Phân tích độ tin cậy của hệ kết cấu dây căng sử dụng mạng nơ ron nhân tạo và phương pháp FORM

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP HCM - PHỤNG CƠNG TỒN THỂ PHÂN TÍCH ĐỘ TIN CẬY CỦA HỆ KẾT CẤU DÂY CĂNG SỬ DỤNG MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO VÀ PHƯƠNG PHÁP FORM LUẬN VĂN THẠC SỸ Chuyên ngành: Xây dựng cơng trình dân dụng cơng nghiệp Mã ngành: 60 58 02 08 TP Hồ Chí Minh, năm 2017 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP HCM - PHỤNG CƠNG TỒN THỂ PHÂN TÍCH ĐỘ TIN CẬY CỦA HỆ KẾT CẤU DÂY CĂNG SỬ DỤNG MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO VÀ PHƯƠNG PHÁP FORM LUẬN VĂN THẠC SỸ Chuyên ngành: Xây dựng cơng trình dân dụng cơng nghiệp Mã ngành: 60 58 02 08 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS NGUYỄN VĂN GIANG TP Hồ Chí Minh, năm 2017 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CƠNG NGHỆ TP HCM Cán hướng dẫn khoa học :TS NGUYỄN VĂN GIANG Luận văn Thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Công nghệ TP HCM ngày … tháng … năm … Thành phần Hội đồng đánh giá Luận văn Thạc sĩ gồm: TT Họ tên Chức danh Hội đồng Khổng Trọng Toàn Chủ tịch Nguyễn Hồng Ân Phản biện Đào Đình Nhân Phản biện Nguyễn Sơn Lâm Trần Tuấn Nam Ủy viên Ủy viên, Thư ký Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV TRƯỜNG ĐH CÔNG NGHỆ TP HCM VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc Thành phố Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2017 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: PHỤNG CƠNG TỒN THỂ Giới tính: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 18/3/1978 Nơi sinh: Long An Chuyên ngành: Kỹ thuật xây dựng cơng trình dân dụng cơng nghiệp MSHV: 154.187.0016 I- Tên đề tài: Phân tích độ tin cậy hệ kết cấu dây căng sử dụng mạng nơ ron nhân tạo phương pháp FORM II- Nhiệm vụ nội dung: Nghiên cứu áp dụng sử dụng lý thuyết mạng nơ ron nhân tạo phương pháp đánh giá độ tin cậy FORM để phân tích ổn định mơ hình khơng gian nhà thi đấu đa với kết cấu mái sử dụng cáp dây căng hình cánh cung tác động tải trọng Phát triển thuật toán dựa phần mềm tính tốn kết cấu ETABS dựng mơ hình, SAP 2000 để phân tích nội lực kết cấu tương ứng với loại tải trọng khác nhau, dùng ngôn ngữ lập trình Matlab để thiết lập cơng thức cho tốn giải phương trình tổng động thể tốn Trong luận văn, mơ cơng trình nhà thi đấu đa làm việc với mơ hình khơng gian với kết cấu mái sử dụng cáp dây căng hình cánh cung với số tầng cao 01 tầng, chiều dài 120m, chiều rộng 90m, chiều cao 24m Cột, chống đứng, chống xiên, giằng hệ dàn cáp cấu kiện thép, kết cấu chịu lực phần mái cơng trình, dây căng giữ ổn định đầu cột vị trí neo cáp truyền xuống dây cáp cường độ cao Các yếu tố ngẫu nhiên xem xét bao gồm yếu tố tải trọng gió, nhiệt độ mơi trường; tải trọng tác động vào cơng trình lấy theo tiêu chuẩn Việt Nam Hai yếu tố liên tục thay đổi q trình sử dụng kết cấu mang tính chất ngẫu nhiên Kiểm tra độ tin cậy chương trình cách so sánh kết chương trình với kết tác giả khác.ậu Thực ví dụ số nhằm khảo sát ảnh hưởng nhân tố quan trọng đến ứng xử kết cấu từ rút kết luận kiến nghị III- Ngày giao nhiệm vụ : / /20 IV- Ngày hoàn thành nhiệm vụ: / /20 V- Cán hướng dẫn: TS NGUYỄN VĂN GIANG CÁN BỘ HƯỚNG DẪN TS NGUYỄN VĂN GIANG KHOA QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH i LỜI CAM ĐOAN Trong trình thực luận văn tơi có tham khảo nhiều tài liệu nhiều luận văn trước tác giả trích dẫn theo quy định Ngồi nội dung tham khảo trích dẫn tơi cam đoan Luận văn “Phân tích độ tin cậy hệ kết cấu dây căng sử dụng mạng Nơ ron nhân tạo phương pháp FORM” hướng dẫn TS Nguyễn Văn Giang cơng trình nghiên cứu riêng Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố cơng trình khác Học viên thực Luận văn Phụng Cơng Tồn Thể ii LỜI CẢM ƠN Luận văn thạc sỹ luận cuối khóa nhằm tổng hợp lại kiến thức môn học suốt trình học tập theo chương trình đào tạo Thạc sỹ trường Những mơn học đề tài sử dụng phương pháp nghiên cứu khoa học, kết cấu vỏ, tối ưu hóa độ tin cậy, động lực học kết cấu, phương pháp định lượng, v.v để giải vấn đề cụ thể đặt thực tế, từ rút học cho thân đóng góp cho cơng trình nghiên cứu khoa học Đầu tiên tơi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thầy TS Nguyễn Văn Giang Thơng qua mơn học tối ưu hóa độ tin cậy, phương pháp phần tử hữu hạn, thầy truyền đam mê nghiên cứu khoa học, phương pháp số phương pháp mà trước thân muốn tìm hiểu chưa có điều kiện nhiệt huyết Hơn nữa, từ gợi ý thầy thực tiễn q trình cơng tác hình thành nên ý tưởng đề tài Trong trình nghiên cứu thầy giúp tơi nhiều cách nhận định đắn vấn đề, cách tiếp cận nghiên cứu hiệu Thông qua tài liệu mà TS Nguyễn Văn Giang cung cấp, lựa chọn lĩnh vực kết cấu thép, dây căng, dây võng nghiên cứu có nhiều phát triển giới, hạn chế Việt Nam Là loại dây đơn tổ hợp dây đơn lại với thành tao khơng có khả chịu nén, độ cứng uốn nhỏ nên tính tốn khơng xét ảnh hưởng đến nội lực chuyển vị mà xét độ cứng kéo dây Hiện nay, kết cấu dây mềm sử dụng phổ biến thực tế xây dựng kết cấu dây treo mái che cơng trình dân dụng công nghiệp nhịp lớn, đặc biệt kết cấu cầu treo dây võng, cầu treo dây văng kết cấu liên hợp dây mềm dầm dàn cứng Vấn đề tính tốn dây đơn sở để xây dựng loại sơ đồ tính cho loại kết cấu dây mềm kết cấu liên hợp nói Trong luận văn, học viên sử dụng dây cáp cường độ cao với đặc tính để đưa vào mơ hình nghiên cứu, tính tốn cơng trình dân dụng cơng nghiệp nhịp lớn đưa vào đề tài Do đó, với lịng đam mê mình, tơi tiếp tục kế thừa đồng nghiệp Việt Nam làm trước để phát triển đề tài iii Tôi xin chân thành cảm ơn quý thầy cô Khoa Kỹ thuật Xây dựng - Trường Đại học kỹ thuật cơng nghệ thành phố Hồ Chí Minh truyền dạy kiến thức cần thiết cho tơi, kiến thức q báu đường nghiên cứu khoa học nghiệp sau Kiến thức khoa học vô tận, người không chuyên nghiên cứu, vấn đề nhỏ nhiên để hiểu ứng dụng cần nhiều thời gian tìm hiểu Trong hoàn cảnh Luận văn Thạc sĩ hoàn thành thời gian ngắn không tránh khỏi thiếu sót Kính mong q thầy (cơ) có lời nhận xét, hướng dẫn, giúp đỡ để học tập thêm kiến thức cần thiết hoàn thiện TP HCM, ngày tháng năm 2017 Phụng Cơng Tồn Thể iv TÓM TẮT Kết cấu dây căng loại kết cấu đặc biệt, loại kết cấu làm việc theo trạng thái lại chịu tác động nhiều loại tải trọng Do đó, đánh giá độ tin cậy kết cấu phức tạp, tác giả qua nghiên cứu toán cụ thể áp dụng cho mơ hình khơng gian nhà thi đấu đa với kết cấu mái sử dụng cáp dây căng hình cánh cung luận văn thấy việc sử dụng mạng Nơron nhân tạo phương pháp Form đem lại kết khả quan Các hàm hàm trạng thái giới hạn I dựa theo tiêu chuẩn độ bền cáp (nội lực cáp không vượt cường độ giới hạn theo catalogue nhà sản xuất) hàm trạng thái giới hạn II dựa theo điều kiện chuyển vị giới hạn (biến dạng, chuyển vị theo phương đứng phải nhỏ chuyển vị cho phép) tác động biến ngẫu nhiên chọn thơng qua q trình phân tích tính tốn mức độ nhạy yếu tố bên ngồi tác động đến hàm trạng thái giới hạn Đầu tiên, luận văn tiến hành phân tích độ tin cậy cho kết cấu cơng trình theo thiết kế Sau đó, phương án thiết kế khác lựa chọn phân tích nhằm đưa nhìn tổng quan phương án thiết kế Từ giúp người thiết kế có thêm thơng tin để lựa chọn phương án thiết kế phù hợp Từ khóa: Tối ưu hóa, độ tin cậy, mạng Nơron nhân tạo, phương pháp Form, dây căng, artificial neural networks v ABSTRACT Tension wire structure is a special type of structure, because it is a type of structure that only works in one state but is affected by many types of load Therefore, the reliability of this structure is very complex The author examines the specific problem applied to the multipurpose house space model with the roof structure using a bow-shaped wire rope This thesis found that using artificial neural networks and the Form method yielded satisfactory results Limit function functions are based on the cable strength criterion (internal force in the cable does not exceed the manufacturer's catalog strength limits) and the limiting state function II is based on the limited displacement condition (distortion, vertical displacement must be smaller than the allowable displacement) that is influenced by random variables will be selected through the analysis and calculation of the sensitivity of the external factors affecting limited state functions First, the thesis carries out the reliability analysis of the structure of the work according to the design Then, different design options were selected and analyzed to give an overview of the design options From there, designers have more information to choose the right design The thesis includes chapters: Keywords: Optimization, reliability, artificial neural networks, form methods, artificial neural networks Phụ lục Code Matlab tính xác suất theo Hàm TTGH I clc; clear all; close all format long % x1:gio; x2:nhiet do; x3: luc cang' x1=xlsread('TONGHOPDULIEU.xls','T600','A3:A72'); x2=xlsread('TONGHOPDULIEU.xls','T600','B3:B72'); force=xlsread('TONGHOPDULIEU.xls','T600','D3:D72'); % I=[x1 x2]'; O=force'; %=============ANN================ net = newff([0.96 12;18 42],[9 1],{'tansig','purelin'}); net=train(net,I,O); xx1=[0.96:0.5:12]; xx2=[18:1:42]; z=zeros(length(xx2),length(xx1)); for i=1:length(xx1) for j=1:length(xx2) z(j,i)=sim(net,[xx1(i);xx2(j)]); %column end end figure mesh(xx1,xx2,z) hold on for i=1:length(x1) plot3(x1(i),x2(i),force(i),'*','color','b') end legend('Ket qua tu mo hinh ANN','Mau thu tu mo hinh SAP 2000') xlabel('Gio'); ylabel('Nhiet do'); zlabel('Noi luc') g=@(x)sim(net,x')-98.71; % xx=[9 18]; % g(xx) muy_X = [6 30]; sigma1 = [1.2 3]; % mean value of random variables % standard deviation of variable design beta = -FORM(muy_X,sigma1,g) P_antoan=normcdf(beta) function [ beta,X,gp ] = FORM(muy_X,sigma,gFORM ) dmuy_X = 1e-3*muy_X; X = muy_X; % Initial mean value of random variables Z = (X-muy_X)./sigma; beta = norm(Z); eps_Z = 100; eps_beta = 100; step % derivative step % transform physical variables to normal variables % calculate beta % Initial error of beta % Initial error of beta = 0; while (abs (eps_Z) > 1e-3) || (abs (eps_beta) > 1e-3) step = step +1; temp = beta; tmp = norm(Z); % the limit state function g = R - S % G= -dg/dZ = -(dg/dX.dX/dZ - dg/dX.dX/dZ) % where dX/dZ = sigma (X = Z.sigma + muy) % calculate gradient of g for i = 1: length(X) x = X; x(i) = x(i)+dmuy_X(i); G(i) = -(gFORM(x) - gFORM(X))/dmuy_X(i)*sigma(i); end % calculate g g = gFORM(X); % calculate reliability beta = beta + g/norm(G); % calculate alpha = [alpha_1, v.v.alpha_i] alpha = G./norm(G); % calculate normal variables Z = alpha*beta; % Stop condition eps_beta = beta-temp; eps_Z = norm(Z) - tmp; % transform normal variables to physical variables X = muy_X + sigma.*Z; end % calculate g gp = gFORM(X); end Phụ lục Code Matlab tính xác suất theo Hàm TTGH II clc; clear all; close all format long % x1:gio; x2:nhiet do; x3: luc cang' x1=xlsread('TONGHOPDULIEU.xls','T600','A3:A72'); x2=xlsread('TONGHOPDULIEU.xls','T600','B3:B72'); displace=xlsread('TONGHOPDULIEU.xls','T600','R3:R72'); % I=[x1 x2]'; O=displace'; %=============ANN================ net = newff([0.96 12;18 42],[9 1],{'tansig','purelin'}); net=train(net,I,O); xx1=[0.96:0.5:12]; xx2=[18:1:42]; z=zeros(length(xx2),length(xx1)); for i=1:length(xx1) for j=1:length(xx2) z(j,i)=sim(net,[xx1(i);xx2(j)]); %column end end figure mesh(xx1,xx2,z) hold on for i=1:length(x1) plot3(x1(i),x2(i),displace(i),'*','color','b') end legend('Ket qua tu mo hinh ANN','Mau thu tu mo hinh SAP 2000') xlabel('Gio'); ylabel('Nhiet do'); zlabel('Chuyen vi') g=@(x)sim(net,x')-0.05625; % xx=[9 18]; % g(xx) muy_X = [6 30]; sigma1 = [1.2 3]; % mean value of random variables % standard deviation of variable design beta = -FORM(muy_X,sigma1,g) P_antoan=normcdf(beta) function [ beta,X,gp ] = FORM(muy_X,sigma,gFORM ) dmuy_X = 1e-3*muy_X; X = muy_X; % Initial mean value of random variables Z = (X-muy_X)./sigma; beta = norm(Z); eps_Z = 100; eps_beta = 100; step % derivative step % transform physical variables to normal variables % calculate beta % Initial error of beta % Initial error of beta = 0; while (abs (eps_Z) > 1e-3) || (abs (eps_beta) > 1e-3) step = step +1; temp = beta; tmp = norm(Z); % the limit state function g = R - S % G= -dg/dZ = -(dg/dX.dX/dZ - dg/dX.dX/dZ) % where dX/dZ = sigma (X = Z.sigma + muy) % calculate gradient of g for i = 1: length(X) x = X; x(i) = x(i)+dmuy_X(i); G(i) = -(gFORM(x) - gFORM(X))/dmuy_X(i)*sigma(i); end % calculate g g = gFORM(X); % calculate reliability beta = beta + g/norm(G); % calculate alpha = [alpha_1, v.v.alpha_i] alpha = G./norm(G); % calculate normal variables Z = alpha*beta; % Stop condition eps_beta = beta-temp; eps_Z = norm(Z) - tmp; % transform normal variables to physical variables X = muy_X + sigma.*Z; end % calculate g gp = gFORM(X); end Phụ lục Code lập trình Matplap clc; clear all; close all format long % x1:gio; x2:nhiet do; x3: luc cang' % x1=xlsread('14_12_17.xls','T600','A2:A36'); % x2=xlsread('14_12_17.xls','T600','B2:B36'); % force=xlsread('14_12_17.xls','T600','D2:D36'); x1=xlsread('16_12_17.xls','T600','A2:A71'); x2=xlsread('16_12_17.xls','T600','B2:B71'); force=xlsread('16_12_17.xls','T600','D2:D71'); save('x1'); save('x2'); save('force') % % load('x1') % % load('x2') % % load('force') I=[x1 x2]'; O=force'; %=============ANN================ net = newff([0.96 12;18 42],[9 1],{'tansig','purelin'}); net=train(net,I,O); % %===============ANFIS================= trnData = [I' O']; %collumn format chkData = []; numMFs = [3 3]; mfType = 'gbellmf'; epoch = 1000; [fis,error,stepsize,chkFis,chkErr] =anfis(trnData,numMFs,epoch,[1 0 0],[],[]); xx1=[0.96:0.5:12]; xx2=[18:1:42]; z=zeros(length(xx2),length(xx1)); outputs_ANFIS=zeros(length(xx2),length(xx1)); for i=1:length(xx1) for j=1:length(xx2) z(j,i)=sim(net,[xx1(i);xx2(j)]); %column outputs_ANFIS(j,i) =evalfis([xx1(i) xx2(j)],fis); end end figure mesh(xx1,xx2,z) legend('ANN') hold on for i=1:length(x1) plot3(x1(i),x2(i),force(i),'*','color','b') end xlabel('x1'); ylabel('x2'); zlabel('deflection') figure mesh(xx1,xx2,outputs_ANFIS) legend('ANFIS') hold on % draw value of deflection from data set for i=1:length(x1) plot3(x1(i),x2(i),force(i),'*','color','b') end xlabel('x1'); ylabel('x2'); zlabel('deflection') % save('net') % load('net') Phụ lục Code ANN clc; clear all; close all format long % x1:gio; x2:nhiet do; x3: luc cang' x1=xlsread('TONGHOPDULIEU.xls','T600','A3:A72'); x2=xlsread('TONGHOPDULIEU.xls','T600','B3:B72'); defor=xlsread('TONGHOPDULIEU.xls','T600','O3:O72'); % I=[x1 x2]'; O=defor'; %=============ANN================ net = newff([0.96 12;18 42],[9 1],{'tansig','purelin'}); net=train(net,I,O); xx1=[0.96:0.5:12]; xx2=[18:1:42]; z=zeros(length(xx2),length(xx1)); for i=1:length(xx1) for j=1:length(xx2) z(j,i)=sim(net,[xx1(i);xx2(j)]); %column end end figure mesh(xx1,xx2,z) hold on for i=1:length(x1) plot3(x1(i),x2(i),defor(i),'*','color','b') end legend('Ket qua tu mo hinh ANN','Mau thu tu mo hinh SAP 2000') xlabel('Gio'); ylabel('Nhiet do'); zlabel('Chuyen vi') Phụ lục Code FORM function [ beta,X,gp ] = FORM(muy_X,sigma,gFORM ) %UNTITLED Summary of this function goes here % Detailed explanation goes here % % Reliability evaluation using Inverse-FORM % % -dmuy_X = 1e-3*muy_X; X = muy_X; % Initial mean value of random variables Z = (X-muy_X)./sigma; beta = norm(Z); % derivative step % transform physical variables to normal variables % calculate beta eps_Z = 100; % Initial error of beta eps_beta = 100; % Initial error of beta step = 0; while (abs (eps_Z) > 1e-3) || (abs (eps_beta) > 1e-3) step = step +1; temp = beta; tmp = norm(Z); % the limit state function g = R - S % G= -dg/dZ = -(dg/dX.dX/dZ - dg/dX.dX/dZ) % where dX/dZ = sigma (X = Z.sigma + muy) % calculate gradient of g for i = 1: length(X) x = X; x(i) = x(i)+dmuy_X(i); G(i) = -(gFORM(x) - gFORM(X))/dmuy_X(i)*sigma(i); end % calculate g g = gFORM(X); % calculate reliability beta = beta + g/norm(G); % calculate alpha = [alpha_1, v.v.alpha_i] alpha = G./norm(G); % calculate normal variables Z = alpha*beta; % Stop condition eps_beta = beta-temp; eps_Z = norm(Z) - tmp; % transform normal variables to physical variables X = muy_X + sigma.*Z; end % calculate g gp = gFORM(X); end - Hàm trạng thái giới hạn g=@(x)sim(net,x')-0.06; % xx=[9 18]; % g(xx) muy_X = [6 30]; % giá trị trung bình biến thiết kế sigma1 = [0.6 3]; % độ lệch chuẩn biến thiết kế beta = -FORM(muy_X,sigma1,g) P_antoan=normcdf(beta) Phụ lục Bảng B2 Eurocode BS EN 1990:2002+A1: 2005 ... căng trước hệ dây căng Nghiên cứu sử dụng lý thuyết mạng nơ ron nhân tạo phương pháp đánh giá độ tin cậy để phân tích ổn định hệ kết cấu dây tác động tải trọng để giải toán kết cấu dây căng Xác...BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP HCM - PHỤNG CƠNG TỒN THỂ PHÂN TÍCH ĐỘ TIN CẬY CỦA HỆ KẾT CẤU DÂY CĂNG SỬ DỤNG MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO VÀ PHƯƠNG PHÁP FORM LUẬN VĂN... hình mạng nơ ron nhân tạo [1] Hiện có nhiều kiểu mơ hình mạng nơ ron nhân tạo sử dụng, kiểu mạng có cấu trúc, cách huấn luyện sử dụng cho toán khác Mạng tự kết hợp: mạng có nơ ron đầu vào nơ ron