Hình 5.5 là biểu đồ biểu diễn sự sự phân cấp của các mơ hình đơn và mơ hình
kết hợp bằng hệ số đánh giá tổng hợp SI được trình bày trong Bảng 5.3 - 5.4.
5.2 Kết luận và kiến nghị, định hướng phát triển
Kết luận
Dữ liệu được sử dụng trong việc dự đoán bao gồm 120 dữ liệu khảo sát một số cơng trình được xây dựng phần lớn trước năm 1975 tại Thành phố Hồ Chí Minh.
Nghiên cứu đã áp dụng phương pháp xác thực chéo 10 lần để giảm thiểu sai số trong q trình huấn luyện mơ hình đồng thời ứng dụng các mơ hình dự đốn bao gồm mạng nơ-ron thần kinh (ANN), máy hỗ trợ véc tơ (SVM), cây phân loại và hồi quy (CART), hồi quy tuyến tính (LR), hồi quy tuyến tính tổng quát (GENLIN), tự động phát hiện tương tác Chi - squared (CHAID) và phương pháp kết hợp các mơ hình đơn được sử dụng trong chương trình SPSS của IBM nhằm áp dụng trong việc
109 dự đoán “khả năng chịu uốn [M] của dầm bê tơng cốt thép bị ăn mịn”.
Kết quả cho thấy rằng kết quả dự đốn từ mơ hình đơn lẻ như mơ hình LR và GENLIN có giá trị gần như giống nhau và độ chính xác tốt nhất. Các mơ hình đơn lẻ khác cho thấy độ chính xác kém hơn so với dữ liệu được khảo sát. Các mơ hình kết hợp được thiết lập và áp dụng. Kết quả từ mơ hình kết hợp khơng thể cải thiện độ chính xác so với kết quả từ hai mơ hình đơn lẻ tốt nhất.
Hạn chế và kiến nghị
Nghiên cứu này chỉ dùng lại trong việc dự đoán Moment [M] giới hạn của dầm BTCT bị ăn mòn là một hạn chế của đề tài vì chưa đánh giá được hết bản chất của hệ kết cấu BTCT (bao gồm cột và sàn) ngoài hiện trường.
Các phương pháp khảo sát về cốt thép bị ăn mòn còn nhiều hạn chế, nhất là về độ sai số trong các phương pháp đo khảo sát.
Thông qua nghiên cứu, kiến nghị khoa học tiếp tục cải tiến nghiên cứu thêm thêm các phương pháp mới trong khảo sát số liệu đầu vào các kết cấu bê tơng cốt thép ăn mịn nhanh và chính xác hơn, đồng thời cải tiến các mơ hình hiện có và nghiên cứu phát triển thêm nhiều mơ hình đự đốn mới nhằm tăng hiệu suất đánh giá khả năng chịu lực cho các cấu kiện BTCT. Từ có sẽ có những nhìn nhận khách quan tốt hơn về kết cấu bê tơng cốt thép bị ăn mịn và có những biện pháp dự đốn kịp thời để gia cường, sửa chữa những kết cấu BTCT đang dần xuống cấp theo thời gian.
Định hướng phát triển
Từ kết quả đã thu thập được trong nghiên cứu này về quy trình dự đốn, các mơ hình dự đốn đơn, các mơ hình kết hợp có thể làm cở sở để phát triển thêm hướng dự đốn cho các phần tử bê tơng cốt thép khác như là: cột, sàn khi chúng ta đã thu thập được một bộ số liệu đầu vào hoàn hảo về chúng.
110
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] A. Imam, F. Anifowose, and A. K. Azad, "Residual Strength of Corroded Reinforced Concrete Beams Using an Adaptive Model Based on ANN,"
International Journal of Concrete Structures and Materials, vol. 9, no.2, pp.159–172, June 2015.
[2] A. K. Azad, S. Ahmad, and B. H. A. Al-Gohi, "Flexural strength of corroded reinforced concrete beams," Magazine of Concrete Research, vol. 62, no. 6, pp. 405-414, 2010.
[3] C.-H. Tsai and D.-S. Hsu, "Diagnosis of Reinforced Concrete Structural Damage Base on Displacement Time History using the Back-Propagation Neural Network Technique," Journal of Computing in Civil Engineering, vol. 16, no. 1, pp. 49–58, 2002.
[4] C. A. Jeyasehar and K. Sumangala, "Nondestructive Evaluation of Prestressed Concrete Beams using an Artificial Neural Network (ANN) Approach,"
Structural Health Monitoring: An International Journal, vol. 5, no. 4, pp. 313-
323, 2006.
[5] J. A. Abdalla, A. Elsanosi, and A. Abdelwahab, "Modeling and simulation of shear resistance of R/C beams using artificial neural network," Journal of the
Franklin Institute vol. 344, no. 5, pp. 741-756, 2007.
[6] A. Imam and A. K. Azad, "Prediction of residual shear strength of corroded reinforced concrete beams," International Journal of Advanced Structural Engineering, vol. 8, no. 3, pp. 307-318, 2016.
[7] J.-S. Chou, N.-T. Ngo, and W. K. Chong, "The use of artificial intelligence combiners for modeling steel pitting risk and corrosion rate," Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol. 65, pp. 471-483, 2016.
[8] A. Imam and Z. A. Kazmi, "Modified regression and ANN model for load carrying capacity of corroded reinforced concrete beam," AIMS Materials Science, vol. 4, no. 5, pp. 1140-1164, 2020.
111 [9] B. A. Salami, S. M. Rahman, T. A. Oyehan, M. Maslehuddin, and S. U. Al Dulaijan, "Ensemble machine learning model for corrosion initiation time estimation of embedded steel reinforced self-compacting concrete,"
Measurement, vol. 165, p. 108141, 2020.
[10] H. Alabduljabbar et al., "Prediction of the flexural behavior of corroded concrete beams using combined method," Structures, vol. 25, pp. 1000-1008, 2020.
[11] M. Ahmadi, A. Kheyroddin, and M. Kioumarsi, "Prediction models for bond strength of steel reinforcement with consideration of corrosion," Materials Today: Proceedings, 2021.
[12] M. E. A. Ben Seghier, B. Keshtegar, and H. Mahmoud, "Time-Dependent Reliability Analysis of Reinforced Concrete Beams Subjected to Uniform and Pitting Corrosion and Brittle Fracture," Materials (Basel), vol. 14, no. 8, Apr 7 2021.
[13] N. T. Hưng, "Mô phỏng dầm bê tơng cốt thép bị ăn mịn xét đến cường độ liên kết giữa cốt thép và bê tông theo phương pháp phần tử hữu hạn," Hội nghị Khoa học toàn quốc Cơ học Vật rắn biến dạng lần thứ XI - Thành phố Hồ Chí Minh, 7-9/11/2013, tr.542-550.
[14] V. C. Chiến, N. T. Hưng, N. Đ. Hùng, Đ. D. Kiên, "Nghiên cứu sự suy giảm khả năng chịu uốn dầm bê tơng cốt thép theo cấp độ ăn mịn," Tạp chí Xây
dựng, Bộ Xây Dựng, 2020.
[15] N. T. Hưng, N. V. Phó, T. V. Liên, "Chẩn đốn dầm bê tơng cốt thép bị ăn mịn trong trường hợp thiếu số liệu," Tuyển tập Hội nghị Khoa học toàn quốc Cơ học Vật rắn biến dạng lần thứ XII, Đà nẵng, 6-7/8/2015.
[16] N. T. Hung, L. A. Thang, and N. D. Duan, "Bending strength diagnosis for corroded reinforced concrete beams with attendance of deterministic, random and fuzzy parameters," Journal of Structural Integrity and Maintenance vol 5, no. 3, 183-189., 2020.
112 [17] L. A. Thang and N. T. Hung, "A Study on Behavior of Reinforcement Concrete Beam using the Recycled Concrete," tr. 379-384, Innovation for Sustainable Infrastructure, CIGOS 2019.
[18] N. T. Hưng, N. T. Hà, P. V. Trung, L. C. Điều, "Xây dựng mơ hình đánh giá sự ảnh hưởng của lực bám dính giữa bê tơng và cốt thép cho dầm bê tông cốt thép chịu tải trọng," Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Xây dựng, số 25 - 2017, tr. 41-48, 2017.
[19] T. H. T. B. Thủy, K. P. N. Hiệu, "Ảnh hưởng của nồng độ ion clo, độ ẩm và chiều dày bê tơng đến q trình ăn mịn cốt thép," Khoa học cơng nghệ xây
dựng, vol. 02, p. 35, 2007.
[20] T. Đ. K. Hạnh, T. D. T. T. Hiền, "Thực trạng ăn mịn bê tơng cốt thép và giải pháp chống ăn mịn cho cơng trình bê tơng cốt thép trong môi trường biển Việt Nam," Khoa học & công nghệ, 2014.
[21] V. N. Anh, "Ăn mòn cốt thép và ảnh hưởng của nó tới ứng xử của kết cấu bê tơng cốt thép," Tạp chí Xây dựng, vol. Số 07, pp. 87-89, 2012.
[22] J. Rodriguez, L. Ortega, and J. Casal, "Load carrying capacity of concrete structures with corroded reinforcement," Construction and Building Materials vol. 11, no. 4, 1997.
[23] P. S. Mangat and M. S. Elgarf, "Flexural Strength of Concrete Beams with CorrodingReinforcement," ACI Structural Journal, vol. 96, no. 1, pp. 149- 158, 1999.
[24] T. K. Thoa, "Study on cracking behavior of concrete due to rebar corrosion, Department of Civil Engineerin Graduate School of Engineering, Nagoya University JAPAN," 2012.
[25] N. Đ. Hùng, T. Q. Nghi, "Nghiên cứu sửa chữa gia cường dầm bê tông cốt thép thường bằng cốt thép thường và vữa cường độ cao," Tạp chí Giao thơng
113 [26] Đ. Q. Cường, "Đề xuất một giải pháp kỹ thuật nhằm khắc phục tổn thất do ăn mòn bê tông của kết cấu bê tông cốt thép ở vùng quần đảo trường sa," tạp chí
khoa học cơng nghệ xây dựng, vol. 11, pp. 52-60, 2012.
[27] V. Đ. Lương. H. T. Hạnh, N. N. Thành, Đ. T. K. Mai, N. H. Thắng, N. T. N. Gương, T. H. Minh, T. T. T. Vân, "Nghiên cứu giải pháp tăng cường độ bên vững của bê tông trong môi trường rừng ngập mằn cần giờ," Khoa Kỹ Thuật
Xây Dựng, Trường Đại Học Bách Khoa Tp. HCM.
[28] P. V. Khoan, N. N. Thắng, "Tình trạng ăn mịn bê tơng cốt thép ở vùng biển Việt Nam và một số kinh nghiệm sử dụng chất ức chế ăn mịn Canxi Nitrít,"
Viện KHCN Xây dựng, 2011.
[29] K. V. Huân, L. Minh, "Đặc điểm mơi trường nước chua phèn gây ăn mịn bê tông cốt thép công trình thủy lợi ở đồng bằng sơng Cửu Long," Viện KHTL
Việt Nam.
[30] L. T. Q. Khải, "Nghiên cứu giải pháp chống ăn mòn cốt thép trong bê tơng bằng vật liệu bê tơng polymer," Tạp chí khoa học trường Đại Học Cần Thơ, vol. 40, pp. 28-31, 2015.
[31] N. V. Chánh, T. V. Miền, "Ăn mịn và chống ăn mịn bê tơng cốt thép. Đại học Quốc Gia Thành Phố Hồ Chí Minh," 2010.
[32] N. M. Phát, "Lý thuyết ăn mòn và chống ăn mịn bê tơng – bê tơng cốt thép trong xây dựng. Nhà xuất bản xây dựng " 2007.
[33] M. Pourbaix, "Atlas of electrochemical equilibria in aqueous solutions," Oxford, 1966.
[34] T. Vidal, "Requalification des structure dé grad é es par corosion des armatures," Thèse de Doctorat de l’Institut National des Sciences Appliquées de Toulouse, 2003.
[35] M. G. Fontana, "Corrosion Engineering," McGraw - Hill, NY, 1980.
[36] M. Thiery, "Modélisation de la carbonatation atmosphérique des bétons – Prise en compte des effets cinétiques et de l'état hydrique, Thèse de Doctorat de l'Ecole Nationaledes Ponts et Chaussées " 2005.
114 [37] V. N. Trụ, "Contribution à l'étude de la corrosion par carbonatation du béton armé: approche expérimentale et probabiliste," Thèse the Doctorat de l'Université de Toulouse, 2011.
[38] N. V. Đức, H. A. Cương, "Giới thiệu một số mơ hình tính tốc độ cacbonat của vật liệu bê tông xi măng và khả năng ứng dụng trong điều kiện Việt Nam ", Internet: https://tapchigiaothong.vn/gioi-thieu-mot-so-mo-hinh-tinh-toc-do- cacbonat-cua-vat-lieu-be-tong-xi-mang-va-kha-nang-ung-dung-trong-dieu- kien-viet-nam-18350931.htm, 4/12/2017.
[39] L. T. H. Liên, "Ăn mòn và phá hủy vật liệu kim loại trong mơi trường khí quyển nhiệt đới Việt Nam," Tạp chí Khoa học và Cơng nghệ, vol. 50, pp. 695- 823, 2012.
[40] A. W. Beeby, "Cracking, Cover, and Corrostion of Reinforcement," Concrete
International, vol. 5, no. 2, pp. 35-40, 1983.
[41] M. G. Richardson, "Fundamentals of durable reinforced concrete published in the Taylor & Francis e-Library, simultaneously published in the USA and Canada," 2004.
[42] A. Nielsen, "Durability in Beton Bogen, Aalborg Cement Company, Aalborg, Portland," pp. 200-243, 1985.
[43] P. Đ. Hùng, "Xác định độ bền của bê tông geopolymer trong các môi trường xâm thực," Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh, 2015. [44] N. V. Chánh, N. T. T. Hương, "Nghiên cứu cơ chế phá hủy cấu trúc bê tông
trong môi trường xâm thực muối Sunfat," Trường Đại Học Bách Khoa Thành
Phố Hồ Chí Minh, 2003.
[45] T. H. Cường, N. Đ. Vĩnh, "Tổng quan về phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu," Tạp chí Khoa học & Cơng nghệ Trường Đại học công nghiệp Hà Nội, vol. 5, pp. 50-55, 2011.
[46] T. D. Học, P. A. Đức, N. D. Trình, H. N. Huệ, "Ứng dụng trí tuệ nhân tạo để dự đốn tiến độ thi cơng nhà lắp ghép," Tạp chí khoa học và cơng nghệ đại học Đà Nẵng, vol. 11, pp. 41-44, 2018.
115 [47] E. P. Kumar and E. P. Sharma, "Artificial Neural Networks-A Study,"
International Journal of Emerging Engineering Research and Technology,
vol. 2, no. 2, pp. 143-148, 2014,.
[48] I. Flood, "Neural Networks in Civil Engineering. II: Systems and Application," Journal of Computing in Civil Engineering, vol. 8, pp. 149–162, 1994.
[49] I. Flood and P. Christophilos, "Modeling construction processes using artificial neural networks," Automation in Construction, vol. 4, pp. 307-320, 1996.
[50] M. Inel, "Modeling ultimate deformation capacity of RC columns using artificial neural networks," Engineering Structures, vol. 29, no. 3, pp. 329- 335, 2007.
[51] B. DR, "Neural networks in bioprocessing and chemical engineering [PhD Dissertation]. Virginia Tech, Blacksburg, VA.," 1995.
[52] O. Hasanỗebi and T. Dumlupinar, "Linear and nonlinear model updating of reinforced concrete T-beam bridges using artificial neural networks,"
Computers & Structures, vol. 119, no. 1-11, 2013.
[53] A. M. Deris, A. M. Zain, and R. Sallehuddin, "Overview of Support Vector Machine in Modeling Machining Performances," Procedia Engineering, vol. 24, pp. 308-312, 2011.
[54] T. D. Học, "Dự đoán khả năng phun vữa của vữa xi măng mịn tự hút dựa trên các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo," Tạp chí Xây Dựng Việt Nam, vol. 3, pp. 118 -
120, 2020.
[55] V. Vapnik, "The nature of statistical learning theory," Springer-Verlag, New
York., 1995.
[56] S. P. S. S. Clementine, "12.0 Algorithm Guide," Integral Solutions Limited,
Chicago, USA., 2007.
[57] L. Breiman, "Classification and regression trees," Routledge, 2017. [58] IBM, "PASW Modeler," IBM Cororation, USA, 2010.
116 [59] J.-S. Chou and A.-D. Pham, "Enhanced artificial intelligence for ensemble approach to predicting high performance concrete compressive strength,"
Construction and Building Materials, vol. 49, pp. 554-563, 2013.
[60] L. T. Tài, T. Đ. Học, "Tối ưu hóa ước tính mức tiêu thụ năng lượng trong các tịa nhà dựa trên các thuật tốn trí tuệ nhân tạo," Tạp chí Khoa học Cơng nghệ
Xây dựng (KHCNXD) - ĐHXD, vol. 14, no. 1V, pp. 35-45, 2020.
[61] Author(s), J. A. Nelder, and R. W. M. Wedderburn, "Generalized Linear Models," Journal of the Royal Statistical Society: Series A (General), vol. 135, no. 3, pp. 370-384, 1972.
[62] G. V. Kass, "An Exploratory Technique for Investigating Large Quantities of Categorical Data," Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied
Statistics), vol. 29, no. 2, pp. 119–127, 1980.
[63] D. Biggs, B. De Ville, and E. Suen, "A method of choosing multiway partitions for classification and decision trees," Journal of Applied Statistics, vol. 18, no. 1, pp. 49-62, 2006.
[64] P. J. L. Adeodato, A. L. Arnaud, G. C. Vasconcelos, R. C. L. V. Cunha, and D. S. M. P. Monteiro, "MLP ensembles improve long term prediction accuracy over single networks," International Journal of Forecasting, vol. 27, no. 3, pp. 661-671, 2011.
[65] M. van Wezel and R. Potharst, "Improved customer choice predictions using ensemble methods," European Journal of Operational Research, vol. 181, no. 1, pp. 436-452, 2007.
[66] R. Kohavi, "A study of cross-validation and bootstrap for accuracy estimation and model selection," International Joint Conference on Articial Intelligence
(IJCAI), Montreal, Canada, vol. 2, pp. 1137–1143, 1995.
[67] IBM, "PASW Modeler. IBM Cororation, USA," 2010.
[68] TCXDVN 239 : 2006, "Bê tông nặng - Chỉ dẫn đánh giá cường độ bê tông trên kết cấu cơng trình," Bộ Khoa học và Cơng nghệ, Việt Nam.
117 [69] TCVN 3105 : 1993, "Hỗn hợp bê tông nặng và bê tông nặng - Lấy mẫu, chế
tạo và bảo dưỡng mẫu thử," Bộ Khoa học và Công nghệ, Việt Nam.
[70] TCVN 3118:1993, "Bê tông nặng – Phương pháp xác định cường độ nén," Bộ
Khoa học và Công nghệ, Việt Nam.
[71] TCVN 9334:2012, "Bê tông nặng – Phương pháp xác định cường độ nén bằng súng bậc nẩy," Bộ Khoa học và Công nghệ, Việt Nam.
[72] TCVN 9357:2012, "Bê tông nặng – Phương pháp thử không phá hủy – Đánh giá chất lượng bê tông bằng vận tốc xung siêu âm," Bộ Khoa học và Công nghệ, Việt Nam.
[73] TCVN 9335:2012, "Bê tông nặng – Phương pháp thử không phá hủy – Xác định cường độ nén sủ dụng kết hợp máy đo siêu âm và súng bậc nẩy," Bộ Khoa
học và Công nghệ, Việt Nam.
[74] TCVN 8634:2010, "Thước cặp có du xích đến 0,02mm - Tiêu chuẩn Đo lường Chất lượng," Bộ Khoa học và Công nghệ, Việt Nam.
[75] TCVN 4101 : 1985, "Thước đo có du xích - u cầu kỹ thuật - Tiêu chuẩn Đo lường Chất lượng," Bộ Khoa học và Công nghệ, Việt Nam.
[76] TCVN 2737:1995, "Tải trọng và tác động - tiêu chuẩn thiết kế," Bộ Khoa học
và Công nghệ, Việt Nam.
[77] TCVN 5574:2012, "Thiết kế kết cấu bê tông và bê tông cốt thép," Bộ Khoa học và Công nghệ, Việt Nam.