HUTECH University ey LE VAN DUNG
PHAN TICH BO TIN CAY KET CAU CAP KINH
SU DUNG MANG THAN KINH NHAN TAO
VÀ PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ ĐỘ TIN CẬY
BAC NHAT
LUAN VAN THAC SI
Trang 2Cán bộ hướng dẫn khoa hoc : PGS TS Nguyễn Thời Trung
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký)
Luận văn Thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Công nghệ TP HCM ngày 19 tháng 4 năm 2015
Thành phân Hội đồng đánh giả Luận văn Thạc sĩ gồm:
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị của Hội đồng chấm bảo vệ Luận văn Thạc sĩ) TT Họ và tên Chức danh Hội đồng 1 | TS Nguyễn Quốc Hùng Chủ tịch
2 | PGS.TS Lê Văn Cảnh Phản biện 1 3 | PGS.TS Lương Văn Hải Phản biện 2
4 | TS Phan Ding Uy vién
5 | TS Truong Quang Thanh Uy vién, Thu ky
Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá Luận sau khi Luận văn đã được sửa chữa (nếu có)
Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV
Trang 3
NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ
Họ tên học viên: LÊ VĂN DŨNG Giới tính: Nam
Ngày tháng, năm sinh: 01/09/1977 Nơi sinh: Long An
Chuyên ngành: Kỹ thuật xây dựng công trình MSHV: 1341870004
I- Tên đề tài:
Phân tích độ tin cậy kết cấu cáp kính sử đụng mạng thần kinh nhân tạo và phương pháp
đánh giá độ tin cậy bậc nhất
H- Nhiệm vụ và nội dung:
+ Sử dụng phần mềm thương mại SAP2000 để thiết lập lại mô hình và phân tích
ứng xử hệ cáp kính dựa trên một công trình hiện hữu
+ Xây dựng mô hình xấp xi ANN dựa vào các bộ đữ liệu mẫu đã được phân tích
bởi SAP2000
+ Kết hợp mô hình xấp xỉ ANN với phương pháp đánh giá độ tin cậy bậc nhất FORM để giải bài toán đánh giá độ tin cậy cho hệ cáp kính dưới ảnh hưởng của các biến ngẫu nhiên đầu vào
Kết quả đạt được là độ tin cậy (xác suất an toàn hoặc xác suất phá hủy) của hệ
kết cầu cáp kính ứng với mức độ dao động ngẫu nhiên của các biến ngẫu nhiên đầu
vào
IfI- Ngày giao nhiệm vụ: 20/09/2014
IV- Ngày hoàn thành nhiệm vụ: 15/03/2015
V- Cán bộ hướng dẫn: PGS.TS Nguyễn Thời Trung
CÁN BỘ HƯỚNG DẪN KHOA QUAN LY CHUYEN NGANH
“7= Wh
Trang 4-Trong quá trình thực hiện luận văn này tôi đã có tham khảo nhiều bài báo và nhiều luận văn trước đây của các tác giả và được trích dẫn theo đúng quy định Ngoài những nội dung được tham khảo và trích dẫn tôi cam đoan đây là nội dung nghiên cứu của tôi thực hiện dưới sự hướng dẫn của thầy PGS.TS Nguyễn Thời Trung và các cộng sự
Các kết quả số trong luận văn là do chính bản thân thực hiện Tôi xin chịu trách nhiệm về toàn bộ nội dung trong luận văn
Thành phố Hồ Chí Minh, ngày Z4 thang 4 nam 2015
Học viên thực hiện
—— ——
Trang 5Luận văn thạc sĩ là bài luận cuối khóa nhằm tổng hợp lại kiến thức của các môn
học trong suốt quá trình học tập theo chương trình đào tạo Thạc sĩ của trường Những môn học chính trong đề tài được sử dụng như phương pháp nghiên cứu khoa học, kết cầu công trình, phương pháp đánh giá độ tin cậy của kết cấu, tối ưu hóa kết cấu, quản
lý dự án v.v để giải quyết những vấn dé cu thé dat ra trong thực tế, từ đó rút ra những
bài học cho bản thân và đóng góp cho các công trình nghiên cứu khoa học
Đầu tiên tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thầy PGS.TS.Nguyễn Thời Trung Thông qua môn học Phương pháp đánh giá độ tin cậy, Phương pháp phần tử hữu hạn, thầy đã truyền sự đam mê nghiên cứu khoa học về phương pháp số mà trước đây tôi muốn tìm hiểu nhưng chưa có điều kiện và nhiệt huyết Hơn nữa, từ những gợi ý của thầy và thực tiễn của quá trình công tác, tôi đã từng bước hình dung rõ ý tưởng của dé tài Trong quá trình nghiên cứu, thầy đã giúp tôi rất nhiều về cách nhận định đúng đắn những vấn đề phát sinh, cũng như cách tiếp cận giải quyết vấn đề một cách khoa học và hiệu quả Ngồi ra, tơi cũng xin gửi lời cảm ơn đến KS Lê Anh Linh, KS Hồ Hữu Vịnh, ThS Liêu Xuân Quý đã giúp đỡ tôi rất nhiều trong quá trình thực hiện luận văn này
Tôi xin chân thành cảm ơn quý thầy cô Khoa Kỹ thuật Xây dựng- Trường Đại
học kỹ thuật công nghệ Tp.HCM đã truyền dạy những kiến thức cần thiết cho tôi Đó là những kiến thức quý báu trên con đường nghiên cứu khoa học và sự nghiệp của tôi Sau này
Kiến thức khoa học là biển lớn, nhất là đối với những người không chuyên nghiên cứu Nagy cả để hiểu và ứng dụng được một vấn đề nhỏ cũng cần nhiều thời
gian tìm hiểu Luận văn Thạc sĩ này đã hoàn thành trong thời gian ngắn, do đó không
thể tránh khỏi những thiếu sót Kính mong quý thầy (cô) có những lời nhận xét, chỉ dẫn dé tôi bổ sung những kiến thức cần thiết và hoàn thiện hơn
Trang 6“Phân tích độ tin cậy kết cấu cáp kính sử dụng mạng thần kinh nhân tạo và phương pháp đánh giá độ tin cậy bậc nhất”
Luận văn để xuất việc thành lập và một phương pháp giải bài toán đánh giá độ tin cậy
cho kết cấu cáp kính Ví dụ cụ thể được áp dụng cho công trình “Nhà hội nghị B11 —
Trung tâm hành chính, chính trị tỉnh Bình Dương” Phương pháp tổ hợp đề xuất kết hợp của phương pháp xấp xi mạng thần kinh nhân tạo (ANN) và phương pháp phân
tích độ tin cậy bậc nhất (FORMI) Bài toán phân tích độ tin cậy này gồm hai hàm trạng
thái giới hạn, trong đó hàm trạng thái giới hạn I dựa theo tiêu chuẩn độ bền của cáp
(nội lực trong cáp không vượt quá lực căng giới hạn theo catalogue của nhà sản xuất)
và hàm trạng thái giới hạn II dựa theo điều kiện chuyển vị giới hạn (chuyên vị vuông góc với mặt kính phải nhỏ hơn chuyển vị cho phép) Biến ngẫu nhiên cho bài toán đánh giá độ tin cậy sẽ được chọn thông qua quá trình phân tích và tính toán mức độ nhạy của các yếu tô bên ngoài tác động đến các hàm trạng thái giới hạn Đầu tiên, luận văn tiến hành phân tích độ tin cậy cho kết cấu hiện hữu của công trình Sau đó, các phương án thiết kế khác nhau được lựa chọn và phân tích nhằm đưa ra cái nhìn tong quan về các phương án thiết kế Từ đó giúp người thiết kế có thêm thông tin để lựa chọn phương án thiết kế phù hợp
Cấu trúc của luận văn gồm 4 chương như sau:
Chương 1 Giới thiệu tổng quan: đặt ra vần dé và đề xuất hướng giải quyết Giới thiệu tông quan các lý thuyết được sử dụng trong luận văn, nêu tổng quan tình hình
nghiên cứu trên thế giới cũng như trong nước
Chương 2 Cơ sở lý thuyết: Trình bày chỉ tiết các lý thuyết về thiết kế hệ kết cầu
cáp kính, mô hình xấp xi mạng thần kinh nhân tạo ANN và phương pháp đánh giá
độ tin cậy bậc nhất FORM
Chương 3 Kết quả số: Trình bày các kết quả số của các bài toán
Chương 4 Kết luận và hướng phát triển: Tóm tắt các kết quả đã đạt được từ luận
Trang 7SUBJECT:Reliability Analysis of cable-glass structuresusing Artificial Neuron Network and First Order Reliability Method
Thethesis tries to find the solution on analyzing the reliability of structural cable glass
system of the “Conference Center B11 - Office and Political Center of BinhDuong Province” by using the Artificial Neuron Network (ANN) and First Order Reliability Method (FORM) This problem consists oftwo limit state functions: (1) The first
limitstate function is about sustainability (cable’s internal force doesnot excess the limitforce as presented in catalogue) and (2) the second limit state function is about
working condition (orthogonal displacement smaller than acceptable limit) Random
variables of reliability problem will be chosen based on the calculation and sensitivity
analysis process of external factors related to the limit functions Firstly, the thesis
works on analyzing the reliability of the actual structure of the building Then, different design solutions for this structure are chosen and analyzed to obtain an overall view about structural cable glass system Based on those considerations, the designer has more information to choose the suitable design
The thesis includes 4 chapters:
* Chapter 1: General introduction (present the problem, propose potential
solution, overall introduce the basis theories used in the thesis, present the big
picture of international and domestic researches)
¢ Chapter 2: Basis theories of the structural cable glass system, the ANN and the
FORM
© Chapter 3: Numerical results of the problems
e Chapter 4: Conclusion and propose potential research directions (Summarize
Trang 8LOL CAM DOAN Wseessesscsssssssssssssssssuussesscsecsessssnssssssstsesessesecenensanssssesssssessssssssssssssseveeeseee i
09009) 097 ii
TOM TAT LUAN VAN cssssssssssssssssssssssesssssssssssuvussssssusvesevevevessesseseeeeececesesessesesseseceesen iii
F1 l0" iv 10190009000 V
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU TOÁN HỌC vii
DANH MỤC CÁC BẢNG -c2222vcc 1121121111 182101811.11E.12112111xccreee viii DANH MUC CAC HINH .secccsssssessssssssessssssssssessssusevessssssessesssnvesessssaneeesssssuesessasneseens ix CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU - 2t9SEYEE+ZSEEEL+vEEEEEEEEE27E211112022222222.122 1
1.1 Giới thi CHUN on seeeccessssssesecsesecesscacavenessseseseuscsessssescesersusasovsesessceescecseneereeeeess 1
1.2 Tổng quan tinh hình nghiên cứu trên thế giới và ở Vit Nam cccccsesecccsssseseeseseeen 6 1.2.1 Tình hình nghiên cứu trên thế giới - 5-26 tt EExeSESEEEEEeerrrrreeree 6 1.2.2 Tình hình nghiên cứu trong Trước .-. 5+ acc ch eekekeeervree 7
I0 306i) 8
1.5 Cau tric ctta 1 VAN csseccccsssssescsssussssccssseesscsusessssssssvesssssevesecsssnsssserssusvecsessneetessees 9 CHUONG 2 CO SO LY THUYET cccccssesssssssssssssscssssssescssesesssssscsssnsesersnsesesssecsensees 10 2.1 Giới thiệu tổng quan về hệ kết cấu cáp kính 2- sex vrxecExxetrzvcrrsscrz 10
2.1.1 Hệ dàn cáp ss- 22t 22222 x2.XE2211122111111 T1 1111111 1.1exe, 10
2.1.2 Cầu tạo của Móc 11 2.2 Phân tích ứng xử của hệ kết cấu cáp kính bằng phần mềm SAP 2000 12 2.2.1 Mô hình bài toán trong phần mềm SAP 2000 se cccsccreeczey 12 Pa 13 2.2.3 Tổ hợp tải trọng -¿ 222cc HH1 ng 2011102221111 ceee 14
2.3 Phương pháp xắp xỉ ANN . -ccst L2 HH1 1210111111131 15
Trang 9CHƯƠNG 3 KET QUA SO wscecccsssssssscssssssssssossssessnnssseseessssssssesesssussssisssssssseseenesseneee 32 3.1 Mô hình bài toán sử dụng phần mềm SAP2000 ST 151011 nen 32
3.2 Phân tích, khảo sát độ nhạy, chọn biến ngẫu nhiên sc2se+2xeczzvcsesrree 35
3.2.1 Khảo sát biến lực Căng trước †rong Cấp -cccscs SH SH ggxeeerey 35
3.2.2 Khảo sát biến tiết diện cáp và mođun đàn hồi 21H 36
3.2.3 Khảo sát biến nhiệt độ môi trường và biến tải trọng gió 38
3.3 Đánh giá độ tin cậy cho bài toán cáp kính hiện trạng 5c se ccccececsree 41
3.3.1 Lay mau tir phan mém SAP2000 escsccscccccsccsccsceccccssscsscsescecesessescesccccccsesssses 42 3.3.2 Xây dựng mô hình xAp xi ANN ccccccsessssssssssssecsssssessssssesecssssesssssescsssesecsseee 43
3.3.3 Đánh giá độ tin cậy sử dụng FORM 25 222t 21221122 etrrrerrreee 46
3.4 Đánh giá độ tin cậy cho bài toán cáp kính mở TỘNE TH HT HH nen 47
3.5 Đánh giá các phương án thiết kế theo chỉ phí công trình -cccccescece 31 CHƯƠNG 4 KÉT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIÊN CỦA ĐÈ TÀI 54
AV KGt Wats csccessssesessessssesesesssesssssssssssssessecesasnsssessessvassssasananssssssssuasssssseeseesnesses 54
4.2 Một số đề xuất dựa trên cơ sở của luận văn 1H00 56 4.2.1 Đề xuất việc sử dụng hệ thống cáp kính ở Việt Nam hiện nay 56 4.2.2 Đề xuất về việc sử dụng công cụ đánh giá độ tin cậy trong thiết kế 56 4.3 Han ché va hung phat trién cla dé tab sceccceesccsssecsecsssscsesccssssseccsssssevsssssseesessee 58 4.4 Huong phat trién ctia dé tai scccccsecsssscssssesscsseseccsssscsssssesssssscsessssessssesecsessesesserecse 58
Trang 10Chữ viết tắt PTHH FEM FORM ANN TTGH I TTGH II Phần Tử Hữu Hạn
Finite Element Method
First Order Reliability Method
Artificial Neural Network Trạng thái giới hạn 1 Trạng thái giới hạn 2 Ma trận và Véc-tơ A f K p x u &(x) R(x) O(x) "m dD Lf BIF Véc-tơ chuyển vị Véc-tơ nội lực Ma trận độ cứng của phần tử Véc-tơ ngoại lực
Véc- tơ chứa biến thiết kế trong bài toán đánh giá độ tin cậy Không gian chuẩn hóa
Hàm trạng thái giới hạn
Biến vô hướng đại diện khả năng kháng cho phép của kết cấu
Biến vô hướng đại diện khả năng ứng xử của kết cấu
Xác suất an toàn trong bài toán đánh giá độ tin cậy
Chỉ số độ tin cậy Véc-tơ đầu vào
Véc-tơ đầu ra
Kích cỡ của M-/ lớp ẩn
Hàm truyền của lớp thứ ¿, mặc định là hàm “tansig” đối với lớp ẩn, hàm “pureline” đối với lớp đầu ra
Trang 11Bang 2.1 Hệ số dung cong Parabol .ccccesscsssssssesssscsessscessececcnsssssscessssssssssesescessesaveces 13 Bảng 2.2 Phát sinh tọa độ các nút (x,y) khai báo trong SAP2000 - 13 Bảng 2.3 Một số hàm truyền thông đụng [14][15] 2. c2272222cze22EE222zsccie 18 Bảng 3.1 Khả năng chịu lực của các loại cáp - se cvceteekxeEevrverrerresrecree 38 Bảng 3.2 Giá trị nội lực và chuyền vị do biến tải trọng gió và nhiệt độ thay déi 42 Bảng 3.3 Chỉ số độ tin cậy trong tiêu chuẩn BS EN 1990:2000+A1:2005 47 Bảng 3.4 Biến thiên chỉ số độ tin cậy ứng với đường kính cáp khác nhau 48
Bảng 3.5 Giá trị của độ tin cậy ứng với sự thay đổi của lực căng trước (cáp D=22 DU) ‹‹sd. ÝỶÝÝ 49 Bảng 3.6 Giá trị độ tin cậy ứng với sự thay đổi của lực căng trước (cáp D=24 mm) 50 Bảng 3.7 Sự thay đổi chỉ số độ tin cậy Ø ứng với giới hạn khác nhau của chuyền vị 5 l
Trang 12Hình 1.2 Nhà triển lãm Parthenon trong quá trinh xây dựng [I] - 3
Hình 1.3 Tòa nhà Three Pacific Place [ I] - + 2-2 <2 <Ezk£Ek*Exetrvereerzesrx 3 Hình 1.4 Nhà Hội Nghị B!1 Trung Tâm Hành Chính Chính Trị tỉnh Bình Dương 4
Hình 2.1 Hệ dàn kính tam giác -2-2s-©2xt xxx EETkE 111x511 211ez2e 10 Hình 2.2 Hệ dàn kính hình cánh cung 2-26 EEEEEtSEEEEEEExvrreerrree 10 Hình 2.3 Một số hình dang Spider ccccccccssssssssssssssesssssessscssesecscucesessecessssesessseesessssecees 11 Hinh 2.4 Mot sé img dụng cụ thê của hệ kết cấu cáp kính c<cs-s-cse- 12 Hình 2.5 Đề thị phát sinh các điểm nút trong sơ đồ SAP2000 - 13
Hình 2.6 Cấu trúc của một nơ-ron sinh học điển hình 2-scse+zs+zszcsezz2 16 Hình 2.7 Cấu trúc của một nơ-ron nhân tạo điển hình -22c2ccczzzzrzzzzrr 17 Hình 2.8 Mạng truyền thắng một 20
Hình 2.9 Sơ đồ hudn luyén ANN, wsscsccccssssssssssscssssssssseveccessssscsececeessssssssessssssssveesssssessn 24 Hình 2.10 Hàm trạng thái giới hạn c2 sàn HH2 101301 1E 1xx ksrecee 26 Hinh 2.11 Quá trình xác định điểm thiết kế MPP bằng FORM . - 28
Hình 2.12 Sơ đỗ giải thuật của phương pháp FORM -.22222s222225222ec2cre 29 Hình 2.13 Sơ đồ giải thuật đánh giá độ tin cậy kết hợp ANN và FORM 30
Hình 3.1 Mô hình hệ cáp kính trong không gian 5-2-5556 vEecEvEetrervesee 33 Hình 3.2 Mô hình 3D của khung cáp được chọn đề đánh giá độ tin cậy 34
Hình 3.3 Mô hình khung điển hình, nút và sợi cáp điển hình s2 cc-ccze: 35 Hình 3.4 Sự biến thiên của nội lực khi lực căng trước cáp thay đỗi 36
Hình 3.5 Biến thiên của nội lực ứng với sự thay đổi đường kính CẤP ii, 37 Hình 3.6 Biến thiên của chuyên vị ứng với sự thay đổi đường kính cáp 37
Hình 3.7 Biến thiên của nội lực ứng với sự thay đổi của nhiệt độ 39
Hình 3.8 Biến thiên của chuyền vị ứng với sự thay đổi của nhiệt độ 39
Hình 3.9 Biến thiên của nội lực ứng với sự thay đổi của tải trọng gió 40
Hình 3.10 Biến thiên của chuyên vị ứng với sự thay đổi của tải trọng gió 40
Hình 3.11 Sai số giữa kết quả từ mô hình xấp xi và bộ dữ liệu mẫu cho nội lực cáp 44
Hình 3.12 Biểu đổ kết quả huấn luyện cho giá trị nội lực cáp -ccc-: 44
Trang 13Thành phố Hồ Chí Minh là một trong những đô thị lớn nhất của Việt Nam Trong quá trình phát triển, rất nhiều nhà cao tầng đã và đang được xây dựng trên khắp địa bàn thành phố Đối với các công trình nhà cao tầng việc lựa chọn giải pháp bao che hợp lý là một trong những yếu tố quan trọng, quyết định tính thâm mỹ cũng như ảnh hưởng công năng sử dụng của công trình Ngoài các vật liệu bao che truyền thống
như tường xây, mặt dựng alu, v.v., thi vật liệu kính là một trong những loại vật liệu
bao che tương đối phổ biến, góp phần làm thay đổi bộ mặt kiến trúc, đô thị và tạo bước chuyển đáng kẻ trong việc hiện đại hóa công trình xây dựng Kính có ưu điểm
như lấy ánh sáng tự nhiên, giữ vai trò vật liệu ngăn gió, bụi, cách âm, cách nhiệt v.v và đặc biệt giúp nhà thiết kế sáng tạo ra những công trình có không gian, hình
khối kiến trúc đa dang, nhẹ nhàng và thanh thoát Trong quá trình tính toán va thi công công trình sử dụng kính làm vật liệu bao che, giải pháp thường được sử dụng là hệ thống kính — khung nhôm kết hợp Hiện nay, cùng với sự phát triển của hệ
nhôm kính, trên thị trường đã xuất hiện hệ cáp kính thay cho hệ nhôm kính trong các công trình vượt nhịp lớn Hệ cáp kính này vừa có thê tạo vẽ mỹ quan cho công trình, vừa tiết kiệm chỉ phí do khai thác được khả năng chịu lực của cáp thay cho các thanh nhôm Có thể nói, hệ thống cáp kính là một trong những giải pháp tối ưu không những đáp ứng được yêu cầu về mặt thẩm mỹ mà còn thỏa mãn được yêu cầu về mặt kỹ thuật hiện nay
Trang 15
Hinh 1.2 Nha trién lam Parthenon trong quá trình xây dựng [1]
Ngoài ra, một số công trình khác dùng hệ kết cấu cáp kính nhu toa nha Three
Pacific Place 40 tầng ở Hong Kong (2000) với hệ mặt dựng bằng kính cao 20 m Công trình dùng hệ dàn cáp theo dạng đường cong và bố trí cáp theo cả hai phương
đứng và ngang, trong đó hệ cáp đứng dùng để treo kính được neo vào sàn nền bê
tông cốt thép và kết cấu mái thép, còn hệ cáp ngang được neo vào cột dùng đề chịu tải trọng gió như trong Hình 1.3
Trang 16
vuông góc với nhau, trong đó theo phương đứng được neo vào sàn bê tông cốt thép
và kết cầu thép mái, còn lưới theo phương ngang được neo vào hệ cột thép Việc sử
dụng hệ kết cầu cáp kính và việc lựa chọn mô hình của hệ dàn cáp là hai trong các yếu tổ quan trong dé dam bảo cho hệ được ồn định
4
Hinh 1.4 Nha Héi Nghi B11 Trung Tâm Hành Chính Chính Trị tỉnh Bình Duong Tuy nhiên, việc thiết kế xây dựng và áp dụng các tiêu chuẩn cho hệ thống
cáp kính bao che này ở nước ta hiện nay vẫn còn nhiều hạn chế Những qui định trong tiêu chuẩn về tính toán đối với hệ thống cáp kính vẫn chưa được đầy đủ hoặc
không rõ ràng Điều này đã gây ra khá nhiều khó khăn trong quá trình thiết kế và thi công hệ thống cáp kính nay
Hơn thế nữa ở một khía cạnh khác, tiêu chuẩn thiết kế xây dựng Việt Nam hiện nay vẫn qui định các số liệu đầu vào của bài toán (như tải trọng, thông số vật
liệu, v.v.) chỉ là một giá trị tiền định, mang giá trị không đổi trong suốt quá trình
thiết kế, thi công và sử dụng công trình Tuy nhiên trong thực tế những giá trị này
Trang 17những sự thay đổi ngẫu nhiên kể trên, trong quá trình thiết kế hiện nay, người thiết
kế thường sử dụng thêm hệ số an toàn và hệ số vượt tải nhằm tăng mức độ an toàn
cho thiết kế Tuy nhiên, các hệ số này hiện được qui định một cách máy móc và được sử dụng một cách chủ quan, chưa đánh giá đúng ảnh hưởng của sự dao động
ngẫu nhiên của các yếu tố đầu vào đến khả năng làm việc của công trình Điều này dẫn đến việc thiết kế chưa thật sự bám sát với điều kiện làm việc thực tế của công trình Nhiều trường hợp gây lãng phí hay đôi khi làm cho công trình trở nên thiếu an toàn Chính vì những vấn đề nêu trên, việc kể đến ảnh hưởng của sự dao động ngẫu nhiên của các yếu tố đầu vào thơng qua bài tốn đánh giá độ tin cậy và định lượng một cách rõ ràng xác suất an tồn của cơng trình sử dụng hệ cáp kính ứng với điều kiện làm việc cụ thể của công trình là điều hết sức cần thiết
Một vấn đề khác cũng quan trọng liên quan đến việc đánh giá độ tin cậy cho công trình cáp kính đó là việc gắn kết các phần mềm phân tích quan hệ ứng xử của cáp kính với công cụ đánh giá độ tin cậy Hiện nay việc tính toán, thiết kế hệ thống cáp kính vẫn đang được thực hiện thông qua phần mềm thương mại tính tốn, mơ
phỏng ứng xử như SAP2000, ETABS, v.v Mặt khác, công cụ đánh giá độ tin cậy
mới được phát triển gần đây chủ yếu được sử dụng dưới dạng code lập trình ở các
ngôn ngữ lập trình như Matlab, C++, FORTRAN, v.v Việc gắn kết này được thực hiện bằng cách xây đựng một mô hình xấp xi trí tuệ nhân tạo mô tả ứng xử kết cấu thông qua ác công cụ xấp xi và đã được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khoa học kĩ
thuật khác nhau Mức độ tin cậy và hiệu quả sử dụng của phương pháp xấp xỉ này cũng đã được kiểm chứng và ngày càng hoàn thiện trong những năm gần đây
Vì vậy luận văn đề xuất việc thành lập và giải một bài toán đánh giá độ tin cậy cho kết cầu hệ cáp kính Ví dụ cụ thể được áp dụng cho công trình Nhà Hội Nghị B11 Trung Tâm Hành Chính Chính Trị tỉnh Bình Dương như Hình 1.4 nhằm đánh
Trang 18đưa ra xác suất bị phá hủy và mức độ an tồn của cơng trình hiện nay Việc này sẽ
mang đến cái nhìn về kết cấu cáp kính này ở một khía cạch khác, cung cấp cho người thiết kế thông tin mang tính tổng quan hơn về hệ kết cấu cáp kính hiện hữu hiện nay Từ đó giúp người thiết kế cũng như chủ đầu tư đưa ra phương án bảo dưỡng, có biện pháp phòng ngừa ngăn chặn sự cố đáng tiếc xảy ra trong tương lai 1.2 Tổng quan tình hình nghiên cứu trên thế giới và ở Việt Nam
1.2.1 Tình hình nghiên cứu trên thế giới
Cho đến nay đã khá nhiều nghiên cứu liên quan đến việc phân tích ứng xử của hệ
kết cầu cáp kính Một số công trình tiêu biểu có thể kể đến như:
Liên quan đến sự tương tác giữa hệ cáp kính và gối tựa neo cáp trong kết cấu khung nhà cao tầng thì Russell [2] đã nghiên cứu và tác giả đề xuất phương pháp nhằm làm giảm ảnh hưởng của chuyển vị gối tựa đến khả năng làm việc của cáp Năm 2006 Ledbetter và cộng sự [3] trong nghiên cứu của mình, đã đưa ra phương pháp
tính toán, thiết kế chỉ tiết cho các kết cấu kính không khung khác nhau Bên cạnh
đó, tác giả cũng đề xuất một số hướng phát triển cho công nghệ xây dựng và lắp đặt cáp kính trong tương lai
Ngoài ra, phân tích ứng xử phi tuyến hình học của kết cấu cáp sử dụng phần tử cáp 2 nút đã được Yang và cộng sự [4] nghiên cứu Hơn nữa, Huang và cộng sự [5] trong nghiên cứu của mình đã đề xuất phần tử 2 nút cải tiến dựa trên giải thuật
Newton-Raphson để phân tích ứng xử tĩnh của kết cầu cáp
Cùng với sự phát triển của hệ thống máy tính và các phương pháp số, những nghiên cứu về phân tích ứng xử kết cấu cáp đã bỗ sung thêm các phần mềm tính toán về hệ kết cấu cáp trong các phần mềm thương mại như SAP, ETABS, v.v
Ở khía cạnh khác, bài toán đánh giá độ tin cậy bằng các phương pháp tô hợp
Trang 19Network-based Genetic Algorithm- ANN- GA) nhằm đánh giá độ tin cậy cho một số loại kết cầu khác nhau Các kết quả số thu được cho thấy mô hình để xuất là đáng
tin cậy, đạt được kết quả chính xác và hiệu quả về mặt chi phí tính tốn Ngồi ra,
Chin Loong Chan và cộng sự [7| đã kết hợp mô hình mạng thần kinh nhân tạo và phương pháp bề mặt đáp ứng để xấp xi ứng xử của hệ cọc chịu tải trọng ngang Mô hình xấp xỉ này sau đó được kết hợp với phương pháp mô phỏng Monte-Carlo để
giải quyết bài toán đánh giá độ tin cậy cho cọc thép cho công trình tại sông
Arkansasn, Mỹ Đồng thời, Subramaniam [8] trong luận văn của mình đã tiến hành phân tích độ tin cậy cho nhiều loại kết cấu địa kỹ thuật khác nhau như mái dốc,
móng, tường chịu lực, v.v
1.2.2 Tình hình nghiên cứu trong nước
Tại Việt Nam, các nghiên cứu liên quan đến cáp kính, đánh giá độ tin cậy, và các mô hình xắp xi cũng đã được quan tâm, nghiên cứu gần đây Một số nghiên cứu có
thể được kể đến như Nguyễn Thời Trung và các cộng sự [9] trong nghiên cứu của
mình đã trình bày tổng quan và tầm quan trọng của phân tích độ tin cậy kết cấu trong xây dựng tại Việt Nam Đồng thời, Liêu Xuân Qúi và cộng sự [10] đã nghiên
cứu sự tác động của tải trọng gió đối với hệ kết cấu cáp kính Hơn nữa, Hồ Hữu Vịnh và cộng sự [L1] đã phân tích độ tin cậy của kết cấu vỏ gia cường gân bằng
cách kết hợp mạng thần kinh nhân tạo và phương pháp mô phỏng Monte Carlo
Ngoài ra Nguyễn Viết Cường [12] trong luận văn của mình đã thành lập và giải bài
toán tối ưu hóa dựa trên độ tin cậy cho kết cấu dầm composite vào năm 2014
Trang 201.3 Mục tiêu nghiên cứu
Như đã nói, luận văn nhằm phân tích độ tin cậy hệ kết cầu cáp kính sử dụng công cụ
kết hợp giữa mạng thần kinh nhân tao — Artificial Neuron Network (ANN) va phương pháp đánh giá độ tin cậy bậc nhat - First Order Reliability Method (FORM) Trong bai toán này, biến ngẫu nhiên của bài toán có thể là các thông số
đầu vào như tải trọng tác dụng, mô-đun đàn hồi của vật liệu, đặc trưng tiết diện,
nhiệt độ, tải trọng tác động, chuyển vị của gối tựa v.v Việc chọn biến ngẫu nhiên để
phân tích độ tin cậy sẽ được thực hiện thông qua quá trình khảo sát độ nhạy, phân
tích ảnh hưởng và tính hợp lí đối với từng biến đầu vào của bài toán Hàm trạng thái
giới hạn được chọn dựa trên hai tiêu chuẩn phá hủy của hệ kết cấu cáp kính gồm:
(1) chuyển vị không được vượt quá chuyên vị cho phép; (2) lực căng trong cáp không vượt quá lực căng giới hạn của cáp
Để thực hiện được mục tiêu này, học viên đã thành lập và giải các bài toán nhỏ
hơn gồm:
+ Sử dụng phần mềm thương mại SAP2000 để thiết lập lại mô hình và phân tích ứng xử của hệ cáp kính tại một công trình hiện hữu Kết quả phân tích từ phần
mềm SAP2000 sau đó được sử dụng để thu thập bộ đữ liệu mẫu nhằm phục vụ
cho quá trình xây dựng mô hình xắp xi ANN
+ Xây dựng mô hình xấp xỉ ANN dựa vào các bộ dữ liệu mẫu đã được phân tích bởi SAP2000 Mô hình này sẽ giúp xác định giá trị ứng xử đầu ra (lực căng cáp, chuyển vị cáp) ứng với các giá trị đầu vào (tải gió, lực căng trước, nhiệt
độ, v.v) mà không cần phải sử đụng phần mềm SAP2000 nữa
+ Kết hợp mô hình xấp xỉ ANN với phương pháp đánh giá độ tin cậy bậc nhất
Trang 21thiết kế kết cấu phù hợp nhằm cân đối tốt nhất giữa độ an toàn cho phép của công trình và chỉ phí đầu tư
1.4 Phạm vi nghiên cứu
Nội dung nghiên cứu của luận văn được thực hiện trong các phạm vi sau:
+ Kết cấu cáp kính được mô phỏng trong không gian 2D, 3D + Ứng xử cáp là phi tuyến
+ Vật liệu đồng nhất 1.5 Cầu trúc của luận văn
Chương 1 Giới thiệu tong quan: dat ra van đề và đề xuất hướng giải quyết, giới thiệu tổng quan các lý thuyết được sử dụng trong luận văn, nêu tổng quan tình hình nghiên cứu trên thế giới cũng như trong nước
Chương 2 Cơ sở lý thuyết: Trình bày chỉ tiết các lý thuyết về thiết kế hệ kết cấu
cáp kính, mô hình xắp xi mạng thần kinh nhân tạo ANN và phương pháp đánh
giá độ tin cậy bậc nhất FORM
Chương 3 Kết quả số: Trình bày các kết quả số của các bài toán
Chương 4 Kết luận và hướng phát triển: Tóm tắt các kết quả đã đạt được từ
luận văn, rút ra một số kết luận từ luận văn và đề xuất các hướng nghiên cứu kế
Trang 22CHUONG 2 CO SO LY THUYET
Đề đánh giá được độ tin cậy của hệ kết cấu cáp kính ta phải phân tích được
ứng xử của cáp trong hệ kết cấu, phải xác định được các biến ngẫu nhiên, hàm trạng
thái giới hạn và áp dụng được các phương pháp đánh giá độ tin cậy để xác định xác
suất an toàn của kết cấu Luận văn sẽ lần lượt trình tóm tắt lại các nội dung, kiến thức quan trọng cân thiết cho việc giải bài toán này ở các mục trong chương 2
2.1 Giới thiệu tông quan về hệ kết cấu cáp kính 2.1.1 Hệ dàn cáp
Cho đến nay đã có nhiều hình dạng dàn cáp được phát triển dé chịu tải trọng gió Trong đó phổ biến nhất là hệ dàn cáp chéo được tạo thành từ các bộ đôi tam giác bằng hai sợi cáp đối xứng với nhau và được nối bằng các thanh chống để tạo
thành hệ dàn như chỉ trong Hình 2.1 Ngoài ra, còn có hệ dàn cáp hình cánh cung bao gồm hai sợi cáp đối xứng có dạng đường cong bậc hai và được liên kết lại với
nhau bằng các thanh chồng như chỉ trong Hình 2.2 Cáp thường là thép không gỉ có
cường độ cao và chỉ chịu kéo, còn các thanh chống dùng thép không gi nhưng chỉ
chịu nén Hệ dàn cáp chéo và hình cánh cung có thê được bố trí theo phương đứng
hoặc theo phương ngang Việc xác định hình dạng, kích thước hình học và lực căng trước trong hệ dàn cáp ảnh hưởng rất nhiều đến ứng xử của hệ Với việc ứng dụng
Trang 232.1.2 Cau tao cia Spider
Đo đặc tính của hệ kết cấu cáp kính không sử dụng các thanh nhôm định hình để đán kính nên việc liên kết các tắm kính và hệ kết cấu thường phải dùng các spider Một số hình spider dạng thông dụng gồm spiđer một chân, spider hai chân và spider 4 chân như chỉ trong Hình 2.3 Tùy theo vị trí của mỗi tắm kính và liên kết với hệ dàn cáp mà ta sử dụng các Spider phù hợp Mỗi góc của tắm kính có một lỗ
tròn, các chân của spider và tắm kính liên kết với nhau bằng chốt thông qua lỗ tròn
Thông thường chân trên của spider có đường kính lỗ lớn, còn chân đưới của spider có cấu tạo lễ oval theo phương ngang Cầu tạo này giúp cho kính có thể di chuyển trên spiđer trong một giới hạn cho phép Một tắm kính thông thường được treo vào 2 liên kết bên trên để chịu tải trọng theo phương đứng và hai liên kết đưới chủ yếu chịu tải trọng theo phương ngang Với câu tạo như trên sẽ làm cho mỗi tắm kính hạn chế phát sinh nội lực do dấn nỡ của nhiệt độ môi trường thay đổi và cũng thuận
tiện khi thi công
a) Spider mét chan b) Spider hai chan c) Spider bốn chân
Trang 24
2.2 Phân tích ứng xử của hệ kết cấu cáp kính bằng phần mềm SAP 2000
2.2.1 Mô hình bài toán trong phần mềm SAP 2000
Trong mô hình SAP2000, dé str dụng cáp cho hệ cáp kính ta phải tạo ra những cặp
cáp phối hợp với các thanh chống nhằm khai thác khả năng chịu kéo của cáp Do đó
thông thường cấu tạo của cáp là các đường gay khúc hoặc có dạng đường cong Phần tử cáp trong luận văn được chọn có dạng đường cong Parabol và sẽ được mô phỏng trong mô hình SAP2000
Để xây dựng được hệ cáp trong SAP2000, ta phải tạo ra hệ các nút theo đường cong
Parabol, từ đó ta vẽ được các phần tử theo đúng sơ đồ kết cấu, điển hình như sau: - Đường cong Parabol có dạng y = ax” + ð, trong đó ø và b là các hệ số được xác
Trang 25Bảng 2.1 Hệ số đường cong Parabol a -0.02611 | 0.026111 b 1.264688 | -0.01469 Bảng 2.2 Phát sinh tọa độ các nút (x,y) khai báo trong SAP2000 x y x y 6.75 0.075 1.175 1.175 5.25 0.545 0.705 0.705 3.75 0.898 0.353 0.353 2.25 1.133 0.118 0.118 0.75 1.250 0.000 0.000 -0.75 1.250 0.000 0.000 -2.25 1.133 0.118 0.118 -3.75 0.898 0.353 0.353 -5.25 0.545 0.705 0.705 -6.75 0.075 1.175 1.175 - Vẽ các tọa độ x, y trên đồ thị ta có kết quả sau: 2.0 - a > T T — “6.75 “5.25 3475-225-079; 075 2.25 3.75 5.25 6.75 Hình 2.5 Đồ thị phát sinh các điểm nút trong sơ đồ SAP2000
Tương tự như trên ta có thê vẽ các nút và các phần tử cáp có dạng Parabol tương
ứng với chiều dài nhịp cột Sau khi xây đựng hết cho hệ kết cấu ở một tầng ta sẽ
phát triển cho các tầng tiếp theo Sau khi xây dựng được mô hình hình học trong mô hình SAP2000, ta tiếp tục thực hiện khai báo các đặc trưng vật liệu cho toàn hệ kết cau, chỉ tiết xem Phụ lục 1
2.2.2 Tai trọng
Tải trọng gió theo tiêu chuẩn TCVN 2737-1995— tiêu chuẩn Việt Nam [13] bao gồm tĩnh tải, hoạt tải và tải gió Tuy nhiên, vì hệ kết cấu cáp của bài toán khảo sát là
Trang 26nhu sau:
- DL_LINEA (Dead Load Liner) Tinh tai bao gom trọng lượng ban thân và tái trọng kính được gán tại các nút trong phân tích tuyến tính để xác định lực căng
trước của cáp đứng
- WINDX: Gió tác dụng theo phương x trong phân tích phi tuyến đã xét đến lực căng trước của cáp
- WINDX_LINEAR: Gió tác dụng theo phương x trong phân tích tuyến tính dùng
để xác định lực căng trước của cáp ngang
- WINDY: Gió tác dụng theo phương y trong phân tích phi tuyến đã xét đến lực
căng trước của cáp
- WINDY_LINEAR: Gió tác dụng theo phương y trong phân tích tuyến tính dùng
để xác định lực căng trước của cáp ngang
- TARGFET: Lực căng trước của cáp đứng và cáp ngang - TEMP: Tải biến thiên nhiệt độ Ar (°C)
2.2.3 Tổ hợp tái trọng
Tổ hợp tải trọng để mô phỏng các trường hợp chịu tải trọng củng lúc của công trình
phù hợp với điều kiện làm việc thực tế nhằm khảo sát các yếu tố gây bất lợi cho công trình Tuy nhiên, do hệ kết cấu vách kính nên bài toán chủ yếu chịu tải trọng
ngang của gió, sự thay đổi nhiệt độ môi trường và lực căng trước của cáp, cụ thể như sau:
- LOAD_APPLIED X: Tĩnh tải và gió tác dụng theo phương x đã xét đến lực
căng trước (gió đây)
- LOAD_APPLIED Y: Tĩnh tải và gió tác dụng theo phương y đã xét đến lực
căng trước (gió đây)
- LOAD_APPLIED _-X: Tĩnh tải và gió tác dụng theo phương -x đã xét đến lực
căng trước (gió hút)
- LOAD_APPLIED -Y: Tĩnh tải và gió tác dụng theo phương y đã xét đến lực
Trang 27- LOAD_APPLIED_XY: Tinh tải và gió tác dụng theo phương xiên I góc 45° đã
xét đến lực căng trước (gió hút)
- LOAD APPLIED_-XY: Tĩnh tải và gió tác dụng theo phương xiên 1 góc 45° đã xét đến lực căng trước (gió hút)
- TARGET_ TEMP: Lực căng trước và nhiệt độ
- DL WIND-X TEMP: Tĩnh tải, tải gió phương -x, lực căng trước và sự biến thiên nhiệt độ -DL _WINDY_TEMP: Tĩnh tải, tải gió phương y, lực căng trước và sự biến thiên nhiệt độ - DL_WIND-Y_TEMP: Tinh tải, tải gió phương -y, lực căng trước và sự biến thiên nhiệt độ - DL_WINDXY_TEMP: Tinh tai, tai gió phương xy, lực căng trước và sự biến thiên nhiệt đệ - DL_WIND-XY_TEMP: Tinh tai, tai gió phương -xy, lực căng trước và sự biến thiên nhiệt độ 2.3 Phương pháp xấp xí ANN
Mạng thần kinh nhân tạo (ANN) được giới thiệu lần đầu tiên bởi McCulloch và
Pitts vào năm 1943 Mạng ANN là một mô hình xử lý thông tỉn phỏng theo cách
thức xử lý thông tin của các hệ nơ-ron sinh học Nó được tạo nên từ một số lượng lớn các phần tử (nơ-ron) kết nối với nhau thông qua các liên kết (trọng số liên kết và các hàm truyền) làm việc như một thể thống nhất để giải quyết một vấn đề cụ thể
nào đó Nó có thể xấp xi mối quan hệ tương quan phức tạp giữa các yếu tố đầu vào
và các dữ liệu đầu ra của vấn để cần nghiên cứu
Mạng ANN được sử dụng để giải quyết nhiều bài toán thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau Trong luận văn này, mạng ANN được dùng để xap xi ham ứng xử của
hệ cáp kính Đề xây dựng mô hình mạng ANN, ta cần chọn trước cấu trúc mạng, bộ trọng số ban đầu và các hàm truyền sử dụng trong mạng Sau đó ta sử dụng thông số đầu vào từ bộ đữ liệu mẫu để nhập vào mạng và dựa vào mối quan hệ giữa các trọng
Trang 28cần so sánh dữ liệu đầu ra tính toán với dữ liệu đầu ra của bộ đữ liệu mẫu để xác
định sai số Các sai số này sẽ được sử dụng để điều chỉnh bộ trọng số theo các thuật
toán nhất định Quá trình này gọi là quá trình huấn luyện mạng Cuối cùng ta thu được một mạng ANN với cấu trúc và bộ trọng số đã qua huấn luyện Sau khi được
huấn luyện, mạng ANN có thê tính toán kết quả đầu ra tương ứng với bộ số liệu đầu vào mới Quá trình huấn luyện (hay còn gọi là quá trình học) là một đặc trưng quan
trọng của mạng thần kinh nhân tạo ANN
2.3.1 Cấu trúc của một nơ-ron nhân tạo
Câu trúc của một nơ-ron nhân tạo được mô phỏng gân giống như một nơ-ron sinh học, được trình bày như Hình 2.6 và Hình 2.7
Axon (Dau ra]
Fae Cell body
Trang 29
Dau vao Ham téng Ham truyén
Hình 2.7 Cấu trúc của một nơ-ron nhân tạo điển hình
Các thành phần cơ bản của một nơ-ron nhân tạo bao gồm:
e Tập đữ liệu đầu vào: Là các tín hiệu vào của nơ-ron Trong luận văn này tín hiệu
đầu vào là các biến ngẫu nhiên x; = {XIsXas-esx„y} với N là số biến ngẫu
nhiên được chọn cho bài toán đánh giá độ tin cậy
Tập các liên kết: Mỗi liên kết được thể hiện bởi một trọng số, kí hiệu: w jie Thong
thường, các trọng số này được khởi tạo một cách ngẫu nhiên ở thời điểm khởi tạo mạng và được cập nhật liên tục trong quá trình huấn luyện
Bộ tổng (hàm tổng): Thường dùng để tính tổng của tích các đầu vào với trọng số N
liên kết của nó, đ = _ W jiXj - i=l
Ngưỡng: Thông số ảnh hưởng đến tín hiệu đầu ra Nếu hàm tổng lớn hơn ngưỡng thì ta sẽ nhận được một tín hiệu đầu ra Ngược lại, nơ-ron sẽ không phản ứng và đầu ra thu được bằng 0
Hàm truyền: Hàm này được dùng để giới hạn phạm vi đầu ra của mỗi nơ-ron Nó
nhận đầu vào là kết quả của hàm tổng và ngưỡng đã cho Các hàm truyền rất đa
dạng, có thê là các hàm tuyến tính hoặc phi tuyến Một số hàm truyền thường sử dụng trong các mô hình mạng nơ-ron được đưa ra trong Bảng 2.3
Đầu ra: Là tín hiệu đầu ra của một nơ-ron, ở đây tín hiệu đầu ra là nội lực trong
Trang 30Bảng 2.3 Một số hàm truyền thông dụng [14][15] Hàm truyền Đô thị Hàm số y Symmetrical m + —— 1 khi x> 0 Hard Limit y =sgn(x) = [hardlims] 1 y — Ú +1 I1 khi x=l Linear [purelin] y=x=$sx khi -l<x<l 0 x -1 khi x=-1 _—~——=r=— T 7 rm te oe y Saturati 1 khi x>i _ "| / y =sgn(x)= xkhi 0<x<l
Linear [satlin] $a K 0 khi x<0
Trang 312.3.2 Mô hình mạng thần kinh nhân tạo
Hiện nay có rất nhiều kiểu mô hình mạng thần kinh nhân tạo được sử dụng, mỗi
kiểu mạng có cấu trúc, cách huấn luyện và sử dụng cho những bài toán khác nhau Đối với việc xấp xi hàm thì kiểu cấu trúc thường được sử dụng là kiểu cấu trúc truyền thẳng (feedforward architechture) Kiéu mang c6 cau tric truyén thẳng là kiểu kiến trúc mạng không có các kết nối ngược trở lại từ các nơ-ron đầu ra về các nơ-ron đầu vào Các mạng nơ-ron truyền thẳng cho phép tín hiệu di chuyển theo một đường duy nhất; từ đầu vào tới đầu ra; đầu ra của một lớp bất kì sẽ không ảnh hưởng ngược lại tới lớp đó Mạng truyền thẳng là mô hình đơn giản và được sử dụng rất phô biến ngày nay Nên trong luận văn này, mạng truyền thắng như Hình
2.8 sẽ được sử dụng, mạng được xây dựng gồm các bộ phận sau:
e Lớp đầu vào (lớp vào): Thể hiện các thông số đầu vào của bài toán cần xắp xỉ ví dụ như tải trọng gió và nhiệt độ, v.v
e Lớp ân: Mô hình trong luận văn sử dụng một lớp ân Số nơ-ron trong lớp an thay đổi tùy thuộc vào độ phi tuyến của dữ liệu đầu vào và sẽ được điều chỉnh cho
phù hợp trong quá trình tính toán Hàm truyền được sử dụng trong các lớp ấn là
ham tansig
Trang 32Lopan
Hình 2.8 Mạng truyền thẳng một lớp 2.3.3 Quá trình huấn luyện
Bản chất của quá trình huấn luyện là sự thay đổi các trọng số liên kết của mạng sao
cho với mỗi véc-tơ đầu vào x, mạng có khả năng tạo ra véc-tơ đầu ra y tương đương với kết quả mong muốn từ phần mềm thương mại SAP2000 Quá trình huấn luyện
mạng ANN được thực hiện thông qua các phương pháp huấn luyện và các thuật toán huấn luyện được trình bày dưới đây
2.3.3.1 Phương pháp huấn luyện
Phương pháp huấn luyện được sử dụng trong luận văn là phương pháp huấn luyện có giám sát (supervised training) Trong phuong pháp huấn luyện nảy, mô hình ANN sẽ được huấn luyện thông qua tập dữ liệu mẫu có sẵn Tập đữ liệu D thu thập
từ phần mềm thương mại, từ quan trắc, tính toán v.v được sử dụng cho huấn luyện mạng được gọi là tập huấn luyện Các phần tử x thuộc D được gọi là các mẫu huấn
~ z N K
luyện Tập mâu huân luyện được cho đưới dang D = {(x,t) | (x,t) € [IR x R }},
Trang 33biên đâu vào của mẫu huấn luyện và t, = ứ, tà wang ts i=1,2, ,4 la véc-tơ mục tiêu
Ä⁄ chiều tương ứng với Ä⁄Z đầu ra của mô hình Quá trình huấn luyện sẽ sử dung |
thuật toán huấn luyện cụ thể nhằm thiết lập một mạng thần kinh nhân tạo với các
trọng số tương ứng sao cho với mỗi véc-tơ đặc trưng đầu vào thì sai số giữa giá trị
đầu ra tính toán từ mạng và giá trị thực tương ứng trong tập mẫu huấn luyện là nhỏ
nhất
Trong luận văn này với sự hỗ trợ của phần mềm thương mại SAP2000, thuật toán huấn luyện được áp dụng là thuật toán lan truyền ngược sẽ được trình bày
trong phần tiếp theo của luận văn
2.3.3.2 Thuật toán lan truyền ngược (backpropagation algorithm)
Thuật toán huấn luyện được sử dụng trong luận văn là thuật toán lan truyền ngược
Thuật toán này được áp dụng cho mạng truyền thẳng nhiều lớp trong đó các nơ-ron có thê sử dụng các hàm truyền là các hàm liên tục có các dạng khác nhau Thuật toán lan truyền ngược cho phép xác định tập trọng số tốt nhất của mạng thông qua
việc giải bài toán tối ưu với hàm mục tiêu là cực tiểu bình phương sai số giữa đầu ra
thu được từ mô hình ANN và đầu ra thu nhận từ bộ mẫu Việc áp đụng phương pháp lan truyền ngược là một quá trình lặp đi lặp lại nhiều lần 2 tiến trình: tiến trình
xuôi từ đầu vào đến đầu ra để thực hiện tính toán đầu ra theo cấu trúc mạng ANN đã chọn và tiến trình lan truyền ngược sai số để cập nhật trọng số nhằm tìm ra bộ
trọng số tốt nhất cho mạng Trong quá trình huấn luyện này, bộ mẫu được chia làm
2 phan với tỉ lệ do người dùng quyết định hoặc sử dụng giá trị mặc định của Matlab
Một phần bộ mẫu được dùng để trực tiếp huấn luyện mô hình thông qua việc điều
chỉnh trọng số từ giá trị sai số Phần còn lại được sử dụng đề kiểm tra, đánh giá hiệu
quả xấp xỉ của mô hình sau khi kết thúc quá trình huấn luyện Việc kiểm tra này
được thực hiện bằng cách sử dụng đầu vào từ các bộ mẫu để tính toán đầu ra bằng mạng ANN vừa huấn luyện, sau đó so sánh với giá trị đầu ra của bộ mẫu Từ đó đánh giá mức độ chính xác của mô hình vừa huấn luyện
Thuật toán lan truyền ngược dùng trong luận văn được mô tả như sau:
HUTECH LIBRARY
Trang 34Input:
- Mang feed-forward véi N dau vao, H nut 4n va M dau ra - Hệ số học 1
- Tập dữ liệu huấn luyện D Output: Cac véc-to trong sé
Thuật toán:
Bước 1: Khởi tạo trọng số bởi các giá trị ngẫu nhiên nhỏ
Bước 2: Lặp lại cho tới khi thỏa mãn điều kiện kết thúc
Với mỗi vòng lặp, thực hiện các bước sau:
Tính giá trị đầu ra ø, cho mỗi nút /:
o;= f(d-5,)
với đ = 2X, Wii
Với mỗi nút & thuộc Iép dau ra, tinh 6; theo công thức: `
Oy = & (1-04 Joy = (t, — 0% (1 - 0% Jog
Với mỗi nút thuộc lớp ẳn, tính ổ; theo công thức: 54 = 04, (1-04) >) Oy Wap voi &k € Downstream /Ø} Cập nhật giá trị trọng số cho từng nút: wii = wit Aw VỚI ÁW;; = - ?ỖyXj; trong đó : ® 7: nơ-ron thứ? (hay nút thứ ?) e© x;¿: đầu vào của nút thứ 7 từ nút thứ 7 ® w„: trọng số trên Xụ ® b„ ngưỡng tại nút thứ j © 0; đầu ra của nút thứ J
© e;: Sai sé tai mit thir j
® - ứ: đầu ra mong muôn của nút thứ 7
(2.1)
(2.2)
(2.3)
Trang 35* Downstream (j): Tap tất cả các nút nhận đầu ra của nút thứ 7 làm một giá
trị đầu vào
e z;: tốc độ học e f ham truyén
2.3.3.3 Xây dựng mạng thân kinh nhân tạo (ANN) sử dụng toolbox trong Matlab Mô hình ANN được sử dụng nhiều trong nghiên cứu và được đưa vào phần mềm
Matlab như là một toolbox Nghĩa là từ phần mềm Matlab, ta có thể xây dựng và
huấn luyện ANN bằng các lệnh có sẵn trong Matlab Toolbox trong Matlab được nghiên cứu và phát triển lần đầu tiên bởi Howard B Demuth và Mark Hudson Beale
của trường đại học Idaho Sau nhiều năm nghiên cứu, các tác giả đã xuất bản cuốn
sách “Neural Network Design” vào tháng 1 năm 1996 và giới thiệu phiên bản toolbox đầu tiên Version 1.0 Từ đó đến nay toolbox vẫn tiếp tục được nghiên cứu và phát triển để ngày cảng hoàn thiện hơn
Trong luận văn này, mạng thần kinh nhân tạo ANN được xây dựng như sau: Đầu tiên, bộ dữ liệu mẫu thu thập được từ kết quả phân tích ứng xử kết cấu bằng phần mềm SAP2000 sẽ được lưu thành bảng trong Excel Sau đó, ta dùng lệnh “xlsread”trong Matlab dé nhập bộ đữ liệu mẫu vào Matlab,
Sau khi đã có bộ đữ liệu mẫu đầu vào, ta bắt đầu xây dựng mạng ANN
truyền thang nhiều lớp bằng lệnh “Newff°với cú pháp như sau: net = NEWFF (P, T, S, TF, BTF) trong do: P: Véc-tơ đầu vào T: Véc-tơ đầu ra e© S¿ Kích cỡ của X-/ lớp ẩn
© TF; Hàm truyền của lớp thứ ¡, mặc định là hàm “tansig” đối với lớp ẩn,
hàm “pureline” đối với lớp đầu ra
e B7F: Hàm thuật toán lan truyền ngược, mặc định là hàm “trainlm”
Trang 36net = TRAIN (net, X, T)
trong đó:
e©_ net: Mơ hình mạng ANN đã được thiết lập © X: Tập giá trị đầu vào e T: Tập giá trị đầu ra -Vdjust Werehts Desired output |
Hình 2.9 Sơ đồ huấn luyện ANN 2.4 Lý thuyết độ tin cậy
2.4.1 Các bước của bài toán phân tích độ tin cậy cho kết cấu
Như đã phân tích ở trên, nhiều đữ liệu tính toán đầu vào như tải trọng tác dụng, thông số vật liệu, kích thước hình học tiết diện, v.v sẽ dao động ngẫu nhiên quanh
giá trị thiết kế tiền định với một phân bố thống kê nhất định trong quá trình thi
công, sản xuất chế tạo và sử dụng Để đánh giá độ tin cậy của bài toán ta cần thực hiện các bước như sau:
- Xác định hàm trạng thái giới hạn của kết cấu
- Lựa chọn biến ngẫu nhiên
- Xác định các thông số cần thiết của biến ngẫu nhiên như: giá trị trung bình,
Trang 37- Thực hiện phân tích đánh giá độ tin cậy cho kết cấu bằng các phương pháp
được để ra
3.4.1.1 Xác định hàm trạng thải giới hạn của kết cầu
Mục đích phân tích độ tin cậy là nhằm xác định xác suất phá hủy của kết cấu ứng
với sự thay đôi của yếu tố dau vao
Hàm trạng thái giới hạn (như chỉ trong Hình 2.10) là ngưỡng an toàn cho phép của kết cấu, được thiết lập dựa trên các tiêu chuẩn thiết kế đã qui định trước
hoặc do nhà thiết kế đặt ra như: ứng suất cho phép của vật liệu (nội lực của cáp),
chuyên vị cho phép của kết cấu, v.v được đại điện bởi 2 thành phan:
sŒœ)=R@) - O(x)
trong đó
x: là véc-tơ chứa các biến ngẫu nhiên như: tải trọng tác dụng, mô-đun đàn hồi của vật liệu, đặc trưng tiết diện, nhiệt độ, v.v là những đại lượng có thể thay: đổi theo một qui luật phân bố nhất định và được đặc trưng bởi 2 thông số là giá trị trung bình
và độ lệch chuẩn;
R(): là biến vô hướng đại diện cho khả năng kháng cho phép của kết cấu như: ứng suất vốn cho phép, chuyền vị cho phép, v.v;
Q(x): 14 biến vô hướng đại diện cho ứng xử của kết cấu đưới tác dụng của các biến ngẫu nhiên
Trong nội dung nghiên cứu của luận văn này, với sơ đồ chịu lực của hệ kết cấu cáp thì lực căng của cáp cần được xác định nhằm đảm bảo cho các phần tử cáp không bị đứt Vì vậy hàm trạng thái giới hạn được chọn là lực căng trong cáp phải nhỏ hơn giá trị giới hạn được qui định trong catalogue của nhà sản xuất Bên cạnh
đó, về điều kiện làm việc của trạng thái giới hạn 2 (TTGH II), một hàm trạng thái
Trang 38cứ „ở Highest probability density ` n0 at uy gle! =0 Hình 2.10 Hàm trạng thái giới hạn 2.4.1.2 Khảo sát sự ảnh hưởng của biến ngẫu nhiên:
Biến ngẫu nhiên là các yếu tố tác động lên kết cầu và các yêu tố nảy có sự thay đổi (tải trọng, nhiệt độ môi trường, mô-đun đàn hồi v.v.) Các biến ngẫu nhiên này sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến hàm trạng thái giới hạn Một số biến có thể được chọn làm
biến ngẫu nhiên như lực căng trước trong cáp, tải trọng gió, nhiệt độ môi trường, v.v Việc khảo sát độ nhạy và phân tích ảnh hưởng của các nhân tế này sẽ được trình bày chỉ tiết trong phần ví dụ số ở các mục sau của luận văn
2.4.1.3 Các thông số cân thiết của biến ngẫu nhiên:
Các thông số này bao gồm: giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, hệ số thay đổi, hệ số tương quan, quy luật phân bố v.v Để xác định các thông số này đòi hỏi ta phải có một bộ đữ liệu mẫu đủ lớn cho biến ngẫu nhiên và phải được thu thập trong một
khoảng thời gian đủ dài để đảm bảo tính khách quan Cụ thê xác định các thông số
này như sau:
Giá trị trung bình (giá trị kỳ vọng) của biến ngẫu nhiên x được kí hiệu là ;,
Trang 39E(x)=4,=23x, nF (2.5) Phương sai của x được kí hiệu là Variance(x) hoặc ø ? 2 Variance(x)=ơ? = (x —NN (2.6) N-1 =1 Độ lệch chuẩn cua x Ø,=jVariance(x) (2.7) Hệ số thay đổi V, ÿ.=—= (2.8) Hệ số tương quan giữa các biến ngẫu nhiên ø,, 2s ->Œœ ~“)(»~„)![@r-Đø,ø,] (2.9)
2.4.2 Phuong phap First Order Reliability Method (viét tit FORM) [9,20]
Phương pháp phân tích d6 tin cay bac nhat FORM (First-Order Reliability Method)
được thực hiện nhằm xác định khoảng cách ngắn nhất từ điểm O trong không gian chuẩn hóa u đến hàm trạng thái giới hạn thông qua điểm thiết kế nằm trên hàm trạng thái giới hạn Thuật toán này sẽ bắt đầu bằng cách chọn ngẫu nhiên một điểm
thiết kế nào đó, sau đó hàm trạng thái giới hạn sẽ được xấp xỉ tuyến tinh bằng chuỗi
xấp xi Taylor, tinh toán và cập nhật các điểm thiết kế tiếp theo cho đến khi tìm được khoảng cách ngắn nhất đến hàm TTGH Quá trình xác định điểm thiết kế sẽ được thực hiện qua các bước giải lặp của phương pháp Phương pháp FORM có thể được mô tả ngắn gọn như sau:
Trong không gian chuẩn hóa u, hàm trạng thái giới hạn g(u)sẽ được xấp xỉ bởi một hàm tuyến tính dựa trên khai triển chuỗi Taylor bậc nhất như sau:
ø(u) = ø(u`)+ Vø(u`Xu—u')” (2.10)
Trang 40+ wu’ =(u,,u}, ,4,)la vée-to chita các giá trị hiện thời của biến chuẩn hóa không
thứ nguyên z; có giá trị trung bình là 0 và độ lệch chuẩn là 1, và nó được liên hệ
với các biến thật x; bằng biéu thite u, =(x,- 4, )/o, voi“, ,ơ, lần lượt là giá trị
trung bình và độ lệch chuân của biến ngẫu nhiên x„;
+ Vg(u') là gradient của g(u)tại u”, và được xác định bởi công thức: Ve(u)= [ag / Ou,, Og / Ou,, ,6g / éu, | (2.11)
FORM sé tim điểm thiết kế MPP u* (Most Probable Point) là điểm có
khoảng cách gần nhất từ gốc tọa độ đến hàm TTGH g(u) = 0, như được mỉnh họa ở Hình 2.1 1 Initial point x
Hinh 2.11 Quá trình xác định điểm thiết kế MPP băng FORM
Như vậy điểm thiết kế MPP u* sẽ được xác định bằng việc giải bài toán tối ưu
sau:
min B(u) = 2jz¿ +2 + + ø; chịu ràng buộc gíu) = 0 (2.12)