӏ tuyӋWÿӕi tӹ lӋ ÿӝ lӋch trung
bình MLP MultiLayer Perceptron: perceptron nhiӅu lӟp
NDE Non-Destructive Evaluation: ÿánh giá không phá hӫy
NDT Non-Destructive Testing: thӱ nghiӋm không phá hӫy
PE Processing Elements: phҫn tӱ xӱ lý
PZT Lead Zirconate Titanate (Pb, Zorconi, Titan): tҩm vұt liӋXiSÿLӋn RMSD Root Mean Square Deviation: FăQ EұF EuQK SKѭѫQJÿӝ lӋch trung
bình SHM Structural Health Monitoring: chҭQÿRiQ sӭc khӓe kӃt cҩu
SPSS Statistical Package for the Social Sciences: phҫn mӅm phân tích
thӕng kê Ѭ67 Ӭng suҩWWUѭӟc
Trang 26s ma trұQÿӝ mӅPÿjQKӗi ӭng vӟi mӝWÿLӋQWUѭӡng bҩt biӃn
d jkl(kij) ma trұn hҵng sӕ ghép nӕi ÿiӋn môi
Trang 28tӃ, kӃt cҩu BTCT Ѭ67giúp giҧm sӕ Oѭӧng cӝt chӕQJÿӥ, giҧm chi phí, tiӃt kiӋm vұt liӋX Yj WăQJ NK{QJ JLDQ Vӱ dөng cho công trình ĈLӅX ÿy FKR WKҩy kӃt cҩu BTCT Ѭ67ÿDQJOjPӝt xu thӃ phát triӇn tҩt yӃu trong công nghӋ xây dӵng
Hình 1.1 Tòa nhà Landmark 81 (quұn Bình Thҥnh, TP Hӗ Chí Minh)
Landmark 81 là tòa tháp cao kӹ lөc ViӋt Nam có chiӅu cao 461 m, có quy mô gӗm 141 200 m 2 diӋn tích sàn xây dӵng, 81 tҫng nәi và 03 tҫng hҫm, sӱ dөng kӃt cҩu %7&7Ѭ67
Trang 29Hình 1.2 Cҫu Phú Mӻ (TP Hӗ Chí Minh)
Cҫu Phú Mӻ là cây cҫXGk\YăQJOӟn nhҩt thành phӕ Hӗ Chí Minh bҳc qua sông Sài Gòn nӕi Quұn 2
và Quұn 7 ChiӅu dài: 2 031 m (không kӇ ÿѭӡng dүn); rӝng: 27.5 m; cao: 162.5 m
KӃt cҩu dҫm Super T, %7&7Ѭ67 FăQJWUѭӟc
Hình 1.3 Thӫ\ÿjLWUrQÿѭӡng NguyӉQ9ăQĈұu, quұn Bình Thҥnh,
TP Hӗ Chí Minh
Dùng %7&7Ѭ67 FăQJVDX FyEiPGtQKFăQJYzQJ
Thӫ\ÿjLcao khoҧng 30 m, ÿѭӧc xây dӵQJWUѭӟc nhӳQJQăP
Trang 30Hình 1.4 HӋ thӕng silô cӫD1KjPi\[LPăQJ%~W6ѫQ
(huyӋn Kim Bҧng, tӍnh Hà Nam)
KӃt cҩu thành thuӝc loҥi kӃt cҩu %7&7Ѭ67 FăQJVDXFyEiPGtQK+Ӌ thӕng silô có ÿѭӡng kính trong
tӯ 11 PÿӃn 24 m CӕWWKpSFăQJÿѭӧFÿһt thành tӯQJEyWKHRSKѭѫQJYjQKNKX\rQÿӇ tҥo ӭng suҩt nén
trong thành silô TuǤ thuӝFYjRÿӝ lӟn cӫa silô mà các vòng cӕWWKpSFăQJFyWKӇ thành hai hoһc nhiӅXÿRҥn
Các bó cӕWWKpSFăQJFyGҥng hai nӱa vòng tròn bӕ trí lӋch nhau 90 o
Tuy nhiên, phҫn chӏu lӵc chính cӫa các kӃt cҩu BTCT Ѭ67là kӃt cҩu dây cáp
Vì vұy, có mӝt vҩQÿӅ luôn gһp phҧi là sӵ tәn hao lӵc ӭng suҩt WUѭӟc trong dây cáp,
thӇ hiӋn ӣ sӵ siӃt chһt ӣ ÿҫu neo cáp (Hình 1.5) Sӵ KѭKӓng cӫa liên kӃt neo làm
giҧm khҧ QăQJFKӏu lӵc cӫa kӃt cҩu có thӇ gây ra nhӳng hұu quҧ nghiêm trӑng, thұm
chí sөSÿә công trình, ҧQKKѭӣng ÿӃQÿӝ an toàn cӫa kӃt cҩu và tính mҥng cӫa con
QJѭӡi (Hình 1.6 ÿӃn Hình 1.8) Vì vұy, cҫn phҧi tKѭӡng xuyên ÿӏnh kǤ theo dõi,
quan trҳc sӵ KѭKӓng trong dây cáp nói chung và vùng neo cáp nói riêng Tӯ ÿyÿѭD
ra các kӃt luұQYjSKѭѫQJiQ[ӱ lý giҧi quyӃWKѭKӓng kӏp thӡi là mӝt viӋc làm có ý
QJKƭDrҩt quan trӑng
Hình 1.5 Vùng neo cáp
Trang 32(Structural Health Monitoring ± SHM) ViӋc trӵc tiӃp phát hiӋQFiFKѭKӓng bҵng mҳWWKѭӡng là gҫQQKѭNK{QJNKҧ thi; do vұy, ÿzLKӓi cҫn có sӵ phát triӇn cӫa công nghӋ hiӋQ ÿҥi NhiӅX SKѭѫQJ SKiS ÿӇ chҭQ ÿRiQ Kѭ Kӓng cӫa kӃt cҩu ÿm ÿѭӧc nghiên cӭu và phát triӇn Trong ÿy, SKѭѫQJ SKiS sӱ dөQJ ÿiS ӭng trӣ kháng Fѫ-ÿLӋn (Electro-Mechanical Impedance ± EMI) là mӝWSKѭѫQJSKiS Kӭa hҽn khi có thӇ phát hiӋn kӏp thӡi nhӳQJKѭKӓng tӯ lúc mӟLKuQKWKjQK7KHRSKѭѫQJSKiSQj\các tҩm vұt liӋX iS ÿLӋQ 3=7 /HDG =LUFRQDWH 7LWDQDWH ÿѭӧc dán lên bӅ mһt cӫa vùng cҫn chҭQÿRiQ KѭKӓng và kӃt nӕi chúng vӟi mӝt nguӗQÿLӋn xoay chiӅu kích thích và mӝt máy thu xӱ lý tín hiӋu Các tҩm PZT cҧm ӭQJGzQJÿLӋn kích thích tӯ nguӗn và phҧn ӭng lҥLGѭӟi dҥng tín hiӋXÿLӋQVDXÿyÿѭӧc bӝ xӱ OêTX\ÿәi thành ÿiS ӭng trӣ kháng +ѭKӓQJÿѭӧc phát hiӋn khi có sӵ sai lӋch cӫa 2 tín hiӋn trӣ kháng ӣ 2 khoҧng thӡi gian khҧo sát khác nhau, cө thӇ là tín hiӋu bӏ nhiӉXOjPWăQJhoһc giҧm sӕ OѭӧQJÿӍnh cӝQJKѭӣng, hoһF ÿӗ thӏ bӏ dӏch chuyӇn theo mӝWKѭӟng nhҩW ÿӏnh khác 1JX\rQ QKkQ OjP WKD\ ÿәi ÿiS ӭng trӣ kháng có thӇ do sӵ biӃn thiên cӫa khӕLOѭӧng bҧQWKkQÿӝ cӭQJÿӝ cҧn, YjÿLӅu kiӋn biên cӫa kӃt cҩu
Ĉӕi vӟi SKѭѫQJSKiSWUӣ kháng, ÿӇ [iFÿӏnh mӭFÿӝ KѭKӓng dӳ liӋXÿiSӭng trӣ kháng phҧi ÿѭӧc thu thұp Dӳ liӋu thu thұp lҥi rҩt nhiӅu và rӝng, viӋc lӵa chӑn phân loҥi dӳ liӋu ÿӇ ÿiQKJLiKѭKӓng cӫa kӃt cҩu cho chuҭn xác là mӝt công viӋc không hӅ ÿѫQJLҧn Tuy nhiên, vӟi sӵ phát triӇQYѭӧt bұc cӫa công nghӋ thông tin, ÿһc biӋt là mҧng trí tuӋ nhân tҥo WURQJ ÿy ÿLӇn hình là mҥng Qѫ-ron nhân tҥo (Artificial Neural Networks ± ANNs ÿmFKRSKpSFK~QJWDFyWKӇ ӭng dөQJÿѭӧc trong chҭQÿRiQKѭKӓng kӃt cҩu nhҵm tiӃt kiӋm công sӭc, thӡi gian cӫa FRQQJѭӡi
và nâng cao hiӋu quҧ tính toán
Tӯ các yêu cҫu cҩp thiӃt trên, ÿӅ tài "ChҭQ ÿRiQ Wәn hao lӵc ӭng suҩW WUѭӟc trong vùng neo cáp sӱ dөQJÿiSӭng trӣ NKiQJFѫ-ÿLӋn và mҥQJQѫ-ron nhân tҥo" là vҩQÿӅ cҫQÿѭӧFÿLVkXWuPKLӇu và nghiên cӭu
1.2 Mөc tiêu và nӝi dung nghiên cӭu
1.2.1 Mөc tiêu nghiên cӭu
ChҭQÿRiQsӵ xuҩt hiӋn, vӏ trí và mӭFÿӝ cӫa tәn hao lӵc ӭng suҩWWUѭӟc trong vùng neo cáp sӱ dөQJÿiSӭng trӣ NKiQJFѫ-ÿLӋn và mҥQJQѫ-ron nhân tҥo
1.2.2 Nӝi dung nghiên cӭu
6DXÿk\OjFiFQKLӋm vө và nӝi dung cө thӇ cӫa nghiên cӭu này:
1 Tìm hiӇXÿiSӭng trӣ kháng cӫa kӃt cҩXYjFiFSKѭѫQJSKiSFKҭQÿRiQKѭhӓng sӱ dөQJÿiSӭng trӣ kháng
Trang 332 Mô phӓng dҫP WKpS ÿӇ VR ViQK ÿiS ӭng trӣ kháng giӳa mô phӓng và thӵc nghiӋm Tӯ ÿyÿӝ tin cұy cӫDSKѭѫQJSKiSP{SKӓQJÿѭӧFÿiQKJLi
3 Mô phӓng hai vùng neo cáp có mӝWFiSYjFyQăPFiS YӟLKѭ Kӓng là tәn hao lӵc ӭng suҩWWUѭӟc ӣ các mӭFÿӝ khác nhau Tӯ ÿyVӵ xuҩt hiӋn và vӏ trí cӫa cáp có tәn hao lӵc ӭng suҩWWUѭӟFÿѭӧc chҭQÿRiQ
4 Ӭng dөng mҥQJQѫ-ron nhân tҥRÿӇ chҭQÿRiQPӭFÿӝ tәn hao lӵc ӭng suҩt WUѭӟc
3KkQWtFKYjÿiQKJLiVӵ ҧQKKѭӣng cӫa nhiӋWÿӝ ÿӃn kӃt quҧ chҭQÿRiQWәn hao lӵc ӭng suҩWWUѭӟc
1.4 Tính cҫn thiӃt YjêQJKƭDWKӵc tiӉn cӫa nghiên cӭu
Trong quá trình sӱ dөng, sӵ tәn hao lӵc ӭng suҩWWUѭӟc trong vùng neo cáp có thӇ do nhiӅu nguyên nhân Loҥi tәn hao này không chӍ gây nguy hiӇPÿӃn kӃt cҩu
mà còn nguy hiӇPÿӃn tính mҥQJFRQQJѭӡi và tài sҧn cӫDQJѭӡi sӱ dөng Ngoài ra, các chӍ sӕ ÿiQK JLi Kѭ Kӓng dӵa trên ÿiS ӭng trӣ kháng QKѭ chӍ sӕ RMSD (Root Mean Square Deviation), chӍ sӕ CC (Correlation Coefficient), chӍ sӕ CCD (Correlation Coefficient Deviation), chӍ sӕ MAPD (Mean Absolute Percentage Deviation), có thӇ cung cҩp cho nhà nghiên cӭu vӅ sӵ xuҩt hiӋn cӫD Kѭ Kӓng thông qua viӋFWKD\ÿәi các chӍ sӕ trong tӯQJWUѭӡng hӧSKѭKӓnJQKѭQJNK{QJWKӇ cung cҩSFKtQK[iFKѭKӓng xҧy ra Vì vұy, cҫn thiӃt phҧi nghiên cӭXSKѭѫQJSKiS
có thӇ chҭQ ÿRiQ FKtQK [iF Kѭ Kӓng xҧy ra trong kӃt cҩu, cө thӇ Oj ÿѭD Pӝt chҭn ÿRiQFKtQK[iFYӅ mӭFÿӝ tәn hao lӵc ӭng suҩWWUѭӟc
Trang 343KѭѫQJSKiSWUӣ kháng là sӱ dөng các tҩm cҧm biӃn có diӋn tích rҩt nhӓ, khӕi Oѭӧng NK{QJÿiQJNӇ nên sӁ không làm ҧQKKѭӣQJÿӃn sӵ làm viӋc EuQKWKѭӡng cӫa kӃt cҩu Vì vұ\ SKѭѫQJ SKiS Qj\ Uҩt phù hӧp trong viӋF [iF ÿӏQK Yj WKHR G}L Kѭhӓng tҥi các vӏ trí trên kӃt cҩXQKѭQJYүQÿҧm bҧo sӵ làm viӋc cӫa kӃt cҩu PKѭѫQJpháp này sӁ JL~S[iFÿӏnh sӟm liӋu có sӵ tәn hao lӵc ӭng suҩWWUѭӟc trong vùng neo cáp hay không tӯ ÿyÿiQKJLiPӭFÿӝ KѭKӓQJÿӇ ÿѭDUDELӋn pháp xӱ lý sӟm, ÿҧm bҧo cho kӃt cҩu làm viӋF EuQK WKѭӡng và an toàn Trong nghiên cӭX Qj\ SKѭѫQJpháp sӱ dөQJÿiSӭng trӣ kháng kӃt hӧp vӟi mҥQJQѫ-ron nhân tҥRÿѭӧc phát triӇn
ÿӇ chҭQÿRiQWәn hao lӵc ӭng suҩWWUѭӟc cho vùng neo có mӝt cáp và vùng neo có QăPFiSFӫa công trình xây dӵng thӵc tӃ
1.5 Cҩu trúc luұQYăQ
Nӝi dung luұQYăQÿѭӧc trình bày gӗm 6 FKѭѫQJ QKѭVDX
&KѭѫQJ Giӟi thiӋu
Giӟi thiӋu VѫOѭӧc vӅ ÿӅ tài nghiên cӭu, mөc tiêu và nӝi dung nghiên cӭuÿӕi Wѭӧng và phҥm vi nghiên cӭu, tính cҫn thiӃWYjêQJKƭDWKӵc tiӉn cӫDÿӅ tài
&KѭѫQJ Tәng quan
Tәng quan vӅ tình hình nghiên cӭu cӫa các tác giҧ WURQJ Yj QJRjL Qѭӟc vӅ SKѭѫQJSKiSWUӣ NKiQJÿӇ chҭQÿRiQ KѭKӓng cӫa kӃt cҩu
&KѭѫQJ &ѫVӣ lý thuyӃt
7UuQKEj\FiFFѫVӣ lý thuyӃWFiFSKѭѫQJSKiS sӁ áp dөQJÿӇ chҭQÿRiQtәn hao lӵc ӭng suҩW WUѭӟc trong vùng neo cáp Ӭng dөng mҥng ANNs vào viӋc xác ÿӏnh mӭFÿӝ tәn hao
&KѭѫQJ Các bài toán ӭng dөng
Áp dөQJFѫVӣ lý thuyӃWÿӇ thӵc hiӋn tính toán các bài toán ӭng dөng và nhұn xét kӃt quҧ ÿҥWÿѭӧc
&KѭѫQJ5 Nghiên cӭu mӣ rӝng
Các bài toán ӭng dөng sӁ ÿѭӧc nghiên cӭu mӣ rӝng NKL[pWÿӃn ҧQKKѭӣng cӫa nhiӋWÿӝ
&KѭѫQJ6 KӃt luұn và kiӃn nghӏ
ĈѭDUDPӝt sӕ kӃt luұn quan trӑQJÿҥWÿѭӧc trong luұQYăQYjNLӃn nghӏ Kѭӟng phát triӇQÿӅ WjLWURQJWѭѫQJODL
Trang 35&+ѬѪ1* 7Ә1*48$1
PhѭѫQJ SKiS FKҭQ ÿRiQ Vӱ dөQJ ÿiS ӭng trӣ NKiQJ Fѫ-ÿLӋn là mӝW SKѭѫQJpháp mӟi và có tính hiӋu quҧ cao khi có thӇ phát hiӋn kӏp thӡi nhӳQJKѭKӓng tӯ lúc mӟi hình thành mà không cҫn phҧi phá hӫy kӃt cҩX3KѭѫQJSKiSWUӣ kháng lҫQÿҫu WLrQÿѭӧc giӟi thiӋu bӣi Liang và cӝng sӵ (1994)6DXÿyPӝt sӕ nhóm tác giҧ khác ÿmQJKLrQFӭXYjÿӅ xuҩt các chӍ sӕ cҧQKEiRKѭKӓng sӱ dөQJÿiSӭng trӣ kháng;
ví dө QKѭ FKӍ sӕ RMSD (Root Mean Square Deviation), chӍ sӕ CC (Correlation Coefficient), chӍ sӕ CCD (Correlation Coefficient Deviation) và chӍ sӕ MAPD (Mean Absolute Percentage Deviation) +ѫQ WKӃ nӳD SKѭѫQJ SKiS WUӣ NKiQJ ÿmÿѭӧc áp dөng thành công trên rҩt nhiӅu loҥi kӃt cҩXNKiFQKDXQKѭ NӃt cҩu dàn, kӃt cҩu tҩm mӓng, kӃt cҩu thép, kӃt cҩu bê tông, vùng neo cӫa dҫm bê tông cӕt thép ӭng suҩWWUѭӟc, kӃt cҩXErW{QJFyJLDFѭӡng FRP
&KѭѫQJQj\VӁ trình bày các nghiên cӭu ӣ trong và ngoài Qѭӟc vӅ OƭQKYӵc trӣ NKiQJÿӗng thӡi kӃt hӧp mҥQJ$11VÿӇ chҭQÿRiQNӃt cҩu
2.1 Tình hình nghiên cӭXQѭӟc ngoài
2.1.1 Phмдng pháp trз kháng
Liang và cӝng sӵ [1] ÿmOҫQÿҫu tiên giӟi thiӋXSKѭѫQJSKiSWUӣ NKiQJÿӇ tìm ra Kѭ Kӓng cӫa kӃt cҩu Tác giҧ ÿm Vӱ dөng tҫn sӕ kích thích cao, lӟQ KѫQ N+]thông qua tҩm cҧm biӃQ3=7ÿѭӧc dán lên kӃt cҩu chӫ ÿӇ tìm ra nhӳQJWKD\ÿәLFѫhӑc cӫa kӃt cҩu KӃt quҧ ÿmU~WUDÿѭӧc sӵ liên quan giӳa trӣ NKiQJÿӝng lӵc hӑc cӫa tҩm PZT vӟi trӣ NKiQJ Fѫ Kӑc cӫa kӃt cҩu chӫ bҵng nhiӅu thí nghiӋm khác nhau
Sun và cӝng sӵ [2] ÿmVӱ dөQJSKѭѫQJSKip trӣ NKiQJÿӇ kiӇm tra kӃt cҩu dàn, bҵng cách sӱ dөQJSKѭѫQJSKiSWKӕQJNrÿӇ ÿiQKJLiWuQKWUҥQJKѭKӓng Ngoài ra FNJQJÿiQKJLiҧQKKѭӣng ӣ các phҥm vi tҫn sӕ khác nhau và mӭFÿӝ kích thích ҧnh Kѭӣng QKѭWKӃ nào khi theo dõi ÿiSӭng trӣ kháng trên mӝt kӃt cҩu dàn KӃt quҧ cho thҩy ӣ các vӏ trí khác nhau, ÿiSӭng trӣ kháng tҥi các PZT là khác nhau nên sӱ dөQJFiF3=7NKiFQKDXÿӇ theo dõi kӃt cҩu, ӣ miӅn tҫn sӕ càng cao phҥm vi theo dõi kӃt cҩu càng nhӓ Ĉӗng thӡi, chӍ sӕ RMSD rҩt hӳu dөng trong viӋc phát hiӋn xҧ\UDKѭKӓng trong kӃt cҩu
Chaudhry và cӝng sӵ [3] ÿmVӱ dөQJSKѭѫQJSKiSWUӣ NKiQJÿӇ WuPKѭKӓng cӫa kӃt cҩXWUrQPi\ED\3LSHU0RGHO3+ѭKӓng trong nghiên cӭXQj\ÿmÿѭDUDFҧ
vӏ trí và khoҧQJFiFK KѭKӓng Các cҧm biӃn trӣ kháng cho thҩy cӵc kì nhҥy cҧm
Trang 36vӟi mӭFÿӝ KѭKӓng cөc bӝ và chӭng minh không nhҥy cҧm vӟi nhӳQJWKD\ÿәi ӣ vӏ trí xa cҧm biӃn PZT
Wang và cӝng sӵ [4] ÿmPӣ rӝng nghiên cӭu cӫa Liang và cӝng sӵ cho sӱ dөng nhiӅu bӝ NtFKWKtFK3=7ÿѭӧc dán lên kӃt cҩu cҧ hai mһt và chӭng thӵc khҧ QăQJcҧm biӃn cӫa chúng, dӵa vào viӋc theo dõi sӵ dүn nҥp FѫÿLӋn trên trӣ kháng cӫa kӃt cҩu Hӑ chӭQJ PLQK ÿѭӧc rҵng thông qua viӋF ÿR WUӣ NKiQJ ÿLӋn cӫa PZT có khҧ QăQJWuPUDӭng xӱ cӫa kӃt cҩu
Esteban [5] ÿmPӣ rӝng mô hình sӕ dӵa vào lý thuyӃt truyӅQVyQJÿӇ [iFÿӏnh phҥm vi cҧm biӃn cӫa SKѭѫQJ SKiS WUӣ kháng Trong nghiên cӭX Qj\ ÿm EiR FiRhàng loҥt các thí nghiӋm vӅ sӵ WKD\ ÿәi tҧi trӑng, sӵ không liên tөc trong mһt cҳt ngang, liên kӃt bu lôQJQăQJOѭӧng xen kӁ, Tӯ ÿyѭӟFWtQKÿѭӧc vùng cҧm biӃn (theo bán kính) cӫa mӝW3=7WKD\ÿәi tӯ Pÿӕi vӟi kӃt cҩXFRPSRVLWHYjÿӃn 2 Pÿӕi vӟi kӃt cҩu thanh kim loҥLÿѫQJLҧn Và tҫn sӕ càng cao thì vùng cҧm biӃn càng nhӓ, vӟi tҫn sӕ trên 500 kHz cho thҩy không có lӧi, bӣi vì các khu vӵc cҧm biӃn trӣ nên vô cùng nhӓ và các cҧm biӃn PZT hiӇn thӏ nhҥy cҧm vӟLFiFÿLӅu kiӋn bҩt lӧi do liên kӃt hoһc do chính bҧn thân PZT chӭ không phҧi do bҧn thân kӃt cҩu chӫ
Krishnamurthy và cӝng sӵ [6] ÿmSKiWWULӇn kӻ thuұt hiӋu chӍnh dӵa trên phҫn mӅPWURQJÿyORҥi bӓ nhӳng ҧQKKѭӣng cӫa nhiӋWÿӝ trên PZT trong khi không loҥi
bӓ sӵ ҧQKKѭӣng cӫa nhiӋWÿӝ trên kӃt cҩu chӫ7X\QKLrQSKѭѫQJSKiSQj\ÿzLKӓi phҧLÿRWUѭӟc nhiӋWÿӝÿӇ Fyÿѭӧc hӋ sӕ nhiӋt cӫa PZT, mà ҧQKKѭӣng cӫa nó trӣ nên quan trӑng trong mӝt sӕ WUѭӡng hӧp
Wang và cӝng sӵ [7] thӇ hiӋn mӝt mô phӓng toán hӑc diӉn tҧ sӵ WѭѫQJ WKtFKcӫa biӃn dҥng giӳa tҩm PZT và kӃt cҩu dҫm hoһc tҩm Quan hӋ ÿһFWUѭQJJLӳDÿLӋn GXQJWƭQKFӫa PZT và biӃn dҥng cӫa kӃt cҩXÿѭӧc thiӃt lұp KӃt quҧ là biӃn dҥng cӫa kӃt cҩXÿѭӧc nhұn thҩy tӯ nhӳQJWKD\ÿәLÿLӋn dung cӫa PZT
Raju [8] ÿmÿӅ xuҩt chӍ sӕ CCD (Correlation Coefficient Deviation) cӫDÿiSӭng trӣ kháng cho viӋFWuPUDKѭKӓng cӫa kӃt cҩu
Raju và cӝng sӵ [9] ÿmnghiên cӭu trên kӃt cҩu bê tông cӕt thép composite, cho thҩy ҧQK Kѭӣng cӫa tham sӕ trӣ NKiQJ QKѭ PӭF ÿӝ kích thích cӫa bӝ kích thích, kiӇm tra chiӅu dài dây dүn, sӱ dөng mӝt bӝ duy nhҩWÿӇ gҳn vào nhiӅu bӝ cҧm biӃn, Yj WKD\ ÿәL ÿLӅu kiӋn biên Tӯ ÿy kӃt luұn rҵng sӵ WKD\ ÿәi trong nhiӅu tham sӕ không ҧQKKѭӣQJÿiQJNӇ ÿӃn ÿiSӭng trӣ kháng
Soh và cӝng sӵ [10] sӱ dөQJSKѭѫQJSKiSWUӣ kháng cho viӋc theo dõi mӝt mүu cҫu bê tông cӕt thép Nghiên cӭu bao gӗm hai dҫm dӑc (5 × 0.5 × 1 m) ÿӥ mӝt sàn
Trang 37dày 0.1 m KӃt cҩXÿѭӧFJLDFѭӡng bҵQJFiFWKDQKWKpSÿmSKҧi chӏu ba kǤ tҧi trӑng
ÿӇ gây ra các vӃt nӭt trong kӃt cҩu Tín hiӋu cӫa các cҧm biӃn trӣ kháng nҵm trong vùng lân cұn cӫDKѭKӓQJÿmFKRWKҩ\WKD\ÿәi lӟn vӅ tín hiӋu, trong khi nhӳnJKѭhӓng ӣ xa thì ít bӏ ҧQKKѭӣng
Park và cӝng sӵ [11] ÿmQJKLrQFӭu mô hình cҫu bao gӗm thép góc, thép chӳ C, thép tҩm Yj ÿѭӧc liên kӃt vӟL QKDX KѫQ FRQ EX O{QJ tFK WKѭӟc cӫa kӃt cҩu này là cao 1.8 m và nһng 250 kg KӃt cҩX ÿm ÿѭӧc nghiên cӭX GѭӟL FiF WiF ÿӝng không kiӇP VRiW ÿѭӧF QKѭ WKD\ ÿәi tҧi khӕL Oѭӧng (mass loading), nhiӋW ÿӝ (temperature), và hoҥW ÿӝQJ GDR ÿӝng (operational vibration) Tӯ ÿy FKR WKҩy SKѭѫQJ SKiS WUӣ kháng có thӇ phát hiӋn và phân biӋt nhiӅu dҥQJ Kѭ Kӓng khác nhau
Zagrai và Giurgiutiu [12] ÿm chҭQ ÿRiQ sӭc khӓe cӫa các tҩm mӓng, sӱ dөng các chӍ sӕ sau: root mean square deviation (RMSD); mean absolute percentage deviation (MAPD); covariance change (CC); correlation coefficient deviation (CCD)
Giurgiutiu và Zagrai [13] ÿm NKҧo sát các cҧm biӃQ iS ÿLӋn cho kӃt cҩu trӵc tuyӃn Các thí nghiӋPÿѭӧc tiӃn hành trên các mүu vұWÿѫQJLҧn là dҫPWKpSÿӇ hӛ trӧ ÿLӅu tra lý thuyӃt và trên mүu vұWOѭӥi tuabin thӵc tӃ ÿӇ minh hӑa tiӅPQăQJFӫa SKѭѫQJSKiS KӃt quҧ là phә trӣ NKiQJÿѭӧc ghi lҥi bӣi cҧm biӃn hoҥWÿӝQJiSÿLӋn thӇ hiӋn chính xác phҧn ӭQJFѫKӑc cӫa mӝt cҩu trúc Các cҧm biӃn có khӕLOѭӧng NK{QJÿiQJNӇ vì thӃ phҧn ӭng cӫa cҩu trúc không bӏ WKD\ÿәi bӣi sӵ hiӋn diӋn cӫa cҧm biӃn
Park và cӝng sӵ [14] vӟi mөc tiêu là sӱ dөQJSKѭѫQJSKiSWUӣ NKiQJÿӇ giám sát kӃt cҩu ÿmWLӃn hành thí nghiӋm trên mӝt kӃt cҩXÿѭӡng ӕng Thӡi gian cҫn thiӃt
ÿӇ Fy SKpS ÿR WUӣ kháng trong thӡi gian ít nhҩt 5 phút vӟL KѫQ Fҧm biӃn trӣ NKiQJYjÿӇ xây dӵng các biӇXÿӗ sӕ liӋXKѭKӓQJĈiQKJLiQKDQKQj\FKRWKҩy tính khҧ thi cӫa kӻ thuұt này
Pohl và cӝng sӵ [15] ÿm QJKLrQ Fӭu khҧ QăQJ FӫD SKѭѫQJ SKiS WUӣ kháng ÿӇ phát hiӋQ Kѭ Kӓng sӧi nhӵD JLD Fѭӡng vұt liӋu composite (FRP: fiber reinforced SODVWLF YjKѭKӓng trong tҩm FRP Trong nghiên cӭu này thì các yӃu tӕ ҧQKKѭӣng tӟi trӣ NKiQJQKѭOmRKyDWҧi trӑng tác dөQJP{LWUѭӡQJÿLӋQWtFKNKiFQKDXFNJQJÿѭӧc xem xét
Bhalla và cӝng sӵ [16] ÿmnghiên cӭu các vҩQÿӅ OLrQTXDQÿӃn ӭng dөng thӵc tӃ cӫD SKѭѫQJ SKiS WUӣ kháng Theo dõi thӡi gian thӵc ÿiS ӭng trӣ kháng KѫQ KDLtháng Nghiên cӭu cӫa hӑ bao gӗm bҧo vӋ bӝ chuyӇQÿәi PZT vӟLP{LWUѭӡng ҭm
Trang 38ѭӟt sӱ dөng mӝt lӟp silica, ghép mӝWGm\3=7ÿӇ tӕLѭXKRiWKӡi gian theo dõi cҧm biӃn và có thӇ sӱ dөng keo kӃWGtQKFDRÿӇ dán PZT
Giurgiutiu và cӝng sӵ [17] ÿm cho thҩy tính chҩt cҧm biӃn và tính thӕng nhҩt liên kӃt giӳa PZT và kӃt cҩu chӫ có thӇ ÿѭӧFÿiQKJLiEҵng phҫn ҧo cӫa ÿiSӭng trӣ kháng ÿLӋn Cҧm biӃQ ÿѭӧc liên kӃt tӕt cho thҩy mӝWÿѭӡQJFRQJ Pѭӧt mà, trong khi cҧm biӃQNK{QJÿѭӧc liên kӃt tӕt cho thҩy cӝQJKѭӣng trong phҫn ҧo cӫa phép ÿRWUӣ NKiQJ'RÿyQJѭӡi ta có thӇ [iFÿӏnh nӃu bӝ cҧm biӃQÿѭӧc liên kӃt hoàn toàn vӟi mӝt kӃt cҩu hay không bҵng cách tìm phҫn ҧo, mһFGÿiQKJLiÿӏQKOѭӧng hoһFѭӟFOѭӧQJÿӝ cӭng liên kӃt vүn không phҧi là mӝt công viӋFÿѫQJLҧn
Xu và Liu [18] ÿmnghiên cӭu ҧQKKѭӣng cӫa lӟp liên kӃWWURQJWѭѫQJWiFÿӝng giӳa tҩm PZT và kӃt cҩu chính Nghiên cӭu này cho thҩy rҵng ҧQKKѭӣng cӫDÿLӅu kiӋn liên kӃWÿӇ ÿҥWÿѭӧc nhiӅu kӃt quҧ chính xác MһFGQyNKyÿRÿѭӧFÿӝ cӭng cӫa lӟp liên kӃt (giӳa tҩm PZT và kӃt cҩu chӫ)
Tseng và Naidu [19] ÿm QJKLrQ Fӭu các mүu nhôm bҵQJ SKѭѫQJ SKiS WUӣ kháng KӃt quҧ thӵc nghiӋm cho thҩy ÿiSӭng trӣ kháng có thӇ ÿҥWÿѭӧFÿӃn phҥm
vi tҫn sӕ 150 kHz Nghiên cӭXFNJQJTXDQViWSKҥm vi cҧm biӃQWѭѫQJÿӕi lӟn cӫa cҧm biӃn trӣ kháng Ví dө QKѭYӃt nӭt 5 mm ӣ vӏ trí cách tҩm cҧm biӃQKѫQ m FNJQJÿѭӧc tҩm cҧm biӃn phát hiӋn
Tseng và cӝng sӵ [20] ÿm nghiên cӭu bӅ mһt cҧm biӃn trӣ kháng có thӇ ÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ giám sát hai loҥLKѭKӓng là lӛ rӛng và vӃt nӭt trong kӃt cҩu bê tông Phҫn mӅPWKѭѫQJ mҥL$16<6ÿmÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ mô hình mӝt mүu bê tông hình vuông
và trӣ NKiQJFѫKӑc cӫa kӃt cҩu Trӣ NKiQJÿLӋn cӫD3=7ÿmWKXÿѭӧc tҥi mӛi tҫn
bê tông trong quá trình bҧRGѭӥng cӫDQyĈӝ cӭng cӫDErW{QJFNJQJOLrQTXDQYӟi FiFWKD\ÿәLWURQJÿӍnh trӣ kháng
Bhalla và Kiong Soh [23] ÿmnghiên cӭu chҭQÿRiQWKLӋt hҥLÿѭӧc thӵc hiӋn trên khung bê tông cӕt thép (RC) mô hình chӏX FiF UXQJ ÿӝQJ Fѫ Eҧn trên bàn rung Nghiên cӭu cho thҩy, phҫn thӵc cӫa chӍ sӕ thiӋt hҥi biӇu thӏ sӵ WKD\ÿәi trong giҧm
Trang 39[yF6'2)WѭѫQJÿѭѫQJJk\UDEӣi thiӋt hҥi và phҫn ҧRWѭӣQJWѭӧng cho sӵ WKD\ÿәi trong hӋ sӕ khӕLOѭӧQJ6'2)WѭѫQJÿѭѫQJOLrQTXDQÿӃQÿLӇm truyӅQÿӝng cӫa tҩm PZT Cho nên, phҫn thӵc cӫa trӣ NKiQJWKѭӡQJÿѭӧc sӱ dөQJWURQJOƭQKYӵc SHM Bois và Hochard [24] thӵc hiӋn thí nghiӋm và mô hình trong viӋc sӱ dөng SKѭѫQJSKiSWUӣ NKiQJÿӇ tìm ra phân lӟp cӫa kӃt cҩu composite Hӑ chӭng minh khҧ QăQJ [iF ÿӏQK NtFK WKѭӟc và vӏ trí cӫa phân lӟp dӵa vào quy luұW Fѫ Eҧn trӣ NKiQJFѫÿLӋn 3D cӫa vұt liӋu PZT
Park và cӝng sӵ [25] sӱ dөng cҧm biӃn trӣ NKiQJ ÿӇ tìm và sӱa chӳa sӵ nӟi lӓng cӫa liên kӃt bu lông trong kӃt cҩu Cҧm biӃQiSÿLӋQÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ ÿRWUӣ kháng kӃt cҩu Sӵ nӟi lӓng cӫDEXO{QJÿmÿѭӧc [iFÿӏnh giӳa bu lôQJYjÿDLӕc vít Okugawa [26] ÿmÿѭDUDPӝWSKѭѫQJSKiSPӟLÿӇ tìm sӵ nӟi lӓng cӫa liên kӃt
bu lông thông qua mӝt tҩPÿӋm thông minh (smart washer) kӃt hӧp vӟi mӝt thuұt toán NhӳQJ WKD\ ÿәi trong tҫn sӕ cӝQJ Kѭӣng cӫD YzQJ ÿӋP ÿѭӧc sӱ dөng thì WѭѫQJTXDQYӟi lӵFÿһFWUѭQJWURQJOLrQNӃt
Park và cӝng sӵ [27] ÿmNLӇm trDWiFÿӝng cӫa nhiӅu vӃt nӭt trong dҫm bê tông dӵa trên ÿiS ӭng trӣ kháng Fѫ-ÿLӋn bҵng cách sӱ dөng mô hình phҫn tӱ hӳu hҥn ÿѭӧc mô phӓng
Nguyen và Kim [28] ÿm QJKLrQ Fӭu lӵF FăQJ Gk\ FiS WURQJ KӋ thӕng kӃt cҩu dҫm bê tông cӕt thép ӭng suҩWWUѭӟc Thí nghiӋPÿѭӧc tiӃQKjQKÿӇ kiӇm tra cөc bӝ lӵFFăQJGk\FiSWҥi vùng neo cӫa dây cáp LӵFFăQJGk\FiSÿѭӧc giҧ ÿӏnh giҧm theo tӯng cҩSÿӝ tҧi trӑQJĈӇ thuұn tiӋn trong viӋc lҩy ÿiSӭng trӣ kháng, sӱ dөng tҩPWѭѫQJWiFEҵQJQK{PÿѭӧFÿӅ xuҩt Dӵa trên ÿiSӭng trӣ kháng, lӵFFăQJGk\FiSÿmÿѭӧc chҭQÿRiQWKjQKF{QJ
Nguyen và Kim [29] ÿmF{QJEӕ mӝt nghiên cӭu vӅ SKѭѫQJSKiSWKHRG}LFKҭn ÿRiQFKRFiFNӃt cҩu mӕi nӕi bu lông có sӱ dөng cҧm biӃn trӣ NKiQJNK{QJGk\ÿDNrQKYj3=7ÿDÿLӋQ&iFEѭӟFVDXÿmÿѭӧc thӵc hiӋQÿӇ hoàn thành thí nghiӋm: Thӭ nhҩt, mӝW3=7ÿDJLDRGLӋQÿѭӧc thiӃt kӃ ÿӇ theo dõi sӵ nӟi lӓng trong kӃt nӕi
bu lông dӵa trên sӵ WKD\ÿәi ÿiSӭng trӣ kháng FѫÿLӋn (EM) Thӭ hai, mӝt nút cҧm biӃn trӣ NKiQJNK{QJGk\ÿѭӧc thiӃt kӃ ÿӇ tӵ hoҥWÿӝng, có chi phí thҩSYjÿDNrnh theo dõi NӅn tҧng cҧm biӃQ,PRWHÿѭӧc chӑn sӱ dөQJYuFѫVӣ ÿLӅu hành tӕFÿӝ cao cӫa nó, yêu cҫXÿLӋQQăQJWKҩp và bӝ nhӟ OѭXWUӳ lӟn Cuӕi cùng, hiӋu suҩt các nút cҧm biӃQNK{QJGk\Yj3=7ÿѭӧFÿiQKJLiEҵng mӝt thӵc nghiӋm cho mô hình kӃt nӕi bu lônJ3KѭѫQJSKiSÿiQKJLiKѭKӓng là RMSD
Nguyen và cӝng sӵ [30] ÿmQJKLrQFӭu và phát triӇn cҧm biӃn thông minh trong viӋc lҩy tín hiӋu tҫn sӕ GDRÿӝng và ÿiSӭng trӣ kháng dӵa trên vҩQÿӅ chҭQÿRiQ
Trang 40kӃt cҩu cӫa hӋ thӕng kӃt cҩu dây cáp Thí nghiӋm trên mô phӓng dҫm (PSC) BTCT Ѭ67 vӟi hӋ dây cáp bên ngoài trong phòng thí nghiӋPÿѭӧF ÿӅ xuҩWÿӇ ÿiQKJLitính khҧ thi cӫDSKѭѫQJSKiSWKHRG}LWәng thӇ và theo dõi cөc bӝ cӫa kӃt cҩu dây cáp
Baptista và cӝng sӵ [31] ÿm QJKLrQ Fӭu trên mô hình thӵc nghiӋm vӅ sӵ ҧnh Kѭӣng cӫa nhiӋWÿӝ ÿӃn các miӃng cҧm biӃn Tác giҧ sӱ dөng kӻ thuұt trӣ kháng ÿLӋn tӱ E0,ÿӇ giám sát kӃt cҩX3=7+ÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ theo dõi kӃt cҩu, kӃt quҧ thӵc nghiӋm cho thҩy nhiӋWÿӝ ҧQKKѭӣng mҥQKÿӃn ÿiSӭng trӣ kháng và sӵ ҧnh Kѭӣng cӫa nhiӋWÿӝ ÿӃn ÿiSӭng trӣ kháng mҥnh hay yӃu còn phө thuӝFYjRÿLӇm tҫn sӕ sӱ dөng
Huynh và Kim [32] ÿmJLiPViWOӵc cáp dӵa trên trӣ kháng trong vùng neo sӱ dөng các tҩP iS ÿLӋn PZT Mô hình phân tích mӝt bұc tӵ do cӫa giao diӋn PZT ÿѭӧc thiӃt lұSÿӇ giҧi thích cách thӇ hiӋn sӵ mҩt lӵc cáp tӯ sӵ WKD\ÿәi trӣ kháng ÿLӋn cӫa giao diӋQ 3=7FNJQJ QKѭJLҧm dҧi tҫn sӕ nhҥy cҧm bҵng cách thӵc hiӋn thiӃt bӏ giao diӋn Cuӕi cùng, khҧ QăQJӭng dөng cӫa kӻ thuұt giao diӋQ3=7ÿѭӧc
ÿӅ xuҩt, ÿiQKJLiEҵng thӵc nghiӋPÿӇ theo dõi tәn thҩt lӵc cáp trong cҩu trúc thӱ nghiӋm ӣ quy mô phòng thí nghiӋm
Huynh và cӝng sӵ [33] ÿmP{SKӓng sӕ lҥi thí nghiӋPYjRQăPEҵng phҫn mӅP &2062/ 0XOWLSK\VLFV ÿӇ kiӇm chӭng kӃt quҧ thӵc nghiӋm KӃt quҧ cho thҩy mô hình phҫn tӱ hӳu hҥn cho kӃt quҧ NKiWѭѫQJÿӗng, kӃt cҩXÿmÿѭӧc chҭn ÿRiQ thành công dӵa vào trӣ kháng
Wang và cӝng sӵ [34] ÿã nghiên cӭu vӅ sӵ ҧQK Kѭӣng cӫa hiӋX ÿLӋn thӃ tác ÿӝQJÿӃn viӋc thu thұp ÿiSӭng trӣ kháng KӃt quҧ chӍ ra rҵng viӋc sӱ dөng công cө trӵc tuyӃQÿLӅu khiӇn tӯ xa là phù hӧp và cҫQÿѭӧc ӭng dөng rӝng rãi Tuy nhiên, tҥi nhӳQJQѫLFyKӋ thӕQJÿLӋn yӃu, các SKDÿLӋn áp không әQÿӏnh gây ra kӃt quҧ sai lӋFKĈӗng thӡi, khi sӱ dөQJÿLӋn thӃ xoay chiӅXÿӇ nghiên cӭu, tҥi các miӅn tҫn
sӕ ÿҫu cҫQÿѭӧc kiӇm soát kӃt quҧ, do có sӵ nhiӉu tín hiӋu
Talakokula và cӝng sӵ [35] ÿm JLiP ViW TXi WUuQK K\GUDW KyD Vӟm cӫa các kӃt cҩu bê tông cӕt thép bҵng các tham sӕ cҩXWU~FÿѭӧF[iFÿӏnh bӣi các cҧm biӃn PZT thông qua kӻ thuұt trӣ NKiQJFѫÿLӋn Trong bài báo này, mӝt tham sӕ hydrat hóa không thӭ QJX\rQWKXÿѭӧc tӯ các miӃng gӕPiSÿLӋn (PZT) liên kӃt vӟi thanh cӕt WKpSQK~QJWURQJErW{QJÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ theo dõi quá trình hydrat hóa sӟm cӫa
bê tông Các kӃt quҧ thí nghiӋm cho thҩy tham sӕ hydrat hóa không thӭ nguyên dӵa trên PZT ÿѭӧFÿӅ xuҩt là rҩt hiӋu quҧ trong viӋc theo dõi quá trình hydrat hóa ӣ tuәi sӟm