Theo dõi hiện tượng lỏng bu lông trong chân cột thép sử dụng đáp ứng trở kháng kết hợp với mạng nơ ron nhân tạo

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA NGÔ TIẾN VINH THEO DÕI HIỆN TƯỢNG LỎNG BU LÔNG TRONG CHÂN CỘT THÉP SỬ DỤNG ĐÁP ỨNG TRỞ KHÁNG KẾT HỢP VỚI MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO Chun ngành : Kỹ Thuật Xây Dựng Cơng Trình Dân Dụng Công Nghiệp Mã số ngành : 60580208 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, THÁNG 08 NĂM 2020 i CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐHQG TP HCM Cán hướng dẫn khoa học: PGS.TS Hồ Đức Duy Chữ ký: Cán chấm nhận xét 1: TS Nguyễn Phú Cường Chữ ký: Cán chấm nhận xét 2: TS Liêu Xuân Quí Chữ ký: Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG TP HCM ngày 31 tháng 08 năm 2020 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: PGS.TS Cao Văn Vui Chủ tịch TS Nguyễn Phú Cường Phản biện TS Liêu Xuân Quí Phản biện TS Đoàn Ngọc Tịnh Nghiêm Thư ký TS Nguyễn Tấn Cường Ủy viên CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA KỸ THUẬT XÂY DỰNG PGS.TS Cao Văn Vui PGS.TS Lê Anh Tuấn ii ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc Lập – Tự Do – Hạnh Phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: NGÔ TIẾN VINH MSHV: 1770394 Ngày tháng năm sinh: 01-04-1994 Nơi sinh: Nha Trang Chuyên ngành: Kỹ Thuật Xây Dựng Cơng Trình Dân Dụng Cơng Nghiệp TÊN ĐỀ TÀI: Theo dõi tượng lỏng bu lông chân cột thép I sử dụng đáp ứng trở kháng kết hợp với mạng Nơ-ron nhân tạo II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG Tìm hiểu phương pháp trở kháng để chẩn đoán hư hỏng cho kết cấu Sử dụng phương pháp phần tử hữu hạn để mô kết cấu dầm nhôm So sánh đáp ứng trở kháng mô thực nghiệm Sử dụng phương pháp phần tử hữu hạn để mô liên kết bu lông chi tiết chân cột móng với trường hợp bu lông bị giảm lỏng giảm lỏng đồng thời bu lơng Qua đó, xác định miền tần số nhạy cảm với hư hỏng kết cấu Sử dụng mạng Nơ-ron nhân tạo để xác định vị trí hư hỏng cấp độ hư hỏng chi tiết bu lông III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ :25/02/2019 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ :02/08/2020 V HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: PGS.TS Hồ Đức Duy Tp.HCM, ngày 02 tháng 08 năm 2020 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN PGS.TS HỒ ĐỨC DUY CHỦ NHIỆM NGHÀNH PGS.TS LƯƠNG VĂN HẢI TRƯỞNG KHOA KỸ THUẬT XÂY DỰNG PGS.TS LÊ ANH TUẤN iii LỜI CẢM ƠN Luận văn Thạc sĩ nằm hệ thống luận cuối khóa nhằm trang bị cho Học viên cao học khả tự nghiên cứu, biết cách giải vấn đề cụ thể đặt thực tế xây dựng Đó trách nhiệm niềm tự hào học viên cao học Để hoàn thành luận văn này, cố gắng nỗ lực thân, học viên nhận giúp đỡ nhiều từ tập thể cá nhân Học viên xin ghi nhận tỏ lòng biết ơn đến tập thể cá nhân dành cho học viên giúp đỡ quý báu Đầu tiên học viên xin bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc đến thầy PGS.TS Hồ Đức Duy Thầy đưa gợi ý để hình thành ý tưởng đề tài góp ý chân thành, sâu sắc cách nhận định đắn vấn đề nghiên cứu cách tiếp cận có hiệu suốt q trình làm luận văn Sự giúp đỡ khơng thể diễn tả lời nói, xin thầy nhận lịng biết ơn sâu sắc em Học viên xin chân thành cảm ơn quý Thầy, Cô Khoa Kỹ Thuật Xây dựng, trường Đại học Bách Khoa Tp.HCM truyền dạy kiến thức quý báu cho học viên, kiến thức thiếu đường nghiên cứu khoa học nghiệp học viên sau Mặc dù q trình làm luận văn có, thân học viên luôn nỗ lực, với lượng kiến thức lớn nên tránh thiếu sót định Kính mong q Thầy, Cơ dẫn thêm học viên bổ sung kiến thức hồn thiện thân Xin trân trọng cảm ơn! Tp.HCM, ngày 02 tháng 08 năm 2020 Ngơ Tiến Vinh iv TĨM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Nghiên cứu mơ tốn khảo sát, sử dụng đáp ứng trở kháng kết hợp với mạng Nơ-ron nhân tạo để theo dõi chẩn đoán tượng lỏng bu lông kết cấu thép Để đạt mục tiêu nghiên cứu, học viên thực nội dung sau: Mơ hình dầm nhơm có điều kiện biên tự với hư hỏng vết nứt xuất khảo sát miền tần số 10-100 kHz Mơ hình liên kết bu lơng vị trí chân cột thép với trường hợp giảm lỏng đồng thời bu lơng vị trí khảo sát bất kì, khảo sát miền tần số 60-90 kHz Nghiên cứu cho thấy với kết cấu khác vị trí bu lơng hư hỏng khác miền tần số nhạy cảm khác nhau; số RMSD hiệu việc chẩn đốn xuất vị trí hư hỏng ANNs MLP chẩn đốn xác mức độ hư hỏng Phương pháp sử dụng kết hợp đáp ứng trở kháng, số RMSD ANNs MLP chẩn đốn xác xuất hư hỏng, vị trí hư hỏng mức độ hư hỏng v ABSTRACT This study aims to research and find feasible solutions to detect bolt loosening in steel structures by combining electro-mechanical impedance-based damage detection method and Multilayer Perceptron (ANNs MLP) with the consideration of frequency range's sensitivity To achieve the objective, the participant has implemented the following contents: Aluminum beam with free boundary conditions in the case of cracks, examining in the frequency range from 10 to 100 kHz Bolt connection at the intersection of steel column – foundation with both one bolt loosening and two bolt loosening in the assessment position, examining in the frequency range from 60 to 90 kHz The results reveal that each structure and each damage location have the different frequency range The RMSD index is effective for alarming the occurrence of the damage and for detecting the damage's location; while ANNs MLP diagnoses the damage's severity exactly In summary, the proposed impedance-based method combining RMSD index and ANNs MLP successfully diagnoses the damage's occurrence, and the damage's location, as well as the damage's severity vi LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan công việc tơi thực hướng dẫn PGS.TS Hồ Đức Duy Các kết Luận văn thật chưa công bố nghiên cứu khác Tôi xin chịu trách nhiệm cơng việc thực Tp.HCM, ngày 02 tháng 08 năm 2020 Ngô Tiến Vinh vii MỤC LỤC Contents NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ ii LỜI CẢM ƠN iii TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ iv ABSTRACT .v LỜI CAM ĐOAN vi MỤC LỤC vii DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU .x DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ xii DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT xvii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU xviii GIỚI THIỆU 1.1 GIỚI THIỆU 1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU .4 1.3 NỘI DUNG NGHIÊN CỨU .4 1.4 TÍNH CẦN THIẾT VÀ Ý NGHĨA THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI 1.5 CẤU TRÚC CỦA LUẬN VĂN: TỔNG QUAN .6 2.1 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU THẾ GIỚI 2.2 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU TRONG NƯỚC 2.3 TỔNG KẾT 13 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 14 3.1 PHƯƠNG PHÁP TRỞ KHÁNG 14 viii 3.1.1 Giới thiệu 14 3.1.2 Nguyên lý làm việc trở kháng 15 3.1.3 Phạm vi hoạt động PZT miền tần số sử dụng 21 3.2 PHƯƠNG PHÁP CHẨN ĐOÁN HƯ HỎNG LIÊN KẾT BU LÔNG SỬ DỤNG TRỞ KHÁNG ĐIỆN 22 3.2.1 Phương pháp RMSD (Root Mean Square Deviation) 22 3.3 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 22 3.3.1 Các khái niệm thuật tốn thơng minh 22 3.3.2 Khái niệm mạng Nơ-ron nhân tạo .23 3.3.3 Cấu trúc mạng Nơ-Ron nhân tạo 23 3.3.4 Mơ hình mạng Nơ-ron nhân tạo 29 3.3.5 Các vấn đề mạng Nơ-ron nhân tạo 35 3.3.6 Công cụ nghiên cứu 39 3.3.7 Phần mềm IBM SPSS .43 CÁC BÀI TOÁN ỨNG DỤNG .48 4.1 GIỚI THIỆU 48 4.2 BÀI TỐN 1: DẦM NHƠM CĨ ĐIỀU KIỆN BIÊN TỰ DO 48 4.3 BÀI TỐN 2: MƠ PHỎNG LIÊN KẾT BU LÔNG CHÂN CỘT THÉP TRONG NHÀ THÉP CÔNG NGHIỆP .53 4.3.1 Giới thiệu 53 4.3.2 Mô toán: 56 4.3.3 Bài toán khảo sát: 62 4.3.4 Bài toán mở rộng 1: 75 4.3.5 Bài toán mở rộng 2: 99 4.3.6 Bài toán mở rộng 3: .105 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .112 5.1 KẾT LUẬN 112 5.2 KIẾN NGHỊ 112 ix TÀI LIỆU THAM KHẢO 114 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG 118 104 Tại biến PARTITION có vị trí để trống, tương ứng vị trí biến PARTITION có giá trị -1 có nghĩa vị trí hư hỏng vị trí cần chẩn đốn (holdout) Một ANNs MLP có kiến trúc chọn tự động sau sử dụng: Hình 4.56 Sơ đồ mạng kiến trúc ANNs MLP phần mềm đề xuất để chẩn đoán lỏng 10% cho bu lông 105 Kết huấn luyện mạng ANNs sau: Bảng 4.22 Sai số huấn luyện ANNs miền tần số [74-76 kHz] bu lông cho trường hợp giảm lỏng đồng thời bu lơng 10% Hoạt động Thực tế (%) Chẩn đốn (%) Huấn luyện 0.24 Huấn luyện 10 10.03 0.3 Huấn luyện 20 19.98 0.1 Huấn luyện 50 49.89 0.22 Chẩn đoán 10 11.31 13.1 Sai số (%) Nhận xét: - Khả chẩn đoán mạng ANNs MLP cho giảm lỏng bu lông cấp 10% xác với sai số 13.1% - Các trường hợp lại, liệu dùng để huấn luyện kiểm tra có chênh lệch bé khơng đáng kể 4.3.6 Bài toán mở rộng 3: Lấy đáp ứng trở kháng bu lông (bu lông 2) ứng với trường hợp giảm lỏng cấp độ 0%, 10%, 20% 50% làm sở liệu cho ANNs Tiến hành mô lại mơ hình chạy thêm trường hợp giảm lỏng đồng thời bu lông cấp 25% bu lông cấp 5% 4.3.6.1 Sử dụng mạng ANN để chẩn đốn giảm lỏng liên kết bu lơng 1: Chẩn đốn lỏng 25%: trường hợp bu lơng lỏng đồng thời - Giả định đáp ứng trở kháng cho trường hợp bu lông lỏng 25% chưa biết (đặt tên “chẩn đoán lỏng 25%”) Cùng với đáp ứng trở kháng trường hợp lại mạng ANNs MLP chẩn đoán mức độ giảm lỏng cho chi tiết liên kết bu lông sử dụng đáp ứng trở kháng 106 300 KHÔNG LỎNG LỎNG 10% 250 LỎNG 20% LỎNG 50% ReZ (Ohm) 200 CHẨN ĐOÁN LỎNG 25% 150 100 50 60 65 70 75 Tần số (kHz) 80 85 90 Hình 4.57 Đáp ứng trở kháng để chẩn đốn giảm lỏng bu lơng cấp 25% cho trường hợp giảm lỏng bu lông đồng thời Từ đồ thị đáp ứng trở kháng bu lơng ta thấy đỉnh trở kháng xuất vùng tần số [65- 68 kHz] vùng tần số tập trung nhiều đỉnh trở kháng nên học viên lấy đáp ứng trở kháng vùng tần số để đưa vào làm liệu huấn luyện chẩn đoán cho trường hợp bu lông bị giảm lỏng 5% Mạng ANNs MLP xây dựng để chẩn đoán mức độ giảm lỏng với biến đầu vào, đầu tập chia biến sau: Hình 4.58 Khai báo biến liệu SPSS cho toán mở rộng bu lông bị giảm lỏng 25% 107 Tại biến PARTITION có vị trí để trống, tương ứng vị trí biến PARTITION có giá trị -1 có nghĩa vị trí hư hỏng vị trí cần chẩn đốn (holdout) Một ANNs MLP có kiến trúc chọn tự động sau sử dụng: Hình 4.59 Sơ đồ mạng kiến trúc ANNs MLP phần mềm đề xuất để chẩn đoán lỏng 25% cho bu lông 108 Kết huấn luyện mạng ANNs sau: Bảng 4.23 Sai số huấn luyện ANNs miền tần số [65-68 kHz] bu lông Hoạt động Thực tế (%) Chẩn đoán (%) Huấn luyện 0.16 Huấn luyện 10 9.96 0.4 Huấn luyện 20 20.07 0.35 Huấn luyện 50 49.85 0.3 Chẩn đoán 25 21.32 14.72 Sai số (%) Nhận xét: - Khả chẩn đoán mạng ANNs MLP cho giảm lỏng bu lông cấp 25% 14.72% Đây sai số chấp nhận - Các trường hợp lại, liệu dùng để huấn luyện kiểm tra có chênh lệch bé khơng đáng kể 4.3.6.2 Sử dụng mạng ANN để chẩn đoán giảm lỏng liên kết bu lơng 2: Chẩn đốn lỏng 5%: trường hợp bu lông lỏng đồng thời - Giả định đáp ứng trở kháng cho trường hợp bu lông lỏng 5% chưa biết (đặt tên “chẩn đoán lỏng 5%”) Cùng với đáp ứng trở kháng trường hợp cịn lại mạng ANNs MLP chẩn đốn mức độ giảm lỏng cho chi tiết liên kết bu lông sử dụng đáp ứng trở kháng 109 200 KHÔNG LỎNG 180 LỎNG 10% 160 LỎNG 20% LỎNG 50% ReZ (Ohm) 140 CHẨN ĐOÁN LỎNG 5% 120 100 80 60 40 20 60 65 70 75 Tần số (kHz) 80 85 90 Hình 4.60 Đáp ứng trở kháng để chẩn đốn giảm lỏng bu lơng cấp 5% cho trường hợp giảm lỏng bu lông đồng thời Từ đồ thị đáp ứng trở kháng bu lơng ta thấy đỉnh trở kháng xuất vùng tần số [74- 76 kHz] vùng tần số tập trung nhiều đỉnh trở kháng nên học viên lấy đáp ứng trở kháng vùng tần số để đưa vào làm liệu huấn luyện chẩn đoán cho trường hợp bu lông bị giảm lỏng 5% Mạng ANNs MLP xây dựng để chẩn đoán mức độ giảm lỏng với biến đầu vào, đầu tập chia biến sau: Hình 4.61 Khai báo biến liệu SPSS cho toán mở rộng bu lông bị giảm lỏng 5% 110 Tại biến PARTITION có vị trí để trống, tương ứng vị trí biến PARTITION có giá trị -1 có nghĩa vị trí hư hỏng vị trí cần chẩn đốn (holdout) Một ANNs MLP có kiến trúc chọn tự động sau sử dụng: Hình 4.62 Sơ đồ mạng kiến trúc ANNs MLP phần mềm đề xuất để chẩn đoán lỏng 5% cho bu lông 111 Kết huấn luyện mạng ANNs sau: Bảng 4.24 Sai số huấn luyện ANNs miền tần số [74-76 kHz] bu lông Hoạt động Thực tế (%) Chẩn đoán (%) Huấn luyện 0.3 Huấn luyện 10 9.96 0.4 Huấn luyện 20 19.99 0.05 Huấn luyện 50 49.9 0.2 Chẩn đoán 5.4 Sai số (%) Nhận xét: - Khả chẩn đoán mạng ANNs MLP cho giảm lỏng bu lơng cấp 5% xác với sai số 8% - Các trường hợp lại, liệu dùng để huấn luyện kiểm tra có chênh lệch bé không đáng kể 112 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.1 Kết luận Sau thực phân tích đánh giá kết tốn Chương 4, học viên có kết luận sau: - Việc sử dụng phần mềm ANSYS V15 để mơ hình cho kết đáng tin cậy, cung cấp đáp ứng trở kháng phục vụ cho nhu cầu nghiên cứu, phân tích tính tốn Tuy nhiên, việc mơ hình kết cấu phức tạp sai lệch lớn Vì vậy, muốn mơ hình đạt kết tốt cần phải hiểu rõ thông số đầu vào loại vật liệu phần tử mô phần mềm để hồn thiện mơ hình gần sát với thực tế - Dựa vào số RMSD, hư hỏng kết cấu chẩn đốn xác sử dụng vài miền tần số thích hợp (các vùng tần số có xuất nhiều đỉnh trở kháng nhất) Chỉ số RMSD thay đổi miền tần số khác việc xác định miền tần số nhạy cảm với hư hỏng kết cấu tối quan trọng việc xác định giảm lỏng bu lông Tuy nhiên, số RMSD không cung cấp xác mức độ hư hỏng giảm lỏng liên kết bu lông - Sau xác định miền tần số nhạy cảm, sử dụng mạng ANNs MLP để chẩn đoán hư hỏng (sự giảm lỏng bu lơng tốn 2) Từ chẩn đốn thành cơng hư hỏng xuất kết cấu cụ thể giảm lỏng bu lông 1, 2, chi tiết chân cột thép Độ xác kết chẩn đốn đạt khoảng 10% 5.2 Kiến nghị Mặc dù phương pháp đề xuất đạt thành công bước đầu việc chẩn đốn tượng lỏng bu lơng chi tiết chân cột thép, nhiên: - Đây toán thực tế cụ thể thiếu thiết bị để thí nghiệm nên kết lấy từ mơ hình mơ phần mềm ANSYS có khác biệt định - Trong q trình phân tích chẩn đoán sử dụng mạng ANNs MLP, để có số lượng mẫu cho việc huấn luyện việc sử dụng mơ hình để khảo sát thêm 113 trường hợp hư hỏng cần thiết Đối với thực tế khơng thể thực nghiệm nhiều trường hợp hư hỏng; với trường hợp không hư hỏng mô hình thí nghiệm thực tế gần giống xây dựng phát triển nhiều trường hợp khác mơ hình để tăng số lượng mẫu để việc chẩn đốn xác - Việc chẩn đốn đồng thời hai liên kết bu lông cho thấy kết tin cậy để xác cần tăng số lượng mẫu, điều chỉnh mẫu huấn luyện kiểm tra cho phù hợp để tăng hiệu chẩn đoán 114 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Ayres, J.W., Lalande, F., Chaudhry, Z., and Rogers, C.A (1998), “Qualitative Impedance-based Health Monitoring of Civil Infrastructures”, Smart Materials and Structures [2] Baptista, F G., Budoya, D E., Almeida, V A D d & Ulson, J A C., (2014), “An Experimental Study on the Effect of Temperature on Piezoelectric Sensors for Impedance-Based Structural Health Monitoring”, 10 01, pp 1208-1227 [3] Bruno, A.C., Fabricio, G.B., and Francesco, C (2019), “New signal processing approach for structural health monitoring in noisy environments based on impedance measurements” , Measurement [4] Chaudhry, Z., and Ganino, L (1994), “Damage detection using neutral networks: an initial experimental study on debonded beams”, J Intell Master Syst struct, 5(4), pp 585-589 [5] Chaudhry, Z., Sun, F P & Rogers, C A., (1995), “Local-Area Health Monitoring of Aircraft via Piezoelectric Actuator/Sensor Patches” Smart Structures and Integrated Systems SPIE, Volume 2443 [6] Đỗ, H H (2016), “Chẩn đoán tổn hao ứng suất cáp dầm BTCT ứng suất trước sử dụng trở kháng có xét đến độ nhạy miền tần số”, Luận văn thạc sĩ, đại học Bách Khoa TPHCM [7] Huang, H.P., and Ming, W.H (2019), “ Piezoelectric cement sensor-based electromechanical impedance technique for the strength monitoring of cement mortar”, Construction and Building Materials [8] Huỳnh, V.M T (2017), “Theo dõi lực căng kết cấu dây cáp sử dụng đáp ứng dao động trở kháng”, Luận văn thạc sĩ, đại học Bách Khoa TPHCM [9] Krishnamurthy,K., Lalande, F., and Rogers, C.A (1996), “Effects of Temperature on the Electrical Impedance of Piezoelectric Sensors”, Proceeding of SPIE Smart Structures and Materials: Smart Structures and Integrated Systems 115 [10] Park, G., Sohn, H., and Farrar, C.R (2003), “Overview of piezoelectric impedance-based health monitoring and path forward”, The Shock and Vibration Digest [11] Park, G., Cudney, H.H., and Inman, D.J (2000), “Impedance – based health monitoring of civil structural components”, Journal of Infrastructure Systems [12] Min, J., Park, S., Yun, C.B., Lee, C.G., and Lee, C (2012), “Impedance – based structural health monitoring incorporating neural network technique for identification of damage type and severity”, Engineering Structure [13] Nguyễn, H D (2017), “Chẩn đoán tổn hao ứng suất dầm bê tông ứng suất trước sử dụng trở kháng có xét đến ảnh hưởng nhiệt độ mơi trường”, Luận văn thạc sĩ, đại học Bách Khoa TPHCM [14] Nguyễn, T H (2017), “Theo dõi diện tượng lỏng bu lơng sử dụng tín hiệu trở kháng kết hợp với mạng Nơ-ron nhân tạo có xét đến độ nhạy miền tần số”, Luận văn thạc sĩ, đại học Bách Khoa TPHCM [15] Nguyễn, V B (2018), “Chẩn đoán tượng tách lớp dầm bê tơng cốt thép có gia cường FRP sử dụng đặc trưng trở kháng - điện”, Luận văn thạc sĩ, đại học Bách Khoa TPHCM [16] Nguyễn, K D & Kim, J T., (2010), “Numerical Simulation of ElectroMechanical Impedance Response in Cable-Anchor Connection Interface”, Journal of the Korean Society for XonJesirut ttve Testing, Volume Vol.30 [17] Ngơ, T.M., Hồ, D.D (2015), “Chẩn đốn hư hỏng liên kết bu lông nối cột thép sử dụng kỹ thuật trở kháng điện”, Tạp chí Xây dựng [18] Okugawa, M., (2004), “Bolt Loosening Detection Methods by using Smart Washer Adopted 4SID”, Proceedings of 45th AIAA/ASME/ASCE AHS ASC Structures, Structural Dynamics & Materials Conference , 19-22 April [19] Raju, V., Park, H & Cudney, H., (1998), “Impedance-based Health Monitoring Technique of Composite Reinforced Structures” Proceedings of 9th International Conference on Adaptive Structures and Technologies, 14-16 October, pp 448-457 116 [20] Sun, F.P., Chaudhry, Z., Liang, C., and Roger, C.A (1995), “Truss structure integrity identification using PZT sensor-actuator”, J Intell Master Syst Struct [21] Tseng, K., Basu, P & Wang, L., (2002), “Damage Identification of Civil Infrastructures using Smart Piezoceramic Sensors Proceedings of the First European Workshop on Structural Health Monitoring, pp 450-457 [22] Tseng, K., and Naidu, A (2002), “Non-Parametric Damage Detection and Characterization using Smart Piezoceramic Materials”, Smart Materials and Structures [23] Vicente, L.J., Park, G., Cudney, H H., and Inman, D J (2000), “ImpedanceBased Structural Health Monitoring with Artificial Neural Networks”, Journal of intelligent material systems and structures [24] Liang, C., Sun, F P., and Rogers, C A (1994), “Coupled ElectroMechanical Analysis of Adaptive Material Systems-Determination of the Actuator Power Consumption and System Energy Transfer”, Journal of Intelligent Material Systems and Structures, Vol 5, pp 12-20 [25] Lee, J.J., Yun, C.B., Lee, J.W., and Jung, H.Y (2005), “Neutral network-based damage detection for bridges considering errors in baseline finite element model”, J Sound Vib [26] Lê, M Q (2015), “Chẩn đoán hư hỏng kết cấu kim loại sử dụng trở kháng”, Luận văn thạc sĩ, đại học Bách Khoa TPHCM [27] Yun, C.B., and Bahng, E.Y (2000), “Substructural identification using neutral networks”, Comput struct [28] Yun, C.B., Yi, J.H., and Bahng, E.Y (2001), “Joint damage assessment of framed structures using a neutral networks technique”, Eng struct [29] Wang, J et al., (2016), “Impedance-based stability analysis of single-phase inverter connected to weak grid with voltage feed-forward control”, Long Beach, CA, s.n [30] Wang, X.M., Ehlers, C., and Neitzel, M (1996), “Electro-mechanical Dynamic Analysis of the Piezoelectric Stack”, Smart Materials and Structures 117 [31] Wang, X.M., Ehlers, C., and Neitzel, M (1997), “An analytical investigation of static models of piezoelectric patches attached to beams and plates”, Smart Materials and Structures 118 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên: NGÔ TIẾN VINH Ngày, tháng, năm sinh: 01-04-1994 Nơi sinh: Khánh Hịa Địa liên lạc: Lơ E2-8.02, Chung cư Him Lam Nam Khánh, P5, Q8, TPHCM ĐTDĐ: 0342331907 Email: Ntvinh1914@gmail.com QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO 2012-2017: Sinh viên đại học chun ngành Xây dựng cơng trình dân dụng công nghiệp, Trường Đại học Giao Thông Vận Tải TPHCM 2017-2019: Học viên cao học chuyên ngành Xây dựng cơng trình dân dụng cơng nghiệp, Trường Đại học Bách Khoa TPHCM ... Trình Dân Dụng Công Nghiệp TÊN ĐỀ TÀI: Theo dõi tượng lỏng bu lông chân cột thép I sử dụng đáp ứng trở kháng kết hợp với mạng Nơ-ron nhân tạo II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG Tìm hiểu phương pháp trở kháng. .. số Với tình hình nghiên cứu nước Học viên tiếp tục nghiên cứu phát triển mở rộng với đề tài ? ?theo dõi tượng lỏng bu lông chân cột thép sử dụng đáp ứng trở kháng kết hợp với mạng Nơ-ron nhân tạo? ??... hỏng liên kết bu lơng nối cột thép sử dụng kỹ thuật điện Kế đó, Nguyễn (2017) nghiên cứu chẩn đốn tượng lỏng bu lơng chi tiết nối dầm sử dụng đáp ứng trở kháng kết hợp với mạng nơ-ron nhân tạo có