Luận án tiến sĩ Kỹ thuật xây dựng: Phát triển phương pháp phần tử biên và phần tử chuyển động trong phân tích ứng xử kết cấu nổi siêu lớn

KӃt quҧ nghiên cӭu cӫa Luұn án ÿѭӧc thӵc hiӋn lҫQÿҫu tiên thông qua 2 nӝLGXQJFKtQKQKѭVDX7Kӭ nhҩWÿӕi vӟi YQJQѭӟc sâu, khác vӟi các nghiên cӭXWUѭӟFÿk\FKӍ ÿѫQWKXҫn áp dөng MEM cho phҫn kӃt

ĈҤI HӐC QUӔC GIA TP HӖ CHÍ MINH

75ѬӠ1*ĈҤI HӐC BÁCH KHOA

NGUYӈ1;8Æ19lj

PHÁT TRIӆ13+ѬѪ1*3+È33+ҪN TӰ BIÊN VÀ PHҪN TӰ CHUYӆ1ĈӜNG TRONG PHÂN TÍCH ӬNG XӰ

KӂT CҨU NӘI SIÊU LӞN

LUҰN ÁN TIӂ16Ƭ

TP HӖ CHÍ MINH - 1Ă0 2020

KӂT CҨU NӘI SIÊU LӞN

Chuyên ngành : Kӻ thuұt xây dӵng công trình dân dөng và công nghiӋp

7Ï07Ҳ7/8Ұ1È1

Mөc tiêu chính cӫa Luұn án OjÿӅ xuҩWSKѭѫQJSKiSVӕ hiӋu quҧ cho bài toán mô phӓng ӭng

xӱ cӫa kӃt cҩu nәi siêu lӟQ9/)69HU\/DUJH)ORDWLQJ6WUXFWXUH GѭӟLWiFÿӝng cӫa tҧi di chuyӇn dӵa trên Fѫ Vӣ nӅn tҧng cӫD SKѭѫQJ SKiS SKҫn tӱ biên (BEM, Boundary Element Method) và phҫn tӱ chuyӇQÿӝng (MEM, Moving Element Method) KӃt quҧ nghiên cӭu cӫa Luұn án ÿѭӧc thӵc hiӋn lҫQÿҫu tiên thông qua 2 nӝLGXQJFKtQKQKѭVDX7Kӭ nhҩWÿӕi vӟi YQJQѭӟc sâu, khác vӟi các nghiên cӭXWUѭӟFÿk\FKӍ ÿѫQWKXҫn áp dөng MEM cho phҫn kӃt cҩu nӅQQKѭGҫm hoһc tҩm, BEM áp dөng cho bài toán VLFS sӁ ÿѭӧc xây dӵng lҥi trong hӋ tӑDÿӝ di chuyӇn cùng vӟi tҧi trӑng Song song vӟLÿyOjYLӋc xây dӵng lҥi các ma trұQWѭѫQJtác giúp kӃt nӕi miӅn kӃt cҩXYjOѭXFKҩt trong hӋ tӑDÿӝ mӟLĈLӅu này dүQÿӃn sӵ UDÿӡi cӫa mӝWSKѭѫQJSKiSODLPӟi là sӵ kӃt hӧp giӳDKDLSKѭѫQJSKiSVӕ %(0Yj0(0ÿѭӧc gӑi là BEM-MEM Thӭ KDLÿӕi vӟLYQJQѭӟFQ{QJSKѭѫQJSKiS0(0OҫQÿҫXÿѭӧc xây dӵng cho không chӍ phҫn kӃt cҩu tҩPQKѭWUX\Ӆn thӕng mà còn cho vùng chҩt lӓQJErQGѭӟi và sӵ WѭѫQJtác giӳDFK~QJ'RÿyKDLSKѭѫQJSKiSPӟi này giúp tұn dөQJÿѭӧFѭXÿLӇm cӫDSKѭѫQJSKiSMEM nhҵm ÿѫQJLҧn hóa viӋc xӱ lý vùng biên cӫa bài toán tҩm nәi rӝng vô hҥQFNJQJQKѭORҥi

bӓ ÿѭӧc viӋc cұp nhұp vӏ trí tҧi di chuyӇn và sӵ phө thuӝc giӳa miӅQWtQKWRiQYjTXmQJÿѭӡng

di chuyӇn Các kӃt quҧ sӕ cho tҩm nәi rӝng vô hҥn chӏu tҧi di chuyӇn nhұQÿѭӧc tӯ SKѭѫQJpháp ÿѭӧc phát triӇQFKRKDLYQJQѭӟc sӁ ÿѭӧc so sánh vӟLSKѭѫQJSKiSELӃQÿәi Fourier, SKѭѫQJSKiSNӃt hӧp giӳa BEM và phҫn tӱ hӳu hҥn (FEM, Finite Element Method) và sӕ liӋu

tӯ ÿRÿҥc thӵc tӃ ÿӇ minh chӭng cho tính hiӋu quҧ, mҥnh mӁ Yjÿӝ tin cұy cӫDSKѭѫQJSKiSÿӅ xuҩt Thêm nӳDKDLSKѭѫQJSKiSÿӅ xuҩt trong Luұn án ÿѭӧc ӭng dөQJÿӇ phân tích ӭng xӱ cӫa kӃt cҩu VLFS, vӟi trӑng tâm là ҧQKKѭӣng cӫDÿӝ VkXYQJQѭӟFÿӝ cӭng lӕp xe, tính trӵc Kѭӟng, SKѭѫQJGLFKX\Ӈn cӫa tҧi trӑng Ngoài ra, mӝt mô hình tҩm nәi nhiӅu lӟp kӃt nӕi bӣi lӟp ÿjQKӗi loҥi WinkleUÿѭӧFÿӅ xuҩt lҫQÿҫu trong Luұn án nhҵm giҧm ҧQKKѭӣng cӫa sóng QѭӟFOrQSKѭѫQJWLӋn di chuyӇn

$%675$&7

The major focus of this thesis is on the introduction of highly effectively numerical techniques

to the modeling responses of Very Large Floating Structures (VLFSs) subjected to moving loads based on the frameworks of the Boundary Element Method (BEM) and Moving Element Method (MEM) To the best knowledge of the author, this is the first work where the following two main issues are tackled Firstly, for the region where the water depth is relatively deep, it

is different from the previous works in which MEM was solely adopted for the structures, BEM employed for VLFSs is re-established in a moving coordinate system Moreover, the matrices represented to the interaction of structure with fluid are also introduced in this coordinate system That results in the introduction of a new hybrid method called the BEM-MEM Secondly, in the case of shallow water, the MEM is firstly developed for not only the structural domain but also the fluid region and the interaction between them Therefore, these new methods own the benefit of the MEM including a compliance minimization of treating the boundaries and tracking the contact points, and the independence of the computational domain

on the distance of moving loads The results gained by using the proposed methods are compared with those determined by the Fourier Transform Method (FTM), the hybrid coupled Boundary-Finite Element Method (BEM-FEM), and the experimental results to show the effectiveness, robustness, and reliability of the present methods Additionally, the BEM-MEM and MEM are utilized for the analysis of responses of VLFS with emphasis on the effect of the water depth, stiffness of tires, orthotropic property and material angle On the other hand, the multi-layer plate with an elastic core is firstly proposed for mitigating the effect of water action

on transportation

/Ӡ,&Ҧ0Ѫ1

LӡLÿҫu tiên tôi muӕn thӇ hiӋn sӵ biӃWѫQVkXVҳFÿӕi vӟi Thҫ\Kѭӟng dүn, 3*676/ѭѫQJ9ăQ+ҧLÿm truyӅn cҧm hӭng, dүn dҳt tұn tình, luôn khích lӋÿӝng viên và cho tôi nhӳng lӡi khuyên quý báu, nhӳng kӻ QăQJOjPYLӋc hiӋu quҧ và nguӗn tài liӋu giá trӏ trong suӕt thӡi gian thӵc hiӋn Luұn án này Tôi sӁ không thӇ KRjQWKjQKÿѭӧc Luұn án này mà không có sӵ giúp

ÿӥ ân cҫn cӫa Thҫ\9uÿLӅXÿyW{LOX{QOX{QJKLQKӟ F{QJѫQFӫa Thҫy

Lӡi cҧPѫQ chân thành [LQÿѭӧc gӱLÿӃn quý Thҫy Cô Khoa Kӻ thuұt Xây dӵQJWUѭӡQJĈҥi hӑc Bách KhoaĈҥi hӑc Quӕc Gia Tp Hӗ Chí Minh ÿmWұn tình giҧng dҥy và truyӅQÿҥt kiӃn thӭc cho tôi trong suӕt thӡi gian hӑc các môn hӑc và thӵc hiӋn Luұn án vӯa qua

7{LFNJQJJӱi lӡi cҧPѫQFKkQWKjQKÿӃQWUѭӡQJĈҥi hӑc Bách KhoaĈҥi hӑc Quӕc Gia Tp Hӗ Chí Minh ÿmKӛ trӧ tài chính trong khuôn khә FKѭѫQJWUuQKKӑc bәQJÿӇ tôi có thӇ hoàn thành tӕt nghiên cӭu này

7{LFNJQJPXӕn thӇ hiӋn lòng biӃWѫQÿӕi vӟi tҩt cҧ nhӳQJDLÿmKӛ trӧ tôi suӕt thӡi gian chuҭn

bӏ và hoàn thành Luұn án Lӡi cҧPѫQÿһc biӋW[LQÿѭӧc gӱLÿӃn nhӳQJQJѭӡLÿӗng nghiӋp ÿmchia sӁ kiӃn thӭc và cho tôi nhӳng hӛ trӧ kӻ thuұt vӅ mӝt loҥt các vҩQÿӅ nҧy sinh trong suӕt thӡi gian thӵc hiӋn Luұn án

Cuӕi cùng, tôi muӕn bày tӓ sӵ biӃWѫQFKkQWKjQKVkXVҳc tӯ tұQÿi\OzQJPuQKÿӃn cha mҽ tôi CҧPѫQYuPӑLÿLӅu mà hӑ ÿmOjPFKRW{L7{LFNJQJPXӕn gӱi lӡi cҧPѫQÿӃn nhӳng thành viên còn lҥi WURQJJLDÿuQKYjQKӳQJQJѭӡi bҥn cӫa tôi vì nhӳQJJL~Sÿӥ cӫa hӑ theo nhӳng cách mà tôi không ngKƭ ÿӃn

Mһc dù bҧQWKkQÿmFӕ gҳng nghiên cӭu và hoàn thiӋn, tuy nhiên không thӇ không có nhӳng thiӃu sót nhҩWÿӏnh Kính mong quý Thҫy Cô góp ý WKrPÿӇ tôi có thӇ bә sung và hoàn thiӋn thêm nghiên cӭu cӫa mình

ĈӃn tҩt cҧ mӑLQJѭӡi ± Xin chân thành cҧPѫQ

NguyӉQ;XkQ9NJ

0Ө&/Ө&

/Ӡ,&$0Ĉ2AN ii

7Ï07Ҳ7/8Ұ1È1 iii

ABSTRACT iv

/Ӡ,&Ҧ0Ѫ1 v

0Ө&/Ө& vi

'$1+0Ө&&È&+Î1+9¬%,ӆ8ĈӖ ix

'$1+0Ө&&È&%Ҧ1*%,ӆ8 xii

0Ӝ76Ӕ.é+,ӊ89,ӂ77Ҳ7 xiii

0ӢĈҪ8 1

Giӟi thiӋu 1

Tәng quan tình hình nghiên cӭu 6

1KӳQJQJKLrQFӭXYӅNӃWFҩXQәLFKӏXWҧLGLÿӝQJ 6

1KӳQJQJKLrQFӭXYӅWҧLGLÿӝQJ 12

0{KuQKGҫPKDLOӟSÿѭӧFNӃWQӕLEӣLPӝWOӟSÿjQKӗL 14

Tính cҩp thiӃt cӫDÿӅ tài 15

MөFWLrXYjKѭӟng nghiên cӭu 16

3KѭѫQJSKiSQJKLrQcӭu 17

éQJKƭDNKRDKӑc và thӵc tiӉn 18

ĈӕLWѭӧng và phҥm vi nghiên cӭu 18

NhӳQJÿyQJJySFӫa nghiên cӭu 19

Cҩu trúc cӫa Luұn án 19

&Ѫ6Ӣ/é7+8<ӂ7 21

Mô tҧ vӅ bài toán 21

Lý thuyӃt tҩm 22

/êWKX\ӃWWҩPPӓQJ ÿҷQJKѭӟQJ 22

/êWKX\ӃWWҩPWUӵFKѭӟQJ 26

0{KuQKWҩPKDLOӟSÿѭӧFNӃWQӕLEӣLPӝWOӟSÿjQKӗL 30

Lý thuyӃWVyQJQѭӟc tuyӃn tính 31

3KѭѫQJWUuQKYLSKkQ 31

/êWKX\ӃW%HUQRXOOL 33

ĈLӅXNLӋQELrQ 35

Lý thuyӃWQѭӟc nông dҥng tuyӃn tính (lý thuyӃt thӫy triӅu) 36

Mô hình tҧi di ÿӝng 37

Mô hình hóa kӃt cҩu 39

KӃt luұn 41

3+ѬѪ1*3+È33+Ҫ17Ӱ%,Ç19¬3+Ҫ17Ӱ &+8<ӆ1ĈӜ1*7521* %¬,72È17+Ӫ<Ĉ¬1+Ӗ, 42

3KѭѫQJSKiS%(0-MEM cho các bài toán phân tích ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi tҩm nәi trên vùnJQѭӟFFyÿӝ sâu hӳu hҥn chӏu tҧi trӑQJGLÿӝng 43

%jLWRiQWҩPPӓQJÿҷQJKѭӟQJ QәLFKӏXWҧLWUӑQJGLÿӝQJ 43

%jLWRiQWҩPPӓQJWUӵFKѭӟQJ QәLFKӏXWҧLWUӑQJGLFKX\ӇQ 48

%jLWRiQFKҩWOӓQJOêWѭӣQJFyPһWWKRiQJEDRSKӫEӣLEӅPһWÿjQKӗL 51

Ma WUұQWѭѫQJWiFUҳQ-OӓQJ 53

7KjQKOұSSKѭѫQJWUuQKFKӫÿҥRYjJLҧLKӋ SKѭѫQJWUuQK 54

7KXұWWRiQVӱGөQJ 55

3KѭѫQJSKiS0(0FKRFiFEjLWRiQSKkQWtFKӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi tҩm nәi WUrQYQJQѭӟc nông chӏu tҧi trӑQJGLÿӝng 59

%jLWRiQWҩPPӓQJQәL WUrQYQJQѭӟFQ{QJFKӏXWҧLWUӑQJGLÿӝQJ 59

0DWUұQSKҫQWӱFKRNӃWFҩXFKҩWOӓQJYjPDWUұQWѭѫQJWiFUҳQ-OӓQJ 61

7KjQKOұSSKѭѫQJWUuQKFKӫÿҥRYjJLҧLKӋ SKѭѫQJWUuQK 62

7KXұWWRiQVӱGөQJ 64

Bài toán tҩm hai lӟSÿѭӧc kӃt nӕi bӣi mӝt lӟSÿjQKӗi nәLWUrQYQJQѭӟc sâu và nông chӏu tҧi trӑng di chuyӇn 67

KӃt luұn 70

&È&9Ë'Ө6Ӕ 71

Thông sӕ vұt lý cӫa tҩm nәi 71

7ҩPEăQJQәL 71

6kQED\QәL 72

Phân tích ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi cӫa tҩm mӓQJÿҷQJKѭӟng nәi WUrQYQJQѭӟc sâu chӏu tҧi trӑng di ÿӝng 72

.LӇPFKӭQJYӟLWKӵFQJKLӋPFӫD7DNL]DZD>@ 72

.LӇPFKӭQJWtQKFKtQK[iFFӫDSKѭѫQJSKiS%(0-MEM 74

.KҧRViWҧQKKѭӣQJÿӝVkXFӫDYQJQѭӟF 88

.KҧRViWҧQKKѭӣQJYұQWӕFYjÿӝFӭQJFӫDFjQJKҥFiQK 91

Phân tích ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi cӫa tҩm mӓng trӵFKѭӟng nәi trên vùng Qѭӟc

sâu chӏu tҧi trӑQJGLÿӝng 93

3KkQWtFKWƭQKYjGDRÿӝQJWӵGRFӫDWҩPWUӵFKѭӟQJ 94

.KҧRViWKuQKGҥQJFKX\ӇQYӏFӫDWҩPWUӵFKѭӟQJ QәLWKHRYұQWӕF 96

.KҧRViWVӵELӃQÿәLKӋVӕNKXӃFKÿҥLÿӝQJFӫDWҩPWUӵFKѭӟQJ QәLWKHR YұQWӕFWӹVӕP{-ÿXQÿjQKӗLYjVӵÿӏQKKѭӟQJFӫDWUөFYұWOLӋX 98

.KҧRViWVӵELӃQÿәLOӵFFҧQFӫDWҩPWUӵFKѭӟQJ QәLWKHRYұQWӕFWӹVӕ mô-ÿXQÿjQKӗLYjVӵÿӏQKKѭӟQJFӫDWUөFYұWOLӋX 102

.KҧRViWVӵELӃQÿәLEӅUӝQJYQJO}PFӫDWҩPWUӵFKѭӟQJ QәLWKHRYұQ WӕFWӹVӕP{-ÿXQÿjQKӗLYjVӵÿӏQKKѭӟQJFӫDWUөFYұWOLӋX 104

Phân tích ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi cӫa tҩm mӓng nәLWUrQYQJQѭӟc nông chӏu tҧi trӑng di ÿӝng 106

.LӇP FKӭQJ ÿӝ WLQ Fұ\ Yj WtQK FKtQK [iF FӫD SKѭѫQJ SKiS 0(0 FKR WUѭӡQJKӧSWҧLWұSWUXQJGLFKX\ӇQ 107

.KҧRViWҧQKKѭӣQJÿӝVkXOrQFKX\ӇQYӏFӵFÿҥLYjYұQWӕFWӟLKҥQ 110

.LӇP FKӭQJ ÿӝ WLQ Fұ\ Yj WtQK FKtQK [iF FӫD SKѭѫQJ SKiS 0(0 FKR WUѭӡQJKӧSQKLӅXWҧLWұSWUXQJGLÿӝQJ 111

.KҧRViWҧQKKѭӣQJFӫDNKRҧQJFiFKJLӳDFiFWҧLWUӑQJOrQӭQJ[ӱWKӫ\ ÿjQKӗLFӫDWҩPQәLWURQJÿLӅXNLӋQYQJQѭӟFQ{QJ 113

Phân tích ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi cӫa tҩm nhiӅu lӟp nәi trên vùng Qѭӟc nông chӏu tҧi trӑng di ÿӝng 114

ӬQJ[ӱWKӫ\ÿjQKӗLFӫDWҩPQәLNKLFKLӅXGj\FiFOӟSWKD\ÿәL 114

ӬQJ[ӱWKӫ\ ÿjQKӗLFӫDWҩPQәLNKLÿӝFӭQJFӫDOӟSNӃWQӕLWKD\ÿәL 116 KӃt luұn 118

.ӂ7/8Ұ19¬+ѬӞ1*3+È775,ӆ1 120

KӃt luұn 120

+ѭӟng phát triӇn 122

7¬,/,ӊ87+$0.+Ҧ2 124

'$1+0Ө&&Ð1*75Î1+Ĉ­&Ð1*%Ӕ 131

3+Ө/Ө& 133

'$1+0Ө&&È&+Î1+9¬%,ӆ8ĈӖ

Hình 1-1 KӃt cҩu nәi loҥi bán chìm MOB [1] 2

Hình 1-2 Sân bay nәi [2] 3

Hình 1-3 Các thành phҫn cӫa hӋ thӕng kӃt cҩu nәi [2] 3

Hình 1-4 Sân bay nәi vӏnh Tokyo [3] 4

Hình 1-5 Khu vӵc cӭu hӝ nәi tҥi vӏnh Osaka [1] 4

Hình 1-6 Khu vӵFNKDLWKiFQăQJOѭӧng mһt trӡi trên hӗ Yamakura Dam tҥi Nhұt Bҧn [4] 5 Hình 1-1KjPi\ÿLӋn mһt trӡi nәi trên hӗ ĈD0LWҥi ViӋt Nam [5] 5

Hình 1-8 Minh hӑa tính dӉ uӕn cӫa kӃt cҩu VLFS 6

Hình 1-9 Cҩu trúc cӫa mӝWÿѫQYӏ kӃt cҩu VLFS [24] 10

Hình 1-10 Mô hình vӍ phҷng [24] 10

Hình 1-11 Mô hình FEM 3D cӫa kӃt cҩu nәi [25] 10

Hình 1-12 Minh hӑa mô hình hӋ dҫm ghép 15

Hình 1-13 Mô hình thӵc tӃ và tính toán cӫa sàn nәLÿӥ ÿѭӡng ray [68] 15

Hình 1-14 Mô hình thӵc tӃ và tính toán cӫa hӋ thӕng cҫXÿӥ ray ([76], [72]) 15

Hình 2-1 Phác hӑa mһt bҵng và mһt cҳt cӫa mô hình tҩm nәi 22

Hình 2-2 Tҩm chӳ nhұt chӏu tҧi trӑng vuông góc mһt trung bình 24

Hình 2-3 Phân tӕ tҩm mӓng cùng vӟi các thành phҫn nӝi lӵc 25

Hình 2-4 Phân tӕ tҩm trӵFKѭӟng 27

Hình 2-5 Phân tӕ tҩm trӵFKѭӟng trong hӋ trөFÿӏDSKѭѫQJYjWәng thӇ 28

Hình 2-6 Mô hình tҩm hai lӟSÿѭӧc kӃt nӕi bӣi lӟSÿjQKӗi loҥi Winkler 30

Hình 2-7 Mô hình thiӃt bӏ hҥ cánh cӫa máy bay [81] 38

Hình 2-8 ChuyӇQÿәi ӭng xӱ thӵc cӫa kӃt cҩu sang tҩm trӵFKѭӟQJWѭѫQJÿѭѫQg [26]: a) ĈѫQYӏ kӃt cҩu VLFS; b) Mô hình tҩm trӵFKѭӟng 39

Hình 3-ĈӏQKQJKƭDKӋ tӑDÿӝ GLÿӝng 43

Hình 3-2 Mô hình lӟp cҧn ҧo nhân tҥo 45

Hình 3-3 BiӇXÿӗ giá trӏ cӫa lӟp cҧn ҧo theo tӑDÿӝ 45

Hình 3-4 Mô hình rӡi rҥc hóa cӫa kӃt cҩXYjYQJQѭӟFErQGѭӟi 46

Hình 3-5 Mô hình tҩm nәi chӏu tҧi trӑQJGLÿӝQJWURQJÿLӅu kiӋQQѭӟFQ{QJ\rQWƭQK 59

Hình 3-6 Rӡi rҥc hóa sӱ dөng phҫn tӱ chuyӇQÿӝng cho kӃt cҩXYjYQJQѭӟc 62

Hình 3-7 Mô hình tҩm nәi 2 lӟp chӏu tҧi trӑng di chuyӇn 67

Hình 3-8 Rӡi rҥc hóa tҩm 2 lӟp nәi 67

Hình 4-1 ChuyӇn vӏ cӵFÿҥi theo vұn tӕc vӟi tҧi trӑng là 2.35 kN 73

Hình 4-2 Hình dҥng chuyӇn vӏ cӫa tҩm nәi tҥi vұn tӕc 20 m/s 77

Hình 4-3 Hình dҥng chuyӇn vӏ cӫa tҩm nәi tҥi vұn tӕc 24 m/s 77

Hình 4-4 Hình dҥng chuyӇn vӏ cӫa tҩm nәi tҥi vұn tӕc 37 m/s 78

Hình 4-5 Hình dҥng chuyӇn vӏ cӫa tҩm nәi tҥi vұn tӕc 51 m/s 78

Hình 4-6 HӋ sӕ khuӃFKÿҥi cho chuyӇn vӏ 80

Hình 4-7 ChuyӇn vӏ ÿӭng tҥLÿLӇm tiӃp xúc vӟLFiFNtFKWKѭӟc phҫn tӱ khác nhau 83

Hình 4-8 Minh hӑa miӅQWtQKWRiQWURQJSKѭѫQJSKiS%(0-FEM 84

Hình 4-9 Sӵ hӝi tө cӫa chuyӇn vӏ vӟLFiFNtFKWKѭӟc khác nhau cӫa miӅn mӣ rӝng 84

Hình 4-10 Sӵ hӝi tө cӫa chuyӇn vӏ theo chiӅu dài miӅn tính toán trong BEM-MEM 85

Hình 4-11 ChuyӇn vӏ cӫa tҩPWURQJWUѭӡng hӧp 2 sӱ dөng BEM-FEM và BEM-MEM 86

Hình 4-12 So sánh giӳDKDLSKѭѫQJSKiSBEM-FEM & BEM-MEM, 87

Hình 4-13 HӋ sӕ khuӃFKÿҥi cho chuyӇn vӏ tҥi vұn tӕc 51 m/s 88

Hình 4-14 Sӵ biӃQÿәi cӫa hӋ sӕ khuӃFKÿҥLÿӝQJ'$)WKHRÿӝ sâu 89

Hình 4-15 Hình dҥng chuyӇn vӏ tҩm ӭng vӟi giá trӏ NKiFQKDXÿӝ sâu 90

Hình 4-16 Lӵc cҧn lên máy bay ӭng vӟi giá trӏ khác nhau cӫDÿӝ sâu 90

Hình 4-17 BiӃQÿәi cӫa DAF theo vұn tӕc tҧi trӑng 92

Hình 4-18 ҦQKKѭӣng cӫDÿӝ cӭng càng hҥ cánh lên DAF 93

Hình 4-19 Hình dҥQJY}QJÿLӇn hình cӫa tҩm tҥi nhӳng giá trӏ vұn tӕc khác nhau 98

Hình 4-20 Sӵ WKD\ÿәi cӫDÿӝ sâu vùng lõm theo E 1 /E 2 vӟi nhӳng vұn tӕc khác nhau 99

Hình 4-21 Sӵ WKD\ÿәi cӫa DAF theo vұn tӕc V/C min vӟi nhӳng tӹ sӕ E 1 /E 2 khác nhau 100

Hình 4-22 Sӵ WKD\ÿәi cӫa DAF theo tӹ sӕ E 1 /E 2 vӟi nhӳng giá trӏ vұn tӕc khác nhau 100

Hình 4-23 Sӵ WKD\ÿәi cӫa DAF theo vұn tӕc V/C min vӟi các góc Tkhác nhau 101

Hình 4-24 Sӵ WKD\ÿәi cӫa DAF theo Tvӟi các giá trӏ vұn tӕc khác nhau 101

Hình 4-25 Sӵ WKD\ÿәi lӵc cҧn theo vұn tӕc V/C min vӟi các tӹ sӕ E 1 /E 2 khác nhau 102

Hình 4-26 Sӵ WKD\ÿәi lӵc cҧn theo tӹ sӕ E 1 /E 2 vӟi các giá trӏ vұn tӕc khác nhau 103

Hình 4-27 Sӵ WKD\ÿәi lӵc cҧn theo vұn tӕc V/C min vӟi các góc T khác nhau 103

Hình 4-28 Sӵ WKD\ÿәi lӵc cҧn theo góc T vӟi các giá trӏ vұn tӕc khác nhau 104

Hình 4-29 Sӵ WKD\ÿәi cӫa bӅ rӝng vùng lõm theo vұn tӕc vӟi các tӹ sӕ E 1 /E 2 khác nhau 105 Hình 4-30 Sӵ WKD\ÿәi cӫa bӅ rӝng vùng lõm theo vұn tӕc vӟi các góc T khác nhau 105

Hình 4-31 Sӵ thay ÿәi cӫa bӅ rӝng vùng lõm theo góc T vӟi các giá trӏ vұn tӕc khác nhau106 Hình 4-Ĉӝ võng cӫa tҩm nәLWURQJÿLӅu kiӋQQѭӟc nông 108

Hình 4-33 Ӭng xӱ theo thӡi gian cӫDÿLӇm tiӃp xúc vӟi tҧi trӑng 109

Hình 4-34 Sӵ chênh lӋch giӳa chiӅu dài miӅQWtQKWRiQYjTXmQJÿѭӡng di chuyӇn 109

Hình 4-35 Sӵ WKD\ÿәi chuyӇn vӏ theo vұn tӕc tҥi nhӳQJÿӝ sâu khác nhau 111

Hình 4-36 Sӵ biӃQÿәi vұn tӕc tӟi hҥQWKHRÿӝ sâu 111

Hình 4-37 Mô hình tҩm nәi chӏu tҧi trӑQJGLÿӝng là hai lӵc tұp trung 112

Hình 4-38 Dҥng chuyӇn vӏ cӫa tҩm nәi do hai lӵc tұSWUXQJGLÿӝng gây ra 113Hình 4-39 Dҥng chuyӇn vӏ cӫa tҩm nәi vӟi khoҧng cách khác nhau giӳa 2 tҧi trӑng 114Hình 4-40 Sӵ biӃQÿәi cӫa chuyӇn vӏ tҥLÿLӇm tiӃp xúc theo khoҧng cách giӳa chúng 114Hình 4-41 ChuyӇn vӏ dӑc trөc cӫa tҩm 2 lӟp nәi khi tӹ sӕ chiӅu dày các lӟSWKD\ÿәi 115Hình 4-42 Phӕi cҧnh 3D chuyӇn vӏ cӫa tҩm 2 lӟp nәi 116Hình 4-43 ChuyӇn vӏ dӑc trөc cӫa tҩm 2 lӟp nәLNKLÿӝ cӭng lõi mӅPWKD\ÿәi 117

'$1+0Ө&&È&%Ҧ1*%,ӆ8

Bҧng 3-1 Thông sӕ tҩm mӓQJÿҷQJKѭӟQJYjYQJQѭӟFErQGѭӟi 56

Bҧng 3-2 Thông sӕ tҧi trӑQJGLÿӝng 56

Bҧng 3-3 Thông sӕ kӻ thuұt cӫa tҩm trӵFKѭӟng nәi và tҧi trӑng 56

Bҧng 3-4 Thông sӕ tҩm mӓQJYjYQJQѭӟFErQGѭӟi 64

Bҧng 3-5 Thông sӕ tҧi di chuyӇn 64

Bҧng 4-1 KӃt quҧ thí nghiӋP[iFÿӏnh mô-ÿXQ<RXQJ 72

Bҧng 4-2 Thông sӕ FѫKӑc cӫa sân bay nәi MF-300 [85] 72

Bҧng 4-3 NhӳQJWUѭӡng hӧp khҧo sát 74

Bҧng 4-4 Thông sӕ vұt lý cӫa tҩm nәi 74

Bҧng 4-5 Máy bay Boeing 747-400 75

Bҧng 4-6 Thông sӕ cӫa thiӃt bӏ hҥ cánh [1] 75

Bҧng 4-7 Sai sӕ cӫa chuyӇn vӏ EiQWƭQKJLӳa FTM, nghiӋPEiQWƭQKYj%(0-MEM 79

Bҧng 4-8 So sánh hӋ sӕ khuӃFKÿҥi theo thӡi gian giӳa nghiӋm tiӋm cұn và BEM-MEM 80

Bҧng 4-9 So sánh chuyӇn vӏ cӵFÿҥLWtQKWRiQÿѭӧc bҵng BEM-FEM và BEM-MEM 83

Bҧng 4-10 ҦQKKѭӣng cӫa miӅQWtQKWRiQÿӃn chuyӇn vӏ cӵFÿҥi cӫa tҩm nәLWURQJSKѭѫQJ pháp BEM-MEM 85

Bҧng 4-11 So sánh vӅ tài nguyên máy tính cӫDSKѭѫQJSKiS%(0-FEM & BEM-)(0ÿӇ ÿҥWÿѭӧc nghiӋm cӫa bài toán 87

Bҧng 4-12 Thông sӕ kӻ thuұt cӫa tҩm trӵFKѭӟng nәi và tҧi trӑng di chuyӇn 94

Bҧng 4-13 Sӵ hӝi tө cӫDÿӝ võng phi thӭ nguyên cӫa tҩm trӵFKѭӟng vuông tӵDÿѫQFKӏu hai loҥi tҧLFѫKӑc 95

Bҧng 4-14 Sӵ hӝi tө cӫa tҫn sӕ GDRÿӝng tӵ nhiên thӭ nhҩt cӫa tҩm trӵFKѭӟng vuông cҥnh ngàm 95

Bҧng 4-15 Sӵ chênh lӋch chuyӇn vӏ giӳa 2 lӟp theo sӵ WKD\ÿәi tӹ sӕ bӅ dày 2 lӟp 116 Bҧng 4-16 Sӵ chênh lӋch chuyӇn vӏ giӳa 2 lӟp theo sӵ WKD\ÿәLÿӝ cӭng cӫa lӟp liên kӃt 118

0Ӝ76Ӕ.é+,ӊ89,ӂ77Ҳ7

Chӳ viӃt tҳt

BEM 3KѭѫQJSKiSSKҫn tӱ biên (Boundary Element Method)

BEM-FEM 3KѭѫQJSKiSNӃt hӧp giӳa phҫn tӱ hӳu hҥn và phҫn tӱ biên

BEM-MEM 3KѭѫQJSKiSNӃt hӧp giӳa phҫn tӱ chuyӇQÿӝng và phҫn tӱ biên

DAF HӋ sӕ khuӃFKÿҥLÿӝng (Dynamic Amplification Factor)

FEM 3KѭѫQJSKiSSKҫn tӱ hӳu hҥn (Finite Element Method)

FTM 3KѭѫQJSKiSELӃQÿәi Fourier (Fourier Tranform Method)

FFT-2D 3KѭѫQJSKiSELӃQÿәi nhanh Fourier hai chiӅu (Fast Fourier

Transform-2D) MEM 3KѭѫQJSKiSSKҫn tӱ chuyӇQÿӝng (Moving Element Method)

VLFS KӃt cҩu nәi siêu lӟn (Very Large Floating Structure)

L 1 Ma trұn trích xuҩt chuyӇn vӏ ÿӭng tӯ véc-Wѫ chuyӇn vӏ tәng thӇ

L2, Ldr 2 Ma trұn chuyӇQÿәi tҧLVyQJQѭӟc sang lӵFÿһt tҥi nút phҫn tӱ

m, c, k, u KhӕLOѭӧng, cҧQÿӝ cӭng và chuyӇn vӏ ÿӭng cӫa hӋ ÿӝng lӵc hӑc di chuyӇn

m, c f , a KhӕLOѭӧQJWUrQÿѫQYӏ diӋn tích, hӋ sӕ cҧn nӅn, hӋ sӕ cҧn vұt liӋu cӫa tҩm

MӢ ĈҪU

&KѭѫQJJLӟi thiӋu vӅ mӝt lӟp kӃt cҩu mӟi ÿѭӧc gӑi là kӃt cҩu nәi siêu lӟn (Very Large Floating Structures, VLFSs) KӃt cҩu này có ѭXÿLӇPYѭӧt trӝi so vӟi giҧi pháp truyӅn thӕng trong viӋc khai thác bӅ mһWÿҥLGѭѫQJÿӇ mӣ rӝng không gian sӕng Thông qua phҫn giӟi thiӋu này, tәng quan tình hình nghiên cӭu, tính cҩp thiӃt cӫD ÿӅ WjL ê QJKƭD NKRD Kӑc và thӵc tiӉn cӫD ÿӅ tài, SKѭѫQJSKiSQJKLrQFӭXÿӕLWѭӧng và phҥm vi cӫa nghiên cӭu sӁ ÿѭӧc trình bày Cuӕi cùng, cҩu trúc cӫa Luұn án ÿѭӧc mô tҧ tóm tҳWÿӇ tiӋn cho viӋc theo dõi cӫDQJѭӡLÿӑc

Giӟi thiӋu

Vӟi sӵ JLDWăQJGkQVӕ và sӵ mӣ rӝng cӫDTXiWUuQKÿ{WKӏ hóa, nhӳng quӕFJLDFyÿѭӡng bӡ biӇn dài hay nhӳQJÿҧo quӕFÿmWULӇn khai nhӳng dӵ án lҩn biӇn ÿӇ giҧi quyӃt nhu cҫu vӅ chӛ ӣ cho QJѭӡLGkQFNJQJQKѭSKiWWULӇn hҥ tҫQJÿ{WKӏ Tuy nhiên, giҧi pháp này chӍ phù hӧSFKRYQJQѭӟc NK{QJTXiVkXÿӝ VkXGѭӟLP Ĉӕi vӟi nhӳQJYQJQѭӟc sâu hoһFÿi\ELӇn là nӅQÿҩt yӃu, giҧi SKiSQj\ÿzL hӓLOѭӧng chi phí khәng lӗ và nhiӅXNKyNKăQYӅ mһt kӻ thuұt, thұm chí là không thӇ thӵc hiӋQÿѭӧc Bên cҥQKÿyQKӳng dӵ án lҩn biӇn ҧQKKѭӣng tiêu cӵFÿӕi vӟLP{LWUѭӡng cӫa quӕc gia, hӋ sinh thái ngҫPYjÿѭӡng biên giӟi biӇQ7URQJNKLÿyQKѭFK~QJWD ÿmELӃWKѫQdiӋn tích bӅ mһt cӫa 7UiLĈҩt là biӇn, nӃu tұn dөQJÿѭӧc mӝt phҫn nhӓ diӋn tích này thì chúng ta

sӁ giҧi quyӃWÿѭӧc mӝt nhu cҫu rҩt lӟn vӅ QѫLFѭQJө Vì mөFÿtFKWUrQFiFQKjQJKLrQFӭu và kӻ VѭÿmÿӅ nghӏ mӝt giҧi pháp thay thӃ mӟi hiӋu quҧ KѫQÿyOj[k\Gӵng mӝt hӋ thӕng kӃt cҩu nәi siêu lӟn HӋ thӕng này có nhiӅXѭXÿLӇPYѭӧt trӝi so vӟi giҧi pháp lҩn biӇn truyӅn thӕQJQKѭVDX

x Ӭng dөng tӕWFKRYQJQѭӟc sâu (vì xây dӵng VLFS không chӏu nhiӅu ҧQKKѭӣng cӫDÿi\biӇQYjÿӝ VkXYQJQѭӟc);

x Thân thiӋn & ít ҧQKKѭӣQJÿӃQP{LWUѭӡng;

x Thӡi gian thi công nhanh (vì các mô-ÿXQQKӓ ÿѭӧc chӃ tҥo sҹn tҥL[ѭӣQJYjVDXÿyÿѭӧc

di chuyӇQÿӃQF{QJWUѭӡQJÿӇ lҳp ráp);

x DӉ dàng mӣ rӝng hoһc tháo dӥ YuFK~QJÿѭӧc tҥo tӯ các mô-ÿXQQKӓ);

x Không bӏ ҧQKKѭӣng cӫDÿӝQJÿҩt (vì ҧQKKѭӣng cӫDÿӝQJÿҩWÿmEӏ triӋt tiêu bӣLP{LWUѭӡng biӇn);

x Tұn dөQJÿѭӧc lӵFÿҭy nәi cӫa biӇn;

x Không chӏu ҧQKKѭӣng cӫa hiӋQWѭӧng ҩm lên toàn cҫu

NJRjLFiFѭXÿLӇPÿѭӧFQrXWUrQFKRÿӃn hiӋn nay, loҥi kӃt cҩXQj\FNJQJWӗn tҥi mӝt sӕ hҥn chӃ:

x KӃt cҩu chӏu sӵ xâm nhұSăQPzQFӫDP{LWUѭӡQJQѭӟc;

x Giӟi hҥn vӅ mһt tҧi trӑng;

x 3KѭѫQJSKiS thí nghiӋm hiӋn tҥi chӍ ÿRÿҥc giá trӏ chuyӇn vӏ mӝt cách gián tiӃp;

x Khӟp nӕi giӳa các mô-ÿXQFzQQKLӅu hҥn chӃ YjÿDQJÿѭӧc nghiên cӭXÿӇ hoàn thiӋn thêm;

x 3KѭѫQJSKiSWtQKVӱ dөng nhӳng mô hình toán hӑc phӭc tҥp và kӻ thuұt giҧi hiӋn tҥi khó

áp dөng trong tính toán thӵc thành

VӅ FѫEҧn có 2 loҥi kӃt cҩu nәi siêu lӟn là: loҥi bán chìm và loҥi phao [1]

1) KӃt cҩu nәLEiQFKuPÿѭӧc nâng lên trên mӵc Qѭӟc biӇn bҵng cách sӱ dөng hӋ cӝt tӵa trên nhӳng phao chìm Loҥi kӃt cҩu này thích hӧp ӣ nhӳng vùng biӇn lӟn không có hӋ thӕng che chҳn sóng Mӝt dҥng kӃt cҩu bán chìm là căQFӭ dLÿӝng QJRjLNKѫLMobile Offshore Base, MOB ÿѭӧc minh hӑa trong Hình 1-1

2) Loҥi phao nәi có dҥng mӝt tҩm khәng lӗ nәi trên mһWQѭӟc (Hình 1-2) Cҩu trúc phao thích hӧSÿӇ sӱ dөQJWURQJFiFYQJQѭӟFWƭQKOһQJWKѭӡng nҵm trong vӏnh hoһFÿҫm và gҫn bӡ biӇn Các kӃt cҩu nәi siêu lӟn loҥi phao WKѭӡng ÿѭӧc các kӻ Vѭ1Kұt gӑi là nhӳng Mega-Float

Hình 1-1 KӃt cҩu nәi loҥi bán chìm MOB [1]

Hình 1-2 Sân bay nәi [2]

Mӝt hӋ thӕng kӃt cҩu nәi loҥi VLFS bao gӗm các thành phҫQFKtQKQKѭHình 1-3 Yjÿѭӧc xây dӵng cho nhiӅu mөFÿtFKNKiFQKDXQKѭErQGѭӟi:

Hình 1-3 Các thành phҫn cӫa hӋ thӕng kӃt cҩu nәi [2]

x Sân bay nәi: Do tình trҥng khan hiӃPÿҩWÿDLVkQED\Qәi sӁ rҩt cҫn thiӃWWURQJWѭѫQJODLSân bay nәi có thӇ giҧPÿѭӧc tiӃng ӗn và ô nhiӉm cho khu vӵc xung quanh so vӟi sân bay WUrQÿҩt liӅn

7ѭӡQJQJăQVyQJ

HӋ neo

KӃt cҩu WKѭӧng tҫng

KӃt cҩu nәi

Cҫu dүn

Ĉҩt liӅn

Ĉi\ELӇn

Hình 1-4 Sân bay nәi vӏnh Tokyo [3]

x &ăQFӭ GLÿӝQJQJRjLNKѫL (MOB)02%ÿѭӧc ӭng dөng cho mөFÿtFKTXkQVӵ Yjÿѭӧc lҳp ghép tӯ các mô-ÿXQ nhӓ tҥLF{QJ[ѭӣQJWUrQÿҩt liӅQWUѭӟFNKLÿѭDUDNKѫL/Rҥi kӃt cҩu nәi cho mөFÿtFKGkQGөQJWѭѫQJWӵ vӟi MOB là bãi cӭu hӝ nәi

Hình 1-5 Khu vӵc cӭu hӝ nәi tҥi vӏnh Osaka [1]

x Khai thiFQăQJOѭӧng: nhӳng khu vӵFQăQJOѭӧQJQJRjLNKѫLVӱ dөng kӃt cҩu nәi bao gӗm khu vӵFNKDLWKiFQăQJOѭӧng mһt trӡi Hình 1-6 và Hình 1-7QăQJOѭӧng gió, v.v

Hình 1-6 Khu vӵFNKDLWKiFQăQJOѭӧng mһt trӡi trên hӗ Yamakura Dam tҥi Nhұt Bҧn [4]

Hình 1-71KjPi\ÿLӋn mһt trӡi nәi trên hӗ ĈD0LWҥi ViӋt Nam [5]

x KXGkQFѭ'ѭӟi áp lӵFJLDWăQJGkQVӕ và biӃQÿәi khí hұu, khu vӵFGkQFѭQJRjLNKѫL

có thӇ là mӝt giҧLSKiSWURQJWѭѫQJODL+LӋn nay, mӝt sӕ êWѭӣQJÿӅ xuҩt xây dӵng nhӳng khu vӵc thӇ WKDRYjF{QJYLrQQJRjLNKѫLӣ Nhұt Bҧn và Hàn Quӕc [2]

Thông qua các ӭng dөng cӫa VLFS, kӃt cҩu nәi là mӝt trong nhӳQJOƭQKYӵc nghiên cӭu ÿiQJTXDQWkPĈӅ xuҩt sӱ dөng kӃt cҩu nәi cho mөFÿtFKKjQJNK{QJÿѭӧFÿѭDUDOҫQÿҫu tiên YjRQăP [1]éWѭӣng vӅ kӃt cҩu nәLÿm ÿѭӧc nghiên cӭu cho nhӳng ӭng dөng quân sӵ tҥi

Mӻ nhӳQJQăPYjPӝt dӵ iQÿҫXWLrQÿmÿѭӧc xây dӵng và kiӇm nghiӋm thành công vào QăP  [1] Trong nhӳQJ QăP JҫQ ÿk\ ViӋn nghiên cӭu kӻ thuұt Mega-Float (TRAM, Technological Research Association of Mega-Float) tҥi Nhұt BҧQÿmQJKLrQFӭXYjÿѭDUDQKӳng

tiêu chuҭQFѫEҧn vӅ thiӃt kӃ và xây dӵng sân bay nәi Ngày nay, các quӕc gia nói chung và ViӋt 1DPQyLULrQJÿӅu mong muӕn mӣ rӝng khai thác tiӅPQăQJNKәng lӗ cӫDÿҥLGѭѫQJ'RÿyYLӋc nghiên cӭu hӋ thӕng kӃt cҩu nәi là viӋc làm cҫn thiӃt

Tәng quan tình hình nghiên cӭu

Nhͷng nghiên cͱu v͉ k͇t c̭u n͝i ch͓u t̫LGLÿ͡ng

3K˱˯QJSKiSP{SK͗ng ͱng x͵ thͯ\ÿjQK͛i h͕c

Ĉӕi vӟi hҫu hӃt nhӳng công trình biӇn truyӅn thӕQJQKѭWjXYjEmLKRһc phao, sӵ biӃn dҥng cӫa kӃt cҩu nhӓ so vӟi chuyӇn vӏ cӫa khӕi tâm và sӵ ҧQKKѭӣng cӫa biӃn dҥng lên vùng chҩt lӓng xung quanh có thӇ bӓ qua Khi phân tích ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi hӑc cӫa nhӳng loҥi kӃt cҩu này, chúng ÿѭӧc giҧ thiӃt là vұt thӇ cӭQJÿӇ [iFÿӏnh áp lӵFQѭӟc tác dөng lên bӅ mһt tiӃp xúc Sӵ biӃn dҥng cӫa kӃt cҩu có thӇ ÿѭӧFWtQKWRiQWURQJJLDLÿRҥQWtQKWRiQVDXÿy.Ӄt cҩu nәi siêu lӟQWKѭӡng có NtFKWKѭӟFSKѭѫQJQJDQJOrQÿӃQYjLWUăPPpWWKұm chí hàng QJKuQPpWQKѭQJEӅ dày chӍ khoҧng vài mét Do sӣ hӳu tӹ sӕ giӳa bӅ dày và kíFKWKѭӟc trong mһt phҷng ngang khá nhӓ, nên chuyӇn

vӏ do biӃn dҥng uӕQÿjQKӗi chiӃPѭXWKӃ so vӟi do chuyӇQÿӝng cӫa khӕi tâm QKѭWURQJHình 1-8

VӅ mһt lý thuyӃWWѭѫQJWiFJLӳa kӃt cҩu và chҩt lӓQJÿѭӧc gӑLOjWѭѫQJWiFWKӫ\ÿjQKӗi khi áp lӵc chҩt lӓng tác dөng lên bӅ mһt tiӃp xúc giӳa kӃt cҩu và chҩt lӓng làm cho kӃt cҩu vӯa chuyӇn vӏ khӕi cӭng vӯa bӏ biӃn dҥQJYjQJѭӧc trӣ lҥi, sӵ chuyӇn vӏ khӕi cӭng và biӃn dҥng cӫa kӃt cҩu làm WKD\ÿәi áp lӵc và chuyӇQÿӝng cӫa vùng chҩt lӓng xung quanh Sӵ WѭѫQJWiFTXDOҥi giӳa khӕi Oѭӧng quán tính cӫDQѭӟc và kӃt cҩu, áp lӵc thӫ\ÿӝng lӵc hӑc và biӃn dҥng ÿjQKӗLÿѭӧc gӑi là ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi (hydroelastic) [1] Ĉk\là yӃu tӕ quan trӑng phân loҥi bài toán thӫ\ÿjQKӗi

so vӟi các bài toán thӫ\ÿӝng lӵc hӑc khác

Hình 1-8 Minh hӑa tính dӉ uӕn cӫa kӃt cҩu VLFS

Lӵc tұp trung Lӵc tұp trung

LӵFÿҭy nәi LӵFÿҭy nәi

ChiӅu dài ÿһFWUѭQJ

Nhӳng kӃt quҧ nghiên cӭu vӅ ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi hӑc cӫD9/)6VGѭӟLWiFÿӝng cӫa sóng biӇQÿѭӧc công bӕ khá nhiӅu và ÿѭӧFÿӅ cұp khá chi tiӃt trong báo cáo nghiên cӭu tәng quan vӅ VLFSs cӫa Suzuki et al [2] Tuy nhiên, khi không có sӵ hiӋn diӋn cӫa sóng biӇn, VLFS vүn chӏu uӕQGѭӟLWiFÿӝng cӫa tҧi xung hoһc tҧLGLÿӝQJÿLӇn hình là quá trình nâng hҥ cánh cӫa máy bay Nhӳng nghiên cӭXÿҫu tiên vӅ ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi hӑc cӫa kӃt cҩu nәi loҥi siêu lӟQGѭӟLWiFÿӝng cӫa tҧi di chuyӇQÿmÿѭӧc thӵc hiӋn cho nhӳng tҩm băQJQәi ӣ nhӳng khu vӵc mһt hӗ bӏ ÿyQJEăQJYjRPDÿông, mӝt sӕ nghiên cӭXÿLӇn hình có thӇ ÿѭӧc kӇ ÿӃQQKѭVDXNevel [6] ÿmSKkQWtFKnӝi lӵc cӫa tҩPEăQJFKӏu tҧLGLÿӝng bҵQJSKѭѫQJSKiSELӃQÿәi Fourier sӱ dөng mô hình tҩm Kirchhoff-Love Mô hình tҩm này FNJQJÿѭӧc ӭng dөng bӣi Nugroho et al [7] ÿӇ phân tích ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi hӑc sau mӝt khoҧng thӡLJLDQÿӫ lӟn cӫa tҩm nәi vô hҥn chӏu tҧLGLÿӝng Kim và Wester [8] ÿmVӱ dөng mô hình dҫP%HUQRXOOLÿӇ mô tҧ ӭng xӱ ÿӝng lӵc hӑc cӫa sân bay nәi trong quá trình cҩt cánh cӫa máy bay Lӵc cҧn tҥo ra bӣLÿӝ võng cӫDVkQED\OrQPi\ED\ÿѭӧc phân tích trong báo cáo này BҵQJSKѭѫQJSKiSELӃQÿәi Fourier trong không gian, Agarwala và E Nair [9] ÿmSKkQWtFKӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi cӫa dҫm Timoshenko-Mindlin dài vô hҥn nәLWUrQYQJQѭӟc WƭQKFKӏu tҧLGLÿӝng Matiushina et al [10] ÿmiSGөQJKDLSKѭѫQJSKiSELӃQÿәi Fourier và Laplace

ÿӇ tính toán trҥng thái ӭng suҩWYjÿӝ võng cӫa mӝt tҩPEăQJJk\UDEӣi sӵ hҥ cánh cӫa máy bay Fy[pWÿӃn yӃu tӕ giҧm tӕc Các nghiên cӭXErQWUrQÿӅXFyÿLӇm chung là sӱ dөQJSKѭѫQJSKiSbiӃQÿәi Fourier (FTM, )RXULHU7UDQVIRUP0HWKRG ÿӇ phân tích ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi cӫa tҩm nәi

do tҧi di ÿӝng tҥRQrQ7URQJSKѭѫQJSKiSQj\FKX\Ӈn vӏ cӫa tҩm YjOѭXWӕc cӫa chҩt lӓQJFNJQJ QKѭ tҧLGLÿӝQJÿѭӧc biӇu diӉn thông qua tә hӧp cӫa vô sӕ hàm tuҫn hoàn theo không gian và thӡi JLDQ'RÿyEjLWRiQWKӫ\ÿjQKӗi hӑc sӁ ÿѭӧc giҧi trong không gian phәVDXÿyPӝt quy trình chuyӇQÿәLQJѭӧFÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ chuyӇQÿәi nghiӋm trong không gian phә sang nghiӋm gӕc cӫa bài toán

Bên cҥQKSKѭѫQJSKiS)70EjLWRiQWKӫ\ÿjQKӗi hӑc có sӵ tham gia cӫa tҧLGLÿӝng còn ÿѭӧc giҧi bҵng SKѭѫQJSKiSUӡi rҥc hóa miӅn tính toán thành nhiӅu miӅn con PjÿLӇn hình là SKѭѫQJSKip phҫn tӱ hӳu hҥQ)(0 YjSKѭѫQJSKiS kӃt hӧp giӳa FEM và phҫn tӱ biên (BEM) Watanabe và Utsunomiya [11] ÿmWUuQKEj\NӃt quҧ sӕ cho ӭng xӱ thӫy ÿjQKӗi cӫa mӝt tҩm chӳ nhұt nәi chӏXWiFÿӝng cӫa tҧi xung và tҧi di ÿӝng bҵQJSKѭѫQJSKiS)(0 Qiu [12] ÿmVӱ dөng P{KuQK)(0ÿӇ phân tích ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi hӑc theo thӡi gian cӫa mӝt tҩm nәLWUrQYQJQѭӟc Fyÿӝ sâu hӳu hҥQGѭӟLWiFÿӝng cӫa tҧi di ÿӝng Tuy nhiên, trong nhӳQJWUѭӡng hӧSYQJQѭӟc

mӣ rӝng vô hҥQQKѭÿҥLGѭѫQJYLӋc rӡi rҥc hóa miӅn chҩt lӓng sӱ dөng FEM yêu cҫu sӕ Oѭӧng

khá lӟn phҫn tӱ hӳu hҥn, dүQÿӃn mӝt sӵ JLDWăQJÿiQJNӇ thӡi gian tính toán Nhӡ YjRSKѭѫQJpháp BEM cùng vӟi hàm Green thích hӧSSKѭѫQJWUuQKGҥng yӃu cӫa hӋ chӍ cҫn tích phân trên mһt tiӃp xúc giӳa kӃt cҩu và chҩt lӓng Vì lӧi ích trên, mӝt sӵ kӃt hӧp giӳDSKѭѫQJSKiS)(0Yj

%(0ÿѭӧc gӑi là BEM-)(0ÿmÿѭӧFÿӅ xuҩWQKѭPӝWSKѭѫQJSKiSWKD\WKӃ hiӋu quҧ vӟi nhiӅu nghiên cӭXÿmÿѭӧc công bӕ Cө thӇ, Endo và Yago [13] ÿmÿӅ nghӏ SKѭѫQJSKiSBEM-FEM dӵa trên viӋc biӇu diӉn áp lӵc thӫ\ÿӝng lӵc thông qua kӃt quҧ miӅn tҫn sӕ6DXÿyJLҧLSKѭѫQJWUuQKÿҥo hàm riêng mô tҧ chuyӇQÿӝng cӫa kӃt cҩu nәi trong miӅn thӡi gian bҵng FEM Kashiwagi [14] ÿmP{SKӓng ӭng xӱ tӭc thӡi cӫa kӃt cҩu nәLWURQJWUѭӡng hӧp nâng hҥ cánh cӫa máy bay Boeing 747-3KѭѫQJSKiSWә hӧSPRGHGDRÿӝng trong miӅn thӡLJLDQÿmÿѭӧc Kashiwagi áp dөng

ÿӇ tính toán lӵc cҧn phát sinh trong quá trình cҩt cánh cӫa máy bay Cheng et al [15] sӱ dөng hàm Green trong miӅn thӡLJLDQÿӇ phân tích hӋ nhҵm giҧm thӡi gian tính toán vì không sӱ dөng chuyӇn ÿәLQJѭӧc Fourier Tuy nhiên, cҧ KDLSKѭѫQJSKiSWUrQÿӅXFyQKѭӧFÿLӇm là ӣ mӛLEѭӟc thӡi gian KjP*UHHQÿӅu phҧi tính toán lҥi vì sӵ phө thuӝc vào tҫn sӕ GDRÿӝng cӫa hӋ VҩQÿӅ này có thӇ giҧi quyӃt bҵng cách sӱ dөQJKjP*UHHQFѫEҧQ7URQJWUѭӡng hӧp này hàm Green chӍ cҫn tính toán mӝt lҫn và giӕng nhau cho mӑLEѭӟc thӡi gian Li et al [16] ÿmiSGөng hàm Green này cho quá trình mô phӓng sӵ lan truyӅn cӫDVyQJQѭӟc trong mӝt hӗ Qѭӟc sӕ hóa Ismail [17] FNJQJӭng dөQJKjP*UHHQQj\ÿӇ ÿӅ xuҩWSKѭѫQJSKiSNӃt hӧp BEM-FEM cӫa mình An [17] ÿmӭng dөng SKѭѫQJSKiS%(0-FEM ÿӇ phân tích ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi hӑc cӫa mӝt sân bay nәi chӏu tҧi trӑng tұp trung di chuyӇn Bên cҥnh tҧi di chuyӇn, ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi hӑc cӫa tҩm nәi hӳu hҥn trong YQJQѭӟc mӣ chӏu tҧL[XQJFNJQJÿmÿѭӧc khҧo sát bҵQJSKѭѫQJSKiS%(0-FEM bӣL7Uѭӡng [19]

GҫQÿk\PӝWSKѭѫQJSKiSPLӅn thӡi gian mӟi, phѭѫQJSKiSthӫ\ÿjQKӗi dӵa trên mô hình dҫm chӏu uӕn rӡi rҥc (Discrete-Module-Beam-Bending-Based Hydroelastic Method ÿѭӧc phát triӇQÿӇ dӵ ÿRiQӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi hӑc cӫa kӃt cҩu nәi siêu lӟQGѭӟi tác dөng cӫa hoҥt tҧi bҩt kǤ [20]7KHRSKѭѫQJSKiSQj\, thay vì sӱ dөng mô hình kӃt cҩu liên tөFQKѭWҩm hoһc dҫm

ÿӇ mô tҧ GDRÿӝng cӫa sân bay nәi, kӃt cҩXÿѭӧc rӡi rҥc thành nhӳng mô-ÿXQFRQWX\ӋWÿӕi cӭng

và kӃt nӕi vӟi nhau bҵng các phҫn tӱ dҫPÿӇ thiӃt lұSSKѭѫQJWUuQKFKX\ӇQÿӝng trong miӅn tҫn sӕ3KѭѫQJWUuQK&XPPLQVÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ chuyӇQÿәLSKѭѫQJWUuQK trong miӅn tҫn sӕ vӅ miӅn thӡi gian Trong tҩt cҧ nhӳng nghiên cӭXQrXWUrQWiFÿӝng cӫa viӋc nâng hҥ FiQKPi\ED\ÿѭӧc [HPQKѭPӝt tҧi trӑQJQJRjLNK{QJFy[HP[pWÿӃn sӵ WѭѫQJWiFJLӳa máy bay và tҩm nәi Xing

và Jin [21] ÿmWUuQKEj\NӃt quҧ sӕ cho ӭng xӱ thӫy ÿjQKӗi cӫa dҫm nәi chӏXWiFÿӝng hҥ cánh cӫa

hӋ ³NKӕi Oѭӧng-lò xo-cҧn nhӟW´ KӃ thӯa nghiên cӭu trên, ҧQKKѭӣng cӫa hӋ ÿӝng lӵc hӑFGLÿӝng lên ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi hӑc cӫa tҩm nәi hӳu hҥQFNJQJÿmÿѭӧc phân tích chi tiӃt trong nghiên cӭu cӫa Tân [22] sӱ dөQJSKѭѫQJSKiS%(0-FEM Ngoài ra, sӵ tham gia cӫa liên kӃWÿjQKӗi giӳa tҩPYjÿi\ELӇn vào ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi hӑc cӫa mӝt tҩm nәi hӳu hҥn chӏu tҧi trӑng di chuyӇQÿmÿѭӧc khҧo sát bӣi Thái [23]

Mô hình v̵t lý cͯa k͇t c̭u n͝i VLFS

KӃt cҩu loҥi phao nәi siêu lӟQÿѭӧc cҩu tҥo bӣi nhiӅu mô-ÿXQ nhӓWURQJÿyPӛi mô-ÿXQ là mӝt kӃt cҩu gӗPFyYiFKQJăQWUҫn phía trên và VjQErQGѭӟi [24]QKѭWURQJHình 1-9 ĈӇ phân tích ӭng xӱ tәng thӇ cӫa VLFS, kӃt cҩXÿѭӧFOêWѭӣQJKyDQKѭPӝt tҩm hoһc dҫm sӱ dөng vұt liӋu ÿҷQJKѭӟng hoһc trӵFKѭӟng vӟi mô-ÿXQ ÿjQKӗi, hӋ sӕ Poisson và khӕLOѭӧQJULrQJÿѭӧFTX\ÿәi sao cho các dҥQJGDRÿӝng tӵ do và tҫn sӕ GDRÿӝQJULrQJWѭѫQJÿѭѫQJYӟi kӃt cҩu thұt Bên cҥnh viӋc sӱ dөng nhӳQJP{KuQKÿӗng nhҩWYjÿҷQJKѭӟQJÿӇ mô hình hóa chi tiӃWKѫQӭng xӱ FѫKӑc cӫa kӃt cҩu VLFS nhҵPWăQJWtQKFKtQK[iFFKRYLӋF[iFÿӏnh ӭng suҩWYjÿӝ võng, Fujkubo [24] ÿmVӱ dөng mô hình vӍ phҷng (hӋ dҫPÿDQ[HQOүQQKDXQKѭHình 1-10) và mô hình sandwich-grillage bao gӗm nhӳng phҫn tӱ dҫPGQJÿӇ mô phӓQJYiFKQJăQYjSKҫn tӱ màng cho lӟp sàn

và trҫn ÿӇ mô phӓng ӭng xӱ cӫa mӝt sân bay nәi chӏXWiFÿӝng sóng tӟi0{KuQKQj\JL~SÿiQKJLiÿѭӧc trҥng thái әQÿӏnh cӫa các cҩu kiӋn cҩu thành nên mô-ÿXQ VLFS

ĈӇ phân tích chi tiӃWKѫQQӳa, mӝt mô hình phҫn tӱ hӳu hҥn 3-'ÿѭӧc giӟi thiӋu bӣi Seto et al.[25] Trong mô hình này, phҫn tӱ vӓ ÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ mô tҧ ӭng xӱ FѫKӑc cӫDFiFYiFKQJăQlӟp trҫn và sànQKѭWKӇ hiӋn trong Hình 1-110{KuQKQj\FyѭXÿLӇm là có thӇ ÿiQKJLiFKLWLӃt trҥng thái ӭng xӱ FѫKӑc cӫa nhӳng thành phҫn kӃt cҩu tham gia cҩu thành nên VLFS Tuy nhiên, QKѭӧFÿLӇm cӫDSKѭѫQJSKiSQj\Oj ÿzLKӓLOѭӧng tài nguyên tính toán khá lӟn không phù hӧp mөc tiêu thiӃt kӃ VѫEӝ ĈӇ khҳc phөc QKѭӧFÿLӇm này, viӋc chuyӇQÿәi mô-ÿXQkӃt cҩu VLFS vӅ

mô hình tҩm trӵFKѭӟng vӟLÿӝ cӭng uӕn và xoҳQWѭѫQJÿѭѫQJÿmÿѭӧc áp dөng ÿӇ mô phӓng ӭng

xӱ thӫ\ÿjQKӗi hӑc sân bay nәLGѭӟLWiFÿӝng sóng tӟi [26] KӃt quҧ ÿҥWÿѭӧc tӯ mô hình tҩm trӵc Kѭӟng khӟp vӟi mô hình phҫn tӱ hӳu hҥn 3D [25] Mô hình tҩm trӵFKѭӟQJÿmÿѭӧc áp dөng bӣi KiӅu [27] ÿӇ nghiên cӭu ҧQKKѭӣng cӫa tính trӵFKѭӟng lên ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi hӑc cӫa tҩm nәi hӳu hҥQWURQJYQJQѭӟc mӣ chӏu tҧLGLÿӝng TiӃn [28] ÿmiSGөng mô hình tҩm kӃt hӧp vӟi mô hình dҫPÿӇ mô phӓng ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi hӑc cӫa mӝt tҩm nәLJLDFѭӡQJJkQFyNtFKWKѭӟc hӳu hҥn chӏu tҧi GLÿӝng sӱ dөQJSKѭѫQJSKiS%(0-FEM

Hình 1-9 Cҩu trúc cӫa mӝWÿѫQYӏ kӃt cҩu VLFS [24]

Hình 1-10 Mô hình vӍ phҷng [24]

Hình 1-11 Mô hình FEM 3D cӫa kӃt cҩu nәi [25]

Phҫn tӱ dҫm

/ѭӟi chia cӫa tҩm lӟSGѭӟi

/ѭӟi chia cӫa tҩm lӟSWUrQGѭӟi và cҥnh bên /ѭӟLFKLDYiFKQJăQ

7ѭӡng dài

9QJQ˱ͣc nông

Trong các nghiên cӭXÿѭӧFÿӅ cұSErQWUrQFiFEjLWRiQÿѭӧc giӟi hҥn trong lý thuyӃWVyQJQѭӟc tuyӃQWtQKELrQÿӝ nhӓ Mӝt dҥng lý thuyӃWVyQJQѭӟc khác vӟi lý thuyӃt sóng tuyӃQWtQKÿѭӧc áp dөng trong nhӳQJWUѭӡng hӧSÿӝ VkXÿӫ nhӓ so vӟLEѭӟc sóng cӫa sóng bӅ mһt có tên là lý thuyӃt Qѭӟc nông dҥng tuyӃn tính (lý thuyӃt thӫy triӅu) Theo lý thuyӃt này, chuyӇn vӏ Yjÿӝ dӕc cӫa mһt Qѭӟc không cҫn giҧ thiӃt là nhӓ, và lý thuyӃt này không phҧi là hӋ quҧ cӫa lý thuyӃt sóng tuyӃn tính NhiӅu hiӋQWѭӧng trong tӵ nhiên mà lý thuyӃWQj\ÿѭDUDQKӳng dӵ ÿRiQFKtQK[iFQKѭWKӫy triӅu, dòng chҧy trong sông hoһc bӡ biӇn, v.v Mӝt sӕ nghiên cӭu vӅ ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi hӑc kӃt cҩu nәi chӏu tҧi trong di ÿӝng Gѭӟi giҧ thuyӃWQѭӟc nông có thӇ kӇ ÿӃQQKѭVDXӬng xӱ thӫ\ÿjQhӗi hӑc theo thӡi gian cӫa mӝt tҩPÿjQKӗi nәLWUrQYQJQѭӟFQ{QJÿmÿѭӧc khҧo sát bӣi Meylan [29] Sturova [30] ÿm[iFÿӏQKÿѭӧc nghiӋm cӫa bài toán thӫ\ÿjQKӗi cӫa mӝt tҩm nәi hӳu hҥn GѭӟLWiFÿӝng cӫa tҧLÿLӅu hòa Ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi hӑc cӫa dҫPÿjQKӗi chӏu nhiӅu loҥi tҧi khác QKDXFyYjNK{QJFy[pWÿӃn khӕLOѭӧng cӫa tҧi trӑQJÿѭӧc nghiên cӭu bӣi Sturova [31]Ĉӗng thӡi, ӭng xӱ thӫ\ ÿjQ Kӗi hӑc cӫa mӝt tҩP WUzQ ÿjQ KӗL GR WiF ÿӝng ngoҥi tҧi gây ra sӱ dөng SKѭѫQJSKiSWә hӧp hjPGDRÿӝng FNJQJÿmÿѭӧc thӵc hiӋn bӣi Sturova [32] MӝWSKѭѫQJSKiSmiӅn thӡLJLDQÿmÿѭӧc Sturova [33] phát triӇQÿӇ phân tích ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi cӫa mӝt dҧi có bӅ Gj\NK{QJÿӗng nhҩt nәLWUrQYQJQѭӟFQ{QJFyÿӝ sâu biӃn thiên Ertenkin và Kim [34] ÿmNKҧo sát ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi hӑc cӫa tҩm nәLNtFKWKѭӟc hӳu hҥn nәLWUrQYQJQѭӟc nông chӏu tác ÿӝng cӫa sóng tӟLWKHRSKѭѫQJ[LrQJyFYӟi trөFÿӕi xӭng trong mһt phҷng cӫa tҩm Các nghiên cӭu trên giӟi hҥn trong lý thuyӃt tҩm mӓng, ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi hӑc cӫa tҩm nәLWUrQYQJQѭӟc nông sӱ dөng lý thuyӃt tҩPGj\ÿѭӧc nghiên cӭu bӣi Praveen et al.[35] Ngoài ra, ҧQKKѭӣng cӫa liên kӃWÿjQKӗi giӳa tҩPYjÿi\ELӇn lên ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi hӑc theo thӡi gian cӫa mӝt tҩm nәi ÿѭӧc khҧRViWGѭӟLÿLӅu kiӋQYQJQѭӟc nông bӣi Karperaki et al.[36]

Ͱng x͵ thͯ\ÿjQK͛i h͕c cͯa k͇t c̭u n͝i VLFS t̩o ra bͧLWiFÿ͡ng cͯa t̫i di ÿ͡ng

Ĉӕi vӟi mӝt kӃt cҩu dҥng tҩm nәi trên mһWQѭӟc chӏu tҧi trӑng di ÿӝng, hình dҥQJWUѭӡng chuyӇn

vӏ ÿӭng cӫa tҩm có dҥQJVyQJFzQÿѭӧc gӑi là sóng uӕn và hình dҥng cӫDFK~QJWKD\ÿәLWKHRÿӝ lӟn cӫa vұn tӕc [37] Theo nghiên cӭu cӫa Takizawa [38], sóng uӕn ҧQKKѭӣQJÿӃn lӵc cҧn cӫa kӃt cҩXOrQSKѭѫQJWLӋn di chuyӇQErQWUrQQKѭ[HFӝ YjPi\ED\1JRjLUDGRÿӝ cӭQJÿҭy nәi cӫa nӅQQѭӟc khá nhӓ so vӟi nӅQÿҩt nên sóng uӕn lan truyӅQ[DKѫQYjҧQKKѭӣQJÿiQJNӇ trҥng thái làm viӋc cӫa nhӳQJF{QJWUuQKKD\SKѭѫQJWLӋn lân cұQTXmQJÿѭӡng di chuyӇn cӫa tҧi trӑng

ĈӇ nghiên cӭu vӅ sóng uӕn7DNL]DZDÿmWLӃn hành thí nghiӋm trên mӝt tҩPEăQJYӟi tҧi trӑQJGLÿӝng là mӝt [HWUѭӧt tuyӃt [38] Dӵa trên kӃt quҧ thí nghiӋm, theo sӵ JLDWăQJFӫa vұn tӕc, dҥng chuyӇn vӏ cӫa tҩPWKD\ÿәi tӯ dҥng chuyӇn vӏ gҫn giӕng vӟLWUѭӡng hӧp tҧi trӑQJWƭQKÿӃn sӵ hình thành hai hӋ sóng uӕn và cuӕi cùng chӍ còn mӝt hӋ VyQJ SKtD WUѭӟc tҧi trӑQJ &NJQJ WKHRnghiên cӭu cӫa Takizawa [37]Eѭӟc sóng uӕn phө thuӝc nhiӅu vào vұn tӕc chuyӇn ÿӝng, cө thӇ EѭӟFVyQJSKtDWUѭӟc tҧi trӑng nhӓ dҫn vӟi sӵ JLDWăQJYұn tӕFÿӗng thӡLEѭӟc sóng phía sau tҧi trӑQJWKuQJѭӧc lҥi Sӵ phө thuӝc giӳDEѭӟc sóng và hình dҥng cӫa sóng uӕn tҥo ra bӣi tҧLGLÿӝng vào vұn tӕc cӫa tҧi trӑQJFNJQJÿmÿѭӧc Hosking và Sneyd [39] ÿmtrình bày dӵa trên viӋc phân tích ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi hӑc cӫa tҩm nәLÿӗng nhҩWÿҷQJKѭӟng rӝng vô hҥn chӏu tҧLGLÿӝng sӱ dөng

lý thuyӃt Kirchhoff

Thông qua các báo cáo nghiên cӭu cӫa Takizawa [37] và nhóm nghiên cӭu cӫa Eyre [40], trong quá trình di chuyӇn cӫa tҧi trӑng, vùng lõm bao quanh tҧi trӑng duy trì sӵ tӗn tҥi vӟi sӵ thay ÿәi cӫa vұn tӕc mһc dù dҥng chuyӇn vӏ cӫa tҩPWKD\ÿәi và chuyӇn vӏ lӟn nhҩt luôn xҧy ra tҥi tâm cӫDYQJO}PWURQJFiFWUѭӡng hӧp vұn tӕc Nevel [6] ÿmWUuQKEj\Pӕi quan hӋ giӳa chuyӇn vӏ lӟn nhҩWKD\ÿӝ sâu vùng lõm và sӵ biӃQÿәi vұn tӕc bҵng viӋc phân tích ӭng xӱ EiQWƭQKFӫa mӝt tҩm mӓQJÿҷQJKѭӟng rӝng vô hҥQĈӕi vӟi hình dҥng cӫa vùng lõm, bӅ rӝQJYQJO}PÿѭӧFÿӏnh QJKƭDOjNKRҧng cách giӳa haLÿLӇm gҫn tҧi trӑng nhҩt giao vӟi ÿѭӡQJWUXQJKzDYjÿҥLOѭӧng này FNJQJWKD\ÿәi theo sӵ biӃQÿәi cӫa vұn tӕFĈѭӡng cong quan hӋ giӳa bӅ rӝng vùng lõm và vұn tӕc tҧi trӑQJÿmÿѭӧc báo cáo bӣi Takizawa [37] dӵa trên thí nghiӋm thӵc tӃ trên mӝt tҩPEăQJQKѭÿm

ÿӅ cұp bên trên Giá trӏ chuyӇn vӏ lӟn nhҩt cӫa tҩm nәi xҧy ra tҥi tâm vùng lõm theo các nghiên cӭXWUѭӟFÿyQKѭQJYӏ trí này nói chung không trùng vӟi vӏ trí cӫa tҧi trӑng mà lӋch mӝWÿRҥn ÿѭӧc gӑi là khoҧng trӉ BiӃQÿәi cӫa khoҧng trӉ hay vӏ trí cӫa tҧi trӑQJÿӕi vӟi vùng lõm theo sӵ WKD\ÿәi cӫa vұn tӕFFNJQJÿmÿѭӧc trình bày trong bài nghiên cӭu cӫa Takizawa [37] và nhóm nghiên cӭu cӫa Eyre [40]

Nhͷng nghiên cͱu v͉ t̫i di ÿ͡ng

Phân tích ӭng xӱ FѫKӑc cӫa kӃt cҩXGѭӟLWiFÿӝng cӫa tҧi di ÿӝng là mӝt chӫ ÿӅ ÿѭӧc quan tâm

tӯ rҩt lâu, nhiӅu công trình nghiên cӭu vӅ vҩQÿӅ Qj\ÿmUDÿӡi %ҵQJSKѭѫQJSKiSFTM, Mathews ([41] và [42]) ÿmJLҧLTX\ӃWEjLWRiQÿӝQJOӵFKӑFFӫDPӝWWҧLWUӑQJW\êGLFKX\ӇQGӑFWKHRPӝWGҫPFyFKLӅXGjLY{KҥQWӵDWUrQQӅQÿjQKӗLJezequel [43] ÿmSKkQWtFKÿӝng lӵc hӑc cӫa mӝt dҫm Euler-Bernoulli dài vô hҥQÿһt trên nӅQÿjQKӗi chӏu tҧi trӑng tұp trung di chuyӇn vӟi vұn tӕc

NK{QJÿәi Các nghiên cӭXWѭѫQJWӵ sӱ dөng phép biӃQÿәL)RXULHUÿѭӧc thӵc hiӋn bӣi Ono và Yamada [44], Sun [45], Chen và Wang [46]3KѭѫQJSKiS)70FKROӡi giҧi giҧi tích chính xác QKѭQJWUӣ nên bӃ tҳc trong viӋc giҧi quyӃWEjLWRiQNKLPӝWKӋWKӕQJÿӝQJGLFKX\ӇQYӟLQKLӅXEұFWӵGRYjNKLWҧLWUӑQJGLÿӝQJYӟLYұQWӕFELӃQÿәL'RÿyYLӋc sӱ dөQJFiFSKѭѫQJSKiSQj\ÿӇ phân tích nhӳng mô hình tҧi trӑng phӭc tҥp là khá hҥn chӃ

FEM ÿmÿѭӧc nhiӅu nhà nghiên cӭu sӱ dөQJÿӇ giҧi quyӃt bài toán phӭc tҥp Hino et al [47], [48] và Olsson [49] là nhӳQJQJѭӡLÿLÿҫu trong viӋc phát triӇn FEM ÿӇ phân tích kӃt cҩu chӏu tҧi trӑng di chuyӇn Thambiratnam và Zhuge ([50], [51]) ÿmÿӅ xuҩt mô hình FEM ÿӇ phân tích ӭng

xӱ ÿӝng cӫa mӝt dҫm tӵDÿѫQKDLÿҫXÿһt trên nӅQÿjQKӗi chӏu tҧi trӑng chuyӇQÿӝng và phát triӇn P{KuQKQj\ÿӇ phân tích bjLWRiQWjXUD\&KHQYj+XDQJ [52]ÿm[pWPӝWWҧLNK{QJÿәLGLÿӝQJYӟLYұQWӕFNK{QJÿәLGӑFWKHRGҫP7LPRVKHQNRGjLY{KҥQWUrQQӅQÿjQQKӟWSKѭѫQJWUuQKWәQJTXiWFKRPӝWGҫPGjLY{KҥQÿѭӧFWKLӃWOұSNKLFKӏXWҧLWUӑQJGLÿӝQJ$QGHUVHQ et al [53] ÿmGQJSKѭѫQJSKiS)(0NKҧRViWWҧLWUӑQJGLFKX\ӇQÿӅXGӑFWKHRGҫP(XOHUGjLY{KҥQWUrQQӅQFҧQQKӟW/HLYj1RGD[54] ÿmNKҧRViWӭQJ[ӱÿӝQJFӫDKӋWKӕQJWjX±UD\Fy[pWÿӃQPһWUD\NK{QJÿӗQJQKҩWEҵQJSKѭѫQJ)(0

Ĉӕi vӟi các loҥi kӃt cҩu nói chung, viӋc giҧi quyӃt bài toán tҧi trӑQJÿӝng bҵng SKѭѫQJSKiSFEM có nhiӅu hҥn chӃ Trong SKѭѫQJSKiS)(0Pӝt hӋ tӑDÿӝ cӕ ÿӏQKWURQJNK{QJJLDQÿѭӧc ÿѭDUDÿӇ [iFÿӏnh ma trұn kӃt cҩu Khi tҧi trӑng di chuyӇn tӯ phҫn tӱ này sang phҫn tӱ khác, véc-WѫWҧi phҧLÿѭѫFFұp nhұp cho mӛLEѭӟc giҧL7KrPYjRÿySKѭѫQJSKiSJһSNKyNKăQNKLWҧi trӑng di chuyӇQÿӃn gҫn hoһc ra xa vùng biên Trong quá trình nghiên cӭu hӋ thӕQJÿѭӡng ray tàu cao tӕc, Koh [55] ÿmÿѭDUDPӝWSKѭѫQJSKiSVӕ mӟLÿѭӧc gӑi là phҫn tӱ chuyӇQÿӝng MEM ± 0RYLQJ(OHPHQW0HWKRG3KѭѫQJSKiSQj\ÿѭDUDFiFKWLӃp cұn hiӋu quҧ và thuұn tiӋQKѫQFKREjLWRiQÿӝng lӵc hӑc cӫDÿѭӡng ray tàu cao tӕFFNJQJQKѭQKӳng hӋ thӕQJGLÿӝng trong miӅn cӕ ÿӏnh

ĈӇ dӉ dàng tham khҧRSKѭѫQJSKiS0(0FythӇ ÿѭӧc giҧi thích tóm gӑn QKѭVDX&iFphҫn tӱ mӟLÿѭӧc xây dӵng trong mӝt hӋ trөFWѭѫQJÿӕi gҳn vӟi tҧi trӑng (hoһc tàu) chuyӇQÿӝng, thay vì mӝt hӋ trөc cӕ ÿӏQKQKѭSKѭѫQJSKiSFEM truyӅn thӕng) Phҫn tӱ mӟLQj\ÿѭӧc gӑi tҳt

là phҫn tӱ chuyӇQÿӝQJ/ѭXêUҵng phҫn tӱ chuyӇQÿӝng không phҧi là phҫn tӱ vұt lý (gҳn vӟi vұt liӋX QKѭQJOjSKҫn tӱ ÿѭӧFOêWѭӣng hóa chҥy dӑFWKHRÿѭӡng ray có cùng vұn tӕc vӟi tàu Không giӕQJQKѭSKѭѫQJSKiSFEM truyӅn thӕng, thuұn lӧi cӫDSKѭѫQJSKiSQj\OjWjXVӁ không bao

giӡ ÿӃn biên vì phҫn tӱ ÿӅ xuҩt luôn di chuyӇn cùng vӟi tҧi trӑngĈLӇm thuұn lӧi thӭ hai là tàu chuyӇQÿӝng sӁ không phҧi chҥy tӯ phҫn tӱ Qj\ÿӃn phҫn tӱ NKiFGRÿyWUiQKÿѭӧc viӋc cұp nhұt véc-WѫWҧi trӑng hoһc véc-Wѫ chuyӇn vӏ do sӵ WKD\ÿәi cӫDÿLӇPWѭѫQJWiFJLӳa các phҫn tӱĈLӇm thuұn lӧi thӭ EDOjSKѭѫQJSKiSÿӅ xuҩt này cho phép phҫn tӱ rӡi rҥc Fyÿӝ dài không bҵng nhau YjÿLӅu này có thӇ hӳXtFKÿӇ thӓa mãn vӟi khoҧng cách khác nhau giӳDFiFÿLӇPWѭѫQJWiF Koh [56] ÿmiSGөQJSKѭѫQJSKiS0(0ÿӇ phân tích ӭng xӱ ÿӝng cӫDÿƭDKuQKNKX\rQÿӗng phҷng và tҧLGLÿӝng trên mӝt nӱDNK{QJJLDQÿjQQKӟt GҫQÿk\$QJet al [57] ÿmiSGөng 0(0ÿӇ khҧo sát hiӋQWѭӧng "nҧy lên cӫa bánh xe" khi xét chuyӇQÿӝng tàu cao tӕc vӟi vұn tӕc NK{QJÿәi khi qua vùng chuyӇn tiӃSQѫLFyVӵ WKD\ÿәLÿӝt ngӝt cӫDÿӝ cӭng nӅn Mӝt loҥt nghiên cӭu vӅ phân tích ӭng xӱ ÿӝng lӵc hӑc cӫa ray tàu cao tӕc sӱ dөQJSKѭѫQJSKiS0(0ÿmÿѭӧc thӵc hiӋn trong các nghiên cӭu sau [58]±[62]Ĉӗng thӡi, Cao et al [63] ÿmÿӅ xuҩt mô hình tàu UD\'ÿӇ phân tích ӭng xӱ ÿӝng lӵc hӑc cӫDÿѭӡng ray tàu cao tӕc sӱ dөng MEM Mӝt cách tiӃp cұn mӟLÿmÿѭӧc Lei và Wang [64] ÿһt tên là phҫn tӱ NKXQJGLÿӝQJÿӇ ÿiQKJLiӭng xӱ ÿӝng lӵc hӑc cӫa tàu và hӋ thӕng nӅn ba lӟp Xu et al [65] ÿmsӱ dөQJSKѭѫQJSKiS0(0ÿӇ phân tích dao ÿӝng ngүu nhiên cӫa tҩm Kirchhoff trên nӅn Kelvin chӏu tҧi trӑQJGLÿӝng /ѭѫQJHWDO[66] ÿm phát triӇQSKѭѫQJSKiS0(0ÿӇ khҧo sát ӭng xӱ WƭQKYjÿӝng cӫa tҩm Mindlin tӵa trên nӅQÿjQnhӟWĈӕi vӟi vұt liӋu trӵFKѭӟng, Cao et al [67] ÿmSKkQWtFKӭng xӱ FѫKӑc cӫa tҩm composite trên nӅQ3DVWHUQDNGѭӟi tác dөng cӫa tҧi di chuyӇn sӱ dөng MEM ҦQKKѭӣng cӫa tính trӵFKѭӟng lên ӭng xӱ ÿӝng lӵc hӑc cӫa tҩPÿmÿѭӧc thӇ hiӋn trong nghiên cӭu này

Mô hình d̯m hai lͣSÿ˱ͫc k͇t n͙i bͧi m͡t lͣp ÿjQK͛i

Không giӕQJQKѭGҫPÿѫQKӋ dҫm ghép gӗm 2 lӟSÿѭӧc liên kӃt vӟi nhau thông qua mӝt lӟSÿjQhӗLQKѭHình 1-12 HӋ dҫPJKpSÿѭӧc ӭng dөng rӝng rãi trong thӵc tӃQKѭVjQ nәi cӫDÿѭӡng ray [68], hӋ thӕQJÿѭӡQJUD\EăQJTXDFҫu [69], dҫm sandwich sӱ dөng mӝt lӟp liên kӃt [70] và

hӋ giҧPGDRÿӝng [71]QKѭWKӇ hiӋn trong Hình 1-13và Hình 1-14 NhiӅu kӃt quҧ nghiên cӭu vӅ

sӵ GDRÿӝng cӫa hӋ dҫPQj\ÿmÿѭӧc công bӕ Seelig và Hoppman [72] ÿmSKiWWULӇn và giҧi hӋ SKѭѫQJWUuQKYLSKkQFӫa hӋ dҫm song song nӕi bӣi mӝt lӟSÿjQKӗi Oniszczuk [73] ÿmNKҧo sát GDRÿӝng tӵ do cӫa hai dҫm song song tӵDÿѫQQKLӅu nhӏSÿѭӧc liên kӃt bӣi lӟSÿjQKӗi loҥi Winkler Ngoài ra, ӭng xӱ ÿӝng lӵc hӑc cӫa hӋ dҫPJKpSQj\GѭӟLWiFÿӝng cӫa tҧi di chuyӇn ÿѭӧc nghiên cӭu bӣi Abu-Hilal [74] NhiӅu nghiên cӭu vӅ ӭng xӱ ÿӝng lӵc hӑc cӫa hӋ dҫm này

trong nhiӅXÿLӅu kiӋQNKiFQKDXÿѭӧc liӋt kê trong báo cáo cӫa Alborz Mirzabeigy et al.[75]

Hình 1-12 Minh hӑa mô hình hӋ dҫm ghép

Hình 1-13 Mô hình thӵc tӃ và tính toán cӫa sàn nәLÿӥ ÿѭӡng ray [68]

Hình 1-14 Mô hình thӵc tӃ và tính toán cӫa hӋ thӕng cҫXÿӥ ray ([76], [72])

Tính cҩp thiӃt cӫDÿӅ tài

1KѭÿmWUuQKEj\WURQJSKҫn tәng quan tình hình nghiên cӭu, SKѭѫQJSKiS0(0 có nhiӅXѭXÿLӇm

so vӟLSKѭѫQJSKiS)(0WUX\Ӆn thӕQJVRQJSKѭѫQJSKiS0(0KLӋn nay chӍ áp dөng trong phҥm

vi các bài toán vӅ ÿѭӡng ray tàu cao tӕc hay tҩm trên nӅQÿjQQKӟt Trong NKLÿyKҫu hӃt các phân tích ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi hӑc tҩm nәi chӏu tҧLGLÿӝng sӱ dөQJSKѭѫQJSKiSFTMSKѭѫQJSKiSFEM hoһc BEM-)(07X\QKLrQSKѭѫQJSKiSFTM sӁ không hiӋu quҧ khi áp dөng cho hӋ di

p z,b

chuyӇn là nhӳng hӋ ÿӝng lӵc hӑFFyÿӝ phӭc tҥp cao hoһF[pWÿӃn tính phi tuyӃn tҥi vӏ trí tiӃp xúc giӳa bánh xe và tҩP7URQJNKLÿyÿӕi vӟLSKѭѫQJSKiS)(0KRһc BEM-)(0KDLSKѭѫQJSKiSnày sӱ dөng mӝt miӅn và hӋ tӑDÿӝ cӕ ÿӏQKÿӇ xây dӵQJSKѭѫQJWUuQKFKX\ӇQÿӝQJĈLӅu này trӣ nên bҩt lӧLÿӕi vӟi nhӳQJWUѭӡng hӧSQѫLPjNtFKWKѭӟc cӫa tҩm nәi lӟQKѫQUҩt nhiӅu so vӟi quãng ÿѭӡng xe di chuyӇQQKѭKӗ EăQJNKXÿ{WKӏ nәi, v.v Nhӳng bҩt lӧLQj\ÿmÿѭӧc nêu lên trong phҫn tәng quan tình hình nghiên cӭu, bao gӗm các vҩQÿӅ vӅ xӱ lý biên cӫa miӅn khҧo sát khi tҧi trӑQJÿӃn gҫn và cұp nhұp lҥi vӏ trí tҧi trӑng theo thӡi gian 7URQJWUѭӡng hӧp cӫa VLFS, mӝWÿLӅu ÿiQJTXDQWkPOjsóng uӕn tҥo ra bӣi sӵ di chuyӇn cӫa tҧi trӑng lan truyӅn ra xa tӯ nguӗn, cө thӇ OjÿLӇm tiӃp xúc, và di chuyӇn mӝWTXmQJÿѭӡQJ[DGRÿӝ cӭng nӅQQѭӟc khá nhӓ Vì vұy, chiӅu dài miӅn khҧRViWWKѭӡng khá lӟn, nhҩt là vӟi vұn tӕc lӟQĈLӅXQj\ÿѭDÿӃn mӝWOѭӧng lӟn phҫn

tӱ hӳu hҥn cҫn dùng cho bài toán mô phӓng Cho nên, mӝWSKѭѫQJSKiSVӕ mӟi vӯa tұn dөQJÿѭӧc ѭXÿLӇm cӫDSKѭѫQJSKiS0(0Yӯa mô phӓng ÿѭӧc WѭѫQJWiFJLӳa tҩPYjQѭӟFFy[pWÿӃn biӃn dҥQJÿjQKӗi cҫn thiӃWÿѭӧc nghiên cӭu

VӅ phân tích ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi hӑc cӫa kӃt cҩu nәi do tҧLGLÿӝng gây ra, các nghiên cӭu ÿmÿӅ cұp trên chӍ tұp trung vào mӕi quan hӋ giӳa vұn tӕc và sóng uӕnQKѭQJNK{QJÿӅ cұp nhӳng vҩQÿӅ vӅ tính trӵc Kѭӟng 1KѭÿmÿӅ cұp trong phҫn tәng quan, mô hình tҩm trӵFKѭӟng chӍ ÿѭӧc

sӱ dөQJÿӇ mô phӓng ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi hӑc cӫD9/)6GѭӟLWiFÿӝng cӫa sóng biӇn TiӃp nӕi WKHRKѭӟng nghiên cӭu này vӅ tҧLGLÿӝQJSKѭѫQJSKiS0(0WLӃp tөFÿѭӧc phát triӇn cho mô hình tҩm trӵFKѭӟng nәLÿӇ nghiên cӭu mӕi quan hӋ giӳa tính trӵFKѭӟng cӫa vұt liӋu và ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi hӑc cӫD9/)6GѭӟLWiFÿӝng cӫa tҧi di ÿӝng

'ѭӟLWiFÿӝng cӫa phҫn chҩt lӓQJErQGѭӟi, phҫn kӃt cҩu tҩm xung quanh vӏ trí tiӃp xúc sӁ

bӏ ҧnh hѭӣng nhiӅXKѫQVRYӟi trên mһWÿҩt ViӋc sӱ dөng mô hình tҩm hai lӟp sӁ giúp hҥn chӃ ÿѭӧc vҩQÿӅ này, áp lӵFÿӝng cӫa chҩt lӓng tác dөng lên tҩm phía trên sӁ giҧPÿiQJNӇ do phҧLÿLqua lӟp ÿjQKӗLĈk\OjPӝt nghiên cӭXÿѭӧc thӵc hiӋn lҫQÿҫu tiên trong Luұn án, do các nghiên cӭXWUѭӟFÿk\YӅ mô hình dҫPJKpSÿѭӧc thӵc hiӋQWURQJP{LWUѭӡQJNK{QJNKtQѫLPjVӵ tham gia cӫa khӕLOѭӧng cӝng thêm cӫDP{LWUѭӡQJOrQGDRÿӝng cӫa hӋ ÿѭӧc bӓ TXD7URQJNKLÿyFiFnghiên cӭu vӅ kӃt cҩu nәi chӏu tҧi di ÿӝng ÿӅu cKѭD[pWÿӃn mô hình tҩm hai lӟp ÿѭӧc kӇ trên

MөFWLrXYjKѭӟng nghiên cӭu

Mөc tiêu cӫa Luұn án là phát triӇn SKѭѫQJSKiSSKҫn tӱ biên (BEM, Boundary Element Method)

và phҫn tӱ chuyӇQÿӝng (MEM, Moving Element Method) ÿӇ mô phӓng ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi cӫa

tҩm nәi rӝng vô hҥn chӏXWiFÿӝng cӫa hӋ ÿӝng lӵc hӑc GLÿӝngFNJQJQKѭÿӅ xuҩt mӝWSKѭѫQJiQgiҧm ҧQKKѭӣng cӫDVyQJQѭӟFOrQSKѭѫQJWLӋn di chuyӇn bên trên ĈӇ ÿҥWÿѭӧc mөc tiêu trên, các vҩQÿӅ nghiên cӭu trong phҥm vi Luұn án sӁ ÿѭӧc thӵc hiӋn QKѭVDX:

x 3KѭѫQJSKiSSKҫn tӱ ELrQYjSKѭѫQJSKiSSKҫn tӱ chuyӇQÿӝng sӁ ÿѭӧc mӣ rӝng và kӃt hӧp vӟi nhau thành mӝWSKѭѫQJSKiSKӛn hӧp, BEM-MEM3KѭѫQJSKiSQj\ÿѭӧc áp dөQJÿӇ mô phӓng ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi hӑc cӫa tҩm nәLÿҷQJKѭӟng và trӵFKѭӟng do hӋ ÿӝng lӵc hӑc di ÿӝng tҥo ra WURQJÿLӅu kiӋQYQJQѭӟc sâu

x 3KѭѫQJSKiSSKҫn tӱ chuyӇQÿӝng tiӃp tөFÿѭӧc phát triӇQÿӇ mô phӓng ӭng xӱ thӫ\ÿjQhӗi cӫa tҩm nәi rӝng vô hҥn chӏu tҧi trӑQJGLÿӝQJWURQJÿLӅXNLrQQѭӟc nông

x Mô hình dҫm ghép 2 lӟSÿѭӧc ӭng dөng vào kӃt cҩu nәi siêu lӟn nhҵm mөFÿtFKJLҧm ҧnh Kѭӣng cӫDVyQJQѭӟc lên kӃt cҩu lӟp trên tiӃp xúc trӵc tiӃp vӟLSKѭѫQJWLӋn di chuyӇn

3KѭѫQJSKiSQJKLrQFӭu

3KѭѫQJSKiSQJKLrQFӭu trong Luұn án OjSKѭѫQJSKiSVӕ Cө thӇ QKѭVDXVDXNKLWKLӃt lұp hӋ tӑa ÿӝ WѭѫQJÿӕi di chuyӇn cùng vӟi tҧi trӑQJSKѭѫQJWUuQKYLSKkQFӫa chҩt lӓng và kӃt cҩu cùng vӟi nhӳQJÿLӅu kiӋQELrQÿѭӧc viӃt lҥi trong hӋ tӑDÿӝ GLÿӝng Mӝt miӅn hӳu hҥQÿѭӧc tách ra tӯ miӅn vô hҥn vӟLELrQÿѭӧc chӑQÿӫ xa tӯ vӏ trí tҧLGLÿӝQJÿӇ không ҧnh Kѭӣng lên kӃt quҧ sӕ Tuy nhiên, vұn tӕc tҧi trӑng càng lӟn, sóng uӕn di chuyӇQFjQJ[DWUѭӟc khi suy giҧm vӅ không Vì vұ\ÿӇ giҧPNtFKWKѭӟFOѭӟi chia mà không bӏ ҧQKKѭӣng bӣi sóng phҧn xҥ tӯ biên lên kӃt quҧ tính toán, mӝt lӟp cҧn nhân tҥRÿѭӧc sӱ dөnJÿӇ hҩp thө QăQJOѭӧng lan truyӅQ6DXÿy ÿӕi vӟi WUѭӡng hӧSYQJQѭӟc sâu, kӃt cҩu nәLÿѭӧc rӡi rҥc thành mӝt sӕ hӳu hҥn phҫn tӱ chuyӇQÿӝng có

vӏ trí trùng khӟp vӟi phҫn tӱ biên cӫa chҩt lӓng &zQWURQJWUѭӡng hӧSYQJQѭӟc nông, SKѭѫQJpháp phҫn tӱ chuyӇQÿӝQJÿѭӧc áp dөQJÿӇ rӡi rҥc hóa cҧ hai miӅn kӃt cҩXYjYQJQѭӟFErQGѭӟi

HӋ pKѭѫQJtrình WѭѫQJWiFUҳn-lӓng ÿѭӧc giҧi sӱ dөQJSKѭѫQJSKiSWtFKSKkQWUӵc tiӃp Newmark

Tӯ FѫVӣ lý thuyӃWÿѭӧc xây dӵng cho bài toán tҩm nәLWURQJÿLӅu kiӋQQѭӟc sâu YjQѭӟc nông ӣ trên, mӝWFKѭѫQJWUuQKPi\WtQKYLӃt bҵng ngôn ngӳ 0DWODEÿѭӧc xây dӵng và các khҧo sát

sӕ sӁ ÿѭӧc thӵc hiӋQĈӝ tin cұy và tính chính xác cӫDSKѭѫQJSKiSÿѭӧc thӵc hiӋn thông qua viӋc

so sánh kӃt quҧ tính toán vӟi kӃt quҧ ÿҥWÿѭӧc tӯ nhӳng công bӕ cӫa các tác giҧ NKiFFNJQJQKѭWӯ nhӳng phҫn mӅm kӃt cҩXWKѭѫQJPҥi Các khҧo sát sӕ ÿѭӧc thӵc hiӋQÿӇ khҧo sát ҧQKKѭӣng cӫa FiFÿҥi lѭӧng khác nhau lên ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi hӑc cӫa kӃt cҩu nәi siêu lӟn

Thêm nӳa, bҵng viӋc áp dөng KDLSKѭѫQJSKiS vӯDÿѭӧc phát triӇn trong Luұn án, ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi hӑc cӫa hӋ dҫm ghép nәLWUrQYQJQѭӟFFyÿi\ELӇn bҵng phҷQJGѭӟLWiFÿӝng cӫa tҧi di chuyӇn sӁ ÿѭӧc trình bày chi tiӃWĈӗng thӡi, thông qua các kӃt quҧ sӕ, tính hiӋu quҧ cӫa viӋc

sӱ dөng lӟSÿjQKӗLÿӇ giҧm ҧQKKѭӣng cӫDWiFÿӝng tӯ VyQJQѭӟc lên kӃt cҩu nӅn tiӃp xúc vӟi tҧi trӑng sӁ ÿѭӧc minh hӑa và bàn luұn

éQJKƭDNKRDKӑc và thӵc tiӉn

Trong công viӋc nghiên cӭu và thiӃt kӃ kӃt cҩu nәi siêu lӟQOLrQTXDQÿӃn ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi do tҧLGLÿӝng gây ra, mӝWSKѭѫQJSKiSWKXұn lӧi, tiӃt kiӋm thӡLJLDQYjWjLQJX\rQPi\WtQKÿӗng thӡi vӯDÿҧm bҧo tính chính xác và phҧQiQKÿ~QJӭng xӱ cӫa kӃt cҩu là mӝt trong nhӳng yêu cҫu thiӃt yӃX3KѭѫQJSKiSSKҫn tӱ ELrQYjSKѭѫQJSKiSSKҫn tӱ chuyӇQÿӝQJÿѭӧc phát triӇn trong Luұn án này thuұn lӧLKѫQYӅ thuұt toán, tiӃt kiӋm thӡLJLDQWtQKWRiQYjFKtQK[iFKѫQVRYӟi nhӳng SKѭѫQJSKiSWUX\Ӆn thӕng trong WUѭӡng hӧp miӅn kӃt cҩu lӟQKѫQQKLӅu so vӟLTXmQJÿѭӡng

di chuyӇn (bài toán tҩm vô hҥQ 'RÿySKѭѫQJSKiSQj\VӁ hӳu ích trong công tác nghiên cӭu và thiӃt kӃ thӵc hành sau này

Ĉӗng thӡi, nhӳng kӃt quҧ nghiên cӭu vӅ ҧQKKѭӣng cӫa tính trӵc Kѭӟng lên ӭng xӱ thӫ\ÿjQhӗi hӑc kӃt cҩu nәi do tҧLGLÿӝng tҥo ra sӁ JL~SFKRQJѭӡi kӻ VѭFyÿѭӧc sӵ hiӇu biӃt tӕWKѫQYӅ ӭng xӱ cӫa tҩm nәi và cung cҩp thông tin có giá trӏ trong công tác thiӃt kӃ thӵc hành và bҧo trì kӃt cҩu nәLWURQJWѭѫQJODL Ngoài ra, viӋc ӭng dөng mô hình tҩm nhiӅu lӟp vào kӃt cҩu nәi sӁ giúp giҧPWiFÿӝng cӫDVyQJQѭӟFErQGѭӟi lên lӟp nӅQÿѭӡng tiӃp xúc trӵc tiӃp vӟLFiFSKѭѫQJWLӋn JLDRWK{QJJL~Sÿҧm bҧo sӵ әQÿӏnh cӫa mһWÿѭӡng bên trên kӃt cҩu nәi

ĈӕLWѭӧng và phҥm vi nghiên cӭu

Ĉӕi Wѭӧng nghiên cӭu:

x Phát triӇn SKѭѫQJSKiSSKҫn tӱ biên và phҫn tӱ chuyӇQÿӝng cho các bài toán thӫy ÿjQKӗi hӑc cӫa kӃt cҩu tҩm nәi chӏu tҧi trӑng di chuyӇn WURQJÿLӅu kiӋQYQJQѭӟc sâu và nông

Phҥm vi nghiên cӭu:

x 3KѭѫQJSKiS%(0-0(0ÿѭӧc xây dӵng và phát triӇQÿӇ phân tích mô hình tҩm mӓQJ ÿҷQJ Kѭӟng, tҩm trӵF Kѭӟng và tҩm nhiӅu lӟp rӝng vô hҥn nәi trên vùng

QѭӟFWƭQKYӟLÿi\Eҵng phҷng nҵm tҥLÿӝ sâu hӳu hҥn Tҧi trӑng tác dөng lên tҩm ÿѭӧc giҧ thiӃt là lӵc tұp trung di chuyӇn hoһc hӋ ÿӝng lӵc hӑc GLÿӝng và không xét ÿӃQÿӝ gӗ ghӅ cӫa bӅ mһt tҩP7URQJWUѭӡng hӧp hӋ ÿӝng lӵc hӑc GLÿӝng, tiӃp xúc giӳa lӕp xe và bӅ mһt tҩP[HPQKѭWLӃp xúc tӕt (không xét hiӋQWѭӧng nҧy bánh xe) Vùng chҩt lӓQJÿѭӧc giҧ thiӃt là chҩt lӓQJOêWѭӣng, FiFÿLӅu kiӋn biêQÿѭӧc tuyӃQWtQKKyDYjÿѭӧc giӟi hҥn trong lý thuyӃWVyQJQѭӟc tuyӃn tính

x 3KѭѫQJSKiS0(0ÿѭӧc phát triӇn cho bài toán thӫ\ÿjQKӗi hӑc cӫa mӝt tҩm mӓQJÿҷQJKѭӟng và tҩm nhiӅu lӟp rӝng vô hҥn nәLWUrQYQJQѭӟFQ{QJ\rQWƭQKvӟLÿi\ELӇn bҵng phҷng Tҧi trӑng di chuyӇQÿѭӧc giҧ thiӃt là mӝt lӵc tұp trung di ÿӝng Vùng chҩt lӓng trong nghiên cӭu này là chҩt lӓQJOêWѭӣQJFyÿӝ VkXÿӫ nhӓ

ÿӇ thành phҫn chuyӇn vӏ ngang lӟQKѫQQKLӅu so vӟi thành phҫQÿӭng ChuyӇn ÿӝng cӫa chҩt lӓng trong nghiên cӭu này tuân theo lý thuyӃWQѭӟc nông dҥng tuyӃn tính

NhӳQJÿyQJJySFӫa nghiên cӭu

LuұQiQÿmSKiWWULӇQSKѭѫQJSKiS%(0Yj0(0 lҫQÿҫu tiên ÿӇ áp dөng vào bài toán ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi cӫa VLFS chӏu tҧi di ÿӝng nhҵm tұn dөQJÿѭӧFѭXÿLӇm cӫa cҧ KDLSKѭѫQJSKiSWӯ ÿyJLҧPÿѭӧc thӡi gian tính toán và tài nguyên máy tính Ngoài ra, các kӃt quҧ nghiên cӭu sӕ FNJQJcung cҩp thêm nhӳng hiӇu biӃt vӅ ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi cӫD9/)6Gѭӟi tác dөng cӫa tҧi di chuyӇn ĈLӅu này giúp nhӳQJQJѭӡi kӻ VѭFyWKrPWK{QJWLQÿӇ ÿѭDUDQKӳng quyӃWÿӏnh tӕWKѫQ7yPOҥi, kӃt quҧ nghiên cӭu cӫa LuұQiQÿyQJJySYӅ mһt lý thuyӃt vào mҧQJSKѭѫQJSKiSVӕFNJQJQKѭcung cҩp thêm kiӃn thӭc cho công tác phân tích và thiӃt kӃ VLFS

Cҩu trúc cӫa Luұn án

Luұn án này có 5 FKѭѫQJvà nӝi dung cӫa mӛi chѭѫQJÿѭӧFWUuQKEj\QKѭVDX

&KѭѫQJ - Mӣ ÿҫu: Giӟi thiӋu tәng quan vӅ ѭXÿLӇm và ӭng dөng thӵc tӃ cӫa kӃt cҩu VLFS, tình hình nghiên cӭu cӫa các tác giҧ WURQJYjQJRjLQѭӟFFNJQJQKѭtính cҩp thiӃt, mөc tiêu cӫDÿӅ WjLêQJKƭDNKRDKӑc và thӵc tiӉQSKѭѫQJSKiSQJKLrQFӭXÿӕLWѭӧng và phҥm vi nghiên cӭu cӫa Luұn án

&KѭѫQJ - &ѫVӣ lý thuyӃt7UuQKEj\FѫVӣ lý thuyӃt cӫa tҩm mӓQJÿҷQJKѭӣng, lý thuyӃt tҩm mӓng trӵFKѭӟng, lý thuyӃWVyQJQѭӟc tuyӃn tính, lý thuyӃWVyQJQѭӟc nông tuyӃn tính và các ÿLӅu kiӋQELrQWѭѫQJӭng

&KѭѫQJ- 3KѭѫQJSKiSSKҫn tӱ biên và phҫn tӱ chuyӇQÿӝng trong bài toán thӫ\ÿjQKӗi: 7URQJFKѭѫQJQj\, hai pKѭѫQJSKiS bao gӗPSKѭѫQJSKiS kӃt hӧp giӳa phҫn tӱ biên và phҫn tӱ chuyӇQÿӝng YjSKѭѫQJSKiSSKҫn tӱ chuyӇQÿӝng sӁ ÿѭӧc xây dӵng lҫQOѭӧt cho hai bài toán tҩm nәLWUrQYQJQѭӟc sâu và nông chӏu tҧi trӑng di chuyӇn3KѭѫQJWUuQKYLSKkQÿLӅu kiӋn biên, ma trұn phҫn tӱ và tәng thӇ cӫa kӃt cҩu và chҩt lӓng, cùng vӟi ma trұQWѭѫQg tác và véc-Wѫ nghiӋm trong hӋ tӑDÿӝ GLÿӝQJÿѭӧc thiӃt lұS/ѭXÿӗ thuұt toán cӫa hai SKѭѫQJSKiSÿӇ phân tích các bài WRiQFNJQJÿѭӧc trình bày

&KѭѫQJ4 - Ví dө sӕ minh hӑa: Trình bày kӃt quҧ sӕ tính toán, SKkQWtQKѭXÿLӇm, tính chính xác cӫDSKѭѫQJSháp BEM-0(0YjSKѭѫQJSKiS0(0 hiӋu quҧ cӫa lӟp cҧn nhân tҥo, phân tích ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi hӑc cӫa tҩm mӓng ÿҷQJKѭӟQJGѭӟLWiFÿӝng hӋ ÿӝng lӵc hӑc GLÿӝng, phân tích ҧQKKѭӣng cӫa tính trӵc Kѭӟng lên ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi cӫa tҩm trӵFKѭӟng nәi, phân tích ҧQKKѭӣng cӫDÿӝ sâu và khoҧng cách giӳa các trөc xe lên ӭng xӱ thӫ\ÿjQKӗi cӫa tҩm mӓng ÿҷQJKѭӟng nәLGѭӟLÿLӅu kiӋQYQJQѭӟc nông, và cuӕi cùng là phân tích hiӋu quҧ cӫa viӋc ӭng dөng mô hình tҩm hai lӟp

&KѭѫQJ5 - KӃt luұQYjKѭӟng phát triӇn: Tӯ kӃt quҧ phân tích sӕ cӫa CKѭѫQJ4, tiӃn hành ÿѭDUDPӝt sӕ kӃt luұn quan trӑQJÿҥWÿѭӧc và kiӃn nghӏ Kѭӟng phát triӇn cho nhӳng nghiên cӭu WURQJWѭѫQJODL

Tài liӋu tham khҧo: Trích dүn các tài liӋu liên quan phөc vө cho mөFÿtFKQJKLrQFӭu cӫa

ÿӅ tài

&Ѫ6Ӣ LÝ THUYӂT

&KѭѫQJ2 trình bày nhӳng giҧ thiӃWJL~SÿѫQJLҧQKyDEjLWRiQSKѭѫQJWUuQKYLSKkQFKӫ ÿҥRÿLӅu kiӋn biên và mô hình sӕ ÿѭӧc sӱ dөng cho mô phӓng ӭng xӱ ÿӝng lӵc hӑc cӫa tҩm nәi trong miӅn thӡi gian TҧLGLÿӝQJÿѭӧc mô hình là mӝt lӵc tұp trung hoһc hӋ ÿӝng lӵc hӑc chuyӇQÿӝng vӟi vұn tӕFNK{QJÿәLĈӕi vӟi tҩm nәi, lý thuyӃt tҩm mӓQJ.LUFKKRIIÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ mô tҧ chuyӇn ÿӝng cӫa kӃt cҩu nәL7URQJNKLÿyÿӇ khҧo sát ҧQKKѭӣng cӫa tính trӵc Kѭӟng lên ӭng xӱ FѫKӑc cӫa kӃt cҩu nәi, lý thuyӃt tҩm trӵFKѭӟng dӵa trên lý thuyӃt tҩm mӓQJÿѭӧc áp dөQJÿӇ mô phӓng ӭng xӱ FѫKӑc cӫa kӃt cҩu VӅ phҫn chҩt lӓng, giҧ thiӃWSKѭѫQJWUuQKYLSKkQYjÿLӅu kiӋn biên cho chuyӇQÿӝng cӫa chҩt lӓng WURQJÿLӅu kiӋQYQJQѭӟc sâu và nông sӁ ÿѭӧc trình bày chi tiӃt WURQJFKѭѫQJQj\

Mô tҧ vӅ bài toán

Trong Luұn án này, ӭng xӱ ÿӝng lӵc hӑc cӫa mӝt tҩm rӝng vô hҥn nәi trên mһWYQJQѭӟc Fyÿӝ

sâu H GѭӟL WiF ÿӝng cӫa tҧi di chuyӇn F(t) ÿѭӧc tұp trung nghiên cӭu Trөc z cӫa hӋ tӑD ÿӝ

Descartes ÿѭӧc chӑn có chiӅXGѭѫQJKѭӟng lên trên, và mһt phҷng z 0 ÿѭӧc giҧ thiӃt trùng vӟi

mһWWKRiQJWƭQKFӫa vùng chҩt lӓngWURQJNKLÿyWUөc x ÿѭӧc lҩy song song vӟLSKѭѫQJGLFKX\Ӈn

cӫa tҧi trӑng, QKѭWURQg Hình 2-1 Tҩm nәLÿѭӧc giҧ thiӃt là hoàn toàn phҷng Vұt liӋu cӫa tҩm là

ÿҷQJKѭӟng/trӵFKѭӟng, WXkQWKHRÿӏnh luұt Hooke và có mô-ÿXQÿjQKӗi E, hӋ sӕ Poisson v và bӅ dày h s Chҩt lӓQJÿѭӧc giҧ thiӃt không nén, không nhӟt, không xoáy và có khӕLOѭӧng riêng U Do ÿymӝt hàm thӃ thӓDPmQSKѭѫQJWUuQK/DSODFH có thӇ ÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ mô tҧ chuyӇQÿӝng cӫa chҩt lӓng

Hình 2-1 Phác hӑa mһt bҵng và mһt cҳt cӫa mô hình tҩm nәi

Lý thuyӃt tҩm

Lý thuy͇t ṱm m͗ng ÿ̻QJK˱ͣng

ViӋc phân tích mӝt cách chính xác vӅ mһt toán hӑc trҥng thái ӭng suҩt trong tҩm mӓng chӏu tҧi tác dөng vuông góc vӟi bӅ mһt tҩm yêu cҫu phҧi giҧi hӋ SKѭѫQJWUuQKYLSKkQÿjQKӗi tuyӃn WtQKWURQJEDSKѭѫQJ7X\QKLrQWURQJKҫu hӃWFiFWUѭӡng hӧSSKѭѫQJSKiSQj\Jһp nhiӅu khó NKăQYӅ mһt toán hӑc Cho nên, trong tính toán kӻ thuұt, lý thuyӃt tҩm mӓQJ.LUFKKRIIÿѭӧc sӱ dөng phә biӃn nhҩWQKѭPӝt cách thay thӃ FKRSKѭѫQJSKiSWUrQ, vì lý thuyӃWQj\ÿѭDÿӃn kӃt quҧ

ÿӫ chính xác mà không cҫn tiӃn hành phân tích ӭng suҩWWURQJEDSKѭѫQJ9uYұy, trong phҫn này,

lý thuyӃt tҩm mӓng Kirchhoff sӁ ÿѭӧc trình bày trong phҫn này Lý thuyӃt tҩm mӓng Kirchhoff là

lý thuyӃt tҩPÿѫQJLҧn nhҩt dӵa trên các giҧ thiӃt sau [77]:

1 Ĉӝ võng tҥi mһt trung bình tҩPÿѭӧc xem là rҩt nhӓ so vӟi bӅ dày tҩPĈӝ dӕc cӫa

bӅ mһt tҩm sau khi chӏu uӕn rҩt nhӓ YjEuQKSKѭѫQJFӫa chúng có thӇ bӓ qua;

2 &iFÿRҥn thҷng vuông góc vӟi mһt trung bình cӫa tҩm sӁ còn thҷng và vuông góc vӟi mһt trung bình khi tҩm chӏu uӕQYjÿӝ GjLNK{QJÿәi;

3 Tҥi mһt trung bình không có biӃn dҥng kéo, nén và trѭӧt Khi tҩm chӏu uӕn mһt trung bình là mһt trung hòa;

4 Sӵ WѭѫQJWiFJLӳa các lӟp song song vӟi mһt trung bình có thӇ bӓ qua

Xét mӝt tҩm hình chӳ nhұt có bӅ Gj\NK{QJÿәi h s vӟi hӋ trөc tӑDÿӝ Descartes trӵc giao

x y z, , sao cho mһt phҷng tӑDÿӝx y,