Luận văn thạc sĩ Địa kỹ thuật xây dựng: Xác định, phân tích các thông số của đất nhằm đánh giá tính ổn định hố đào

Hồ Chí Minh Chuyên ngành: Địa kỹ thuật xây dựng Mã số: 60.58.02.11 Nội dung: Mở đầu Chương 1 Tổng quan xác định, phân tích thông số của đất nhằm đánh giá tính ổn định hố đào Chương 2 P

Tính cấp thiết của đề tài

Hiện nay tại các khu đô thị, nhu cầu đối với không gian ngầm nhằm phục vụ các mục đích sử dụng khác nhau như: Tầng hầm để xe, nhà ga trung tâm và đường hầm tuyến tàu điện ngầm… là rất lớn Công trình ngầm không chỉ tăng về số lượng mà quy mô cũng ngày càng lớn Ví dụ tại thành phố Hồ Chí Minh, các công trình điển hình như: Bitexco Financial Tower với 3 tầng hầm [1]; Vietcombank Tower với 4 tầng hầm; Saigon One Tower nằm ở góc đường Hàm Nghi – Tôn Đức Thắng

– Võ Văn Kiệt, quận 1, có 5 tầng hầm;…ngoài ra còn có hố đào thuộc dự án Nhiêu Lộc – Thị Nghè rộng 25m, dài 54m, sâu 40m [2]; cũng như công trình đường sắt đô thị với nhiều đoạn ngầm và nhà ga ngầm đang được thi công như tuyến Bến Thành – Suối Tiên…

Trong khu vực thành thị có đặc thù là mật độ xây dựng cao, các sự cố do hố đào sâu gây ra làm ảnh hưởng đến những công trình lân cận là rất nghiêm trọng Có nhi ều nguyên nhân dẫn đến sự cố, trong đó các sai sót của công tác khảo sát địa kỹ thuật, cũng như độ chính xác của việc mô phỏng khi thiết kế công trình hố đào bằng phân tích ph ần tử hữu hạn (PTHH) là nguyên nhân chủ yếu Độ chính xác của phân tích PTHH dựa trên việc lựa chọn các thông số và mô hình đất phù hợp Trong số các mô hình đất đã được phát triển trong những thập kỷ trước, mô hình ứng suất - biến dạng tuyến tính và phi tuyến được sử dụng phổ biến như trong tài liệu [2-9] Trong mỗi phân tích, các thông số của đất được xác định trong phòng thí nghiệm, ngoài hiện trường, hoặc dựa trên sự tham khảo cơ sở dữ li ệu thí nghiệm của những nghiên cứu khác nhau

Theo [8], vi ệc lựa chọn các thông số đầu vào của đất, ví dụ như các thông số sức bền và độ cứng, là một bước quan trọng trong các phân tích PTHH, đặc biệt trở nên thách th ức hơn khi xử lý với đất cát Một vấn đề thường thấy trong phân tích hố đào sâu trong đất cát là dữ liệu thí nghiệm luôn hạn chế hoặc chất lượng thấp do khó khăn trong việc lấy mẫu đất cát nguyên dạng tại hiện trường Các mẫu đất cát d ễ dàng bị phá hoại nếu không được bảo quản bằng cách “đóng băng” Tuy nhiên, cách bảo quản này đòi hỏi sự tốn kém và vượt quá phạm vi ngân sách dành cho công tác kh ảo sát địa kỹ thuật

Ch ất lượng kém về mặt giá trị đối với thông số sức bền của đất cát như góc n ội ma sát có hiệu ϕ’ – ph ản ánh lực ma sát giữa các hạt cát dựa trên sự thô ráp bề mặt, hình dạng và sự nén chặt của các hạt cát – là do sự xáo trộn mẫu Module biến d ạng của đất cát liên qua đến tính chất vật lý và lực giữa các hạt cát, cũng như chịu ảnh hưởng bởi áp lực hông và áp lực thẳng đứng [10-11] nên khi mẫu đất bị xáo tr ộn dẫn đến giá trị của module biến dạng đối với đất cát cũng bị sai lệch so với tr ạng thái nguyên dạng ban đầu trong thực tế

Vì vậy, việc sử dụng kỹ thuật phân tích ngược dựa trên các số đo quan trắc hi ện trường để xác định, phân tích thông số module biến dạng của đất nhằm tính toá n độ ổn định của hố đào là cần thiết.

M ục đích

Thông qua s ố liệu quan trắc thực tế chuyển vị ngang của thành hố đào, đưa ra giá trị tối ưu cho module biến dạng của từng lớp đất trong phạm vi thi công hố đào, t ừ đó cho thấy sự thay đổi của module biến dạng theo chiều sâu

Xây d ựng mối tương quan giữa module biến dạng của đất loại cát theo chiều sâu đối với từng loại mô hình ứng suất - biến dạng tuyến tính và phi tuyến tương ứng.

Phương pháp nghiên cứu

Để thực hiện đề tài này, học viên tiến hành phương pháp nghiên cứu như sau:

- Thu th ập và hệ thống hóa các tài liệu liên quan đến công tác khảo sát địa chất, thiết kế và thi công hố đào, cũng như số liệu quan trắc hiện trường của các công trình h ố đào sâu tại khu vực thành phố Hồ Chí Minh;

- Mô ph ỏng quá trình thi công hố đào sâu bằng phương pháp PTHH mà dựa trên các thông số địa chất đầu vào giả định phù hợp với những mô hình đất tương ứng;

- Ti ến hành so sánh nhằm đưa ra sai số giữa kết quả mô phỏng chuyển vị và số liệu quan trắc thực tế của tường vây hố đào;

- Áp d ụng Mạng thần kinh nhân tạo (MTKNT) kết hợp Thuật toán di truyền

(TTDT) [12 ] để tối ưu hóa bộ thông số module biến dạng của các lớp đất Bộ thông số module biến dạng được gọi là tối ưu khi thông qua mô phỏng toàn bộ quá trình thi công h ố đào sâu bằng phương pháp PTHH với mô hình đất tương ứng cho ra kết quả chuyển vị tường vây sát với thực tế;

- D ựa trên bộ thông số tối ưu của từng loại mô hình đất, xây dựng mối tương quan gi ữa module biến dạng theo chiều sâu;

- Áp d ụng các kết quả tương quan vào mô phỏng bằng phương pháp PTHH đối với một công trình hố đào sâu có địa chất gần như tương tự, đồng thời so sánh k ết quả chuyển vị mô phỏng và quan trắc hiện trường của hố đào này;

- Áp d ụng sự hiểu biết về mặt lý thuyết và thực tế để phân tích, đánh giá các kết quả đạt được.

TỔNG QUAN XÁC ĐỊNH, PHÂN TÍCH THÔNG SỐ CỦA ĐẤT NHẰM ĐÁNH GIÁ TÍNH ỔN ĐỊNH HỐ ĐÀO

Khái ni ệm và đặc điểm của công trình hố đào

Trong khu vực đô thị tập trung đông dân cư, mật độ công trình cao, việc tận d ụng không gian bên dưới mặt đất để xây dựng các cơ sở hạ tầng nhằm phục vụ các nhu c ầu khác nhau của con người là cần thiết Sự kết hợp hài hòa giữa các công trình trên mặt đất và các công trình ngầm đảm bảo đầy đủ các tiêu chí: bền vững, an toàn, thân thi ện với con người và môi trường cho thấy trình độ phát triển của một đô th ị có quy mô lớn và hiện đại

1.1.1 Khái niệm công trình hố đào

Theo trình bày c ủa C-Y Ou [13], khi Terzaghi (1943) lần đầu tiên xem xét tính ổn định của hố đào, đã định nghĩa: Chiều sâu hố đào nhỏ hơn chiều rộng là hố đào nông, còn khi chiều sâu lớn hơn chiều rộng được gọi là hố đào sâu Những năm v ề sau, Terzaghi và Peck (1967), Peck và các cộng sự (1977) đã sửa lại rằng: Chiều sâu nhỏ hơn 6 m được gọi hố đào nông, và lớn hơn 6 m được xem như là hố đào sâu

Tuy nhiên, ngày nay các ph ần mềm tính toán theo phương pháp PTHH thực hiện được hầu hết các công tác phân tích, thiết kế với bất cứ chiều sâu nào của hố đào theo những lý thuyết giống nhau Cho nên, việc phân biệt hố đào sâu hay nông là không c òn có ý nghĩa nữa

Hình 1.1 cho thấy hố đào sâu điển hình được thi công trong khu đô thị có mật độ xây dựng lớn Hố đào có quy mô lớn, với các hạng mục thi công như nền móng c ủa tòa nhà, hệ thống cột trụ, tường vây và sàn tầng hầm Tầng hầm của tòa nhà được xây dựng theo công nghệ Top – down

Hình 1.1: H ố đào sâu công trình Bitexco Financial Tower [1]

1.1.2 Đặc điểm của công trình hố đào

Theo tài liệu [14], các đặc điểm của công trình hố đào được khái quát như sau:

- Công trình h ố đào sâu là loại công trình tạm thời, sự dự trữ về an toàn có thể là tương đối nhỏ nhưng lại có liên quan tới tính địa phương, điều kiện địa chất của mỗi vùng khác nhau thì đặc điểm cũng khác nhau Công trình hố đào là một khoa học đan xen giữa các khoa học về đất đá, về kết cấu và kỹ thuật thi công; là một loại công trình mà hệ thống chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố phức tạp;

- Do h ố đào là loại công trình có giá thành cao, khối lượng công việc lớn, kỹ thu ật phức tạp, phạm vi ảnh hưởng rộng, nhiều yếu tố biến đổi, sự cố hay xảy ra;

- Công trình hố đào đang phát triển theo xu hướng độ sâu lớn, diện tích rộng, quy mô công trình ngày càng tăng lên;

- Theo đà phát triển cải tạo các thành phố cũ, các công trình cao tầng, siêu cao tầng chủ yếu tập trung ở những khu đất nhỏ hẹp, mật độ xây dựng lớn, dân cư đông đúc, giao thông chen lấn, điều kiện để thi công hố đào khó khăn Lân cận công trình hố đào là các tòa nhà xây dựng vĩnh cửu, các công trình lịch sử, nghệ thuật bắt buộc ph ải được đảm bảo an toàn, không để đào mái dốc, yêu cầu đối với việc ổn định và kh ống chế chuyển dịch rất là nghiêm ngặt;

- Tính ch ất đất đá thường biến đổi trong khoảng khá rộng, điều kiện ẩn dấu và phức tạp của địa chất, cũng như không đồng đều của địa chất thủy văn thường làm cho s ố liệu khảo sát có tính phân tán lớn, khó đại diện cho tình hình tổng thể của các t ầng đất, hơn nữa tính chính xác cũng tương đối thấp, tăng thêm khó khăn cho thiết kế và thi công hố đào;

- Thi công h ố đào trong điều kiện đất yếu, mực nước ngầm cao và các điều kiện hi ện trường phức tạp khác rất dễ gây ra trượt lở khối đất, mất ổn định hố đào, đáy hố trồi lên, kết cấu tường chắn bị dò nước nghiêm trọng hoặc bị chảy đất…, làm hư h ại hố đào, uy hiếp đến các công trình lân cận;

- Công trình h ố đào bao gồm nhiều khâu có quan hệ chặt chẽ với nhau như công tác chắn đất, chống giữ, ngăn nước, hạ mực nước ngầm, đào đất… trong đó, nếu m ột khâu nào đó thất bại sẽ dẫn đến sụp đổ công trình;

- Việc thi công hố đào ở các hiện trường lân cận như đóng cọc, hạ mực nước ng ầm, đào đất đều có thể sinh ra những ảnh hưởng hoặc khống chế lẫn nhau, tăng thêm các y ếu tố để có thể gây ra sự cố;

- Công trình hố đào có giá thành cao nên khi xảy ra sự cố thì xử lý sẽ vô cùng khó khăn, gây ra tổn thất lớn về kinh tế và ảnh hưởng nghiêm trọng về mặt xã hội;

- Công trình h ố đào có thời gian thi công dài, từ khi đào đất cho đến khi hoàn thành toàn bộ các công trình kín khuất ngầm dưới mặt đất phải trải qua nhiều lần mưa to, nhiều lần chất tải, chấn động, thi công có sai phạm… tính ngẫu nhiên của độ an toàn tương đối lớn, sự cố xảy ra thường là đột biến.

Tính ổn định của hố đào

Trong khi xây d ựng công trình ngầm, các yêu cầu về thiết kế, biện pháp thi công giằng chống và chắn giữ thành hố đào để tránh phá hoại hay sụp đổ, đồng thời đảm bảo tính ổn định khi đào sâu trong đất nhằm loại bỏ ảnh hưởng xấu đến các công trình lân c ận là rất quan trọng

Hố đào là một công trình trung gian cho việc thi công móng hoặc xây dựng các lo ại công trình ngầm khác Theo quan điểm cơ học đất, việc thi công hố đào được xem như bài toán dỡ tải đối với đất nền Sự cân bằng ban đầu bị phá vỡ, trạng thái ứng suất thay đổi, thông số sức bền, độ cứng của đất nền giảm đi làm xuất hiện nguy cơ mất ổn định hố đào Chuyển vị của vách hố đào và lún của đất nền xung quanh ngày càng l ớn Từ đó dẫn đến việc gây hư hại cho các công trình lân cận hố đào

Hình 1.2: Ảnh hưởng từ việc mất ổn định của hố đào đến công trình lân cận.

Đánh giá tính ổn định hố đào thông qua mô phỏng bằng phương pháp phần

Vi ệc sử dụng phương pháp PTHH để mô phỏng biến dạng của hố đào sâu đã được trình bày trong rất nhiều tài liệu liên quan đến địa kỹ thuật xây dựng như [2- 9,13,14,15] Tuy nhiên, các mô phỏng hố đào cho ra kết quả biến dạng tường vách và đất nền xung quanh thường không đúng so với số liệu quan trắc tại hiện trường

Trong tài li ệu [9], Pearlman và cộng sự đã thực hiện nghiên cứu tổng thể các yếu tố cấu thành việc xây dựng hố đào sâu trong khu vực đô thị Khi so sánh kết quả mô ph ỏng hố đào bằng phương pháp phần tử biên (PTB) và phương pháp PTHH với s ố liệu quan trắc hiện trường (Hình 1.3), các tác giả đã nhận xét như sau: “Phương pháp PTB và PTHH rất phù hợp trong việc dự đoán chuyển vị cục bộ của tường ch ắn Trên thực tế thì chuyển vị của tường lại nhỏ hơn kết quả mô phỏng theo cả hai phương pháp Ứng xử này có thể là kết quả từ sự kết hợp giữa các giá trị có tính dè dặt đối với module biến dạng của đất và sự đánh giá thận trọng tải công trình trong các mô hình”

Hình 1.3: Chuy ển vị của tường theo quan trắc, theo dự đoán bằng phương pháp

PTB và phương pháp PTHH [9]

D ựa trên nhận xét của các tác giả, ta có thể thấy rằng số liệu module biến dạng được đưa vào để mô phỏng hố đào sâu chưa phải là độ cứng thực tế của đất.

PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH THÔNG SỐ MODULE BIẾN DẠNG

Gi ới thiệu

Trong nghiên c ứu địa kỹ thuật xây dựng, bài toán phân tích tính toán ngược dựa trên số liệu quan trắc hiện trường nhằm xác định thông số của đất đá đã được th ực hiện bởi nhiều nghiên cứu khác nhau Gioda và Sakura (1987) [20] đã đề xuất vi ệc sử dụng dữ liệu quan trắc hiện trường như là đầu vào bài toán phân tích ngược để tính toán các thông số cơ lý của đất đá Các thông số này được xem như tối ưu, khi chúng được đưa vào phân tích bằng phương pháp số sẽ cho ra kết quả gần đúng nh ất so với số liệu quan trắc hiện trường

Trong nghiên cứu của Khoiri và Ou (2013) [8], module biến dạng được phân tích ngược trực tiếp dựa trên mô phỏng bằng phương pháp PTHH, mà trong đó các giá trị được xác định tối ưu từ sai số nhỏ nhất giữa kết quả tính toán bằng phương pháp PTHH v ới số liệu quan trắc thực tế thông qua thuật toán di truyền [16]

H.A Mang và công s ự (2003) [12], đề xuất sử dụng mạng thần kinh nhân tạo (MTKNT) kết hợp thuật toán di truyền (TTDT) để xác định thông số cơ lý của đất đá trong các bài toán địa kỹ thuật MTKNT được huấn luyện để tính gần đúng các k ết quả mô phỏng bằng phương pháp PTHH Sau đó, TTDT được sử dụng để tìm kiếm bộ thông số tối ưu và khi đưa vào phân tích bằng phương pháp PTHH cho ra k ết quả trùng khớp với quan trắc hiện trường

Wojciechowski (2011) [21], cũng đã thực hiện việc xác định thông số góc nội ma sát và module biến dạng của các lớp đất với mô hình hố đào sâu bằng việc sử d ụng MTKNT như trong nghiên cứu [12] Nhưng việc tìm kiếm tối ưu hóa bộ thông s ố này lại được thực hiện bằng thuật toán Newton

Tro ng đề tài này: “Xác định, phân tích các thông số của đất nhằm đánh giá tính ổn định hố đào”, h ọc viên áp dụng MTKNT kết hợp TTDT và phân tích PTHH theo như phương pháp [12] để xác định bộ thông số tối ưu module biến dạng c ủa các lớp đất thông qua công trình hố đào sâu tại TP.Hồ Chí Minh.

Tổng quan về phương pháp xác định thông số module biến dạng của đất

M ục đích là xác định bộ thông số chưa biết mà tối thiểu hóa sai số giữa kết qu ả phân tích PTHH với dữ liệu quan trắc hiện trường Công thức sai số căn quân phương R h (Root mean square error ) được sử dụng, có dạng như sau:

=   ∑       (2.1) Trong đó: p - Ký hiệu cho bộ thông số module biến dạng của đất Trong đề tài này, mười giá tr ị module biến dạng được xác định Bộ thông số được viết như sau:

2 , 3 , 4 a , 4 b , 4 c , 4 d , 4 e , 4 f , 4 g , 5 p =   E E E E E E E E E E   (2.2) u r - Giá tr ị quan trắc hiện trường của chuyển vị thành hố đào; h u r - Kết quả chuyển vị thành hố đào có được từ phân tích PTHH, u h phụ thuộc các thông số chưa biết được tập hợp trong p ; n o - Số lượng điểm quan trắc được chọn dọc theo chiều sâu của thành hố đào

Phân tích ngược xác định thông số module của đất được đề xuất trong đề tài này từ [12], theo đó MTKNT được huấn luyện để cung cấp một sự tính toán gần đúng với kết quả từ phân tích PTHH (Hình 2.1) Trong đó, các thông số module bi ến dạng theo mô hình Mohr-Coulomb, Hardening soil và các kết quả chuyển vị thành hố đào từ mô phỏng bằng phương pháp PTHH được sử dụng cho việc huấn luyện MTKNT MTKNT được huấn luyện có thể tái lập quan hệ giữa các thông số module bi ến dạng của từng mô hình và các kết quả từ phân tích PTHH Ngoài ra, nó cung cấp một sự tổng quát hóa mối quan hệ này Dựa trên MTKNT được huấn luyện, một sự ước lượng của bộ thông số tối ưu có thể được tính toán Điều này tương đương với giá trị cực tiểu của hàm sai số R ∗ được điều chỉnh:

=   ∑   +     (2.3) Trong đó: u r * , r = 1, 2, , n o - Các giá tr ị đầu ra của MTKNT Cộng thêm một hằng s ố nhỏ vào mẫu sẽ giải quyết được việc tham số đầu vào u r = 0

Chất lượng của các thông số tối ưu thông qua MTKNT được đánh giá bởi giá trị của hàm sai số R h Có nghĩa là sai số giữa kết quả phân tích PTHH của các bộ thông số này với quan trắc thực tế phải được xem xét

Hình 2.1: Sơ đồ tính gần đúng phân tích PTHH bằng Mạng thần kinh nhân tạo (Hình được chỉnh sửa cho phù hợp với bài toán trong đề tài theo [12])

2.2.2 Các bước tổng quát thực hiện phân tích ngược

Các bước tổng quát thực hiện bài toán phân tích ngược xác định thông số module bi ến dạng của đất trong đề tài này như sau:

- Bước 1: Xác định các khoảng giá trị của module biến dạng E , E 50 r ef tương ứng v ới mô hình Mohr-Coulomb và Hardening soil Bộ thông số có dạng như 2.2;

- Bước 2: Thực hiện mô phỏng hố đào sâu bằng phương pháp PTHH với các bộ thông số module biến dạng được giả định ở bước 1;

- Bước 3: Thực hiện so sánh kết quả của phân tích PTHH ở bước 2 với số liệu quan tr ắc hiện trường theo công thức 2.1;

- Bước 4: Đưa các bộ thông số và kết quả phân tích PTHH tương ứng ở bước 2 vào hu ấn luyện MTKNT MTKNT sẽ tổng quát hóa mối quan hệ giữa các bộ thông s ố này và kết quả phân tích PTHH của chúng bằng cách cực tiểu hóa sai số giữa kết quả huấn luyện MTKNT và kết quả phân tích PTHH theo công thức:

* u r , r = 1, 2, , n o - Các giá trị đầu ra của MTKNT; h u r - Kết quả chuyển vị thành hố đào theo phân tích PTHH; n o - S ố lượng điểm quan trắc được chọn dọc theo chiều sâu của tường vây hố đào

- Bước 5: Dựa trên mối quan hệ giữa thông số biến dạng của đất và kết quả chuy ển vị thành hố đào theo phương pháp PTHH có được từ bước 4, thuật toán di truyền sẽ thực hiện việc tìm kiếm bộ thông số chưa biết Bộ thông số khả thi nhất mà TTDT tìm ki ếm được sẽ có sai số R ∗ nh ỏ nhất khi so sánh với dữ liệu quan trắc hi ện trường;

- Bước 6: Bộ thông số được tìm kiếm ở bước 5 sẽ được đưa vào mô phỏng hố đào sâu bằng phương pháp PTHH và so sánh kết quả phân tích này với số liệu quan tr ắc hiện trường Bộ thông số đạt được sai số R h nh ỏ nhất thì xem như tối ưu Nếu như không đạt được sai số như mong đợi, bài toán lặp được thực hiện lại từ bước 1 với việc bổ sung một bộ thông số có được từ bước 5

Ph ần tiếp theo sẽ đưa ra các khái niệm cũng như cách áp dụng phương pháp PTHH; mô hình đất Mohr-Coulomb và Hardening soil; mạng thần kinh nhân tạo và thu ật toán di truyền vào bài toán phân tích ngược xác định thông số module biến d ạng của đất trong đề tài này.

Phương pháp phần tử hữu hạn

Phương pháp phần tử hữu hạn được sử dụng rộng rãi trong việc mô phỏng các phân tích địa kỹ thuật xây dựng như bài toán xử lý nền đất yếu bằng giếng thấm kết hợp gia tải bằng đắt đắp, bài toán hố đào sâu, bài toán đường hầm, các bài toán nền móng như móng nông, móng băng, móng cọc, bài toán tường chắn đất… Lý thuyết và ứng dụng của phương pháp PTHH cho việc mô phỏng tính toán các loại kết cấu công trình địa kỹ thuật xây dựng được giới thiệu chi tiết bởi Potts và Zdravokvic [15]

Phương pháp PTHH là mô phỏng kết cấu phức tạp bằng tập hợp các phần tử đơn giản hoặc chia nhỏ kết cấu phức tạp thành các phần tử đơn giản hơn Các phần t ử đơn giản này được liên kết với nhau bằng các nút Kết quả của bài toán kết cấu phức tạp ngoài thực tế dựa trên lời giải xấp xỉ của mô hình mà bao gồm các lời giải đơn giản của các phần tử liên tục

Trong phương pháp PTHH, bài toán phẳng gồm bài toán ứng suất phẳng và biến dạng phẳng Bài toán ứng suất phẳng áp dụng cho kết cấu tấm mỏng có chiều dày không đổi chịu tải trọng phẳng Còn bài toán biến dạng phẳng áp dụng cho kết c ấu có kích thước theo chiều dài lớn, có mặt cắt ngang không đổi và chịu tải trọng dọc theo chiều dài, lời giải được tính cho một đơn vị chiều dài công trình [22]

H ố đào sâu trong đề tài được tính toán theo bài toán biến dạng phẳng bằng phân tích PTHH Các phần tử đất, tường chắn, bản sàn, thanh chống được mô ph ỏng làm việc đồng thời và tác động lẫn nhau

Ph ần mềm phân tích, tính toán bằng phương pháp PTHH Plaxis2D [23] được sử dụng để mô phỏng biến dạng hố đào trong đề tài này.

Mô hình đàn dẻo lý tưởng Mohr-Coulomb

2.4.1 Nguyên lý và đặc điểm của mô hình Mohr-Coulomb

Mô hình Mohr-Coulomb đơn giản hóa đường cong ứng suất – biến dạng bằng m ột đường đặc trưng dẻo lý tưởng và đàn hồi tuyến tính (Hình 2.2) Trong đó, quá trình làm việc của đất được phân làm hai giai đoạn: Trong giai đoạn đầu, khi độ l ệch ứng suất còn bé, đất làm việc như vật liệu đàn hồi Trong giai đoạn kế tiếp, khi độ lệch ứng suất đạt đến một giá trị gọi là trạng thái giới hạn đàn hồi thì sức kháng cắt của đất không đổi nhưng biến dạng vẫn tiếp tục tăng lên

Hình 2.2 Đường cong quan hệ ứng suất – biến dạng được lý tưởng hóa bằng một đường đặc trưng dẻo lý tưởng và đàn hồi tuyến tính

Việc khai báo các thông số của mô hình Mohr-Coulomb trong phần mềm Plaxis [23] , gồm 5 thông số như sau:

- ϕ - Góc nội ma sát có hiệu của đất;

- c - Lực dính đơn vị của đất;

- ψ - Góc dãn nở của đất

Trong mô hình Mohr-Coulomb [25], b ằng cách vẽ đường tiếp tuyến với độ d ốc của đường đàn hồi trên đồ thị ứng suất – biến dạng từ kết quả thí nghiệm nén ba tr ục cố kết – thoát nước (CD) (Hình 2.3), ta có được module biến dạng E o , còn E 50 được xác định bằng đường cát tuyến tại giá trị 50% sức bền của mẫu vật liệu Đối v ới vật liệu có độ đàn hồi tuyến tính lớn thì thực tế sử dụng E o , nhưng đối với việc gia tải các lớp đất thông thường sử dụng E 50 Còn khi xem xét bài toán dỡ tải như đường hầm, hố đào sâu thì cần E ur thay vì s ử dụng E 50

Hình 2.3: Xác định E 0 , E 50 và E ur từ thí nghiệm nén ba trục thoát nước (CD) [25]

Cách xác định giá trị module biến dạng dựa trên kết quả thí nghiệm nén ba trục thoát nước (CD) khả thi với đất loại sét, do có thể lấy được mẫu đất nguyên dạng Trong khi đó đối với đất cát là rất hạn chế Đặc biệt đối với bài toán hố đào sâu, theo đề xuất [25] module biến dạng nên được lấy bằng E ur Nhưng số liệu thí nghiệm này là rất hạn chế trong các hồ sơ khảo sát địa kỹ thuật

Như đã nêu ở mục 1.4 của chương 1, module biến dạng có thể xác định bằng mối tương quan trực tiếp hoặc gián tiếp với chỉ số SPT-N [5-7], [17-19] Hoặc thông qua mối tương với chiều sâu [8] Ngoài ra, giá trị module biến dạng của đất có thể tham khảo thông qua các tài liệu của Das [24], Obrzud vàTruty [26], Bùi Trường Sơn [27]

Bàng 2.1: Module biến dạng và hệ số Poisson của các loại đất [24]

STT Lo ại đất Module biến dạng

Bảng 2.2: Module biến dạng cho đất loại sét, đơn vị là MPa [26]

Ký hiệu Mô tả Nhão, d ẻo mềm Dẻo D ẻo cứng, n ửa cứng Cứng

ML, CL Sét d ẻo cứng, nửa cứng 1.5 – 6 6 – 10 10 – 30 30 – 60

OH Sét r ất dẻo lẫn hữu cơ - 0.5 – 4 - -

Bảng 2.3: Module biến dạng cho đất loại cát, đơn vị là MPa [26]

Ký hi ệu Mô t ả R ời Ch ặt vừa Ch ặt

GW, SW Đá sỏi/ Cát lẫn sỏi 30 – 80 80 – 160 160 – 320

GM, SM Cát/ S ỏi lẫn hạt mịn 7 – 12 12 – 20 20 – 30

H ệ số Poisson là tỷ số giữa biến dạng theo phương ngang và biến dạng theo phương đứng

Thông số này ảnh hưởng đến biến dạng của đất nền, được xác định từ thí nghi ệm nén mẫu vật liệu (Hình 2.4) Giá trị hệ số Poisson có thể tham khảo theo đề xuất của Das (Bảng 2.1) [24]

Hình 2.4: Bi ến dạng của mẫu đất theo phương đứng và phương ngang

2.4.4 Thông số sức bền của đất

Theo tài li ệu [25], trong mô hình Mohr-Coulomb, thông số lực dính c có th ể được sử dụng cho mô hình là thông số lực dính có hiệu c ' k ết hợp với góc nội ma sát có hi ệu ' ϕ như hình 2.5 Ngoài ra thông số lực dính c có th ể sử dụng cho mô hình s ức chống cắt không thoát nước c u (ho ặc s u ) c ủa đất, kết hợp với ϕ ϕ = u = 0 khi thi ết kế ở giai đoạn tức thời sử dụng thông số không thoát nước (Undrained B) hoặc (Undrained C)

Hình 2.5: Thông số sức kháng cắt có hiệu và các thông số sức kháng cắt không thoát nước [25]

Góc n ội ma sát ϕ được tính bằng độ, thể hiện độ dốc của đường bao vòng tròn Mohr-Coulomb Giá tr ị phổ biến của góc nội ma sát có hiệu ' ϕ cho đất loại sét là từ 20 o − 30 o và sẽ thấp hơn đối với sét ở những trạng thái dẻo, đối với đất loại cát và đá sỏi là 30 o − 40 o , cát có tr ạng thái càng chặt thì góc ma sát càng lớn

L ực dính c và góc nội ma sát ϕ được xác định từ những thí nghiệm sau:

- Thí nghiệm nén đơn (Unconfined Compression Test): Áp dụng cho đất dính, đơn giản, cho kết quả trực tiếp, mặt phá hoại sẽ là mặt yếu nhất;

- Thí nghi ệm cắt trực tiếp (Direct Shear Test): Áp dụng cho cả đất dính và đất rời, cho kết quả trực tiếp, mặt phá hoại là mặt nằm ngang giữa hai thớ của hộp cắt được ấn định trước;

- Thí nghi ệm nén ba trục (Triaxial Compression Test): Có ba phương pháp thí nghiệm là Không cố kết – Không thoát nước (UU); Cố kết – Không thoát nước (CU); C ố kết – Thoát nước (CD)

Giá tr ị lực dính và góc nội ma sát còn có thể được tham khảo qua tài liệu của Obrzud và Truty [26], tài liệu Thiết kế nền đường của Ban Giao thông thuộc tiểu bang Minnesota, Hoa K ỳ [28]

Ngoài ra, góc nội ma sát của đất cát có thể thông qua tương quan giữa chỉ SPT- N và độ chặt theo nghiên cứu của Meyerhoff (1956) [29]

Bảng 2.5: Tương quan giữa chỉ số SPT-N, góc nội ma sát và độ chặt của đất cát

[S ố búa/ 0.3 m - 1 ft] Độ chặt tương đối

Góc n ội ma sát (độ)

Giá tr ị này quan trọng đối với đất cát chặt và đất sét quá cố kết Đối với đất cát thì góc giãn nở được xác định từ thí nghiệm nén ba trục chuẩn, khi vẽ mối quan hệ gi ữa biến dạng thể tích ε v và bi ến dạng dọc trục ε 1 (Hình 2.6)

Hình 2.6: Chọn góc giãn nở từ thí nghiệm ba trục

Theo tài li ệu Plaxis [25], góc giãn nở ψ được tính bằng độ, đất sét xem như không có góc giãn n ở ( ψ = 0 ) , góc giãn n ở của cát phụ thuộc vào độ chặt và góc nội ma sát Nhìn chung góc giãn nở nhỏ hơn nhiều so với góc nội ma sát Với trường hợp góc nội ma sát ϕ > 30 o góc giãn n ở có thể tính như sau:

Mô hình Hardening soil

Mô hình Hardening- Soil là mô hình nâng cao để mô phỏng ứng xử của đất

Mô hình Hardening soil thông qua vi ệc biểu diễn đường hyperbol ứng suất – biến dạng cho đất như đề xuất bởi Duncan và Chang [10] (Hình 2.7) Đặc tính biến dạng của đất được diễn tả thông qua ba thông số độ cứng bổ sung, gồm: 50

E ref , E oed ref và ref

E ur được xác định tại áp lực tương ứng p ref , so với mô hình đàn dẻo lý tưởng Mohr-Coulomb

Hình 2.7: Đường hyperbol quan hệ ứng suất – biến dạng trong giai đoạn chất tải sơ cấp đối với thí nghiệm nén ba trục thoát nước chuẩn (CD) [25]

2.5.2 Đặc điểm của nô hình Hardening soil

Mô hình này có thể mô phỏng ứng xử phù hợp với nhiều loại đất nền khác nhau, cả đất mềm và đất cứng Mô hình gồm một các đặc điểm cơ bản sau:

- Sự phát triển của module biến dạng khi ứng suất tăng: Đường quan hệ ứng suất – biến dạng trong thí nghiệm nén một trục không phải là đường thẳng;

- Sự phát triển phi tuyến của module khi lực cắt gia tăng: Vị trí module biến dạng E 50 giả thiết đường quan hệ ứng suất – biến dạng xuất hiện điểm uốn trước khi đạt giới hạn dẻo;

- Module biến dạng thay đổi khi dỡ tải hoặc gia tải lại Phân biệt quá trình gia tải và dỡ tải;

- Tính toán được sự giãn nở hữu hạn;

- Ứng xử phá hoại theo tiêu chuẩn Mohr-Coulomb

Trái ngược với mô hình Mohr-Coulomb, ba module biến dạng trong mô hình Hardening soil được xác định tại áp lực tương ứng hơn là tại trạng thái ứng suất hiện trường Trong phần mềm tính toán Plaxis [23], module biến dạng tại trạng thái ứng suất hiện trường được tính toán một cách tự động như là một hàm số của trạng thái ứng suất hiện thời (Hỉnh 2.7) Công thức tính toán module biến dạng tại trạng thái ứng suất hiện trường như sau:

Trong đó: σ 3 ′ - Ứng suất chính có hiệu nhỏ nhất; m - là s ố mũ xác định tỷ lệ khác nhau của 50 ef

2.5.3 Thông số mô hình Hardening soil trong Plaxis

Việc khai báo thông số cơ bản của mô hình Hardening soil trong Plaxis [23], gồm 10 thông số:

E ref từ thí nghiệm nén ba trục thoát nước (CD) [25]

- E 50 ref : M odule biến dạng xác định là đường cát tuyến tại giá trị 50% sức bền c ủa mẫu vật liệu từ thí nghiệm nén ba trục thoát nước (CD) ở cấp áp lực tương ứng p ref (Hình 2.8);

- E ur ref : Module biến dạng trong điều kiện dỡ tải và gia tải lại Xác định từ thí nghiệm nén ba trục thoát nước (CD) tại cấp áp lực tương ứng p ref (Hình 2.8) Theo mặc định trong Plaxis: E ur ref = 3 E oed ref (2.8)

- E oed ref : Module biến dạng được xác định là đường tiếp tuyến từ thí nghiệm nén cố kết không nở hông (Hình 2.9);

Hình 2.9: Xác định E oed ref từ thí nghiệm nén cố kết không nở hông [25]

- m : Số mũ trong quy luật độ cứng phụ thuộc vào ứng suất, theo đề xuất của Schanz và Vermeer [11], Schanz và cộng sự [30], m = 0.5 ;

- v : Hệ số Poisson trong điều kiện dỡ tải và gia tải lại, theo đề xuất của Schanz và cộng sự [30], v = 0.2 ;

- ϕ : Góc nội ma sát của đất;

- c : Lực dính đơn vị của đất;

- ψ : Góc giãn nở của đất tính theo công thức (2.6);

- K o NC : Hệ số áp lực ngang trong điều kiện cố kết thường, theo mặc định trong Plaxis [23], K o NC được tính toán như sau: K o NC = − 1 sin ϕ (2.9)

- R f : Hệ số phá hoại, R f = q f q a Giá trị R f = 0.9 được mặc định trong Plaxis [23]

Vi ệc làm sáng tỏ hai thông số độ cứng, module biến dạng E và E 50 r ef theo mô hình đất Mohr-Coulomb và Hardening soil tương ứng được giải quyết trong luận văn này.

M ạng thần kinh nhân tạo được dùng xác định module biến dạng của đất

Trong phần này, đề tài giới thiệu khái niệm, cấu trúc, nguyên lý hoạt động của m ạng thần kinh nhân tạo [31] Huấn luyện MTKNT bằng thuật toán lan truyền ngược Cách tính toán và xác định bộ thông số tối ưu cho module biến dạng của đất

2.6.1 Khái niệm, cấu trúc của mạng thần kinh nhân tạo

M ạng thần kinh nhân tạo là một mô hình tính toán được tạo ra với mục đích mô ph ỏng theo cách làm việc của tế bào thần kinh (TBTK) trong não bộ con người, lần đầu tiên được đề xuất bởi McCulloch và Pitts (1943) [32]

C ấu trúc của mạng thần kinh nhân tạo gồm 3 phần chính:

- L ớp vào, lớp ra và lớp ẩn Trong đó, lớp ẩn có thể nhiều hơn 1 lớp Lớp vào chứa các nút, còn lớp ẩn và lớp ra chứa các TBTK;

- Các đường thẳng liên kết hai TBTK hoặc một nút với một TBTK được gọi là các đoạn nối Các đoạn nối này được đặc trưng bởi các trọng số là đại lượng vô hướng Những giá trị vô hướng này cũng được gọi là các trọng số mạng Chúng là các thông số của MTKNT;

- Hàm truyền xử lý thông tin, gồm xử lý tín hiệu vào và đưa tín hiệu ra Phần vào và ph ần ra đều có hàm truyền tương ứng

Hình 2.10: Cấu trúc của mô hình MTKNT lan truyền tiến (Feedforward)

Hình 2.10 cho thấy một MTKNT với một lớp ẩn Lớp vào có n i nút, lớp ẩn có n h TBTK và lớp ra gồm có n o TBTK Các liên kết có trọng số w giữa các nút và các TBTK, cũng như giữa các TBTK với nhau Phần tử xử lý thông tin lần lượt là các hàm truy ền s ( ) σ k h và s ( ) σ k o

Phương trình và đồ thị của các hàm truyền phổ biến:

Hình 2.11: Đồ thị của hàm truyền được sử dụng phổ biến

Trong đề tài này, hàm Sigmoid (2.12) để làm hàm truyền trong việc huấn luyện MTKNT theo đề xuất của HA Mang và cộng sự [12]

2.6.2 Nguyên lý hoạt động của MTKNT

Các b ộ thông số p (2.2) được chuẩn hóa thành các đại lượng vô hướng p  có độ lớn nằm trong khoảng [0,1], các bộ thông số p  s ẽ là giá trị đầu vào của MTKNT Nếu một giá trị đầu vào p  j di chuyển từ nút thứ j của lớp vào ( i ) theo một đường nối đến một TBTK thứ k của lớp ẩn ( h ), nó sẽ được nhân với trọng số đường nối w ih jk Khi các giá trị trọng số này từ các đường nối khác đi vào TBTK k của lớp ẩn chúng sẽ được cộng lại Tổng σ k h được gọi là sự kích thích của TBTK tương ứng trong lớp ẩn:

Hàm truyền được áp dụng cho tổng này:

Trong đó: s ( ) σ k h tương ứng với đầu ra của TBTK thứ k trong lớp ẩn Đầu ra của tất cả các TBKT trong lớp ẩn được truyền dọc theo các đường nối đến các TBTK của lớp ra Tương tự như phương trình (2.14), sự kích thích của TBTK thứ r trong lớp ra ( o ) đạt được như sau:

Việc áp dụng hàm khởi động (2.15) để σ r o mang lại giá trị đầu ra vô hướng thứ r của MTKNT:

Giá tr ị u  r * ∈ [ ] 0,1 chưa phải là giá trị vật lý có độ lớn chính xác cần tìm

MTKNT ch ỉ xử lý với các thông số từ lớp vào và đưa ra kết quả tại lớp ra có giá trị trong khoảng [0,1] Nên các thông số cần được thông qua bước chuẩn hóa số liệu Công th ức chuẩn hóa các thông số được trình bày như sau: min ax min

Trong đó: ax p m , p min - l ần lượt là giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của module biến dạng; p j - là giá trị trung gian của module biến dạng nằm trong khoảng [ p m ax , p min ] ; p  j - là giá tr ị đầu vào của MTKNT min ax min

Trong đó: ax h u m , u min h , u h j - l ần lượt là các giá trị lớn nhất, nhỏ nhất, giá trị trung gian của chuy ển vị thành hố đào sâu thông qua mô phỏng bằng phương pháp PTHH; u  ∗ j - giá tr ị chuyển vị được chuẩn hóa để đưa vào huấn luyện MTKNT

C ực tiểu hóa sai số giữa chuyển vị đạt được từ MTKNT với số liệu quan trắc hiện trường được xem như là việc huấn luyện MTKNT

2.6.3 Hu ấn luyện mạng thần kinh nhân tạo

Trong đề tài này, thuật toán lan truyền ngược sai số (Backpropagation) được áp dụng để huấn luyện MTKNT (Hình 2.12) Sử dụng cặp dữ liệu ( p u , h ) , thuật toán lan truy ền ngược sai số tiến hành hai bước để huấn luyện MTKNT như sau:

- Bước 1: Thông số đầu vào p  được truyền thẳng từ lớp vào đến lớp ra của MTKNT K ết quả đầu ra thu được u  ∗ tương ứng;

- Bước 2: Tín hiệu lỗi được tính từ sai số giữa u h và u  ∗ sẽ được lan truyền ngược lại từ lớp ra đến các lớp trước để điều chỉnh các trọng số mạng Như vậy, th ực chất của việc huấn luyện MTKNT là tìm kiếm bộ trọng số tối ưu, nhằm đưa ra mối quan hệ gần đúng nhất giữa p và u h như trong thực tế Để thực hiện việc huấn luyện MTKNT trong đề tài này, bộ thông số huấn luy ện gồm: Các bộ thông số p =   E E E 2 , 3 , 4 a , E 4 b , E 4 c , E 4 d , E 4 e , E 4 f , E 4 g , E 5   và u h là k ết quả có được sau khi phân tích PTHH của các bộ thông số p tương ứng

Hình 2.12: Nguyên lý c ủa thuật toán lan truyền ngược trong huấn luyện MTKNT

Mô hình MTKNT lan truyền ngược có một lớp ẩn được sử dụng huấn luyện, có s ố nút và số TBTK ứng với các lớp như sau: Lớp vào có 10 nút, lớp ẩn có 8

TBTK và l ớp ra có 140 TBTK Nút có giá trị bằng 1 là ngưỡng kích thích của tế bào sinh học [12]

Hình 2.13: C ấu trúc hoạt động của MTKNT lan truyền ngược áp dụng cho đề tài

MTKNT được huấn luyện để xác định gần đúng mối quan hệ giữa các bộ thông số module biến dạng của đất và chuyển vị của thành hố đào ứng với từng bộ thông s ố đó Sai số của phép xác định mối quan hệ này có dạng như sau:

Trong đó: n d - S ố lượng bộ thông số huấn luyện MTKNT Trong đề tài, n d = 29 b ộ thông số

Việc huấn luyện của MKTNT nhằm cực tiểu hóa R ∗− h bằng cách điều chỉnh các trọng số mạng chưa biết Trong một phương thức lặp, các trọng số mạng được cập nhật liên tục Số gia của trọng số có liên quan đến một bước lặp của thuật toán lan truy ền ngược, ∆ w ih jk , ∆ w kr ho là các hàm theo ∂ R ∗− h ∂ w ih jk và ∂ R ∗− h ∂ w kr ho tương ứng: h ih ih jk jk ih jk w w R w

∆ = ∆    ∂    và h ho ho kr kr ho kr w w R w

∆ = ∆   ∂   (2.21) Đạo hàm của R ∗− h c ần thiết cho việc xác định số gia của các trọng số mạng chưa biết, được tính toán như sau:

XÁC ĐỊNH THÔNG SỐ MODULE BIẾN DẠNG CỦA ĐẤT THÔNG QUA CÔNG TRÌNH H Ố ĐÀO SÂU TẠI TP.HỒ CHÍ MINH

Gi ới thiệu công trình

Phân tích ngược xác định module biến dạng của đất được thục hiện thông qua công trình h ố đào sâu tầng hầm của tòa nhà Vietcombank Công trình tọa lạc tại số 5 Công trường Mê Linh, Phường Bến Nghé, Quận 1 và được xây dựng trên diện tích kho ảng 3.232 m 2 Vietcombank Tower có 35 t ầng nổi với chiều cao đến đỉnh tòa tháp là 205 m và có 4 t ầng hầm

Hình 3.1: K ết cấu thượng tầng của công trình Vietcombank Tower và quá trình thi công hạng mục hố đào sâu tầng hầm

Khu vực không gian ngầm của công trình Vietcombank Tower gồm có 4 tầng h ầm với tổng chiều sâu là 12.8 m Chiều sâu lớn nhất hố đào sâu khi thi công là 15.7 m

Hình 3.2: Mặt bằng hố đào công trình Vietcombank Tower

Hình 3.3: Mặt cắt điển hình của hố đào sâu công trình Vietcombank Tower

- Lớp 1: Đất đắp, cấp phối kém, độ dày từ 2.5 – 3.2 m;

- L ớp 2: Bùn lẫn cát, màu xám đen, độ dày 2.3 – 3.9 m, SPT trong khoảng 0 – 2; độ ẩm: w = 78.2% ; dung tr ọng tự nhiên: γ = 1.48 ( g cm 3 ) ; góc n ội ma sát:

3 05' tc o ϕ = ; lực dính: c tc = 0.092 ( kG cm 2 ) ;

- L ớp 3: Cát mịn cấp phối kém, màu xanh xám, trạng thái chặt vừa, độ dày từ

5.1 – 6.5 m; SPT trong kho ảng 1 – 7; độ ẩm: w = 18.6% ; dung tr ọng tự nhiên:

2.1 g cm γ = ; góc n ội ma sát: ϕ tc = 18 56' o ; l ực dính: c tc = 0.208 ( kG cm 2 ) ;

- L ớp 4: Cát mịn lẫn sét, màu vàng xám, trạng thái chặt vừa, độ dày từ 22.6 –

28.8 m, SPT trong kho ảng 4 – 29; độ ẩm: w = 17% ; dung tr ọng tự nhiên:

2.05 g cm γ = ; góc n ội ma sát: ϕ tc = 28 25' o ; l ực dính: c tc = 0.138 ( kG cm 2 ) ;

- L ớp 5: Sét, màu nâu hồng, nâu vàng, trạng thái nửa cứng đến cứng, độ dày từ 14.4 – 16.1 m, SPT trong khoảng 32 – 54; độ ẩm: w = 20.2% ; dung trọng tự nhiên:

2.03 g cm γ = ; góc n ội ma sát: ϕ tc = 14 33' o ; l ực dính: c tc = 0.882 ( kG cm 2 ) ;

T ầng hầm công trình Vietcombank Tower được thi công theo phương pháp Top – down, trình t ự thi công như sau:

- Thi công lắp đặt tường vây và đổ bê tông dầm mũ;

- Ti ến hành công tác đào hố đến -3.00 m;

- Đổ bê tông sàn B0 tại -1.00 m, sau đó đào hố đến -7.10 m;

- Đổ bê tông sàn B1 tại -5.10 m, sau đó đào hố đến -12.90 m;

- Đổ bê tông sàn B3 tại -10.9 m, sau đó đào hố đến -16.70 m;

- Đổ bê tông bản đáy B4 tại -13.7 m, và sàn B2 tại -8.00 m

3.1.4 Số liệu quan trắc hiện trường chuyển vị thành hố đào

Từ trình tự thi công hố đào sâu công trình Vietcombank như đã nêu ở trên và th ực tế thi công, số liệu quan trắc hiện trường của chuyển vị vách hố đào tại bốn giai đoạn thi công được thu thập và thể hiện trong biểu đồ sau:

Hình 3.4: S ố liệu quan trắc hiện trường của chuyển vị tường chắn tại các giai đoạn thi công hố đào

Kết quả quan trắc chuyển vị từ đỉnh tường đến độ sâu 3 m bị nhiễu do ảnh hưởng của việc thi công đỉnh tường Vậy số liệu quan trắc sử dụng để phân tích ngược xác định module biến dạng của đất được lấy từ độ sâu 4 m đến 39 m Giá trị quan tr ắc được lấy tại các điểm cách nhau 1 m theo chiều sâu tường vây hố đào Như vậy có tổng cộng 35 điểm quan trắc dọc theo tường vây hố đào

Giai đoạn 1 Giai đoạn 2 Giai đoạn 3 Giai đoạn 4

Tính toán phân tích ngược xác định thông số module biến dạng của đất

Dựa trên kết quả khảo sát địa chất, trình tự thi công hố đào, học viên tiến hành các bước phân tích ngược như sau:

- Bước 1: Theo chiều sâu địa chất, chiều dày lớp đất thứ 4 là lớn nhất 28.8 m Lớp đất này được chia nhỏ thành các đơn lớp có chiều dày tối thiểu là 4 m Việc chia nh ỏ lớp đất để xem xét sự biến đổi module biến dạng của đất theo chiều sâu;

- Bước 2: Lập các khoảng giá trị của thông số module biến dạng E và E 50 ref tương ứng với mô hình Mohr-Coulomb và Hardening soil cho từng đơn lớp;

- Bước 3: Dùng Plaxis [23] mô phỏng hố đào trong toàn bộ giai đoạn thi công bằng các giá trị biên của khoảng giá trị đã cho của module biến dạng E và E 50 ref ;

- Bước 4: Sử dụng bộ dữ liệu gồm các bộ thông số module biến dạng E và E 50 ref và k ết quả chuyển vị từ phân tích PTHH tương ứng trong bước 3 để huấn luyện MTKNT;

- Bước 5: Dựa trên MTKNT đã được huấn luyện, thuật toán di truyền được dùng tìm ki ếm giá trị tối ưu của các thông số E và E 50 ref ;

- Bước 6: Thực hiện phân tích PTHH với giá trị các thông số E và E 50 ref có được từ bước 5 mà cho ra kết quả chuyển vị phù hợp nhất quan trắc hiện trường thì bộ thông s ố được xem như tối ưu Ngược lại thì quá trình tìm kiếm bộ thông số tối ưu cho E và E 50 ref s ẽ được lặp lại từ bước 4 Số bộ dữ liệu để huấn luyện MTKNT được tăng thêm một

3.2.1 Xác định module biến dạng của mô hình Hardening soil

3.2.1.1 Xác định các khoảng giá trị ban đầu của bộ thông số module biến dạng

Theo (2.2) b ộ dữ liệu p có 10 thông s ố module biến dạng 50

E ref D ựa trên các tài li ệu [5-7], [17-19], [24], [26], [27], các khoảng giá trị ban đầu của module biến d ạng 50

E ref được thể hiện trong bảng 3.1

Bảng 3.1: Giá trị ban đầu của module biến 50

E ref , đơn vị là kN/m 2

STT Thông s ố Giá tr ị min Giá tr ị max

D ựa trên các giá trị có trong bảng 3.1, 29 bộ dữ liệu p g ồm các thông số 50

E ref được tạo ra để đưa vào phân tích PTHH Kết quả chuyện vị tương ứng với từng bộ thông s ố này sẽ là dữ liệu cho việc huấn luyện MTKNT

B ảng 3.2: Các bộ thông số p c ủa 50

E ref để huấn luyện MTKNT.

3.2.1.2 Mô ph ỏng hố đào sâu bằng phương pháp PTHH

Việc mô phỏng hố đào sâu được thực hiện dựa trên 29 bộ thông số của bảng

3.2 T ừ đó ta xác định sai số giữa kết quả mô phỏng với số liệu quan trắc hiện trường theo công thức (2.3)

Hình 3.5: Mô phỏng hố đào sâu công trình Vietcombank bằng Plaxis [23]

M ột nửa hố đào được mô hình hóa trong phân tích PTHH Biên trái của mô hình là chính gi ữa hố đào, biên phải cách tường vây một khoảng gấp hai lần chiều rộng hố đào [3] với chiều rộng hố đào bằng 54 m Chiều sâu hố đào trong mô hình là 15.9 m Chi ều cao mô hình bằng 52.1 m là tổng chiều dày của toàn bộ các lớp đất

Các lớp đất được ký hiệu bằng số thứ tự từ 1 đến 5 Lớp đất thứ 4 là lớp cát m ịn lẫn sét trạng thái chặt vừa, có chiều dày là 28.8 m, được chia nhỏ thành bảy lớp có chiều dày tối thiểu là 4 m [8] và được ký hiệu từ 4a đến 4g

Các thông s ố khai báo cho mô hình đất Hardening soil đã được nói đến trong m ục 2.5 của chương 2, có giá trị như trong bảng 3.3 Giá trị module biến dạng 50

E ref được lấy theo bảng 3.2 Còn giá trị E oed ref và E ur ref l ần lượt tương đương với 50

3 E 50 ref như mặc định trong Plaxis [23]

B ảng 3.3: Thông số các lớp đất khai báo cho mô hình Hardening soil (VCB)

Thông s ố Kí hi ệu Đơn vị L ớp 1 L ớp 2 L ớp 3 Lớp

Mô hình v ật liệu Model HS HS HS HS HS

Lo ại vật liệu Type Drained Undrained Drained Drained Undrained

Kh ối lượng đơn vị của đất trên mực nước ngầm γ unsat kN/m 3 18 8.3 17 17.5 17.6

Kh ối lượng đơn vị của đất dưới mực nước ngầm γ sat kN/m 3 20 14.8 20.1 20.4 20.6

H ệ số thấm theo phương ngang k x m/day 4.406E+00 8.640E-04 4.406E+00 4.406E+00 1.728E-04

H ệ số thấm theo phương dọc k y m/day 2.203E+00 4.320E-04 2.203E+00 2.203E+00 8.640E-05

Module đàn hồi cát tuyến E 50 ref kN/m 2 Module đàn hồi nén 1 trục không nở hông E eod ref kN/m 2

Module đàn hồi dỡ tải E ur ref kN/m 2

Góc n ội ma sát ϕ deg 30 13.5 33 34 21

H ệ số tương tác giữa đất và kết cấu R inter 0.9 0.8 0.9 0.9 0.9

Mô hình đàn hồi tuyến tính được áp dụng cho tường vây và bản sàn bê tông cốt thép Phần tử tấm được sử dụng cho tường chắn, chiều cao của tường là 39 m và ph ần tử neo một chiều mô phỏng bản sàn tầng hầm Theo Ou [13], đối với thi công h ố đào sâu theo phương pháp Top-down, chất lượng tường vây, bản sàn bê tông cốt thép bị ảnh hưởng bởi hiện tượng nứt do chịu uốn và co ngót của bê tông, nên giá trị độ cứng được giảm 20% so với giá trị tính toán theo tiêu chuẩn Giá trị module biến d ạng của bê tông M450 cho tương vây và bản sàn theo TCVN 5574:2012 [35] bằng

34.5 10 × 6 kPa , tính toán theo [13] , E bt = 80% 34.5 10 × × 6 = 27.6 10 × 6 ( kPa )

Trong phân tích PTHH, mực nước ngầm được đặt ở dộ sâu 3 m so với mặt đất t ự nhiên Khi mô phỏng từng giai đoạn thi công hố đào, mực nước ngầm bên trong h ố đào được hạ thấp hơn đáy hố đào 1 m

Bảng 3.4: Thông số khai báo cho tường vây hố đào VCB Tower

Thông s ố Ký hi ệu Đơn vị Giá tr ị

Mô hình v ật liệu Model Elastic Độ cứng chịu nén EA kN/m 2 27.6 × 10 6 Độ cứng chịu uốn EI kN/m 2 2.3 × 10 6

Bảng 3.5: Thông số khai báo cho bản sàn tầng hầm VCB Tower

Thông s ố Ký hi ệu Đơn vị Giá tr ị

Mô hình v ật liệu Model Elastic Độ cứng chịu nén EA kN/m 2 8.28 × 10 6

Dựa trên giá trị các thông đã nêu ở phần trên, việc mô phỏng các giai thi công h ố đào được tiến hành như trong bảng 3.6

Bảng 3.6: Mô phỏng các giai đoạn thi công hố đào công trình Vietcombank Tower

Giai đoạn thi công đào hố Mô hình

Giai đoạn 1: Đào đến cao độ -3m

Giai đoạn 2: Đào đến cao độ -7.1 m

Giai đoạn 3: Đào đến cao độ -12.9 m

Giai đoạn 4: Đào đến cao độ -16.7 m

K ết quả chuyển vị ngang của tường vây tại tất cả 4 giai đoạn thi công hố dào tương ứng với 29 bộ thông số 50

E ref (bảng 3.2) được so sánh với số liệu quan trắc hi ện trường, sai số R h được tính theo công thức (2.1) 29 bộ thông số 50

E ref và các chuy ển vị mô phỏng tương ứng (Bảng PL1 - Phụ lục) được dùng để huấn luyện MTKNT

Bảng 3.7: Sai số giữa kết quả phân tích PTHH theo mô hình Hardening soil và quan trắc hiện trường

3.2.1.3 Tìm kiếm tối ưu thông số module biến dạng E 50 ref

T ừ 29 bộ dữ liệu mô phỏng gồm các bộ thông số 50

E ref và chuy ển vị tương ứng ban đầu, MTKNT được huấn luyện để xây dựng mối quan hệ giữa 50

E ref và chuy ển vị tương ứng Các giá trị của đại lượng 50

E ref và chuyển vị tương ứng của 29 bộ dữ li ệu dùng để huấn luyện MTKNT cũng như số liệu quan trắc hiện trường được chuẩn hóa thành các đại lượng vô hướng có độ lớn trong khoảng [0,1] theo công th ức (2.18) và (2.19) Kết quả chuẩn hóa trong bảng PL2, PL3 phần phụ lục

Thu ật toán di truyền dựa trên MTKNT đã được huấn luyện để tìm kiếm các bộ thông số 50

E ref cho ra kết quả chuyển vị gần với quan trắc hiện trường Sai số R ∗ theo công th ức (2.3) được sử dụng để xác định độ chính xác của việc huấn luyện MTKNT và việc tìm kiếm tối ưu của TTDT Sau 8 bước lặp, kết quả tìm kiếm được

E ref và sai s ố R ∗ tương ứng

B ảng 3.8: Giá trị của E 50 ref ( kN m 2 ) thông qua tìm ki ếm tối ưu

Các b ộ thông số trong bảng 3.8 được sử dụng để mô phỏng thi công hố đào sâu b ằng phương pháp phần tử hữu hạn Từ đó, tính toán sai số R h tương ứng

Bảng 3.9: Sai số R ∗ và R h của 9 bộ thông số 50

Hình 3.6: Sai s ố R h và R ∗ trong quá trình tìm ki ếm thông số 50

Hình 3.7: Chuy ển vị tính toán từ bộ thông số 35 và 25 so với quan trắc hiện trường

Xem xét bi ểu đồ ở hình 3.6, sai số R ∗ t ừ bộ thông số 34 đến 38 có mức độ thay đổi không đáng kể, duy trì trong khoảng [54.061%; 56.842%], điều này chứng

25 t ỏ thuật toán tìm kiếm tối ưu không đưa ra bộ thông số nào tối ưu hơn được nữa Việc tìm kiếm thông số tối ưu được kết thúc

Lúc này b ộ thông số 35 có sai số R h = 31.593% được xem như khả thi cho bộ thông s ố tối ưu cho module biến dạng của đất Tuy nhiên, bộ thông số 25 dùng làm dữ liệu cho huấn luyện MTKNT lại có sai số R h = 29.297% Từ đây đặt ra vấn đề xem xét b ộ thông số nào là tối ưu

Bảng 3.10: So sánh kết quả chuyển vị mô phỏng từ bộ thông số 35 và 25

STT Trường hợp B ộ thông số

1 Sai s ố R h trong toàn b ộ các giai đoạn thi công 31.593 % 29.297 %

2 Sai s ố R h thi công giai đoạn 1 36.018 % 34.634 %

3 Sai s ố R h thi công giai đoạn 2 21.682 % 21.524 %

4 Sai s ố R h thi công giai đoạn 3 24.783 % 23.126 %

5 Sai s ố R h thi công giai đoạn 4 41.245 % 36.310 %

6 Sai s ố R h thi công giai đoạn 4

(Xét chuy ển vị đến chiều sâu đáy hố đào) 14.092 % 27.862 %

7 Chuy ển vị lớn nhất tại giai đoạn 4

(Quan tr ắc là 31.08 mm) 31.61 (mm) 28.67 (mm)

Theo k ết quả so sánh, ta thấy chuyển vị lớn nhất do bộ thông số 35 tạo ra trùng khớp với quan trắc hiện trường và khi xem xét chuyển vị ngang của tường đến chi ều sâu đáy hố đào, bộ thông số 35 có sai số ít hơn, cho thấy module biến dạng của đất trong phạm vi chiều sâu hố đào đã được xác định đúng Bộ thông số 35 cho module biến dạng 50

E ref của đất theo mô hình Hardening soil được xem như tối ưu

Hình 3.8: Độ lún đất nền tính toán từ bộ thông số 35 so với quan trắc hiện trường

3.2.2 Xác định module biến dạng của mô hình Mohr-Coulomb

3.2.2.1 Xác định các khoảng giá trị ban đầu của bộ thông số module biến dạng

Theo (2.2) b ộ dữ liệu p có 10 thông s ố module biến dạng E cho mô hình đất Mohr-Coulumb D ựa trên các tài liệu [5-7], [17-19], [24], [26], [27], các khoảng giá tr ị ban đầu của module biến dạng E được thể hiện trong bảng 3.11

Phân tích, đánh giá kết quả

3.3.1 Chuyển vị tường và độ lún đất nền

Nhìn chung, kết quả chuyển vị tính toán từ bộ thông số tối ưu thứ 35 của 50 ef

E r theo mô hình Hardening soil (Hình 3.7) và bộ thông số tối ưu thứ 34 của E theo mô hình Mohr- Coulomb (Hình 3.10) trùng khớp với quan trắc hiện trường Đặc biệt là tại giai đoạn cuối cùng thi công đến cao trình thiết kế của đáy hố đào, chuyển vị lớn nhất trùng khớp với quan trắc thực tế

B ảng 3.18: Chuyển vị lớn nhất tính toán từ bộ thông số tối ưu thứ 35 (Hardening soil) và 34 (Mohr-Coulomb) so v ới quan trắc hiện trường

STT Giai đoạn thi công

Quan tr ắc B ộ thông số 35

4 Giai đoạn 4 31.08 31.61 1.70 % 31.11 0.10 % Độ chênh lệch giữa chuyển vị lớn nhất được tính toán của bộ thông số thứ 35 (Hardening soil) và 34 (Mohr-Coulomb) trong t ừng giai đoạn thi công so với quan tr ắc không vượt quá 10% Độ chênh lệch chuyển vị tại giai đoạn thi công cuối cùng của từng bộ thông số đạt được lần lượt là 1.7% và 0.1%, xem như trùng khớp với quan tr ắc hiện trường

B ảng 3.19: Độ lún lớn nhất tính toán từ bộ thông số tối ưu thứ 35 (Hardening soil) và 34 (Mohr-Coulomb) so với quan trắc hiện trường

STT Giai đoạn thi công

Quan tr ắc B ộ thông số 35

Theo b ảng 3.19, bộ thông số thứ 35 của mô hình Hardening soil cho ra kết quả độ lún lớn nhất ở giai đoạn thi công cuối cùng có độ chênh lệch so với quan trắc hi ện trường ít hơn so với độ chênh lệch được tính theo bộ thông số thứ 34 của mô hình Mohr-Coulomb, 27.35% so v ới 44.96%

3.3.2 Đánh giá các thông số module biến dạng

B ảng 3.20: Bảng so sánh thông số module biến dạng 50 ef

STT Lo ại đất Thông s ố B ộ thông số E 50 ref

B ộ thông số E (Mohr-Coulomb) Chênh l ệch

Theo bảng 3.20 và hình 3.12, giá trị của module biến dạng E của lớp đất sét 2 và 5 theo mô hình Mohr-Coulomb l ớn hơn gấp 3 lần module biến dạng 50 ef

E r c ủa mô hình Hardening soil

Module bi ến dạng E c ủa các lớp đất cát theo mô hình Mohr-Coulomb và module biến dạng E 50 r ef của mô hình Hardening soil có độ chênh lệch trong khoảng 33.69% đến 312.85% với cùng chiều sâu tương ứng Đối với đất loại cát tại công trình Vietcombank, giá trị thay đổi của 50 ef

E r theo chi ều sâu nằm trong khoảng 14000 đến 92000 (kN/m 2 ) Trong khi đó, module biến dạng E của mô hình Mohr-Coulomb thay đổi trong khoảng giá trị lớn hơn, từ

19000 đến 370000 (kN/m 2 ) theo chi ều sâu

Hình 3.12: S ự thay đổi của module biến dạng 50 ef

E r và E theo chi ều sâu

3.3.3 Mối tương quan giữa module biến dạng của cát và độ sâu

Theo địa chất tại công trình VCB, tường vây đi qua toàn bộ chiều dày lớp đất cát, b ộ thông số tối ưu phần lớn tổng hợp trên số liệu module biến dạng của lớp đất cát, tập hợp số liệu đủ lớn để thực hiện mối tương quan giữa module biến dạng của cát và độ sâu Còn đất loại sét thì tập hợp số liệu không đủ để thiết lập mối tương quan theo chi ều sâu

Theo hình 3.13, (a) và (b) là m ối tương quan giữa module biến dạng 50 ef

E r theo độ sâu của cát ở Cao Hùng, Đài Loan [8], giá trị 50 ef

E r là hằng số theo độ sâu, nằm trong kho ảng từ 16000 – 24000 (kN/m 2 ) Đường (c) là tương quan giữa module biến dạng 50 ef

E r của mô hình Hardening soil theo độ sâu tại địa chất khu vực công trình Vietcombank, TP.HCM Giá tr ị 50 ef

E r thay đổi tuyến tính theo độ sâu, hệ số tương quan R 2 = 0.8349 là r ất đáng tin cậy Phương trình tương quan có dạng:

Hình 3.13: M ối tương quan giữa module biến dạng 50 ef

E r c ủa mô hình Hardening soil theo độ sâu

Theo hình 3.14, m ối tương quan giữa module biến dạng của đất theo độ sâu đối với mô hình Mohr-Coulomb

- (a) và (b) là m ối tương quan giữa module biến dạng E theo độ sâu của cát ở Cao Hùng , Đài Loan [8] Phương trình tương quan lần lượt có dạng:

- (d) là mối tương quan giữa module biến dạng E theo độ sâu của cát ở Berlin, Đức [3] Phương trình tương quan có dạng: y = 0.0004x R² = 0.8349

Module biến dạng E 50 ref (kN/m 2 )

(a), (b) Đất cát tại Cao Hùng, Đài Loan [8]

(c) Đất cát tại công trình VCB, TP.HCM

- (c) th ể hiện mối tương quan giữa module biến dạng E theo độ sâu của cát ở khu v ực công trình Vietcombank, TP.HCM Phương trình tương quan có dạng:

Trong đó: Độ sâu z được tính bằng m

Hình 3.14: Mối tương quan giữa module biến dạng E của mô hình Mohr-Coulomb theo độ sâu

(a), (b) Đất cát tại Cao Hùng, Đài Loan [8]

(c) Đất cát tại công trình VCB, TP.HCM

(d) Đất cát tại Berlin, Đức [3]