ĐÁNH GIÁ SỨC KHỎE CÔNG TRÌNH BẰNG CÁCH NHẬN DẠNG VÀ KHOANH VÙNG CÁC THAY đổi TRÊN KẾT CẤU DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHI THAM SỐ DỮ LIỆU QUAN TRẮC

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC XÂY DỰNG BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP TRƯỜNG TRỌNG ĐIỂM ĐÁNH GIÁ SỨC KHỎE CƠNG TRÌNH BẰNG CÁCH NHẬN DẠNG VÀ KHOANH VÙNG CÁC THAY ĐỔI TRÊN KẾT CẤU DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHI THAM SỐ DỮ LIỆU QUAN TRẮC Mã số: 135 – 2017/KHXD - TĐ Chủ nhiệm đề tài: TS Khúc Đăng Tùng Hà Nội, 12/2018 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC XÂY DỰNG BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP TRƯỜNG TRỌNG ĐIỂM ĐÁNH GIÁ SỨC KHỎE CƠNG TRÌNH BẰNG CÁCH NHẬN DẠNG VÀ KHOANH VÙNG CÁC THAY ĐỔI TRÊN KẾT CẤU DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHI THAM SỐ DỮ LIỆU QUAN TRẮC Mã số: 135 – 2017/KHXD - TĐ Xác nhận quan chủ trì đề tài (ký, họ tên, đóng dấu) Hà Nội, 12/2018 Chủ nhiệm đề tài (ký, họ tên) ĐỀ TÀI: ĐÁNH GIÁ SỨC KHỎE CƠNG TRÌNH BẰNG CÁCH NHẬN DẠNG VÀ KHOANH VÙNG CÁC THAY ĐỔI TRÊN KẾT CẤU DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHI THAM SỐ DỮ LIỆU QUAN TRẮC MỤC LỤC BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO I CHƯƠNG TỔNG QUAN 1.1 KHÁI NIỆM CHUNG 1.2 TỔNG QUAN CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ SỨC KHỎE CƠNG TRÌNH BẰNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHI THAM SỐ 1.2.1 Các phương pháp đánh giá sức khỏe cơng trình phương pháp phân tích phi tham số giới 1.2.2 Các phương pháp đánh giá sức khỏe cơng trình phương pháp phân tích phi tham số kết cấu Việt Nam 11 1.3 MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI 12 1.4 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU 12 1.5 TÍNH CẤP THIẾT VÀ NỘI DUNG NGHIÊN CỨU 12 CHƯƠNG NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH HỆ SỐ TƯƠNG QUAN CHÉO CỦA KẾT CẤU NHẰM XÁC ĐỊNH HƯ HỎNG TRONG CƠNG TRÌNH CẦU 15 2.1 NGUYÊN LÝ CỦA PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH HỆ SỐ TƯƠNG QUAN CHÉO 15 2.1.1 Khái niệm chung phương pháp hệ số tương quan 15 2.1.2 Loại bỏ ứng xử động liệu chuyển vị 16 2.1.2.1 Chuyển đổi liệu từ miền thời gian sang miền tần số biến đổi Fourier 17 i ĐỀ TÀI: ĐÁNH GIÁ SỨC KHỎE CƠNG TRÌNH BẰNG CÁCH NHẬN DẠNG VÀ KHOANH VÙNG CÁC THAY ĐỔI TRÊN KẾT CẤU DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHI THAM SỐ DỮ LIỆU QUAN TRẮC 2.1.2.2 Ứng dụng biến đổi Fourier nhanh cho việc loại bỏ ứng xử động liệu chuyển vị24 2.2 SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP TƯƠNG QUAN CHÉO NHẰM XÁC ĐỊNH HƯ HỎNG CHO CƠNG TRÌNH 24 2.2.1 Mơ hình thí nghiệm trạng thái hư hỏng 25 2.2.1.1 Mơ hình thí nghiệm 26 2.2.1.2 Kế hoạch thu thập liệu chuyển vị động từ trạng thái kết cấu cơng trình 27 2.2.2 Tiền xử lý liệu trước tính tốn hệ số tương quan 28 2.2.3 Tính toán hệ số tương quan chéo chuyển vị vị trí đo đạc 33 2.2.3.1 Tính tốn hệ số tương quan chéo vị trí 33 2.2.3.2 Tính ma trận hệ số tương quan vị trí đo 35 2.2.3.3 Tính ma trận hệ số tương quan chéo trung bình ma trận khác biệt 36 2.2.4 Khoanh vùng hư hỏng sở lý thuyết xác suất thống kê 38 2.2.4.1 Nguyên lý thống kê dựa hàm phân bố 38 2.2.4.2 Đánh giá, kiểm chứng phương pháp dựa kết đo đạc 41 2.3 KẾT LUẬN 45 CHƯƠNG NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP MƠ HÌNH TỰ HỒI QUY CỦA KẾT CẤU NHẰM XÁC ĐỊNH HƯ HỎNG TRONG CƠNG TRÌNH CẦU 47 3.1 NGUN LÝ CỦA PHƯƠNG PHÁP MƠ HÌNH TỰ HỒI QUY 47 3.1.1 Khái niệm chung mô hình tự hồi quy 47 3.1.2 Sử dụng số AIC thuật tốn Burg lựa chọn mơ hình tự hồi quy tối ưu 50 3.1.3 Cơ sở lý thuyết xác định số phát định vị vị trí hư hỏng 56 3.2 SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP MƠ HÌNH TỰ HỒI QUY TỐI ƯU 57 ii ĐỀ TÀI: ĐÁNH GIÁ SỨC KHỎE CƠNG TRÌNH BẰNG CÁCH NHẬN DẠNG VÀ KHOANH VÙNG CÁC THAY ĐỔI TRÊN KẾT CẤU DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHI THAM SỐ DỮ LIỆU QUAN TRẮC 3.2.1 Mơ hình thí nghiệm trạng thái hư hỏng 58 3.2.1.1 Mơ hình thí nghiệm 58 3.2.1.2 Kế hoạch thu thập liệu gia tốc từ trạng thái kết cấu cơng trình 58 3.2.2 Tiền xử lý liệu trước xác định mơ hình tự hồi quy 59 3.2.2.1 Loại bỏ xu hướng liệu đo gia tốc 59 3.2.2.2 Chuẩn hóa liệu 60 3.2.3 Xác định mặt AIC nhằm lựa chọn mơ hình tự hồi quy tối ưu 61 3.2.4 Khoanh vùng hư hỏng dựa mô hình tự hồi quy tối ưu 65 3.2.4.1 Xác định số hư hỏng 65 3.2.4.2 Sử dụng phân tích thống kê xác định vị trí hư hỏng 66 3.3 KẾT LUẬN 69 CHƯƠNG KIỂM TRA PHƯƠNG PHÁP TỰ HỒI QUY TỪ DỮ LIỆU THỰC TẾ CỦA CẦU TÂN AN 71 4.1 LẮP ĐẶT VÀ THU THẬP DỮ LIỆU TẠI CƠNG TRÌNH CẦU TÂN AN 71 4.1.1 Giới thiệu dự án cầu 71 4.1.2 Lắp đặt thu thập liệu 71 4.2 XÂY DỰNG MƠ HÌNH TỰ HỒI QUY TỐI ƯU CHO CƠNG TRÌNH CẦU TÂN AN 72 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 75 5.1 KẾT LUẬN 75 5.2 KIẾN NGHỊ 76 TÀI LIỆU THAM KHẢO 77 iii ĐỀ TÀI: ĐÁNH GIÁ SỨC KHỎE CƠNG TRÌNH BẰNG CÁCH NHẬN DẠNG VÀ KHOANH VÙNG CÁC THAY ĐỔI TRÊN KẾT CẤU DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHI THAM SỐ DỮ LIỆU QUAN TRẮC MỤC LỤC HÌNH VẼ Hình 1-1 Sơ đồ chung ưu điểm giám sát sức khỏe cơng trình SHM Hình 1-2 Sơ đồ ngắn gọn trình giám sát sức khỏe cơng trình Hình 2-1 Thành phần tín hiệu phức tạp 18 Hình 2-2 Biểu thị quan sát liệu từ hai góc nhìn khác miền thời gian miền tần số 19 Hình 2-3 Ví dụ biểu thị chuyển đổi qua lại lẫn nhờ biến đổi Fourier liệu 19 Hình 2-4 Minh họa biến đổi thời gian – tần số cho phân tích Fourier khác 21 Hình 2-5 Chu trình phân tách chuyển vị tĩnh dựa thuật toán FFT 24 Hình 2-6 Sơ đồ khái quát tổng thể bước tiến hành cho phương pháp tương quan chéo 25 Hình 2-7 Mơ hình cầu thép thết bị đo 26 Hình 2-8 Mơ hình cầu điều kiện biên thực tế 27 Hình 2-9 Các trường hợp hư hỏng 28 Hình 2-10 Biểu đồ chuyển vị động vị trí cảm biến lần đo lần đo 20 29 Hình 2-11 So sánh liệu trước sau cắt bỏ phần liệu cảm biến chưa làm việc 30 Hình 2-12 Chuyển liệu từ miền thời gian qua miền tần số 31 Hình 2-13 Khoảng tần số để lấy chuyển vị tĩnh loại bỏ yếu tố nhiễu động 32 Hình 2-14 Chuyển vị tĩnh thu tương ứng với đoạn tần số khác 33 Hình 2-15 Biểu đồ phân phối liệu so sánh cảm biến với cảm biến hai thời điểm trước sau hư hỏng 34 iv ĐỀ TÀI: ĐÁNH GIÁ SỨC KHỎE CƠNG TRÌNH BẰNG CÁCH NHẬN DẠNG VÀ KHOANH VÙNG CÁC THAY ĐỔI TRÊN KẾT CẤU DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHI THAM SỐ DỮ LIỆU QUAN TRẮC Hình 2-16 Biểu đồ ma trận hệ số tương quan cảm biến lần đo liệu chưa hư hỏng 36 Hình 2-17 Biểu đồ ma trận trung bình liệu chưa hư hỏng 37 Hình 2-18 Biểu đồ ma trận trung bình liệu bị hư hỏng 37 Hình 2-19 Biểu đồ ma trận khác biệt (ma trận [Δ]) trước sau hư hỏng 38 Hình 2-20 Biểu đồ hàm mật độ xác suất phân phối chuẩn 39 Hình 2-21 Đồ thị biểu diễn phân bố liệu theo phân phối chuẩn 40 Hình 2-22 Biểu đồ phân phối liệu hai vị trí cảm biến thời điểm trước sau hư hỏng 42 Hình 2-23 Biểu đồ phân phối liệu so sánh vị trí cảm biến với cảm biến hai thời điểm trước sau hư hỏng 43 Hình 2-24 Biểu đồ phân phối liệu so sánh vị trí cảm biến 12 với cảm biến hai thời điểm trước sau hư hỏng 44 Hình 2-25 Sơ đồ trường hợp hư hỏng nghiên cứu 45 Hình 3-1 Hình mơ tả chuỗi liệu theo thời gian 48 Hình 3-2 Giá trị đo gia tốc cảm biến gia tốc 50 Hình 3-3 Sơ đồ bước tiến hành cho phương pháp mơ hình tự hồi quy 57 Hình 3-4 Mơ hình cầu thí nghiệm 58 Hình 3-5 Trường hợp hư hỏng mơ hình 59 Hình 3-6 Biểu đồ liệu trước sau loại bỏ xu hướng 60 Hình 3-7 Biểu đồ chênh lệch liệu trước sau loại bỏ xu hướng 60 Hình 3-8 Bộ liệu sau chuẩn hóa 61 Hình 3-9 Biểu diễn chiều dài đoạn chia liệu hợp lý 62 Hình 3-10 Giá trị AIC phụ thuộc vào bậc chiều dài đoạn chia liệu mơ hình 63 v ĐỀ TÀI: ĐÁNH GIÁ SỨC KHỎE CƠNG TRÌNH BẰNG CÁCH NHẬN DẠNG VÀ KHOANH VÙNG CÁC THAY ĐỔI TRÊN KẾT CẤU DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHI THAM SỐ DỮ LIỆU QUAN TRẮC Hình 3-11 Giá trị AIC phụ thưộc vào số bậc chiều dài đoạn chia liệu a – Phụ thuộc vào bậc mơ hình; b – Phụ thuộc vào chiều dài đoạn chia liệu 64 Hình 3-12 Biểu đồ thể tương quan hư hỏng vị trí 67 Hình 3-13 Biểu đồ phân phối liệu cảm biến cảm biến hai thời điểm trước sau hư hỏng 67 Hình 3-14 Biểu đồ phân phối liệu cảm biến cảm biến hai thời điểm trước sau hư hỏng 68 Hình 3-15 Biểu đồ phân phối liệu cảm biến cảm biến 13 hai thời điểm trước sau hư hỏng 68 Hình 3-16 Biểu đồ phân phối liệu cảm biến 14 cảm biến 16 hai thời điểm trước sau hư hỏng 69 Hình 4-1 Hình ảnh cầu nhịp liên tục nhịp dẫn dầm Super-T 71 Hình 4-2 Bố trí đầu đo gia tốc thiết bị SDA-830C 72 Hình 4-3 Biểu đồ gia tốc đo 72 Hình 4-4 Biểu đồ kết thu 73 vi ĐỀ TÀI: ĐÁNH GIÁ SỨC KHỎE CƠNG TRÌNH BẰNG CÁCH NHẬN DẠNG VÀ KHOANH VÙNG CÁC THAY ĐỔI TRÊN KẾT CẤU DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHI THAM SỐ DỮ LIỆU QUAN TRẮC MỤC LỤC BẢNG BIỂU Bảng 1-1 Bảng so sánh phương pháp tham số kết cấu phi tham số kết cấu Bảng 3-1 Bảng thống kê hệ số AR 64 Bảng 3-2 Bảng thống kê số hư hỏng 65 Bảng 4-1 Bảng kiểm tra hư hỏng vị trí thí nghiệm 74 vii ĐỀ TÀI: ĐÁNH GIÁ SỨC KHỎE CƠNG TRÌNH BẰNG CÁCH NHẬN DẠNG VÀ KHOANH VÙNG CÁC THAY ĐỔI TRÊN KẾT CẤU DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHI THAM SỐ DỮ LIỆU QUAN TRẮC DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT SHM Structure Health Monitoring CCA Cross Correlation Analysis AR Model Auto Regressive Model GUI Graphical ACI Akaike’s information criteria viii ĐỀ TÀI: ĐÁNH GIÁ SỨC KHỎE CƠNG TRÌNH BẰNG CÁCH NHẬN DẠNG VÀ KHOANH VÙNG CÁC THAY ĐỔI TRÊN KẾT CẤU DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHI THAM SỐ DỮ LIỆU QUAN TRẮC Cảm biến 0.559 0.703 Cảm biến 0.736 0.960 Cảm biến 10 0.645 0.643 Cảm biến 11 0.621 0.740 Cảm biến 12 0.816 0.879 Cảm biến 13 0.790 0.882 Cảm biến 14 0.552 0.766 Cảm biến 15 0.594 0.754 Cảm biến 16 0.589 0.601 3.2.4.2 Sử dụng phân tích thống kê xác định vị trí hư hỏng Như trình bay mục 3.1.3, việc xác định vị trí hư hỏng qua giai đoạn: (1) Dựa số hư hỏng để dự đốn vị trí có khả hư hỏng (2) Dựa sở phân bố tương quan của điểm liệu trước sau hư hỏng mà kiểm chứng vị trí hư hỏng hay khơng Từ Bảng 3-2, giá trị số phát hư hỏng từ hai trường hợp (hư hỏng không hư hỏng) đầu vào cơng thức (3-22) để tính khác biệt tương đối giá trị DSFAR , giá trị 𝐷𝑖𝑓𝐷𝑆𝐹𝐴𝑅 thể DifDSFar Hình 3-12 Dầm phải Cảm biến Dầm trái 66 ĐỀ TÀI: ĐÁNH GIÁ SỨC KHỎE CƠNG TRÌNH BẰNG CÁCH NHẬN DẠNG VÀ KHOANH VÙNG CÁC THAY ĐỔI TRÊN KẾT CẤU DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHI THAM SỐ DỮ LIỆU QUAN TRẮC Hình 3-12 Biểu đồ thể tương quan hư hỏng vị trí Dễ dàng nhìn thấy từ biểu đồ thuộc Hình 3-12 giá trị 𝐷𝑖𝑓𝐷𝑆𝐹𝐴𝑅 tính tốn từ liệu thu thập cảm biến cảm biến lớn so với giá trị thu từ vị trí khác Điều hư hỏng xảy địa điểm Mặc dù cảm biến 4, cảm biến cảm biến 10 nằm gần vị trí dự đốn hư hỏng độ lớn giá trị 𝐷𝑖𝑓𝐷𝑆𝐹𝐴𝑅 nhỏ, đặc biệt cảm biến 10 Như vậy, vị trí đặt cảm biến có nhiều khả bị hư hỏng Để kiểm chứng điều đó, lý thuyết xác suất – thống kê thực việc quan sát biểu đồ hình Hình 3-13 Biểu đồ phân phối liệu cảm biến cảm biến hai thời điểm trước sau hư hỏng Quan sát Hình 3-13, hai đường trung bình DFSAR trước sau hư hỏng có độ chênh lệch cảm biến cảm biến Tuy nhiên đường trung bình sau mơ hình bị hư hỏng nằm khoảng ngưỡng (-3σ; 3σ) Điều khẳng định vị trí đặt cảm biến mối tương quan có thay đổi nhiều, bị ảnh hưởng phần hư hỏng vị trí khác chưa thực bị hư hỏng 67 ĐỀ TÀI: ĐÁNH GIÁ SỨC KHỎE CƠNG TRÌNH BẰNG CÁCH NHẬN DẠNG VÀ KHOANH VÙNG CÁC THAY ĐỔI TRÊN KẾT CẤU DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHI THAM SỐ DỮ LIỆU QUAN TRẮC Hình 3-14 Biểu đồ phân phối liệu cảm biến cảm biến hai thời điểm trước sau hư hỏng Trên Hình 3-14, phân phối liệu vị trí cảm biến hai thời điểm trước sau bị hư hỏng có chênh lệch lớn Đường trung bình DFSAR số sau hư hỏng nằm hoàn toàn khoảng ngưỡng (-3σ; 3σ) vị trí đặt cảm biến nhiều khả bị hư hỏng Cịn cảm biến chênh lệch đường trung bình DFSAR trước sau hư hỏng tương đối nhỏ thỏa mãn nằm ngưỡng (-3σ; 3σ) nên vị trí cảm biến khơng bị hư hỏng Hình 3-15 Biểu đồ phân phối liệu cảm biến cảm biến 13 hai thời điểm 68 ĐỀ TÀI: ĐÁNH GIÁ SỨC KHỎE CÔNG TRÌNH BẰNG CÁCH NHẬN DẠNG VÀ KHOANH VÙNG CÁC THAY ĐỔI TRÊN KẾT CẤU DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHI THAM SỐ DỮ LIỆU QUAN TRẮC trước sau hư hỏng Tương tự, từ Hình 3-15 kết luận vị trí cảm biến xảy hư hỏng cịn vị trí cảm biến 13 khơng Hình 3-16 Biểu đồ phân phối liệu cảm biến 14 cảm biến 16 hai thời điểm trước sau hư hỏng Tiến hành phân tích tương tự cho cảm biến 14 16, biểu diễn Hình 3-16 vị trí cảm biến cảm biến 13 khơng xảy hư hỏng Tóm lại, biểu đồ hệ số DSFAR cảm biến (Hình 3-14 Hình 3-15) thể mức độ thay đổi vượt ngưỡng thiết lập liệu thu thập trường hợp không hư hỏng (trường hợp bản) Như vậy, điều kiện biên cuối dầm dầm thay đổi từ lăn thành liên kết ngàm để mô trường hợp hư hỏng cầu phương pháp đề xuất phát xác định xác hư hỏng 3.3 KẾT LUẬN Nghiên cứu giới thiệu quy trình nâng cấp cho phương pháp tự hồi quy thơng thường, nhóm phương pháp mà xét bậc mơ hình mà bỏ qua thành phần quan trọng khác kích thước cửa sổ liệu Tồn trình thực tập trung vào việc thiết lập mơ hình tự hồi quy tối ưu cách sử dụng giá trị AIC với 69 ĐỀ TÀI: ĐÁNH GIÁ SỨC KHỎE CƠNG TRÌNH BẰNG CÁCH NHẬN DẠNG VÀ KHOANH VÙNG CÁC THAY ĐỔI TRÊN KẾT CẤU DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHI THAM SỐ DỮ LIỆU QUAN TRẮC thay đổi đồng thời tham số mơ hình số bậc mơ hình kích thước đoạn liệu Kết mơ hình tự hồi quy khơng phụ thuộc vào số bậc mơ hình mà cịn phụ thuộc nhiều vào kích thước cửa sổ liệu, tham số mà nhiều nghiên cứu trước thường bị bỏ qua Cùng với đó, kết hợp phương pháp phân tích xác suất thống kê với số hư hỏng đề xuất (DSFAR), dựa hệ số Φi từ mơ hình tự hồi quy tối ưu, hồn tồn phát xác định xác vị trí hư hỏng xảy kết cấu Để kiểm chứng phương pháp, quy trình thử nghiệm thực thành công mô hình cầu thép phịng thí nghiêm Kết từ việc thử nghiệm cho thấy phương pháp đề xuất có đầy đủ khả để xác định hư hỏng kết cấu Tuy nhiên, để hoàn thiện phương pháp đưa vào áp dụng cơng trình thực tế cần phải tiến hành thêm nghiên cứu bổ sung như: - Cần có thêm nghiên cứu với loại hư hỏng cục trường hợp hư hỏng thiết lập thử nghiệm khác - So sánh hiệu phương pháp đề xuất so với quy trình tự hồi quy khác khơng sử dụng mơ hình tối ưu - Cần có thêm thử nghiệm cho phương pháp cơng trình ngồi thực tế 70 ĐỀ TÀI: ĐÁNH GIÁ SỨC KHỎE CƠNG TRÌNH BẰNG CÁCH NHẬN DẠNG VÀ KHOANH VÙNG CÁC THAY ĐỔI TRÊN KẾT CẤU DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHI THAM SỐ DỮ LIỆU QUAN TRẮC CHƯƠNG KIỂM TRA PHƯƠNG PHÁP TỰ HỒI QUY TỪ DỮ LIỆU THỰC TẾ CỦA CẦU TÂN AN 4.1 LẮP ĐẶT VÀ THU THẬP DỮ LIỆU TẠI CƠNG TRÌNH CẦU TÂN AN 4.1.1 Giới thiệu dự án cầu Cầu Tân An có kết cấu dạng dầm dạng hộp bê tơng cốt thép dự ứng lực nhịp liên tục với sơ đồ (70.05m+110m+70.05m) cầu dẫn dạng Super-T nhịp 38m nằm quốc lộ 1A thuộc tỉnh Long An Số liệu sử dụng phần báo cáo đo đạc từ phần cầu dẫn Super-T cầu Tân An Hình 4-1 Hình 4-1 Hình ảnh cầu nhịp liên tục nhịp dẫn dầm Super-T 4.1.2 Lắp đặt thu thập liệu Trong trình đo đạc liệu tải trọng qua cầu xe cộ chạy ngẫu nhiên cầu Thiết bị sử dụng để đo đạc đầu đo gia tốc ba phương gắn mặt cầu gần lề lan can để đảm bảo không cản trở lưu thông qua lại phương tiện giao thơng (Hình 4-2) Phản ứng gia tốc cầu kích thích xe cộ thu lại thông qua thiết bị SDA830C, số liệu thu thập khoảng thời gian 140 giây tốc độ ghi liệu 200 Hz Kết đo thể Hình 4-3 71 ĐỀ TÀI: ĐÁNH GIÁ SỨC KHỎE CƠNG TRÌNH BẰNG CÁCH NHẬN DẠNG VÀ KHOANH VÙNG CÁC THAY ĐỔI TRÊN KẾT CẤU DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHI THAM SỐ DỮ LIỆU QUAN TRẮC Hình 4-2 Bố trí đầu đo gia tốc thiết bị SDA-830C Hình 4-3 Biểu đồ gia tốc đo 4.2 XÂY DỰNG MƠ HÌNH TỰ HỒI QUY TỐI ƯU CHO CƠNG TRÌNH CẦU TÂN AN Tiến hành xử lý liệu gia tốc thu theo phương ngang cầu Qúa trình xử lý sử dụng phương pháp tự hồi quy nêu CHƯƠNG Dựa liệu thu thập cầu Tân An này, mơ hình tự hồi quy tối ưu xác định tương ứng với giá trị AIC nhỏ -0.3165 Mơ hình tối ưu có chiều dài đoạn chia liệu thích hợp 5000 mẫu, số bậc mơ hình phù hợp 53 bậc 72 ĐỀ TÀI: ĐÁNH GIÁ SỨC KHỎE CƠNG TRÌNH BẰNG CÁCH NHẬN DẠNG VÀ KHOANH VÙNG CÁC THAY ĐỔI TRÊN KẾT CẤU DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHI THAM SỐ DỮ LIỆU QUAN TRẮC Do giới hạn thiết bị đo (chỉ có đầu đo gia tốc) nên việc xác định định vị hư hỏng (nếu có) khơng khả thi với thí nghiệm Ở đây, nhóm tác giả thử nghiệm tính tốn giá trị số hư hỏng (DSFAR) từ mơ hình tự hồi quy tối ưu; kiểm tra mức độ tin cậy giá trị số hư hỏng từ liệu hu thập thông qua mức độ phân tán số, yêu cầu qua trọng số hư hỏng Hình 4-4 thể thay đổi số hư hỏng (DSFAR) xác định tương ứng với đoạn chia liệu, đoạn 5000 mẫu tổng cộng có đoạn Hình 4-4 Biểu đồ kết thu Trong lý thuyết xác suất thống kê, hệ số biến thiên (Coefficient of Variation - CV) hệ số để đánh giá mức độ phân tán tập liệu Nó thường biểu diễn dạng phần trăm định nghĩa tỷ lệ độ lệch chuẩn σ đến trung bình µ (hoặc giá trị tuyệt đối nó, |µ|) 𝐶𝑉 = 𝜎 × 100% 𝜇 Trong đó: 𝜎 Độ lệch chuẩn 𝜇 Giá trị trung bình 73 (4-1) ĐỀ TÀI: ĐÁNH GIÁ SỨC KHỎE CƠNG TRÌNH BẰNG CÁCH NHẬN DẠNG VÀ KHOANH VÙNG CÁC THAY ĐỔI TRÊN KẾT CẤU DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHI THAM SỐ DỮ LIỆU QUAN TRẮC Hệ số 𝐶𝑉 cho thấy mức độ thay đổi xung quanh giá trị trung bình Ngồi ra, giá trị thực tế 𝐶𝑉 độc lập với đơn vị đo, giá trị khơng có thứ nguyên Để so sánh tập liệu với đơn vị khác phương tiện khác nhau, ta nên sử dụng hệ số 𝐶𝑉 thay độ lệch chuẩn Một số hư hỏng coi tốt phân bố số lần đo có hệ số 𝐶𝑉 ∈ (2 ÷ 5)%, độ sai số thường coi sai số phép đo yếu tố khách quan Kết từ Hình 4-4 tổng hợp bảng sau: Bảng 4-1 Bảng kiểm tra hư hỏng vị trí thí nghiệm Thơng số CV Kiểm tra Giá trị 3.69% Chỉ số hư hỏng có độ phân tán thấp Với kết hệ số 𝐶𝑉 = 3.69% đảm bảo điều kiện độ tụ số hư hỏng (DSFAR) sai số nằm khoảng cho phép Như số hư hỏng đề xuất nghiên cứu có độ tin cậy sử dụng 74 ĐỀ TÀI: ĐÁNH GIÁ SỨC KHỎE CƠNG TRÌNH BẰNG CÁCH NHẬN DẠNG VÀ KHOANH VÙNG CÁC THAY ĐỔI TRÊN KẾT CẤU DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHI THAM SỐ DỮ LIỆU QUAN TRẮC CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.1 KẾT LUẬN Nghiên cứu trình bày tổng quan cơng tác đánh giá sức khỏe cơng trình giới Việt Nam, đặc biệt phương pháp phát định vị vị trí hư hỏng kết cấu nằm nhóm phương pháp phân tích phi tham số vật lý kết cấu • Phương pháp tương quan chéo - Trong nghiên cứu này, quy trình hồn chỉnh loại bỏ liệu nhiễu động tính tốn hệ số tương quan chuyển vị vị trí đề xuất - Thực hành phương pháp phát hiện, định vị vị trí hư hỏng dự hệ số tương quan áp dụng cho liệu chuyển vị • Phương pháp mơ hình tự hồi quy - Một quy trình hồn chỉnh lựa chọn mơ hình tự hồi quy tối ưu cho liệu đo đạc cách sử dụng giá trị AIC với hai tham số khác bao gồm: số bậc mơ hình chiều dài đoạn chia Nó mơ hình tự hồi quy khơng phụ thuộc vào số bậc mơ hình mà phụ thuộc nhiều vào chiều dài đoạn chia liệu - Theo đó, số hư hỏng (DSFAR), xác định dựa ba hệ số Φi từ mơ hình tự hồi quy tối ưu, phát xác định vị trí hư hỏng Phương pháp đề xuất kiểm chứng mơ hình cầu thép phịng thí nghiệm Kết từ việc kiểm chứng cho thấy phương pháp phương pháp có đầy đủ khả để xác định hư hỏng kết cấu xác • - Kiểm chứng mơ hình tự hồi quy tối ưu liệu thu thập cầu tân An Thực áp dụng phương pháp mơ hình tự hồi quy vào cơng trình thực tế - Đánh giá số hư hỏng (DSFAR) đề xuất có độ phân tán thấp, thỏa mãn yêu cầu số hư hỏng Nghiên cứu trình bày thuật tốn viết chương trình tính dựa Matlab 2017b nhằm phát định vị vị trí hư hỏng xuất kết cấu cơng trình dựa phương pháp tương quan chéo mơ hình tự hồi quy kết hợp lý thuyết xác suất – thống kê Thuật tốn chương trình tính kiểm tra tính đắn khả 75 ĐỀ TÀI: ĐÁNH GIÁ SỨC KHỎE CƠNG TRÌNH BẰNG CÁCH NHẬN DẠNG VÀ KHOANH VÙNG CÁC THAY ĐỔI TRÊN KẾT CẤU DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHI THAM SỐ DỮ LIỆU QUAN TRẮC phát định vị vị trí hư hỏng thơng qua phân tích liệu đo chuyển vị gia tốc thu từ mơ hình cầu thép thí nghiệm nhịp thực phịng thí nghiệm trường Đại học miền trung Florida 5.2 KIẾN NGHỊ • Phương pháp tương quan chéo Đối với phương pháp tương quan chéo có vấn đề gặp phải tổng thể cơng trình xảy hư hỏng mức độ hư hỏng vị trí tương đối giống dẫn đến: + Giá trị tương quan vị trí khơng cịn + Điểm gốc để so sánh bị thay đổi ứng xử nên không đảm bảo khách quan việc so sánh kết quả, dẫn đến việc đánh giá hư hỏng bị sai Vì vậy, cần có thêm nghiên cứu bổ sung thêm trường hợp cơng trình bị xuống cấp tổng thể • Phương pháp mơ hình tự hồi quy Khi quan sát biểu đồ tương quan hư hỏng vị trí biểu đồ trường hợp hư hỏng mơ hình, dự đoán khả hư hỏng vị cảm biến nằm mặt cắt ngang cầu phải gần tương đương Nhưng nghiên cứu cảm biến lại có giá trị 𝐷𝑖𝑓𝐷𝑆𝐹𝐴𝑅 chênh lệch lớn Đặc biệt có chỗ giá trị 𝐷𝑖𝑓𝐷𝑆𝐹𝐴𝑅 chênh lệch cảm biến lên đến 12 lần Do hạn chế số lượng thiết bị dẫn đến kết đo đạc quan trắc cầu Tân An lấy để xem xét đánh giá toàn cầu Tuy nhiên tiền đề cho nghiên cứu sau Vậy kiến nghị cần có thêm nghiên cứu để chứng thực phương pháp mơ hình tự hồi quy xem xét hệ số tương quan ứng với giá trị 𝐷𝑖𝑓𝐷𝑆𝐹𝐴𝑅 76 ĐỀ TÀI: ĐÁNH GIÁ SỨC KHỎE CƠNG TRÌNH BẰNG CÁCH NHẬN DẠNG VÀ KHOANH VÙNG CÁC THAY ĐỔI TRÊN KẾT CẤU DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHI THAM SỐ DỮ LIỆU QUAN TRẮC TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] I Laory, T N Trinh, and I F Smith, "Evaluating two model-free data interpretation methods for measurements that are influenced by temperature," Advanced Engineering Informatics, vol 25, pp 495-506, 2011 O Salawu, "Detection of structural damage through changes in frequency: a review," Engineering structures, vol 19, pp 718-723, 1997 S R Nielsen, P Skjærbæk, and A Cakmak, "Identification of Damage in IRStructures from Earthquake Records-Optimal Location of Sensors," 1996 C Yang and S O Oyadiji, "Damage detection using modal frequency curve and squared residual wavelet coefficients-based damage indicator," Mechanical Systems and Signal Processing, vol 83, pp 385-405, 2017 S W Doebling, C R Farrar, and M B Prime, "A summary review of vibrationbased damage identification methods," Shock and vibration digest, vol 30, pp 91-105, 1998 F N Catbas and A E Aktan, "Condition and damage assessment: issues and some promising indices," Journal of Structural Engineering, vol 128, pp 10261036, 2002 R Balan, I Daubechies, and V Vaishampayan, "The analysis and design of windowed Fourier frame based multiple description source coding schemes," IEEE Transactions on information Theory, vol 46, pp 2491-2536, 2000 P Moyo and J Brownjohn, "Detection of anomalous structural behaviour using wavelet analysis," 2002 Y Lu and F Gao, "A novel time-domain auto-regressive model for structural damage diagnosis," Journal of Sound and Vibration, vol 283, pp 1031-1049, 2005 P Omenzetter and J M W Brownjohn, "Application of time series analysis for bridge monitoring," Smart Materials and Structures, vol 15, p 129, 2006 P K Mehta and P J Monteiro, "Microstructure and properties of hardened concrete," Concrete: Microstructure, properties and materials, pp 41-80, 2006 M Malekzadeh, M Gul, I.-B Kwon, and N Catbas, "An integrated approach for structural health monitoring using an in-house built fiber optic system and nonparametric data analysis," Smart Struct Syst, vol 14, pp 917-942, 2014 G H Thomas Le Diouron, "The Health Monitoring System of Rion-Antirion Bridge." D D Kleinhans, "Structural Monitoring for the Huey P Long Bridge Widening Project " AREMA, 2009 M Picozzi, C Milkereit, C Zulfikar, K Fleming, R Ditommaso, M Erdik, et al., "Wireless technologies for the monitoring of strategic civil infrastructures: 77 ĐỀ TÀI: ĐÁNH GIÁ SỨC KHỎE CƠNG TRÌNH BẰNG CÁCH NHẬN DẠNG VÀ KHOANH VÙNG CÁC THAY ĐỔI TRÊN KẾT CẤU DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHI THAM SỐ DỮ LIỆU QUAN TRẮC [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] an ambient vibration test on the Fatih Sultan Mehmet Suspension Bridge in Istanbul, Turkey," Bulletin of Earthquake Engineering, vol 8, pp 671-691, 2010 M Gul and F N Catbas, "Damage assessment with ambient vibration data using a novel time series analysis methodology," Journal of Structural Engineering, vol 137, pp 1518-1526, 2010 C R Farrar and K Worden, "An introduction to structural health monitoring," Philosophical Transactions of the Royal Society of London A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, vol 365, pp 303-315, 2007 H Sohn, C R Farrar, F M Hemez, D D Shunk, D W Stinemates, B R Nadler, et al., "A review of structural health monitoring literature: 1996–2001," Los Alamos National Laboratory, USA, 2003 T Idé, S Papadimitriou, and M Vlachos, "Computing correlation anomaly scores using stochastic nearest neighbors," in Data Mining, 2007 ICDM 2007 Seventh IEEE International Conference on, 2007, pp 523-528 Z Yang, Z Yu, and H Sun, "On the cross correlation function amplitude vector and its application to structural damage detection," Mechanical Systems and Signal Processing, vol 21, pp 2918-2932, 2007 K Đ T Bùi Huy Tăng, "Xác định hệ số tương quan chuyển vị cho mục đích đánh giá sức khỏe cơng trình," presented at the Hội thảo khoa học Xây dựng lần thứ 17, 2016 A Cheung, C Cabrera, P Sarabandi, K Nair, A Kiremidjian, and H Wenzel, "The application of statistical pattern recognition methods for damage detection to field data," Smart materials and structures, vol 17, p 065023, 2008 R V Farahani and D Penumadu, "Damage identification of a full-scale fivegirder bridge using time-series analysis of vibration data," Engineering Structures, vol 115, pp 129-139, 2016 A Neves, I González, J Leander, and R Karoumi, "Structural health monitoring of bridges: a model-free ANN-based approach to damage detection," Journal of Civil Structural Health Monitoring, vol 7, pp 689-702, 2017 I H Witten, E Frank, M A Hall, and C J Pal, Data Mining: Practical machine learning tools and techniques: Morgan Kaufmann, 2016 L E Mujica, J Vehí, M Ruiz, M Verleysen, W Staszewski, and K Worden, "Multivariate statistics process control for dimensionality reduction in structural assessment," Mechanical Systems and Signal Processing, vol 22, pp 155-171, 2008 L Mujica, J Rodellar, A Fernandez, and A Güemes, "Q-statistic and T2statistic PCA-based measures for damage assessment in structures," Structural Health Monitoring, vol 10, pp 539-553, 2011 D Tibaduiza, L Mujica, and J Rodellar, "Structural Health Monitoring based on principal component analysis: damage detection, localization and classification," Advances in Dynamics, Control, Monitoring and Applications, Universitat 78 ĐỀ TÀI: ĐÁNH GIÁ SỨC KHỎE CƠNG TRÌNH BẰNG CÁCH NHẬN DẠNG VÀ KHOANH VÙNG CÁC THAY ĐỔI TRÊN KẾT CẤU DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHI THAM SỐ DỮ LIỆU QUAN TRẮC [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] Politècnica de Catalunya, Departament de Matemàtica Aplicada, vol 3, pp 817, 2011 L Mujica, M Ruiz, F Pozo, J Rodellar, and A Güemes, "A structural damage detection indicator based on principal component analysis and statistical hypothesis testing," Smart materials and structures, vol 23, p 025014, 2013 D A Tibaduiza, L E Mujica, J Rodellar, and A Güemes, "Structural damage detection using principal component analysis and damage indices," Journal of Intelligent Material Systems and Structures, vol 27, pp 233-248, 2016 D Posenato, F Lanata, D Inaudi, and I F Smith, "Model-free data interpretation for continuous monitoring of complex structures," Advanced Engineering Informatics, vol 22, pp 135-144, 2008 J Shi, X Xu, J Wang, and G Li, "Beam damage detection using computer vision technology," Nondestructive Testing and Evaluation, vol 25, pp 189-204, 2010 T Khuc and F N Catbas, "Computer vision-based displacement and vibration monitoring without using physical target on structures," Structure and Infrastructure Engineering, vol 13, pp 505-516, 2017 T Khuc and F N Catbas, "Completely contactless structural health monitoring of real‐life structures using cameras and computer vision," Structural Control and Health Monitoring, vol 24, p e1852, 2017 T A H T.V Liên, and N.M Đức, "Xác định vị trí vết nứt chịu uốn phân tích wavelet chuyển vị dạng dao động riêng," Hội Kết cấu Công nghệ Việt Nam, pp 53-65, 2013 T V L N.V Khoa, and T.A Hào, "Kiểm tra thực nghiệm phương pháp xác định vết nứt khung phương pháp phân tích Wavelet phân tích dừng dạng dao động," Tạp chí khoa học công nghệ xây dựng, pp 3-11, 2014 K D T N.D Phuc, "Ứng dụng mơ hình phân tích phi tham số nhằm phát hư hỏng kết cấu cầu sử dụng liệu đo gia tốc," Tạp chí Cầu đường Việt Nam, 2016 F N Catbas, H B Gokce, and M Gul, "Nonparametric analysis of structural health monitoring data for identification and localization of changes: Concept, lab, and real-life studies," Structural Health Monitoring, vol 11, pp 613-626, 2012 J W Cooley and J W Tukey, "An algorithm for the machine calculation of complex Fourier series," Mathematics of computation, vol 19, pp 297-301, 1965 R A D Peter J Brockwell, "Introduction to Time Series and Forecasting," Springer-Verlag New York, Inc., 2002 G M J George E P Box, Gregory C Reinsel, Time Series Analysis Forecasting and Control: Prentice - Hall, Inc, 1994 K K Nair, A S Kiremidjian, and K H Law, "Time series-based damage detection and localization algorithm with application to the ASCE benchmark structure," Journal of Sound and Vibration, vol 291, pp 349-368, 2006 79 ĐỀ TÀI: ĐÁNH GIÁ SỨC KHỎE CƠNG TRÌNH BẰNG CÁCH NHẬN DẠNG VÀ KHOANH VÙNG CÁC THAY ĐỔI TRÊN KẾT CẤU DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHI THAM SỐ DỮ LIỆU QUAN TRẮC [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] H Sohn, C R Farrar, N F Hunter, and K Worden, "Structural Health Monitoring Using Statistical Pattern Recognition Techniques," Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control, vol 123, p 706, 2001 A Cheung, C Cabrera, P Sarabandi, K K Nair, A Kiremidjian, and H Wenzel, "The application of statistical pattern recognition methods for damage detection to field data," Smart Materials and Structures, vol 17, p 065023, 2008 R A D Peter J Brockwell, Introduction Time Series and Forecasting: SpringerVerlag New York, Inc, 2002 O R de Lautour and P Omenzetter, "Damage classification and estimation in experimental structures using time series analysis and pattern recognition," Mechanical Systems and Signal Processing, vol 24, pp 1556-1569, 2010 K K K A S L K H Nair, "Time series-based damage detection and localization algorithm with application to the ASCE benchmark structure," Journal of Sound and Vibration, vol 291, pp 349-368, 2006 H Akaike, "Fitting autoregressive models for prediction," 1969 H Akaike, "Information Theory as an Extension of the Maximum Likelihood Principle," Second International Symposium on Information Theory, pp 267281, 1973 S K a R A Leibler, "On Information and Sufficiency," The Annals of Mathematical Statistics, vol Vol 22, No 1, pp 79-86, 1951 H Akaike, "Information theory and an Extension of the maximn Likelihood Principle," Institute of Statistical Mathematics, 1973 H Akaike, "Likelihood of a model and information criteria," Journal of Econometrics vol 16, pp 3-14, 1981 H Bozdogan, "Model selection and Akaike's Information Criterion (AIC): The general theory and its analytical extensions," Psychometrika, vol 52, pp 345370, 1987 80 ... NHẬN DẠNG VÀ KHOANH VÙNG CÁC THAY ĐỔI TRÊN KẾT CẤU DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHI THAM SỐ DỮ LIỆU QUAN TRẮC MỤC LỤC BẢNG BIỂU Bảng 1-1 Bảng so sánh phương pháp tham số kết cấu phi tham số kết... CÁCH NHẬN DẠNG VÀ KHOANH VÙNG CÁC THAY ĐỔI TRÊN KẾT CẤU DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHI THAM SỐ DỮ LIỆU QUAN TRẮC tính tốn tham số hư hỏng tương ứng; (iv) thiết lập mối tương quan so sánh hai... NHẬN DẠNG VÀ KHOANH VÙNG CÁC THAY ĐỔI TRÊN KẾT CẤU DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHI THAM SỐ DỮ LIỆU QUAN TRẮC học thông số kết cấu Như mối quan hệ xác định thông qua phương pháp tương quan chéo,