Thiết kế tối ưu đa mục tiêu cho kết cấu móng cọc

Nghiên cứu được thực hiện nhằm thiết kế tối ưu đa mục tiêu cho kết cấu móng cọc. Bài toán tối ưu đa mục tiêu được thành lập với hai hàm mục tiêu là thể tích và độ lún của móng cọc. Biến thiết kế là chiều dài cọc và đường kính cọc. Hàm ràng buộc là các ràng buộc về ứng xử kết cấu gồm khả năng chịu tải, độ lún của móng cọc và giới hạn của biến thiết kế. Để giải bài toán thiết kế tối ưu đa mục tiêu cho kết cấu móng cọc, phương pháp được sử dụng trong bài báo là giải thuật NSGA-II (Nondominated Sorting Genetic Algorithm-II).

ĐỊA KỸ THUẬT - TRẮC ĐỊA THIẾT KẾ TỐI ƯU ĐA MỤC TIÊU CHO KẾT CẤU MÓNG CỌC ThS LÊ QUANG HÒA Trường Cao đẳng Kỹ nghệ II ThS NCS VÕ DUY TRUNG, GS TS NGUYỄN THỜI TRUNG Viện Khoa học Tính tốn, Trường Đại học Tơn Đức Thắng Tóm tắt: Nghiên cứu thực nhằm thiết kế tối ưu đa mục tiêu cho kết cấu móng cọc Bài toán tối ưu đa mục tiêu thành lập với hai hàm mục tiêu thể tích độ lún móng cọc Biến thiết kế chiều dài cọc đường kính cọc Hàm ràng buộc ràng buộc ứng xử kết cấu gồm khả chịu tải, độ lún móng cọc giới hạn biến thiết kế Để giải toán thiết kế tối ưu đa mục tiêu cho kết cấu móng cọc, phương pháp sử dụng báo giải thuật NSGA-II (Nondominated Sorting Genetic Algorithm-II) Từ khóa: Móng cọc, NSGA - II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm - II), tối ưu hóa đa mục tiêu, tối ưu hóa móng Chỉ số phân loại: 2.1 Abstract: The paper aims to design multiobjective optimization problems for the pile foundation The multi-objective optimization problems are established with two objective functions: volume and settlement of the pile foundation The design variables are pile length and pile diameter The constraint functions are the behavior constraints of structures including the loadbearing capacity, settlement of pile foundation and the limits of the design variables To solve multiobjective design optimization problems for the pile foundation, the method used in the paper is NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II) Keywords: Foundation Optimization, multiobjective optimization, NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II), pile foundation Classification number: 2.1 Giới thiệu Do có đặc điểm vượt trội, móng cọc sử dụng rộng rãi ngành Xây dựng dân dụng công nghiệp hộ cao cấp, cao ốc văn phòng, chung cư, Một ưu điểm kết cấu móng cọc khả chịu tải lớn, so với loại móng khác móng nơng Ngồi ra, độ ổn định sử dụng móng cọc tốt so với móng nơng Tuy nhiên, nhược điểm 50 kết cấu móng cọc có giá thành xây dựng cao, chiếm tỷ trọng lớn tổng giá thành cơng trình Vì thực tế, để việc thiết kế thi cơng móng cọc vừa đảm bảo độ bền, độ ổn định, đảm bảo giá thành cạnh tranh, việc thiết lập giải toán tối ưu thiết kế cho kết cấu móng cọc vấn đề quan trọng nhận quan tâm nhà nghiên cứu giới Tổng quát, toán tối ưu có hay nhiều hàm mục tiêu Tuy nhiên thực tế, hầu hết trường hợp định ln xem xét hòa hợp hai hay nhiều mục tiêu lúc Do đó, việc áp dụng tối ưu hóa đa mục tiêu để tính toán cho kết cấu thiết thực mang lại nhiều lợi ích Lời giải tốn tối ưu hóa đa mục tiêu tập hợp nghiệm tối ưu, thỏa mãn mục tiêu đặt theo tỉ lệ ưu tiên hỗn hợp từ đến tập hợp nghiệm gọi tập nghiệm Pareto [1] Dạng toán tối ưu đa mục tiêu ta tìm thấy số nghiên cứu điển hình cho dạng kết cấu, lĩnh vực khác [2] - [5] Riêng với kết cấu móng cọc, phần lớn cơng bố nghiên cứu liên quan đến tính tốn tối ưu hóa giải cho toán tối ưu đơn mục tiêu, ví dụ nghiên cứu [6]–[8], nhằm chọn phương án thiết kế móng cọc có hàm mục tiêu thể tích nhỏ có độ lún thấp nhất; có số nghiên cứu tốn tối ưu hóa đa mục tiêu, ví dụ thiết kế tối ưu mơ hình làm việc cọc cũ cọc [2], sử dụng giải thuật tiến hóa khác biệt DE hay thiết kế tối ưu đa mục tiêu cho kết cấu cột đá đất yếu [4] Điều cho thấy, việc thiết kế tối ưu hóa đa mục tiêu cho kết cấu móng cọc chưa quan tâm mức Vì vậy, nghiên cứu tập trung vào khe hẹp nghiên cứu nhằm thành lập giải toán thiết kế tối ưu đa mục tiêu cho kết cấu móng cọc, hàm mục tiêu bao gồm cực tiểu thể tích móng cọc (gồm: cọc đài cọc) độ lún móng cọc Biến thiết kế bao gồm chiều dài cọc Lc đường kính cọc Dc Ràng buộc giới hạn khả chịu tải Pmax ràng buộc giới hạn độ lún Smax Giải thuật di truyền xếp khơng trội (Non-dominated Sorting Tạp chí KHCN Xây dựng - số 3/2018 ĐỊA KỸ THUẬT - TRẮC ĐỊA Genetic Algorithm-II, NSGA-II) trình bày Kalyanmoy Deb vào năm 2002 [9], sử dụng báo để giải toán tối ưu đa mục tiêu thành lập Đây phương pháp có thời gian tính tốn nhanh khơng có nhiều tham số điều khiển Tính tốn khả chịu tải móng cọc ứng suất có hiệu theo phương thẳng đứng độ sâu z Chọn hệ số an toàn tính sức chịu tải cho phép: Hệ số an toàn sức chịu ma sát bên chọn FSs  1,5  2,0 ; hệ số an toàn sức chịu mũi chọn FSp  2,0  3,0 Hệ số an toàn chung: FS Sức chịu tải cho phép cọc tính theo cơng 2.1 Khả chịu tải cọc theo cường độ thức: Qa  vật liệu Sức chịu tải cọc theo vật liệu tính Qp Qs Q   u FSs FSb FS Chọn sức chịu tải tính tốn cọc Pc phải theo công thức [10]: Qvl  Ru Ab  Ran Aa (1) (6) tk Pc  Qvl tk Pc  Qa thỏa mãn điều kiện:  (7) 2.2 Khả chịu tải cọc theo tiêu Xác định sơ kích thước đài cọc: cường độ đất Ứng suất trung bình sơ đáy móng: Sức chịu tải cọc gồm hai thành phần: ma  tbsb  sát bên (hay sức kháng hông) sức chống mũi cọc (hay sức chịu mũi) Ước lượng sức chịu tải Qu cọc tính phương trình [11]: Qu  Qp  Qs đó: Qu kN - khả chịu tải cực hạn cọc, Qs  kN  - khả ma sát bên, Qp kN - khả chịu mũi cọc lấy theo công thức: Qp  Ap (cNc  q' Nq   DbN ) (3) đó: Nc , Nq , N - hệ số sức chịu tải, lấy theo Vesic (1973) [11] Khả ma sát bên Qs  kN tính tương tự cọc đóng, cọc ép theo cơng thức: Qs  u  fsi l i (4) Lực ma sát đơn vị fs tính dựa nguyên lý sức chống cắt đất, sức kháng hơng đơn vị xác định bởi: fs  c a   'v K tan  (5) đó: c a lực dính đất cọc; cọc đóng bê tơng cốt thép ca  c ; cọc thép ca  0,7c , với c lực dính đất;  góc ma sát đất cọc; cọc đóng bê tơng hạ phương pháp đóng    ; cọc ma sát   0,7 , với  góc ma sát đất; K hệ số áp lực ngang đất, K  K   sin  ;  'v 3Dc  Diện F sb  (2) Pctk (8) tích sơ đáy đài: N tt   tb Hd  tbsb Trọng đài: W  1,1F  tb Hd (10) Xác định số lượng cọc sơ đài cọc: Tổng lực dọc tính tốn sơ đáy đài: N t1  N tt  W sb Số lượng cọc chọn sơ [10]: sb lượng (9) đài đất phủ lên sb N t1 ,  hệ số xét đến ảnh hưởng Pctk mô-men tác động lên móng cọc,   1,0  1,5 n  Cấu tạo tính tốn đài cọc: Khoảng cách tim cọc: C  3Dc Khoảng cách mép cọc đài: C'  0,3Dc C'  0,15 m Chiều dài đài cọc: Adai   n1  1 C  Dc  2C' Chiều rộng đài cọc: Bdai   n2  1 C  Dc  2C' Diện tích đáy đài thực tế: Fdc  Adai Bdai Chiều cao làm việc đài: H d  H dc  abv Kiểm tra lực tác dụng lên đầu cọc: Trọng lượng đài đất phủ lên đài: Wdc  1,1Fdc  tb H dc Tổng lực dọc tính toán đáy đài: N t  N tt  Wdc Mô-men: M dx ,dy  M x,y  Qy ,x Hdc Xác định lực tác dụng lên đầu cọc lớn pmax lực tác dụng lên đầu cọc nhỏ pmin Các giá trị pmax pmin phải thỏa mãn điều kiện (12) Tải trọng tác dụng lên đầu cọc: Pi tt  N n tt  M ytt M xtt y  x , với xi , y i tọa độ đầu cọc  y i2 i  xi2 i Tạp chí KHCN Xây dựng - số 3/2018 (11) 51 ĐỊA KỸ THUẬT - TRẮC ĐỊA tk Pmax  Pc  Pmin  Lực tác dụng vào đầu cọc phải thỏa:  (12) Kiểm tra điều kiện ổn định: Theo nghiên cứu [10], sức chịu tải tính tốn theo trạng thái giới hạn thứ RII đất nền, tính công thức: mm  RII     Ab II  BDf  'II  DcII  (13)  k tc  m1, m2 hệ số điều kiện làm việc đất nhà cơng trình có tác dụng qua lại với [12], tính theo cơng thức sau [10]: 0,25 A cotan        ; B  1 cotan       ; D  cotan   cotan      tc  max  1,2RII  tc Vậy điều kiện đất thỏa mãn khi:      tc  R tb II  Tính tốn độ lún móng cọc Xác định áp lực đáy móng:  tbtc  RII  (14) (15) có mô-đun biến dạng E  MPa Để tốn tính lún đạt độ xác cao, vùng nén lún chia thành nhiều lớp nhỏ, lớp phân tố có bề dày nhỏ 0, bề rộng móng (16) Tính áp lực gây lún chính:  'gl   'tb  Df  'II (17) Chiều dày vùng nén lún xác định cách quy ước, kể từ đáy móng quy ước móng cọc đến chiều sâu z , thỏa điều kiện:  'gl ( z )  0,2 'bt ( z ) , đất có mơ-đun biến thân đáy móng khối quy ước pbt  Df  'II Ứng dạng E  MPa ;  'gl ( z )  0,1 'bt ( z ) , đất tính theo cơng thức sau: Xác định ứng suất gây lún trọng lượng suất gây lún tải trọng đáy móng quy ước ptt  k pgl , với pgl   'gl hệ số k [12]    b1l1z b12  l12  2z b1l1 2 arctan   z b12  l12  z b12  z l12  z b12  l12  z  n n 0,8 Độ lún móng: Smax   Si   pi hi  S gh i 1 i 1 E i k0         (18) (19) đó: Smax độ lún lớn đất đáy móng khối quy ước; S gh độ lún giới hạn móng cơng trình [12], S gh  cm Vậy độ lún móng cọc phải thỏa điều kiện: Smax  S gh (20) Giải thuật tối ưu hóa đa mục tiêu NSGA – II [9] 4.1 Khái niệm đường Pareto Bài toán tối ưu đa mục tiêu có nghiệm chuỗi nghiệm tập hợp nghiệm gọi nghiệm Pareto [13] Minh họa đường Pareto thể hình 52 Tạp chí KHCN Xây dựng - số 3/2018 ĐỊA KỸ Ỹ THUẬT - TRẮC ĐỊA A Hình Mơ tả tập hợp p nghiệm Pare eto 4.2 Khá niệm s trội (Dom mination) Hầu u hết thu uật toán tối ưu đa mục ttiêu sử dụng g khái niệm v trội Trong T giiải thuật này, hai cá thể (ngh hiệm) lấy để so s ánh với 1 h nghĩa: Mộ ột nghiệm x xem m trội Định  2 so với n nghiệm x , hai điều kiện a b sau thỏa: 1 2  a Nghiệ ệm x khô ông xấu nghiệm x tất giá trrị hàm m mục tiêu u, 1  2 vớ ới j  1,2, , M fj x  fj x 1  2 b Nghiệ ệm x phả ải tốt ng ghiệm x 1 2 mộ ột mục tiêu, f j x với  fj x mộtt j  1,2, ,M         Nếu điềều kiện bị vi phạ ạm,  2 x   không trội soo với nghiệm nghiệm n m x 4.3 Giải thu uật NSGA – II [9] Giải thuật NSGA – II hình h thành phát p triển t dựa n phương phháp NSGA (Non-Domina ated Sorting S Genetic Algorrithm) GA (Genetic Algorithm) A Do D giải thhuật khô ông kh hắc phục p n hạn cchế NSG GA mà đảm đ bảo b đa dạng trì c cá thể tốt qua q c hệ Quá Q trình lựaa chọn số lượng cá thể m c giải thuậ ật NSGA – III thực theo trrình tự t sơ đồ giải thuật trrong hình Hình S Sơ đồ giải thu uật NSGA - II [14] [ Tạp chí KHCN Xây dựng - số ố 3/2018 53 ĐỊA KỸ THU UẬT - TRẮ ẮC ĐỊA Trong giải thuật NSGA A-II, để tạo quần q thể ba an đầu, trước tiên n quần thể c ược tạo bằn ng Qt đư ch kết hợp q quần thể bố mẹ m Pt Tuy nhiên, thay vvì chỉỉ tìm cá tthể khơng bị trội quầ ần thể Qt hai quần thể Pt Qt kết hợp vớ ới nhau, để tạo a quần thể Rt có kích thư ước 2N Sa au đó, sử dụng ph hương pháp p xếp cá thể không b bị trộ ội để phân lo oại toàn dân d số quần thể Rt Kh hi thực phân loại c cá thể Qt , giả ải thu uật NSGA-II cho phép kiể ểm tra cá thể ể không bị trộ ội tro ong toàn cá thể bao gồm tập hợ ợp cá th hể cha mẹ Sau S phâân loại cá thể không bị trội tốt nhấ ất ta thu đượ ợc lớp Tiếp tục xếp khô ông bị trội phân loại ccác cá thể cò òn lại t lớp p thếế tiếp tục ta thu Rt ta thu lớp Nhưng kích thước dâân số Rt 2N , nên tất lớp nằm tron ng dân số có ó kích thước c N Doo đó, g lớp mà khơng nằm dân d số tthì bị loại bỏ Quá trình ph hân loại cá thể t để tạo raa dân số giải thu uật NSGA-II thực hhiện theo trìn nh tự hình Hình Sơ đồ phân loại ccá thể giả ải thuật NSGA-II [9] Vì điể ểm quan trọn ng giải thuật nế ếu số lượng cá th hể F1 l N cá thể, quần th hể F bao gồ ồm tất c cá thể , không b bổ Pt 1  sung thêm cá thể từ lớp F2 , F3 , a Như ssố n tính tốn củ giải thuật giảm đáng đ kể lần Sau có ó quần n thể dân số ban đầu, việ ệc đánh giá hàm m mục tiêu xếp x hạng c cá thể tron ng quần thể đ thực hiện, h thông qua việc lự ựa chọ ọn, lai tạo đột biến trrong quần th hể Từ đ tìm m nhữn ng cá thể ưu u việt Để minh họ ọa cụ thể cho giả ải thuật NSG GA – II, c ví dụ số ssẽ đư ược trình bàyy phần t Ví dụ số Phần trình bày kế ết tính to ốn số cho b ba tốn, tốn nhằm kiểm m chứng cod de lập p trình Malab b cho giải th huật NSGA-II; tốn nhằm tính t tốn khả ả chịu ttải móng g cọc; toán nhằm thiết kế tối ưu đđa mục tiêu u kết cấu móng cọc c sử dụng giải thuật NS SGA-II Bài toá án 1: Kiểm tra a code lập trì rình matlab: Để ể chứng nh đđắn cod de Matlab cho ph hương pháp p NSGA-II vvà minh họa a cụ thể đường nghiệm Pareto mục 4.1 Phần trình ột ví dụ điển hình cho kếết cấu dầm [13] bày mộ thể hình 4 Hàm mụcc tiêu toán lần ọng lượng vvà cực tiểu chuyển c vị lượt cực tiểu trọ cho kết cấu dầm; hàm h ràng buuộc yêu cầu ứng suất lớn nh hất phải nhỏ ỏ ứng suất cho phép chuyển n vị lớn nhấ ất phải nhỏ chuyể ển vị cho phép; biến b thiết kế đường kínnh d chiều dài l Thơng số chi tiết c tốnn trình bày bảng Hình H Sơ đồ chịu lực kết cấu c dầm 54 Tạp chí KHCN Xâyy dựng - số ố 3/2018 ĐỊA KỸ THUẬT - TRẮC ĐỊA Bảng Thơng số đầu vào tốn  d 64Pl l ; Min f2  d , l   3E  d 32Pl 64Pl    ;        d3 3E d f1  d , l   Hàm mục tiêu Min Hàm ràng buộc  max 10  d  50 mm; 200  l  1000 mm Biến thiết kế x   d, l  Số lượng cá thể 100 100 Số lượng hệ Các thông số vật liệu toán lấy sau:   7800 kG/m ; P  kN ; E  207 GPa ;    300 MPa ;    mm Kết giải toán tối ưu thể hình Kết cho thấy nghiệm pareto tối ưu ví dụ tương đồng với kết tham khảo Kalyanmoy Deb [20] Điều cho thấy code matlab giải thuật NSGA-II sử dụng báo đáng tin cậy 2,5 A(0,44; 2,03) 1,5 B(0,58; 1,17) E(2,02; 1,21) 0,5 C(1,43; 0,19) D(3,06; 0,04) 0 0,5 1,5 Trọng lượng W (kG) 2,5 3,5 Hình Kết nghiệm Pareto tối ưu Mặt khác để làm rõ khái niệm trội nghiệm E, nên ta nói nghiệm C trội nghiệm E giải thuật NSGA – II mục 1.1, báo sử dụng nghiệm nằm đường Pareto thể hình để so sánh Kết cho thấy nghiệm A có trọng lượng Wmin  kG  chuyển vị  max  mm  , nghiệm nghiệm E bị trội nghiệm C Tiếp tục so sánh nghiệm D với E, ta thấy mục tiêu thứ hai nghiệm D tốt nghiệm E, ngược lại mục tiêu thứ nghiệm E lại tốt nghiệm D Như D có trọng lượng Wmax kG  chuyển vị   mm  Điều có nghĩa khơng có nghiệm vượt trội tốt hai nghiệm Khi xảy điều này, hai nghiệm A D gọi nghiệm không bị trội Tương trường hợp nghiệm A, B, C nghiệm khơng bị trội khác, nghiệm E thuộc nhóm với nghiệm D Nhưng thực tế cho thấy nghiệm C D không bị trội với nhau, mà tự xét cho hai nghiệm B – D C – D Như nghiệm A, B, C, D so sánh mục tiêu Ngoài ra, so sánh nghiệm E với C, ta thấy nghiệm C tốt hai mục tiêu so với nghiệm E nghiệm bị trội C Vì nghiệm E chưa tối ưu nghiệm bị trội Điều với khái niệm nghiệm tối ưu đa mục tiêu trình bày Tạp chí KHCN Xây dựng - số 3/2018 55 ĐỊA KỸ THUẬT - TRẮC ĐỊA Bảng So sánh kết nghiệm tối ưu tốn Đường kính Chiều dài d  mm  Khối lượng l  mm Nghiệm kG mm  Chuyển vị Tham khảo [20] Bài báo Tham khảo [20] Bài báo Tham khảo [20] Bài báo Tham khảo [20] Bài báo 18,94 21, 24 34,19 50,00 33,02 18,95 21, 84 34,14 50, 00 33, 52 200 200 200 200 200 200 200 200 362, 49 302, 43 0, 44 0,58 1, 43 3,06 2, 42 0, 44 0,58 1, 43 3,06 2,02 2,04 1,18 0,19 0,04 1,31 2,03 1,15 0,19 0,04 1,21 A B C D E Bài toán 2: Thiết kế khả chịu tải móng cọc: Trong phần này, thông số đầu vào toán dựa số liệu địa chất thực tế Dự án Riverside Thủ Đức nghiên cứu trước [15] Móng cọc báo tính toán dựa đất hố khoan (HK1) Mực nước tĩnh đo hố khoan HK1 0, m Các thông số đặc điểm địa chất đặc trưng lý lớp đất trình bày bảng bảng Bảng Thông số liệu địa chất Lớp Bề dày lớp Lớp đất Lớp A Lớp Lớp Lớp Lớp m Đất san nền, xà bần Bùn sét xám xanh đen, trạng thái chảy Cát pha, trạng thái dẻo Sét pha, trạng thái dẻo mềm Sét, trạng thái nửa cứng 2,2 15,6 13,0 3,9 >23,7 Giá trị xuyên tiêu chuẩn SPT-N 0÷14 11÷31 13÷29 14÷33 Bảng Đặc trưng lý lớp đất Chỉ tiêu lý Dung trọng tự nhiên   ' kN/m3  Dung trọng đẩy Mô-đun đàn hồi  unsat kN/m  E kN/m2   Góc nội ma sát    Lực dính Lớp đất Lớp Lớp Lớp  c kN/m2 Lớp 14,6 19,5 19,5 19,0 4,8 10,1 10,0 9,1 800 8050 26070 43650 5,7 9,0 20,0 26,5 10 47’ 12 10’ 39’ 22 20’ Các thông số tải trọng vật liệu thể bảng bảng Bảng Thông số tải trọng Lực dọc N Mô-men Mx Mô-men M y kN kNm  kNm  29600 1500 390 Qx kNm  Lực cắt 150 Lực cắt Qy kNm  90 Bảng Thông số vật liệu bê tơng - cốt thép cọc Cường độ tính tốn Đặc tính Bê tơng cọc nhồi B30 (M400) Cốt thép CIII, AIII 56 10  40 Rb MPa  Rbt MPa  17 1,2 Cường độ chịu kéo Thép dọc Thép ngang Rs MPa  Rsw MPa  365 290 Mô-đun đàn hồi E b x103 MPa  32,5 Cường độ chịu nén Rsc MPa  365 Tạp chí KHCN Xây dựng - số 3/2018 ĐỊA KỸ Ỹ THUẬT - TRẮC ĐỊA A Thiế ết kế sơ cho móng cọc gồm cọ ọc, có đường g kính Dc  1,0 m cáác thơng số kích k thước hình h học đài cọc đượ ợc minh họa n hình Hình Mặt b móng cọ ọc điển hình (B Block C) u lý cư ường độ đất   , c,   tải trọng tác độ ộng Cácc thơng số tốn tiêu  N, M , Q  xe em giá trị tiền định h giải toán thiết kế Trong nghhiên cứu y, dựa điều đ kiện thi ccông thực tế ế, tác giả ả chọn loại đường g kính 1,0 m 1,2 m đđể thiết kế ban đầu cho cọc khoan nhồi điển hình h Tuy nhiên n, thiết kế ế tối ưu đa mục m tiêu, tác c giả khảoo sát cho tấtt trườ ờng a đường kính h cọc Dc  0,6 m  1, m , để giiúp cho người thiết kế ccó nhiều sở lựa chọn n hợp đánh giá phương g án thiết kế Sơ đồ tính tốn: Hình S Sơ đồ khối tính h toán kết ả số Bảng Bả ảng tổng hợp kkết sức ch hịu tải cọc theo cường độ vậật liệu Đườ ờng kính cọc Sức chịu tải t Qvl  kN  Sự khác biệtt Dc  m  Cấu C tạo cốt thé ép chịu lực Th ham khảo [15] Bài bbáo % 1, 1820 8030 80299,91 0,001 1,0 2225 7090 70888,22 0,025 0,8 1222 4020 40199, 48 0,013 0,6 1018 2260 22566,29 0,164 Tạp chí KHCN Xâyy dựng - số ố 3/2018 57 ĐỊA KỸ THUẬT - TRẮC ĐỊA Bảng Bảng tổng hợp kết sức chịu tải cọc theo đất Chiều dài cọc Đường kính cọc Dc Lc  m   m 55 58 63 Qs  kN Qp  kN Qu  kN Qa  kN 1, 1,2877e  1745,78 1, 4623e  7020,63 1,0 1,0731e  1209,88 1,1941e  5768,88 1, 1, 4178e  1792,03 1,5970e  7686, 24 1,0 1,1815e  1242,00 1,3057e  6321, 41 1, 1,6461e  1869,12 1,8330e  8853, 43 1,0 1,3717e  1295,54 1,5013e  7290,50 Bảng Bảng tổng hợp kết tính tốn kiểm tra đài móng cọc Adai Loại cọc m Bdai  m Qa kN Pmax Rtc kN kN/m   tb Smax  max kN/m  kN/m  m 2 Tham khảo [15] Dc  1, ; Lc  55 m Dc  1,0 ; Lc  63 m 9,4 5,8 7020 5550 2844,2 696,3 721,3 0,0396 8,0 5,0 7290 5490 3221,7 768, 797,1 0,0397 Bài báo Dc  1, ; Lc  55 m Dc  1,0 ; Lc  63 m 9,4 5,8 7020, 63 5559 2844,7 690,5 714, 0,0391 8,0 5,0 7290, 50 5471 3221, 768, 796,9 0,0397 Kết tính tốn bảng 7, bảng bảng cho thấy, việc tính tốn tốn thiết kế tiền định báo hoàn toàn tương đồng với kết nghiên cứu tài liệu [15] Sự sai lệch kết không đáng kể Cụ thể, sức chịu tải cọc theo vật liệu có khác biệt nhỏ 0,001% lớn 0,164% , sức chịu tải theo đất có khác biệt chưa đến 0,1% Vì sức chịu tải cọc chọn theo thiết kế Qa  7000 kN (kết phù hợp với kết kiểm tra thử tĩnh trường Công ty Vista - Hà Nội cung cấp) Kết lần cho thấy phương pháp tính tốn thiết kế móng cọc báo đáng tin cậy sử dụng để tìm nghiệm tối ưu cho toán thiết kế tối ưu đa mục tiêu kết cấu móng cọc Bài tốn 3: Thiết kế tối ưu đa mục tiêu kết cấu móng cọc: Bài tốn thiết kế tối ưu đa mục tiêu cho kết cấu móng cọc trình bày sau: Hàm mục tiêu Hàm ràng buộc Biến thiết kế    g1  Dc , Lc   Pmax  Qu  ; g  Dc , Lc   S  X   0,08  ; Pmin  ; 0, m  Dc  1,2 m ; 30 m  Lc  100 m X   Dc , Lc  Trong phần này, tác giả giải toán tối ưu đa mục tiêu cho móng cọc gồm cọc, với số lượng cá thể/ hệ 100/1000 Hàm mục tiêu cực tiểu thể tích V  X  cực tiểu độ lún móng cọc 58  Min f1 (Dc , Lc )  V  X  ; Min f2  Dc , Lc   S  X  S  X  ; hàm ràng buộc gồm ràng buộc khả chịu tải, độ lún giới hạn biến thiết kế Trong biến thiết kế chiều dài Lc  khảo sát khoảng  30 m; 100 m  đường kính khảo Tạp chí KHCN Xây dựng - số 3/2018 ĐỊA KỸ THUẬT - TRẮC ĐỊA sát khoảng  0,6 m; 1,2 m  Kết tính tốn hình cho thấy, nghiệm tốn khơng nghiệm tốn thiết kế tối ưu đơn mục tiêu, mà tập hợp điểm thiết kế tối ưu nằm đường pareto Kết giúp cho người thiết kế có thêm nhiều lựa chọn q trình tính tốn thiết kế Dựa vào nghiệm tối ưu đường cong pareto này, người thiết kế chọn điểm thiết kế thiên an tồn thiên tiết kiệm chi phí Kết chi tiết thể bảng 10 Kết cho thấy chọn phương án thiết kế thiên an tồn nên chọn điểm thiết kế I, phương án thiên tiết kiệm chi phí nên chọn điểm thiết kế G, phương án cân đối chi phí an tồn nên chọn điểm thiết kế H 0,06 Dc=0,6(m)-1,2(m) G(49.12; 0.059) 0,055 0,05 0,045 H(62.84; 0.04) 0,04 I(181.1; 0.035) 0,035 0,03 40 60 80 100 120 140 160 180 Trọng lượng thể tích V (m3) 200 220 240 Hình Nghiệm tối ưu đa mục tiêu cho kết cấu móng cọc Bảng 10 Tổng hợp nghiệm tối ưu đa mục tiêu cho kết cấu móng cọc Điểm G H Đường kính 0, 0, 1,1   48,7 97,2 100 V m   49,12 62,84 181,1   0,059 0,04 0,035 Chiều dài Lc m Thể tích I Dc  m  Độ lún S m Kết luận Chúng tiến hành nghiên cứu, thiết lập giải tốn tối ưu hóa đa mục tiêu cho kết cấu móng cọc phương pháp giải thuật di truyền phân loại khơng trội NSGA-II Bài tốn tối ưu đa mục tiêu thành lập với hai hàm mục tiêu đối lập cực tiểu thể tích móng cọc cực tiểu độ lún Biến thiết kế chiều dài cọc Lc đường kính cọc Dc Điều kiện ràng buộc tốn tối ưu gồm có ràng buộc khả chịu tải, ràng buộc độ lún móng cọc ràng buộc độ ổn định đất Các kết đạt cho thấy lời giải tối ưu đạt tập hợp nghiệm tối ưu nằm đường nghiệm Pareto Kết nghiên cứu Tạp chí KHCN Xây dựng - số 3/2018 tảng quan trọng giúp cho người thiết kế có nhìn tổng quan có nhiều phương án thiết kế tối ưu để chọn lựa, tùy theo yêu cầu chủ đầu tư Lời cảm ơn: Nghiên cứu tài trợ Quỹ Phát triển khoa học công nghệ quốc gia (NAFOSTED) đề tài mã số 107.02-2017.08 Chúng xin trân trọng cảm ơn TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] P Ngatchou, A Zarei, and A El-Sharkawi (2005), “Pareto Multi Objective Optimization,” Proc 13th Int Conf on, Intell Syst Appl to Power Syst., 6-10 Nov 2005, pp 84–91 59 ĐỊA KỸ THUẬT - TRẮC ĐỊA [2] K S Y F Leung and and A Klar (2011), “Multiobjective Foundation Optimization and its Application to Pile Reuse,” Geo-Frontiers 2011 © ASCE 2011, 397(9), pp 75–84 [9] K Deb, A Pratap, S Agarwal, and T Meyarivan (2002), “A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II,” IEEE Trans Evol Comput., 6(2), [3] M F Ashby, “Multi-objective optimization in material design and selection,” Acta Mater., vol 48, no 1, pp 359–369, 2000 pp 182–197 [10] Châu Ngọc Ẩn (2012), Nền móng cơng trình, Nhà xuất xây dựng Hà Nội [4] K Deb and A Dhar (2011), “Optimum design of stone column-improved 136(2), pp 319–330 soft soil using multiobjective [11] Braja M Das (2016), Principles of Foundation Engineering, Cengage Learning optimization technique,” Comput Geotech., 38(1), pp 50–57, 2011 [12] TCVN 9362:2012 (2013), Tiêu chuẩn thiết kế nhà cơng trình, Bộ khoa học Cơng nghệ [5] L Wang, C H Juang, S Atamturktur, W Gong, S Khoshnevisan, and H S Hsieh (2014), “Optimization [13] Kalyanmoy Deb (2001), “Multi Objective Optimization of design of supported excavations in multi-layer Using Evolutionary Algorithms.” John Wiley & Sons, strata,” J Geoengin., 9(1), pp 1–10 Ltd [6] X Liu, G Cheng, B Wang, and S Lin (2012), [14] A Starkey, H Hagras, S Shakya, and G Owusu “Optimum Design of Pile Foundation by Automatic (2016), “A multi-objective genetic type-2 fuzzy logic Grouping Genetic Algorithms,” ISRN Civ Eng., 2012, based system for mobile field workforce area pp 1–16 optimization,” Inf Sci (Ny)., 329, pp 390–411 [7] Vũ Anh Tuấn and Nguyễn Quốc Cường (2007), “Thiết [15] Nguyễn Minh Thọ (2015), Tối ưu hóa dựa độ tin kế tối ưu kết cấu thép thuật tiến hóa,” Tạp chí cậy tốn thiết kế móng cọc sử dụng vòng lặp kép, khoa học công nghệ, 45(4), tr 111–118 Luận văn thạc sỹ, Đại học Hutech, Trường Đại học Công nghệ TP Hồ Chí Minh [8] Y F Leung, A Klar, and K Soga (2010), “Theoretical 60 Study on Pile Length Optimization of Pile Groups and Ngày nhận bài: 27/7/2018 Piled Rafts,” J Geotech Geoenvironmental Eng., Ngày nhận sửa lần cuối: 26/8/2018 Tạp chí KHCN Xây dựng - số 3/2018 ... tìm nghiệm tối ưu cho tốn thiết kế tối ưu đa mục tiêu kết cấu móng cọc Bài toán 3: Thiết kế tối ưu đa mục tiêu kết cấu móng cọc: Bài tốn thiết kế tối ưu đa mục tiêu cho kết cấu móng cọc trình... lượng thể tích V (m3) 200 220 240 Hình Nghiệm tối ưu đa mục tiêu cho kết cấu móng cọc Bảng 10 Tổng hợp nghiệm tối ưu đa mục tiêu cho kết cấu móng cọc Điểm G H Đường kính 0, 0, 1,1   48,7 97,2... S m Kết luận Chúng tiến hành nghiên cứu, thiết lập giải tốn tối ưu hóa đa mục tiêu cho kết cấu móng cọc phương pháp giải thuật di truyền phân loại không trội NSGA-II Bài toán tối ưu đa mục tiêu