Luận văn thạc sĩ Kỹ thuật xây dựng: Xác định trạng thái hư hỏng của khung bê tông cốt thép dựa vào kết quả phân tích dao động

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

Cán bộ hướng dẫn khoa học: 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: TS Hà Minh Tuấn Chữ ký:

Luận văn thạc sĩ được bảo yệ tại Trường Đại Học Bách Khoa, ĐHQG

Tp HCM, ngày 01 tháng 02 năm 2021.

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

1 PGS.TS Lương Văn Hải - Chủ tịch Hội đồng

2 TS Nguyễn Thái Bình - Thư ký

3 PGS TS Nguyễn Văn Hiếu - ủ y viên (Phản biện 1)

4 TS Hà Minh Tuấn - ủ y viên (Phản biện 2)

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC s ĩ • • • •

Họ tên học viên : NGUYỄN CHÍ THIỆN MSHV : 1870486Ngày, tháng, năm sinh : 06/08/1995 Nơi sinh : Bình Định

TÔNG CỐT THÉP DựA VÀO KẾT QUẢ PHÂN TÍCH DAO ĐỘNG

1 Tìm hiểu và nắm vững các phương pháp chẩn đoán hư hỏng kết cấu sử dụng các đặc trưng dao động.

2 Thu thập kết quả đo tần số dao động của kết cấu khung BTCT.

3 Xây dựng mô hình khung BTCT theo phương pháp PTHH, sử dụng phần mềm ANSỸS.

4 Xác định trạng thái hư hỏng dựa trên kết quả phân tích dao động với phương

pháp thay đổi tần số dao động, phương pháp thay đổi dạng dao động (MAC), phương pháp năng lượng biến dạng (MSE).

5 Phân tích và đánh giá kết quả chẩn đoán hư hỏng cho khung BTCT.

6. Thực hiện các bài toán mở rộng về phương pháp chẩn đoán hư hỏng trong khung bê tông cốt thép dựa trên các đặc trưng dao động.

7 Kết luận và kiến nghị.

Tp Hồ Chỉ Minh, ngày 06 tháng 01 năm 2021

TRƯỞNG KHOA KỸ THUẬT XÂY DựNG

PGS.TSTĨẼ a n ht ũ ấ n

LỜI CẢM ƠN

Luận văn thạc sĩ xây dựng công trình dân dụng và công nghiệp nằm trong hệ thống bài luận cuối khóa nhằm trang bị cho học viên cao học khả năng tự nghiên cứu, biết cách giải quyết những vấn đề cụ thể đặt ra trong thực tế xây dựng Đó là trách nhiệm và niềm tự hào của mỗi học viên cao học

Để hoàn thành luận văn “Xác định trạng thái hư hỏng của khung bê tông cốt thép dựa vào kết quả phân tích dao động”, ngoài sự cố gắng và nỗ lực của bản thân, tôi đã

nhận được sự giúp đỡ nhiều từ các tập thể và cá nhân Tôi xin gửi lời tri ân đến các tập thể các nhân đã dành cho tôi sự giúp đỡ quý báu đó

Tôi xin gửi lời tri ân đến Thầy PGS.TS Hồ Đức Duy, thầy đã tận tâm hướng dẫn, đưa ra gợi ý đầu tiên để hình thành nên ý tưởng của đề tài và Thầy góp ý cho tôi về cách nhận định đúng đắn trong những vấn đề nghiên cứu, cũng như cách tiếp cận nghiên cứu hiệu quả Sự tận tâm chỉ bảo là động lực lớn để tôi có thể hoàn thành tốt luận văn

Tôi xin chân thành cảm ơn quý Thầy Cô Khoa Kỹ Thuật Xây dựng, trường Đại học Bách Khoa Thành phố Hồ Chí Minh đã truyền dạy những kiến thức quý giá cho tôi, đó cũng là những kiến thức không thể thiếu trên con đường nghiên cứu khoa học và sự nghiệp của tôi sau này

Tôi xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, đặc biệt là cha mẹ tôi, những người đã luôn ủng hộ, động viên tôi trong suốt quãng đường học tập và nghiên cứu Sự tin tưởng của gia đình là niềm tin để tôi hoàn thành tốt nghiên cứu này

Luận văn thạc sĩ đã hoàn thành trong thời gian quy định với sự nỗ lực của bản thân, tuy nhiên không thể không có những thiếu sót Kính mong quý Thầy, Cô chỉ dẫn thêm để tôi bổ sung những kiến thức và hoàn thiện bản thân mình hơn Lời cuối cùng, tôi kính chúc Ban lãnh đạo Khoa, quý Thầy, quý Cô lời chúc sức khỏe, thành công trong công tác cũng như trong cuộc sống

Xin trân trọng cảm ơn

Tp Hồ Chí Minh, ngày 06 tháng 01 năm 2021

Nguyễn Chí Thiện

1 Tìm hiểu và nắm vững các phương pháp chẩn đoán hư hỏng kết cấu sử dụng các đặc trưng dao động

2 Thu thập kết quả đo tần số dao động của kết cấu khung BTCT

3 Xây dựng mô hình khung BTCT theo phương pháp PTHH, sử dụng phần mềm ANSYS

4 Xác định trạng thái hư hỏng dựa trên kết quả phân tích dao động với phương pháp thay đổi tần số dao động, phương pháp thay đổi dạng dao động (MAC), phương pháp năng lượng biến dạng (MSE)

5 Phân tích và đánh giá kết quả chẩn đoán hư hỏng cho khung BTCT

6 Thực hiện các bài toán mở rộng về phương pháp chẩn đoán hư hỏng trong khung bê tông cốt thép dựa trên các đặc trưng dao động

7 Kết luận và kiến nghị

1 To study the damage detection methods using vibration characteristics 2 To get the natural frequencies of a reinforced concrete frame

3 To establish the finite element model for the frame by ANSYS software 4 To identify the damages on frame by using Frequency change-based damage

detection method, Modal assurance criterion (MAC), and Modal strain energy (MSE) method

5 To analyze and evaluate the damage detection results

6 To carry out the extensive studies for damage identification on the reinforced concrete frame

7 To draw the conclusions and recommendations for further studies

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là luận văn do chính tôi thực hiện dưới sự hướng dẫn của PGS.TS Hồ Đức Duy

Các kết quả của luận văn là đúng sự thật và chưa được công bố ở các nghiên cứu khác

Tôi xin chịu trách nhiệm về công việc thực hiện của mình

Tp Hồ Chí Minh, ngày 06 tháng 01 năm 2021

Nguyễn Chí Thiện

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN i

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ ii

ABSTRACT iii

LỜI CAM ĐOAN iv

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU xii

DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH xiv

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT xx

DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU xxi

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU 1

1.1 Đặt vấn đề 1

1.1.1 Tầm quan trọng của việc theo dõi và chẩn đoán kết cấu 1

1.1.2 Các nguyên nhân gây hư hỏng kết cấu công trình 3

1.1.3 Các dạng hư hỏng đối với khung bê tông cốt thép 4

1.1.3.1 Nứt, hư hỏng do nguyên nhân kết cấu 4

1.1.3.2 Nứt, hư hỏng do nguyên nhân phi kết cấu 6

1.2 Mục tiêu và nội dung nghiên cứu 7

1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu 7

1.2.2 Nội dung nghiên cứu 8

1.3 Tính cần thiết và ý nghĩa thực tiễn của nghiên cứu 8

1.4 Cấu trúc luận văn 9

CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN 11

2.1 Tình hình nghiên cứu trên thế giới 12

2.2 Tình hình nghiên cứu trong nước 13

2.3 Tổng kết 15

CHƯƠNG 3 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 16

3.1 Phương pháp chẩn đoán hư hỏng kết cấu dựa trên sự thay đổi tần số 16

3.1.1.Giới thiệu phương pháp 16

3.3 Phương pháp năng lượng biến dạng 18

3.3.1 Giới thiệu phương pháp 18

3.3.2 Công thức đánh giá 18

3.3.3 Ngưỡng hư hỏng 22

3.3.4 Ảnh hưởng của điều kiện biên 22

3.3.5 Các bước tính toán theo phương pháp năng lượng biến dạng 24

3.4 Phương pháp đánh giá độ chuẩn xác chẩn đoán 27

3.4.1 Ngưỡng hư hỏng đề xuất 27

CHƯƠNG 4 BÀI TOÁN KHẢO SÁT 35

4.1 Số liệu khung bê tông cốt thép 35

4.2 Thông số vật liệu 36

4.3 Thí nghiệm đo dao động khung bê tông cốt thép [32] 37

4.3.1 Thí nghiệm, hình ảnh đo dao động 37

4.3.2 Kết quả đo dao động 37

4.4 Mô phỏng số 39

4.4.1 Mô hình vật liệu và kiểu phần tử 39

4.4.2 Khai báo vật liệu 39

4.4.2.1 Bê tông 39

4.4.2.2 Cốt thép 42

4.4.3 Mô hình khung BTCT trong ANSYS 43

4.4.3.1 Khung bê tông cốt thép 43

4.4.3.2 Điều kiện biên 44

4.4.3.3 Tải trọng 44

CHƯƠNG 5 KẾT QUẢ CHẨN ĐOÁN 47

5.1 Kết quả phân tích của khung sau khi gia tải 48

5.2 Kết quả phân tích dao động 55

5.2.1 Dạng dao động của khung 55

5.2.2 Tần số dao động của khung 57

5.2.3 So sánh với kết quả thực nghiệm 58

5.2.4 Phương pháp chẩn đoán hư hỏng dựa trên sự thay đổi tần số 59

5.2.5 Phương pháp chẩn đoán hư hỏng dựa trên sự thay dạng dao động 60

5.2.6 Phương pháp chẩn đoán hư hỏng bằng phương pháp năng lượng biến dạng 64

5.2.6.1 Giá trị ngưỡng hư hỏng đề xuất 65

5.2.6.2 Xác định vùng nứt theo phương pháp biến dạng năng lượng và thực tế 65

5.2.6.3 Kết quả chẩn đoán hư hỏng theo phương pháp năng lượng biến dạng 84

5.2.6.4 Khảo sát độ chính xác của mô hình 88

5.2.6.5 Khảo sát khả năng chẩn đoán đúng trong vùng nứt 89

5.2.6.6 Khảo sát khả năng chẩn đoán đúng trong vùng không nứt 93

5.2.7 Phân tích và đánh giá kết quả 97

CHƯƠNG 6 BÀI TOÁN MỞ RỘNG 98

6.1 Tổng quan về trí tuệ nhân tạo, học máy, mạng nơ ron nhân tạo và học sâu 99

6.1.1 Định nghĩa của thuật toán Machine learning [34] 101

6.1.1.1 Nhiệm vụ, T (Task) 101

6.1.1.2 Phép đánh giá, P (Performance measure) 101

6.1.1.3 Kinh nghiệm, E (Experience) 101

6.1.2 Phân nhóm các thuật toán machine learning [34] 102

6.1.2.1 Học có giám sát 102

6.1.2.2 Học không giám sát 102

6.1.2.3 Học bán giám sát 103

6.1.2.4 Học củng cố 103

6.1.3 Mô hình chung cho các bài toán machine learning 104

6.1.3.1 Pha huấn luyện 105

6.1.3.2 Pha kiểm tra 105

6.1.4 Cấu tạo của một mạng nơ ron thần kinh nhân tạo 106

6.3.2 Dữ liệu đầu vào 118

6.3.2.1 Dữ liệu huấn luyện 118

6.3.2.2 Dữ liệu chẩn đoán 119

6.3.2.3 Trực quan hóa dữ liệu 120

6.3.3 Tiền xử lý dữ liệu 122

6.3.3.1 Mã hóa dữ liệu 122

6.3.3.2 Chuẩn hóa dữ liệu (Feature scailing – Standardization) 123

6.3.4 Phân tích tương quan đặc trưng 124

6.3.5 Training model 125

6.3.5.1 Xây dựng mạng nơ ron nhận tạo 125

6.3.5.2 Huấn luyện mạng nơ ron nhân tạo 126

6.3.5.3 Kết quả quá trình huấn luyện 127

6.3.6 Chẩn đoán hư hỏng trên khung BTCT bằng MSE_ANNs 128

6.3.6.1 Kết quả chẩn đoán hư hỏng trong khung BTCT 128

6.3.6.2 Khảo sát độ chính xác của mô hình 130

6.3.6.3 So sánh với phương pháp chẩn đoán bằng MSE 138

6.4 Bài toán 3 141

6.4.1 Lưu đồ thực hiện 142

6.4.2 Dữ liệu đầu vào 143

6.4.2.1 Dữ liệu huấn luyện 143

6.4.2.2 Dữ liệu chẩn đoán 144

6.4.2.3 Trực quan hóa dữ liệu 145

6.4.3 Tiền xử lý dữ liệu 146

6.4.3.1 Mã hóa dữ liệu 146

6.4.3.2 Chuẩn hóa dữ liệu (Feature scailing – Standardization) 147

6.4.4 Phân tích tương quan đặc trưng 148

6.4.5 Training model 149

6.4.5.1 Xây dựng mạng nơ ron nhận tạo 149

6.4.5.2 Huấn luyện mạng nơ ron nhân tạo 149

6.4.5.3 Kết quả quá trình huấn luyện 150

6.4.6 Chẩn đoán hư hỏng trên khung BTCT bằng ANNs 151

6.4.6.1 Kết quả chẩn đoán hư hỏng trong khung BTCT 151

6.4.6.2 Khảo sát độ chính xác của mô hình 153

6.4.6.3 So sánh với phương pháp chẩn đoán bằng MSE 161

CHƯƠNG 7 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 164

7.1 Kết luận 164

7.1.1 Kết luận chung thông qua bài toán khảo sát 165

7.1.2 Các nghiên cứu mở rộng 166

7.1.3 Điểm mới, điểm đóng góp của luận văn 167

7.1.4 Những điểm cần cải thiện 168

7.2 Kiến nghị 169

7.2.1 Kiến nghị về phương pháp chẩn đoán hư hỏng trong khung BTCT 169

7.2.2 Kiến nghị về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán hư hỏng kết cấu 169

TÀI LIỆU THAM KHẢO 170

PHỤ LỤC 1 174

PHỤ LỤC 2 198

LÝ LỊCH TRÍCH NGANG 242

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

Bảng 3.1 Các chỉ số chẩn đoán được lựa chọn để đánh giá 30

Bảng 4.1 Tần số dao động thực nghiệm của khung bê tông cốt thép 38

Bảng 4.2 Các kiểu phần tử sử dụng trong mô phỏng 39

Bảng 4.3 Dữ liệu đường cong ứng suất – biến dạng của bê tông trong ANSYS 41

Bảng 4.4 Các cấp gia tải được chọn để khảo sát bài toán động 46

Bảng 5.1 Biểu đồ phát triển vùng nứt theo cấp tải 48

Bảng 5.2 Kết quả tần số phân tích được từ mô hình ANSYS 57

Bảng 5.3 Tần số dao động thực nghiệm của khung bê tông cốt thép 58

Bảng 5.4 So sánh tần số dao động thứ nhất theo ANSYS và thực nghiệm 58

Bảng 5.5 Độ thay đổi tần số theo từng cấp tải, dạng dao động 59

Bảng 5.6 Bảng quy ước vị trí các cấu kiện dùng để chẩn đoán hư hỏng 60

Bảng 5.7 Giá trị đề xuất của ngưỡng hư hỏng Z0 cho các cấu kiện 65

Bảng 5.8 Minh họa về việc thể hiện vùng nứt theo phương pháp năng lượng biến dạng và vùng nứt thực tế ở cấp tải P=147kN 67

Bảng 5.9 Các tổ hợp rút ra từ mô hình phân loại 79

Bảng 5.10 Kết quả chẩn đoán hư hỏng theo phương pháp NLBD trường hợp 0 kN 84Bảng 5.11 Kết quả chỉ số Accuracy của các cấu kiện theo cấp tải 88

Bảng 5.12 Kết quả chỉ số Balanced Accuracy của các cấu kiện theo cấp tải 88

Bảng 5.13 Kết quả chỉ số Precision của các cấu kiện theo cấp tải 91

Bảng 5.14 Kết quả chỉ số Precision trung bình của các cấu kiện 92

Bảng 5.15 Kết quả chỉ số Specificity của các cấu kiện theo cấp tải 95

Bảng 5.16 Kết quả chỉ số Precision trung bình của các cấu kiện 96

Bảng 5.17 Tổng hợp kết quả đánh giá của ba phương pháp chẩn đoán 97

Bảng 6.1 Dữ liệu huấn luyện để dự đoán tải trọng 113

Bảng 6.2 Dữ liệu tải trọng kiểm thử 113

Bảng 6.3 Dữ liệu kiểm tra để dự đoán tải trọng 113

Bảng 6.4 Bảng kết quả tải trọng dự đoán 115

Bảng 6.5 Phần trăm sai số giữa tải trọng dự đoán và tải trọng thực tế 115

Bảng 6.6 Dữ liệu tải trọng kiểm thử 119

Bảng 6.7 Quy ước các dữ liệu cần mã hóa 123

Bảng 6.8 Cấu tạo chi tiết của mạng nơ ron nhân tạo 125

Bảng 6.9 Kết quả chẩn đoán hư hỏng bằng MSE_ANNs theo các cấp tải 128

Bảng 6.10 Độ chính xác tổng thể ở các cấp tải chẩn đoán bằng MSE_ANNs 130

Bảng 6.11 Độ chính xác tổng thể sau cân bằng theo MSE_ANNs 130

Bảng 6.12 Khả năng chẩn đoán đúng trong vùng nứt theo MSE_ANNs 131

Bảng 6.13 Khả năng chẩn đoán đúng trong vùng không nứt theo MSE_ANNs 135

Bảng 6.14 So sánh hiệu quả chẩn đoán bằng MSE_ANNs và MSE ở cấp tải 77 kN 138

Bảng 6.15 So sánh hiệu quả chẩn đoán bằng MSE_ANNs và MSE ở cấp tải 147 kN 138

Bảng 6.16 So sánh hiệu quả chẩn đoán bằng MSE_ANNs và MSE ở cấp tải 175 kN 139

Bảng 6.17 So sánh hiệu quả chẩn đoán bằng MSE_ANNs và MSE ở cấp tải 280 kN 139

Bảng 6.18 Dữ liệu tải trọng kiểm thử 144

Bảng 6.19 Quy ước các dữ liệu cần mã hóa 146

Bảng 6.20 Cấu tạo chi tiết của mạng nơ ron nhân tạo 149

Bảng 6.21 Kết quả chẩn đoán hư hỏng khung BTCT bằng ANNs theo các cấp tải 151

Bảng 6.22 Độ chính xác tổng thể ở các cấp tải chẩn đoán hư hỏng bằng ANNs 153

Bảng 6.23 Độ chính xác tổng thể sau cân bằng theo ANNs 153

Bảng 6.24 Khả năng chẩn đoán đúng trong vùng nứt theo ANNs 154

Bảng 6.25 Khả năng chẩn đoán đúng trong vùng không nứt theo ANNs 158

Bảng 6.26 So sánh hiệu quả chẩn đoán bằng ANNs và MSE ở cấp tải 77 kN 161

Bảng 6.27 So sánh hiệu quả chẩn đoán bằng ANNs và MSE ở cấp tải 147 kN 161

Bảng 6.28 So sánh hiệu quả chẩn đoán bằng ANNs và MSE ở cấp tải 175 kN 162

Bảng 6.29 So sánh hiệu quả chẩn đoán bằng ANNs và MSE ở cấp tải 280 kN 162

DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH

Hình 1.1 Hình ảnh toàn nhà cao nhất thế giới Burj Khalifa ở Dubai 1

Hình 1.2 Hình ảnh về ý tưởng áp dụng SHM cho Burj Khalifa 2

Hình 1.3 Hình ảnh hư hỏng các nút khung BTCT do động đất (Nguồn: Internet) 4

Hình 1.4 Hình ảnh hư hỏng các nút khung BTCT do động đất (Nguồn: Internet) 4

Hình 1.5 Vết nứt chịu uốn trong dầm (Nguồn: Internet) 5

Hình 1.6 Vết nứt do cột bị ép ngang, nở hông (Nguồn: Internet) 5

Hình 1.7 Cột bị rỗ, khuyết tật do chất lượng thi công 6

Hình 1.8 Các vết nứt do co ngót ở cấu kiện bê tông cốt thép 6

Hình 2.1 Minh họa về phân tích ứng xử kết cấu thông qua phân tích dao động 11

Hình 3.1 Sơ đồ dầm với vị trí vết nứt 19

Hình 3.2 Minh họa về năng lượng biến dạng của dao động 19

Hình 3.3 Minh họa về đường cong dạng dao động 23

Hình 3.4 Minh họa về hai ngưỡng hư hỏng (Hồ và cộng sự 2018) 27

Hình 3.5 Minh họa về confusion matrix [30] 28

Hình 3.6 Phần tử khối bê tông SOLID65 (ANSYS Manual) 31

Hình 3.7 Phần tử BEAM188 (ANSYS Manual) 31

Hình 3.8 Mặt phá hoại của bê tông theo mô hình William và Warnke (1975) (ANSYS Manual) 32

Hình 3.9 Các dạng vết nứt được mô phỏng trong ANSYS 33

Hình 3.10 Mô hình ứng suất-biến dạng của cốt thép (ANSYS Manual) 33

Hình 3.11 Mô hình liên kết giữa bê tông và cốt thép 33

Hình 3.12 Phương pháp lặp Newton-Raphson (ANSYS Manual) 34

Hình 4.1 Sơ đồ khung thực hiện thí nghiệm [25] 35

Hình 4.2 Đo dao động khung bê tông cốt thép 37

Hình 4.3 Đáp ứng dao động của khung trước khi gia tải 38

Hình 4.4 Đáp ứng dao động của khung sau khi gia tải 38

Hình 4.5 Đường cong ứng suất - biến dạng của bê tông theo Kent – Park 40

Hình 4.6 Đường cong ứng suất - biến dạng của bê tông đơn giản hóa được dùng cho

mô hình PTHH và thể hiện trong ANSYS 41

Hình 4.7 Đường cong ứng suất - biến dạng của cốt thép đơn giản hóa được dùng cho mô hình PTHH và thể hiện trong ANSYS 42

Hình 4.8 Mô hình mô phỏng khung BTCT bằng ANSYS 43

Hình 4.9 Mô hình mô phỏng cốt thép trong khung 43

Hình 4.10 Khai báo điều kiện biên trong ANSYS và hình minh họa so với thực tế 44

Hình 4.11 Hình ảnh khung BTCT và chi tiết của kích thủy lực tạo lực tập trung (Vương 2019 [25]) 44

Hình 4.12 Hình ảnh mô phỏng tải trọng tập trung khung BTCT trong ANSYS 45

Hình 4.13 Sơ đồ bố trí chuyển vị kế của khung 45

Hình 4.14 Biểu đồ lực chuyển vị của khung thí nghiệm 46

Hình 5.1 Hình ảnh vết nứt mặt trước của khung sau khi gia tải 53

Hình 5.2 Hình ảnh vết nứt mặt sau của khung sau khi gia tải 53

Hình 5.3 Các vết nứt xuất hiện ở đáy dầm trên sau khi gia tải 54

Hình 5.4 Các vết nứt xuất hiện ở chân cột sau khi giả tải 54

Hình 5.5 Các vết nứt xuất hiện ở nút khung đỉnh cột sau khi gia tải 54

Hình 5.6 Các vết nứt xuất hiện ở nút khung đỉnh cột sau khi gia tải 55

Hình 5.7 Các vết nứt xuất hiện ở nút khung đỉnh cột sau khi gia tải 56

Hình 5.8 Biểu đồ thể hiện sự thay đổi tần số ở trạng thái ban đầu và các cấp tải khác nhau 57

Hình 5.9 Biểu đồ thể hiện phần trăm độ thay đổi tần số ở trạng thái ban đầu và các cấp tải khác nhau cho từng dạng dao động 59

Hình 5.10 Giá trị MAC của dạng dao động thứ nhất cho DT1 61

Hình 5.11 Giá trị MAC của dạng dao động thứ hai cho DT1 61

Hình 5.12 Giá trị MAC của dạng dao động thứ ba cho DT1 62

Hình 5.13 Giá trị MAC của dạng dao động thứ tư cho DT1 62

Hình 5.14 Mặt phẳng trung hòa của khung dùng để chẩn đoán hư hỏng 64

Hình 5.15 Quy ước các vị trí khảo sát và tên các bề mặt của cấu kiện 64

Hình 5.16 Phân chia phần tử đơn vị và cách xác định vùng nứt theo vùng nứt đơn vị

66

Hình 5.17 Hình ảnh thể hiện vùng nứt theo MSE và vùng nứt thực tế tại DT1 80

Hình 5.18 Hình ảnh thể hiện vùng nứt theo MSE và vùng nứt thực tế DT2 80

Hình 5.19 Hình ảnh thể hiện vùng nứt theo MSE và vùng nứt thực tế DT3 80

Hình 5.20 Hình ảnh thể hiện vùng nứt theo MSE và vùng nứt thực tế DD1 81

Hình 5.21 Hình ảnh thể hiện vùng nứt theo MSE và vùng nứt thực tế DD2 81

Hình 5.22 Hình ảnh thể hiện vùng nứt theo MSE và vùng nứt thực tế DD3 81

Hình 5.23 Hình ảnh thể hiện vùng nứt theo MSE và vùng nứt thực tế cột trái 82

Hình 5.24 Hình ảnh thể hiện vùng nứt theo MSE và vùng nứt thực tế cột phải 83

Hình 5.25 Biểu đồ thể hiện chỉ số Precision của dầm trên theo các cấp tải 89

Hình 5.26 Biểu đồ thể hiện chỉ số Precision của dầm dưới theo các cấp tải 89

Hình 5.27 Biểu đồ thể hiện chỉ số Precision của cột trái theo các cấp tải 90

Hình 5.28 Biểu đồ thể hiện chỉ số Precision của cột phải theo các cấp tải 90

Hình 5.29 Biểu đồ thể hiện chỉ số Specificity của dầm trên theo các cấp tải 93

Hình 5.30 Biểu đồ thể hiện chỉ số Specificity của dầm trên theo các cấp tải 93

Hình 5.31 Biểu đồ thể hiện chỉ số Specificity của cột trái theo các cấp tải 94

Hình 5.32 Biểu đồ thể hiện chỉ số Specificity của cột phải theo các cấp tải 94

Hình 6.1 Những ứng dụng phổ biến của machine learning 99

Hình 6.2 Ý tưởng hoạt động của ANN dựa trên mạng thần kinh sinh học 100

Hình 6.3 Mối hệ giữa AI, ML, ANNs và DL 100

Hình 6.4 Phân nhóm các thuật toán machine learning [35] 103

Hình 6.5 Mô hình chung trong các bài toán machine learning [34] 104

Hình 6.6 Hình ảnh của nơ ron sinh học 106

Hình 6.13 Biểu diễn hàm softmax 111

Hình 6.14 Phân phối dữ liệu của bộ dữ liệu huấn luyện 114

Hình 6.15 Hệ số tương quan của dữ liệu trong tập huấn luyện 114

Hình 6.16 Thông tin về số lượng dữ liệu đầu vào 118

Hình 6.17 Thông tin về số lượng dữ liệu chẩn đoán 119

Hình 6.18 Trực quan hóa thông tin của hai tập dữ liệu 121

Hình 6.19 Tương quan giữa các đặc trưng ảnh hưởng đến vết nứt trong thực tế 122

Hình 6.20 Dữ liệu đầu vào sau khi đã mã hóa 123

Hình 6.21 Chuẩn hóa dữ liệu trong tập huấn luyện và tập chẩn đoán 124

Hình 6.22 Biểu đồ phân phối xác suất của các đặc trưng trong tập huấn luyện 124

Hình 6.23 Ma trận tương quan giữa các đặc trưng trong tập huấn luyện 125

Hình 6.24 Minh họa về cấu tạo mạng nơ ron nhân tạo dùng trong bài toán 126

Hình 6.25 Hàm Accuracy và hàm Loss sau khi training 127

Hình 6.26 Tóm tắt thông tin mô hình ANNs sau khi huấn luyện 127

Hình 6.27 Biểu đồ chỉ số Precision của dầm trên theo các cấp tải chẩn đoán 132

Hình 6.28 Biểu đồ chỉ số Precision của dầm dưới theo các cấp tải chẩn đoán 132

Hình 6.29 Biểu đồ chỉ số Precision của cột trái theo các cấp tải chẩn đoán 133

Hình 6.30 Biểu đồ chỉ số Precision của cột phải theo các cấp tải chẩn đoán 133

Hình 6.31 Biểu đồ chỉ số Specificity của dầm trên theo các cấp tải chẩn đoán 135

Hình 6.32 Biểu đồ chỉ số Specificity của dầm dưới theo các cấp tải chẩn đoán 136

Hình 6.33 Biểu đồ chỉ số Specificity của cột trái theo các cấp tải chẩn đoán 136

Hình 6.34 Biểu đồ chỉ số Specificity của cột phải theo các cấp tải chẩn đoán 137

Hình 6.35 Thông tin về số lượng dữ liệu đầu vào 143

Hình 6.36 Thông tin về số lượng dữ liệu chẩn đoán 144

Hình 6.37 Trực quan hóa thông tin giữa hai tập dữ liệu 145

Hình 6.38 Tương quan giữa các đặc trưng ảnh hưởng đến vết nứt trong thực tế 146

Hình 6.39 Dữ liệu đầu vào sau khi đã mã hóa 147

Hình 6.40 Chuẩn hóa dữ liệu trong tập huấn luyện và tập chẩn đoán 147

Hình 6.41 Biểu đồ phân phối xác suất của các đặc trưng trong tập huấn luyện 148

Hình 6.42 Ma trận tương quan giữa các đặc trưng trong tập huấn luyện 148

Hình 6.43 Hàm Accuracy và hàm Loss sau khi training 150

Hình 6.44 Tóm tắt thông tin mô hình ANNs sau khi huấn luyện 150

Hình 6.45 Biểu đồ chỉ số Precision của dầm trên theo các cấp tải chẩn đoán 155

Hình 6.46 Biểu đồ chỉ số Precision của dầm dưới theo các cấp tải chẩn đoán 155

Hình 6.47 Biểu đồ chỉ số Precision của cột trái theo các cấp tải chẩn đoán 156

Hình 6.48 Biểu đồ chỉ số Precision của cột phải theo các cấp tải chẩn đoán 156

Hình 6.49 Biểu đồ chỉ số Specificity của dầm trên theo các cấp tải chẩn đoán 158

Hình 6.50 Biểu đồ chỉ số Specificity của dầm dưới theo các cấp tải chẩn đoán 159

Hình 6.51 Biểu đồ chỉ số Specificity của cột trái theo các cấp tải chẩn đoán 159

Hình 6.52 Biểu đồ chỉ số Specificity của cột phải theo các cấp tải chẩn đoán 160

Hình.PL1.1 Giá trị MAC của dạng dao động thứ nhất cho DT1 174

Hình.PL1.2 Giá trị MAC của dạng dao động thứ hai cho DT1 174

Hình.PL1.3 Giá trị MAC của dạng dao động thứ ba cho DT1 175

Hình.PL1.4 Giá trị MAC của dạng dao động thứ tư cho DT1 175

Hình.PL1.5 Giá trị MAC của dạng dao động thứ nhất cho DT2 176

Hình.PL1.6 Giá trị MAC của dạng dao động thứ hai cho DT2 176

Hình.PL1.7 Giá trị MAC của dạng dao động thứ ba cho DT2 177

Hình.PL1.8 Giá trị MAC của dạng dao động thứ tư cho DT2 177

Hình.PL1.9 Giá trị MAC của dạng dao động thứ nhất cho DT3 178

Hình.PL1.10 Giá trị MAC của dạng dao động thứ hai cho DT3 178

Hình.PL1.11 Giá trị MAC của dạng dao động thứ ba cho DT3 179

Hình.PL1.12 Giá trị MAC của dạng dao động thứ tư cho DT3 179

Hình.PL1.13 Giá trị MAC của dạng dao động thứ nhất cho DD1 180

Hình.PL1.14 Giá trị MAC của dạng dao động thứ hai cho DD1 180

Hình.PL1.15 Giá trị MAC của dạng dao động thứ ba cho DD1 181

Hình.PL1.16 Giá trị MAC của dạng dao động thứ tư cho DD1 181

Hình.PL1.17 Giá trị MAC của dạng dao động thứ nhất cho DD2 182

Hình.PL1.18 Giá trị MAC của dạng dao động thứ hai cho DD2 182

Hình.PL1.19 Giá trị MAC của dạng dao động thứ ba cho DD2 183

Hình.PL1.20 Giá trị MAC của dạng dao động thứ tư cho DD2 183

Hình.PL1.21 Giá trị MAC của dạng dao động thứ nhất cho DD3 184 Hình.PL1.22 Giá trị MAC của dạng dao động thứ hai cho DD3 184 Hình.PL1.23 Giá trị MAC của dạng dao động thứ ba cho DD3 185 Hình.PL1.24 Giá trị MAC của dạng dao động thứ tư cho DD3 185 Hình.PL1.25 Giá trị MAC của dạng dao động thứ nhất cho CT1 186 Hình.PL1.26 Giá trị MAC của dạng dao động thứ hai cho CT1 186 Hình.PL1.27 Giá trị MAC của dạng dao động thứ ba cho CT1 187 Hình.PL1.28 Giá trị MAC của dạng dao động thứ tư cho CT1 187 Hình.PL1.29 Giá trị MAC của dạng dao động thứ nhất cho CT2 188 Hình.PL1.30 Giá trị MAC của dạng dao động thứ hai cho CT2 188 Hình.PL1.31 Giá trị MAC của dạng dao động thứ ba cho CT2 189 Hình.PL1.32 Giá trị MAC của dạng dao động thứ tư cho CT2 189 Hình.PL1.33 Giá trị MAC của dạng dao động thứ nhất cho CT3 190 Hình.PL1.34 Giá trị MAC của dạng dao động thứ hai cho CT3 190 Hình.PL1.35 Giá trị MAC của dạng dao động thứ ba cho CT3 191 Hình.PL1.36 Giá trị MAC của dạng dao động thứ tư cho CT3 191 Hình.PL1.37 Giá trị MAC của dạng dao động thứ nhất cho CP1 192 Hình.PL1.38 Giá trị MAC của dạng dao động thứ hai cho CP1 192 Hình.PL1.39 Giá trị MAC của dạng dao động thứ ba cho CP1 193 Hình.PL1.40 Giá trị MAC của dạng dao động thứ tư cho CP1 193 Hình.PL1.41 Giá trị MAC của dạng dao động thứ nhất cho CP2 194 Hình.PL1.42 Giá trị MAC của dạng dao động thứ hai cho CP2 194 Hình.PL1.43 Giá trị MAC của dạng dao động thứ ba cho CP2 195 Hình.PL1.44 Giá trị MAC của dạng dao động thứ tư cho CP2 195 Hình.PL1.45 Giá trị MAC của dạng dao động thứ nhất cho CP3 196 Hình.PL1.46 Giá trị MAC của dạng dao động thứ hai cho CP3 196 Hình.PL1.47 Giá trị MAC của dạng dao động thứ ba cho CP3 197 Hình.PL1.48 Giá trị MAC của dạng dao động thứ tư cho CP3 197

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

BTCT Bê tông cốt thép

PTHH Phần tử hữu hạn MSE Modal Strain Energy

SHM Structural Health Monitoring

MAC Modal Assurance Criterion

ANNs Mạng nơ ron nhân tạo (Artificial Neural Network)

 Chuyển vị của dạng dao động thứ i ở trạng thái hư hỏng

K Ma trận độ cứng của phần tử thứ j trong hệ tọa độ tổng thể ở trạng thái hư hỏng

k Độ cứng uốn của cấu kiện ở trạng thái chưa hư hỏng

k Độ cứng uốn của cấu kiện ở trạng thái hư hỏng

Fij Năng lượng phân đoạn của dạng dao động thứ i tập trung vào phần tử thứ j

 Chỉ số hư hỏng tại phần tử thứ j với dao động thứ i

Zj Chỉ số hư hỏng tại phần tử thứ j đã được chuẩn hóa

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU 1.1 Đặt vấn đề

1.1.1 Tầm quan trọng của việc theo dõi và chẩn đoán kết cấu

Sự phát triển mạnh mẽ của khoa học và công nghệ trong lĩnh vực xây dựng đã để lại nhiều công trình vĩ đại, mang dấu ấn lịch sử như: tòa nhà cao nhất thế giới (828m)

Burj Khalifa ở Dubai (Hình 1.1), cầu Akashi Kaikyo - Nhật Bản (cầu treo có nhịp dài

nhất thế giới, 3911m) hay tháp Tokyo Sky Tree - Nhật Bản, tháp truyền hình cao nhất thế giới (634m) có thể chịu được động đất 8 độ Richter… Tại Việt Nam, cũng có những công trình nổi bật như: Keangnam Hanoi Landmark Tower (72 tầng, cao 336m), Bitexco Financial Tower - Tp HCM (68 tầng, cao 262m), tòa tháp Landmark 81 - Tp HCM (cao 461.2m, tòa nhà cao thứ 8 trên thế giới)…

Hình 1.1 Hình ảnh toàn nhà cao nhất thế giới Burj Khalifa ở Dubai (Nguồn: Internet)

Cùng với sự phát triển của kỹ thuật xây dựng, việc theo dõi và chẩn đoán kết cấu

(Structural Health Monitoring - SHM) (Hình 1.2) cũng hết sức quan trọng Việc này

giúp phát hiện sớm những bất thường trên kết cấu, tạo điều kiện thuận lợi để sửa chữa hoặc thay thế những cấu kiện bị hỏng kịp thời, đánh giá tuổi thọ còn lại của công trình, hạn chế đến mức thấp nhất hậu quả có thể xảy ra

Hình 1.2 Hình ảnh về ý tưởng áp dụng SHM cho Burj Khalifa (Nguồn: Internet)

Hai phương pháp phổ biến dùng để đánh giá phát hiện hư hỏng trên kết cấu là: phương pháp thí nghiệm phá hủy và phương pháp thí nghiệm không phá hủy Với những ưu điểm như khả năng đo lường linh hoạt, chi phí tương đối thấp, phương pháp không phá hủy ngày càng trở nên phổ biến Trong đó, phương pháp phân tích dao động kết cấu trở thành một trong những phương pháp gián tiếp và hiệu quả để phát hiện, chẩn đoán hư hỏng kết cấu Khi có khuyết tật trong kết cấu sẽ dẫn đến sự thay đổi các đặc trưng dao động trong cấu kiện như: tần số dao động, dạng dao động, độ cong dạng dao động, năng lượng biến dạng…Đối với các nước phát triển, khi ngành xây dựng đã bão hòa về số lượng thì việc theo dõi, chẩn đoán và bảo trì, thay thế các cấu kiện là rất cần thiết

Ngày nay, kết cấu khung bê tông cốt thép sử dụng rộng rãi trong xây dựng dân công nghiệp Đối với các công trình nhà cao tầng, kết cấu khung cho ta mặt bằng khá linh hoạt về không gian sử dụng vì tường không chịu lực có thể phá bỏ chúng để mở rộng không gian hoặc xây thêm vách ngăn

Trong nhà cao tầng, kết cấu khung có vai trò :

+ Cùng với sàn, tạo thành hệ khung cứng, nâng đỡ các phần không chịu lực của công trình, tạo nên không gian bên trong đáp ứng nhu cầu sử dụng

+ Tiếp nhận tải trọng ngang tác dụng lên công trình (phân phối giữa các cột, vách và truyền xuống móng)

+ Giữ vai trò trong ổn định tổng thể công trình, hạn chế dao động, hạn chế gia tốc đỉnh và chuyển vị đỉnh

Đóng vai trò quan trọng trong kết cấu công trình xây dựng, nên việc thiết kế, thi công, cũng như theo dõi và chẩn đoán hư hỏng trong khung bê tông cốt thép là vô cùng quan trọng; nhằm phát hiện kịp thời và xử lý các hư hỏng tìm ẩn để đảm bảo các công năng sử dụng cũng như kéo dài tuổi thọ công trình

1.1.2 Các nguyên nhân gây hư hỏng kết cấu công trình

Trong thực tế hiện nay, có nhiều nguyên nhân dẫn đến sự cố, hư hỏng công trình các nguyên nhân này có thể phân loại theo các giai đoạn hoạt động xây dựng và các yếu tố khách quan, chủ quan như sau:

Có nhiều nguyên nhân dẫn đến sự cố hư hỏng trong kết cấu công trình, các nguyên nhân này có thể phân loại theo các giai đoạn hoạt động xây dựng và các yếu tố khách quan, chủ quan như sau:

- Giai đoạn khảo sát xây dựng: Bố trí khoan địa chất không hợp lý dẫn đến đánh giá sai các thành phần địa chất

- Giai đoạn thiết kế xây dựng: Giải pháp móng không phù hợp với đất nền hay sai sót trong sơ đồ tính toán, bỏ qua điều kiện ổn định của kết cấu, …

- Giai đoạn thi công xây dựng: Không kiểm tra chất lượng, quy cách vật liệu trước khi thi công, không thực hiện đúng trình tự các bước thi công…

- Giai đoạn khai thác, vận hành, sử dụng: Sử dụng sai công năng thiết kế ban đầu, công trình không được bảo dưỡng trong điều kiện ăn mòn hóa chất,…

- Ngoài ra, còn có các nguyên nhân khách quan khác: thiên tai (động đất, gió, bão), hỏa hoạn,…

Với nhiều nguyên nhân đa dạng dẫn đến hư hỏng kết cấu như vậy, cần có biện pháp phân tích, đánh giá mức độ hư hỏng của kết cấu để quyết định khả năng tiếp tục được sử dụng, sửa chữa hoặc thay thế mới,… đảm bảo an toàn cho người sử dụng

1.1.3 Các dạng hư hỏng đối với khung bê tông cốt thép

Khung là một trong những bộ phận chịu lực chính trong một kết cấu công trình, mang tính quyết định đến khả năng chịu lực và ổn định chung của cả công trình Các hư hỏng xảy ra trong khung sẽ ảnh hưởng đến khả năng chịu lực, tính chống thấm, tuổi thọ và tính thẩm mỹ của công trình

Hình 1.3 Hình ảnh hư hỏng các nút khung BTCT do động đất (Nguồn: Internet)

Khi xảy ra hư hỏng, điều quan trọng là xác định ảnh hưởng của chúng đến khả năng chịu lực của kết cấu và công năng sử dụng của công trình Việc phân loại nứt và hư hỏng có thể dựa vào nguyên nhân hoặc cơ chế chính gây ra chúng Các dạng vết nứt kết cấu (Structural Cracks) có nguyên nhân do tải trọng sử dụng hoặc tải thi công, trong khi các dạng vết nứt phi kết cấu (Nonstructural Cracks) chủ yếu là do tính chất hóa, lý của bêtông và các vật liệu thành phần tạo ra nó, thực tế thi công, điều kiện sử dụng

1.1.3.1 Nứt, hư hỏng do nguyên nhân kết cấu

- Các vết nứt ngang

Hình 1.4 Hình ảnh hư hỏng nút khung BTCT (Nguồn: Internet)

Vết nứt ngang trong cột bê tông cốt thép được quan sát thấy bắt đầu chủ yếu ở nút khung (dầm – cột) và trên mặt cột nơi ứng suất kéo lớn Nguyên nhân do cốt thép đai không đủ hoặc lực cắt ở chân hoặc tại đầu cột quá lớn

- Các vết nứt chịu uốn

Các vết nứt trong cấu kiện bê tông cốt thép chịu uốn bắt đầu từ vùng bê tông chịu kéo Ví dụ, ở mặt dưới vùng giữa dầm, hoặc mặt trên vùng gối dầm Vết nứt do uốn có dạng thẳng góc với chiều dài dầm

Hình 1.5 Vết nứt chịu uốn trong dầm (Nguồn: Internet)

- Các vết nứt do ép ngang, nở hông

Các vết nứt này dạng dọc, song song với cột, ngắn và có bề rộng không đồng đều Nguyên nhân gây ra chủ cốt thép không đủ, cấu tạo cốt đai không phù hợp hoặc chất lượng bê tông thấp dẫn đến hiện tượng cột bị phá hoại do nở hông Các vết nứt dạng này xuất hiện thể hiện cột đang chịu quá tải trọng cho phép

Hình 1.6 Vết nứt do cột bị ép ngang, nở hông (Nguồn: Internet)

1.1.3.2 Nứt, hư hỏng do nguyên nhân phi kết cấu

- Các vết nứt do bê tông bị khuyết tật

Hình 1.7 Cột bị rỗ, khuyết tật do chất lượng thi công

Các khuyết tật như rỗ (Hình 1.7), phình bê tông xảy ra chủ yếu là do công tác

kiểm soát chất lương khi thi công và công tác đầm bê tông không đạt, ngoài ra một phần do chất lượng bê tông không đạt Những điều này dẫn đến suy giảm khả năng chịu lực của cấu kiện

- Các vết nứt do bê tông bị co ngót

Hình 1.8 Các vết nứt do co ngót ở cấu kiện bê tông cốt thép

Hiện tượng co ngót (Hình 1.8) xảy ra trên bề mặt bê tông tươi trong suốt quá trình

hoàn thiện hoặc sau khi hoàn thiện, khi mà tốc độ thoát hơi nước trên bề mặt vượt quá tốc độ thoát hơi nước từ trong lòng bê tông ra bề mặt; dẫn đến co ngót cục bộ tạo thành ứng suất cục bộ gây ra các vết nứt trên bề mặt bê tông

Tóm lại, có rất nhiều yếu tố dẫn đến nứt khung bê tông cốt thép, điều này ảnh hưởng đến khả năng chịu lực, tính an toàn và thẩm mỹ của công trình Vì vậy, việc đánh giá mức độ hư hỏng cũng như khả năng chịu lực của khung là rất cần thiết Đồng thời cần có các biện pháp chẩn đoán và xử lý kịp thời để đảm bảo công năng và an toàn cho người sử dụng

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

Luận văn này tiến hành đánh giá, so sánh các phương pháp chẩn đoán hư hỏng cho khung bê tông cốt thép dựa trên kết quả phân tích dao động Đánh giá tính hiệu quả của phương pháp chẩn đoán khi chẩn đoán hư hỏng trên khung bê tông cốt thép; từ đó nâng cao tính khả thi và tính ứng dụng của nghiên cứu trong thực tế

Các phương pháp được áp dụng trong nghiên cứu này:

- Phương pháp dựa trên sự thay đổi của tần số (Frequency Change - Based Damage Detection Method),

- Phương pháp dựa trên sự thay đổi của dạng dao động (Modal Assurance Criterion)

- Phương pháp dựa trên sự thay đổi của năng lượng biến dạng (Modal Strain Energy - Based Damage Detection Method)

So với các nghiên cứu đã công bố, các điểm đóng góp chính của luận văn là: Các nghiên cứu trước đây chỉ mới chẩn đoán một hoặc một vài hư hỏng đơn lẻ cho khung đồng chất; hư hỏng được tạo ra bằng cách xóa phần tử hoặc giảm độ cứng phần tử tương ứng tại vị trí đó Trong nghiên cứu này, khung bê tông cốt thép sẽ được mô phỏng bằng phần mềm ANSYS (xét đến sự làm việc chung giữa bê tông và cốt thép), sau đó gia tải với các cấp tải khác nhau cho khung tự ứng xử và xuất hiện vết nứt Kết quả phân tích ma trận độ cứng của khung sau khi nứt được cập nhật vào chương trình phân tích dao động của ANSYS để thu thập dữ liệu đặc trưng dao động (tần số dao động và dạng dao động) phục vụ cho công tác chẩn đoán Trong thời gian gần đây, với sự bùng nổ về khái niệm thành phố thông minh, nơi mà công tác theo dõi và chẩn đoán sức khỏe kết cấu (SHM) và trí tuệ nhân tạo (AI) đóng một vai trò quan trọng, chủ nhà và các bộ phận bảo trì ở những thành phố này có thể dễ dàng phát hiện và chẩn đoán các “trạng thái của công trình” (các thiết bị, phòng ở, tòa nhà…) tại bất kỳ thời điểm nào trong vòng đời của công trình Từ góc nhìn của trí tuệ nhân tạo, các vấn đề liên quan đến công tác ra quyết định, chẳng hạn như chẩn đoán thiệt hại do hư hỏng, phát hiện ăn mòn, phát hiện các yếu tố bất thường Những vấn đề này rất khó giải quyết một cách nhanh chóng, kịp thời bởi con ngươi, nhưng lại có thể được mô tả và giải quyết với độ chính xác rất cao bằng các mô hình trí tuệ nhân tạo Bằng cách thu thập các dữ liệu từ kinh nghiệm trong quá khứ, các mô hình AI có thể học và hiểu được các cấu trúc dựa trên cơ sở phân cấp các khái niệm và đưa ra các quyết định mang tính chất chẩn đoán, cảnh báo

1.2.2 Nội dung nghiên cứu

- Phân tích dao động cho khung bê tông cốt thép bằng phương pháp phần tử hữu hạn (PTHH) So sánh kết quả phân tích với kết quả thực nghiệm

- Gia tải cho khung bê tông cốt thép để khảo sát ứng xử của khung, so sánh với kết quả thực nghiệm Sau đó, gia tải cho khung với các cấp tải khác nhau Cập nhật kết quả phân tích ma trận độ cứng của khung sau khi đã nứt vào chương trình phân tích dao động của ANSYS để thu thập dữ liệu đặc trưng dao động (tần số dao động và dạng dao động) phục vụ cho công tác chẩn đoán

- Áp dụng các phương pháp chẩn đoán ở trên để chẩn đoán vị trí vùng nứt trong khung bê tông cốt thép với các cấp độ nứt khác nhau (cấp tải khác nhau) - Thực hiện đánh giá xem xét xem phương pháp nào là hiệu quả đối với việc

chuẩn đoán hư hỏng trên khung Đề xuất ngưỡng hư hỏng và các chỉ số chẩn đoán thích hợp để đánh giá độ chính xác của kết quả chẩn đoán

- Thực hiện các bài toán mở rộng dựa trên ứng dụng của trí tuệ nhân tạo, các thuật toán học máy để phát triển các phương pháp chẩn đoán hư hỏng dựa trên phân tích dao động của kết cấu

- Từ các kết quả phân tích và các bài toán mở rộng, các kết luận và kiến nghị được rút ra

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

Kết cấu bê tông cốt thép là một dạng kết cấu rất phổ biến trong lĩnh vực xây dựng hiện nay xuất hiện ở hầu hết các công trình lớn và nhỏ Khung bê tông cốt thép là kết cấu chịu lực chính, đảm bảo độ cứng, ổn định của toàn bộ công trình Có nhiều nguyên nhân khác nhau có thể tác động và gây hư hại đến công trình, đặc biệt là những cấu kiện chịu lực chính, ảnh hưởng trực tiếp đến công năng sử dụng và tuổi thọ của công trình Vì vậy, công tác chẩn đoán hư hỏng nhằm xác định vị trí, phạm vi vùng hư hỏng nhằm đánh giá khả năng chịu lực của kết cấu hiện hữu (đặc biệt là nhà cao tầng lâu năm) là rất cần thiết

Như đã trình bày ở mục 1.2, một số phương pháp chẩn đoán hư hỏng dựa trên các đặc trưng dao động (tần số dao động, dạng dao động) đã được áp dụng với các dạng kết cấu khác nhau Tuy nhiên, những nghiên cứu trước đây mới chỉ thực hiện trên kết cấu đồng chất, các vết nứt đơn lẻ được tạo ra bằng cách giảm độ cứng hoặc xóa phần tử tại vị trí đó Việc nghiên cứu áp dụng các phương pháp chẩn đoán cho khung bê tông cốt thép bị nứt thực tế khi chịu tải là chưa được thực hiện và công bố

Vì vậy, vấn đề này sẽ được tiếp tục thực hiện trong nghiên cứu này, thông qua khung bê tông cốt thép được mô phỏng bằng phần tử hữu hạn

Việc áp dụng mô hình phần tử hữu hạn để mô phỏng và chẩn đoán vết nứt có nhiều ưu điểm: giảm chi phí thí nghiệm, có thể mô phỏng nhiều bài toán hoặc sử dụng nhiều dạng dao động khác nhau để đánh giá độ chính xác của phương pháp một cách nhanh chóng và hiệu quả

1.4 Cấu trúc luận văn

Cấu trúc luận văn gồm có:  Chương 1 Giới thiệu

Trình bày mục tiêu nghiên cứu, nội dung nghiên cứu, tính cần thiết và ý nghĩa thực tiễn của nghiên cứu

 Chương 2 Tổng quan

Trình bày tình hình nghiên cứu ngoài nước, tình hình nghiên cứu trong nước và chỉ ra những vấn đề mà luận văn cần tập trung giải quyết

 Chương 3 Cơ sở lý thuyết

Trình bày các cơ sở lý thuyết của các phương pháp chẩn đoán, công thức để đưa ra mối liên hệ giữa tần số dao động, dạng dao động, năng lượng biến dạng và trạng thái các vùng nứt của khung; trình bày lý thuyết mô phỏng số bằng PTHH trong phần mềm ANSYS

 Chương 4 Bài toán khảo sát

Trình bày về bài toán kiểm chứng Thực hiện phân tích gia tải tĩnh và phân tích động học khung bê tông cốt thép ba chiều ứng với nhiều trạng thái nứt khác nhau (tải khác nhau), sau đó chẩn đoán bằng các phương pháp nêu trên và rút ra kết luận về độ chính xác của phương pháp chẩn đoán với từng cấp tải

 Chương 5 Kết quả chẩn đoán

Trình bày những kết quả chẩn đoán được theo các phương pháp chẩn đoán theo cơ sở lý thuyết chương 3 Sau đó, so sánh mức độ chính xác của các phương pháp ứng với các số liệu thí nghiệm thực tế, chọn ra phương pháp thích hợp, phục vụ công tác chẩn đoán trong thực tiễn

 Chương 6 Bài toán mở rộng

Trình bày các nghiên cứu mở rộng bằng việc ứng dụng các thuật toán học máy, trí tuệ nhân tạo (AI) để chẩn đoán hư hỏng trong khung bê tông cốt thép dựa trên các đặc trưng dao động, nhằm phát triển nhiều hướng nghiên cứu có tính ứng dụng cao

 Chương 7 Kết luận và kiến nghị

Trình bày những kết luận và kiến nghị của tác giả khi nghiên cứu về phân tích ứng xử khung bê tông cốt thép dựa trên kết quả phân tích dao động, đề xuất và kiến nghị cho những nghiên cứu về sau

 Tài liệu tham khảo

Trích dẫn các bài báo và tài liệu tham khảo được sử dụng cho nghiên cứu trong Luận văn

 Các phụ lục

Trình bày các bảng tính, kết quả tính toán cho các bài toán chi tiết trong Luận văn

CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN

Mỗi kết cấu trong điều kiện tự nhiên đều chịu sự dao động ở các mức độ khác nhau và có các thông số đặc trưng như: tần số dao động tự nhiên, dạng dao động, giá trị giảm chấn… Khi xảy ra bất thường trong kết cấu, hay có hư hỏng ở một vị trí nào đó, các tham số đặc trưng về dao động này sẽ thay đổi như: tần số riêng của hệ giảm, giá trị giảm chấn tăng, sự thay đổi dạng dao động… Dựa vào sự thay đổi các tham số đặc trưng dao động trên ta có thể xác định được vùng có dấu hiệu bất thường (hư hỏng) trong kết cấu Nhiều nghiên cứu đã được tiến hành bởi các nhà khoa học về lĩnh vực này

Hình 2.1 Minh họa về phân tích ứng xử kết cấu thông qua phân tích dao động

2.1 Tình hình nghiên cứu trên thế giới

Từ những năm 1970 đến những năm đầu 1980 bắt đầu có nhiều bài báo tiêu biểu

cho việc tìm vị trí hư hỏng trên kết cấu bằng cách đo tần số tự nhiên (Measurement

of Natural Frequency) của mẫu thử đã được đặt ra Một trong những nghiên cứu dò tìm hư hỏng là phương pháp do Adams và cộng sự (1978) [1]; Cawley và Adams (1979) [2] đưa ra dự đoán khuyết tật với mẫu thí nghiệm tấm nhôm phẳng Tiếp nối có các nghiên cứu của Sato (1983) [3] với việc đo tần số của dầm khi có sự thay đổi tiết diện bất kỳ và Yuen (1985) [4] dựa vào ứng xử động lực học của dầm, ông sử dụng giá trị tham số trị riêng (Eigen-parameters) cho chẩn đoán hư hỏng trên dầm công xôn bằng nhôm

Tiếp theo những thành công về nghiên cứu chẩn đoán hư hỏng trên dầm bằng tần

số tự nhiên, cũng có những nhà khoa học phát triển theo một hướng khác là sử dụng

dạng dao động (Mode Shape) của dầm khi dao động hay sử dụng phương pháp về

thay đổi dạng dao động (Modal Assurance Criterion – MAC) Rigner [5]; D Fotsch, D J Ewins [6]; Allemang (2003) [7]; Pastor và cộng sự (2012) [8] đã sử dụng phương pháp thay đổi dạng dao động (Modal Assurance Criterion – MAC) để đánh giá sự tương quan giữa các dạng dao động của cùng một mô hình hay giữa những mô hình với nhau Kim và cộng sự (2003) [9]; Yan và Cheng (2007) [10]; Wang và Qiao (2008) [11] dựa trên sự thay đổi về dạng dao động (Mode Shape) của dầm giữa các dạng dao động khác nhau để chẩn đoán hư hỏng

Stubbs và Kim (1995) [12]; Cornwell và cộng sự (1997) [13] là những người đầu

tiên áp dụng phương pháp năng lượng biến dạng (Modal Strain Energy Based) vào

chẩn đoán hư hỏng trên dầm cầu và phát triển cho các kết cấu khác

Kim (2010) [14] đã đề xuất một phương pháp hỗn hợp dao động – trở kháng để phát hiện, phân loại hai dạng hư hỏng trong dầm cầu bê tông cốt thép ứng suất trước: tổn hao lực căng và giảm độ cứng trong dầm Trong đó, vị trí và mức độ hư hỏng được xác định bằng việc sử dụng phương pháp năng lượng biến dạng

Dixit và Hanagud (2011) [15] đã đề xuất của một phương pháp đánh giá hư hỏng trong dầm có liên quan đến năng lượng biến dạng Trong đó, ngoài các thuộc tính dao động (tần số, dạng dao động) tác giả đã xét đến các đặc tính vật lý của kết cấu khi xảy ra hư hỏng là sự suy giảm độ cứng, khối lượng vào phương pháp

Ming và cộng sự (2012) [16] thí nghiệm phát hiện hư hỏng trên phần tử tấm dựa vào phương pháp năng lượng biến dạng

Seyedpoor (2012) [17] đã sử phát triển phương pháp năng lượng biến dạng cho chẩn đoán hư hỏng trên khung dàn thép nhằm chẩn đoán vị trí và mức độ hư hỏng tại

nhiều vị trí qua hai bước Bước thứ nhất là chẩn đoán vị trí của hư hỏng dựa trên chỉ tiêu đánh giá sự có mặt của hư hỏng (modal strain energy based index – MSEBI) Bước thứ hai trong phương pháp là chẩn đoán mức độ của các phần tử hư hỏng được xác định từ bước một thông qua lời giải tối ưu có tên particle swarm optimization (PSO) Tác giả áp dụng phương pháp trên hai ví dụ mô phỏng số Kết cấu được dùng trong nghiên cứu này là hệ dàn phẳng Kết quả nghiên cứu cho thấy phương pháp cho kết quả có độ chính xác và tin cậy cao trong việc chẩn đoán hư hỏng nhiều vị trí trên kết cấu

Hồ cùng Kim (2012) [18] đã nghiên cứu dự đoán lực căng trước của bê tông ứng lực trước bằng đặc trưng dao động (Vibration Characteristics) và phương pháp đồng nhất (System Identification – SID)

2.2 Tình hình nghiên cứu trong nước

Một số nghiên cứu khác có liên quan được xuất bản và đăng trên các tạp chí và hội nghị khoa học trong nước như sau:

Đỗ (2014) [19] đã tiến hành đánh giá và so sánh các phương pháp chẩn đoán hư hỏng kết cấu dầm từ kết quả phân tích dao động Trong nghiên cứu này, tác giả đã khảo sát năm phương pháp: phương pháp dựa trên sự thay đổi tần số; phương pháp dựa trên sự thay đổi dạng dao động; phương pháp dựa trên sự thay đổi độ cong dạng dao động; phương pháp dựa trên sự thay đổi độ cứng và tần số; phương pháp dựa trên sự thay đổi năng lượng biến dạng Các phương pháp này chỉ được thực hiện cho bài toán kết cấu dầm đơn giản

Lê và Hồ (2015) [20] trình bày phương pháp năng lượng biến dạng được phát triển cho việc chẩn đoán hư hỏng trong kết cấu dạng tấm Kết quả phân tích cho thấy phương pháp kiến nghị có khả năng chẩn đoán chính xác vết nứt trong kết cấu dạng tấm với các điều kiện biên khác nhau khi sử dụng các dạng dao động và ngưỡng hư hỏng thích hợp

Lê (2017) [21] đã áp dụng phương pháp năng lượng biến dạng để chẩn đoán vị trí và mức độ hư hỏng cho kết cấu khung không gian thông qua hai bước thực hiện Trong bước thứ nhất, ba chỉ tiêu đánh giá sự xuất hiện của hư hỏng, bao gồm: “Modal strain energy change ratio – MSECR”, chỉ tiêu “Modal strain energy based index – MSEBI” và “Modal strain energy equivalence index – MSEEI” được trình bày để chẩn đoán vị trí xảy ra hư hỏng Trong bước thứ hai, thuật toán di truyền được sử dụng để cực tiểu hàm mục tiêu với biến số là vec tơ độ giảm độ cứng (thể hiện cho hư hỏng) của các phần tử có khả năng xảy ra hư hỏng đã ghi nhận được từ bước trước đó

Hồ và cộng sự (2018) [22] trình bày phương pháp chẩn đoán hư hỏng trong kết cấu dầm với các điều kiện biên khác nhau, sử dụng phương pháp năng lượng biến dạng được kiến nghị và áp dụng thành công cho bài toán dầm đơn giản và bài toán dầm công-xôn Kết quả phân tích cho thấy, phương pháp chẩn đoán đề xuất có khả năng chẩn đoán chính xác vị trí hư hỏng trong dầm, đặc biệt khi sử dụng dạng dao động thích hợp

Nguyễn (2019) [23] đã áp dụng phương pháp năng lượng biến dạng để chẩn đoán hư hỏng trong dầm bê tông cốt thép với các cấp tải khác nhau thông qua việc sử dụng phương pháp mô phỏng số bằng phần mềm ANSYS Kết quả phân tích chỉ ra rằng phương pháp chẩn đoán dựa trên sự thay đổi năng lượng biến dạng (với thông số đầu vào là tần số, dạng dao động) đã chẩn đoán tốt vị trí các vùng nứt trên dầm bê tông cốt thép với các mức độ hư hỏng khác nhau, tương ứng với các cấp tải khác nhau

Huỳnh (2019) [24] đã tiến hành chẩn đoán hư hỏng trong kết cấu tấm thông qua phương pháp hai bước Bước một tác giả sử dụng các chỉ tiêu chẩn đoán (MSECR, MSEBI, MSEEI, MSEPI) để cảnh báo vị trí hư hỏng trong tấm Kết quả chỉ ra rằng chỉ tiêu MSEEI đem lại hiệu quả tốt nhất Kết hợp với việc sử dụng thuật toán di truyền để đánh giá mức độ hư hỏng ở bước 2; và kết quả ghi nhận được thuật toán này cho độ chính xác cao trong việc chẩn đoán mức độ hư hỏng của phần tử tấm

Vương (2019) [25] trình bày kết quả khảo sát thực nghiệm ứng xử khung phẳng bê tông cốt thép đã hư hõng được gia cố bằng tấm FRP chịu tải đứng và ngang Nghiên cứu phân tích và so sánh ứng xử của khung trước và sau khi được gia cường tấm FRP Sau khi gia cường cho kết quả khôi phục của kết cấu rất tốt cũng như sự làm việc hiệu quả của tấm tại các vị trí liên kết

2.3 Tổng kết

Cho đến hiện nay, một số phương pháp chẩn đoán hư hỏng kết cấu bê tông cốt thép sử dụng các đặc trưng dao động đã được nghiên cứu và phát triển; ví dụ như: phương pháp dựa trên sự thay đổi của tần số (Frequency Change - Based Damage Detection Method), phương pháp dựa trên sự thay đổi của dạng dao động (Modal Assurance Criterion), phương pháp dựa trên sự thay đổi của độ cong dạng dao động (Mode Shape Curvature - Based Damage Detection Method), phương pháp dựa trên sự thay đổi của độ cứng và tần số (Stiffness, Frequency Change - Based Damage Detection Method), phương pháp dựa trên sự thay đổi của năng lượng biến dạng (Modal Strain Energy - Based Damage Detection Method), …

Tuy nhiên, các nghiên cứu trước việc chẩn đoán chỉ mới được thực hiện với một hoặc một số vết nứt đơn lẻ được tạo ra bằng cách xóa phần tử hoặc giảm độ cứng phần tử tại vị trí đó

Do đó, việc nghiên cứu chẩn đoán vết nứt cho khung bê tông cốt thép thực tế là rất cần thiết Việc này sẽ được thực hiện gián tiếp thông qua khung bê tông cốt thép được mô phỏng bằng phần mềm ANSYS (xét đến sự làm việc chung giữa bê tông và cốt thép), sau đó gia tải với các cấp tải khác nhau cho khung tự ứng xử và xuất hiện vết nứt Kết quả phân tích ma trận độ cứng của khung sau khi nứt được cập nhật vào chương trình phân tích dao động của ANSYS để thu thập dữ liệu đặc trưng dao động (tần số dao động và dạng dao động) phục vụ cho công tác chẩn đoán, tạo tiền đề cho việc áp dụng phương pháp phân tích kết quả dao động để chẩn đoán hư hỏng khung bê tông cốt thép thực ngoài thực tiễn

Từ những tổng kết nêu trên về tình hình nghiên cứu, học viên thực hiện nghiên cứu và kiến nghị phương pháp xác định vị trí vùng nứt xảy ra trong kết cấu khung bê tông cốt thép

CHƯƠNG 3 CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Bài toán chẩn đoán hư hỏng là bài toán ngược trong kết cấu, tức là đi xác định độ cứng của các phần tử trong kết cấu đã tồn tại Trong ba phương pháp đề xuất, thông số sử dụng là tần số dao động, dạng dao động (vector các chuyển vị nút của các dạng dao động - mode shape) Trên thực tế, thông số này thu được từ việc phân tích dữ liệu đo đạc từ các cảm biến đo dao động (thông thường là gia tốc kế) thực hiện trên kết cấu cần chẩn đoán

Trong nội dung của nghiên cứu này, vùng nứt của khung bê tông cốt thép được mô phỏng ba chiều với sự hỗ trợ của phần mềm PTHH ANSYS [26], thông qua việc gia tải đến tải trọng gây nứt và các tải trọng lớn hơn để thay đổi phạm vi vùng nứt Trong chương này, lý thuyết phương pháp dựa trên sự thay đổi của tần số, phương pháp dựa trên sự thay đổi của dạng dao động, phương pháp dựa trên sự biến dạng của năng lượng áp dụng cho kết cấu dạng khung sẽ được trình bày Ngoài ra, lý thuyết và các thông số mô phỏng khung bê tông cốt thép trong phần mềm ANSYS [26] cũng sẽ được trình bày trong chương này

3.1 Phương pháp chẩn đoán hư hỏng kết cấu dựa trên sự thay đổi tần số 3.1.1 Giới thiệu phương pháp

Theo Adams và cộng sự (1978) [1], Cawley và Adams (1979) [2] và Salawu (1997) [27],với kết cấu dầm khi hư hỏng hoặc không hư hỏng, ta đều thu được các tần số dao động riêng khi kích thích dao động Kết cấu hư hỏng có tần số dao động riêng nhỏ hơn tần số dao động riêng của kết cấu không hư hỏng Dựa vào sự thay đổi đó, có thể đánh giá được sự hư hỏng của kết cấu

 : Phần trăm độ thay đổi tần số (%);

f : Tần số dao động riêng của dầm khi không hư hỏng (Hz); *

f : Tần số dao động riêng của dầm khi hư hỏng (Hz)