Tối ưu kết cấu giàn thép sử dụng thuật toán tiến hóa kết hợp công nghệ học máy

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC XÂY DỰNG HÀ NỘI

Nguyễn Trần Hiếu

TỐI ƯU KẾT CẤU GIÀN THÉP
SỬ DỤNG THUẬT TỐN TIẾN HĨA
KẾT HỢP CƠNG NGHỆ HỌC MÁY
Optimization of steel truss structures
using evolutionary algorithm and machine learning

Ngành: Kỹ thuật xây dựng
Mã số: 9580201

LUẬN ÁN TIẾN SĨ

Hà Nội, năm 2023


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC XÂY DỰNG HÀ NỘI

Nguyễn Trần Hiếu

TỐI ƯU KẾT CẤU GIÀN THÉP
SỬ DỤNG THUẬT TỐN TIẾN HĨA
KẾT HỢP CƠNG NGHỆ HỌC MÁY
Optimization of steel truss structures
using evolutionary algorithm and machine learning

Ngành: Kỹ thuật xây dựng

Mã số: 9580201

NGƯỜI HƯỚNG DẪN
PGS.TS VŨ ANH TUẤN

Hà Nội, năm 2023


i

LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan những nội dung trong Luận án Tiến sĩ “Tối ưu kết cấu giàn
thép sử dụng thuật tốn tiến hóa kết hợp cơng nghệ học máy” là kết quả cơng trình
nghiên cứu khoa học của riêng tơi.
Các số liệu và kết quả trình bày trong Luận án là trung thực, khách quan và
chưa từng được cơng bố trong bất kỳ cơng trình nào khác ngồi danh sách các cơng
trình khoa học của nghiên cứu sinh liên quan đến Luận án.

Hà Nội, ngày 05/05/2023

Nguyễn Trần Hiếu


LỜI CẢM ƠN
Đầu tiên, tôi xin gửi lời cảm ơn tới Ban giám hiệu Trường Đại học Xây dựng
Hà Nội, Lãnh đạo Phòng Quản lý đào tạo, Lãnh đạo Phòng Tổ chức cán bộ, Ban
chủ nhiệm Khoa Xây dựng Dân dụng và Công nghiệp đã tạo điều kiện, hỗ trợ và
giúp đỡ tơi trong q trình thực hiện Luận án.
Tơi xin bày tỏ sự biết ơn sâu sắc, sự kính trọng tới người hướng dẫn khoa học
của tôi, PGS. TS. Vũ Anh Tuấn. Trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu, Thầy

đã tận tình hướng dẫn, động viên, giúp đỡ, tạo các điều kiện thuận lợi nhất để tơi
hồn thành Luận án.
Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn chân thành tới các thầy cơ tại Bộ mơn Cơng trình
Thép - Gỗ, Trường Đại học Xây dựng Hà Nội - nơi tôi học tập, nghiên cứu, và công
tác trong những năm vừa qua. Tôi xin ghi nhận sự giúp đỡ và đóng góp ý kiến của
các nhà khoa học trong và ngồi Trường đã giúp tơi bổ sung, hồn thiện Luận án.
Xin trân trọng cảm ơn sự hỗ trợ tài chính q báu trong thời gian tơi thực hiện
Luận án của Quỹ Đổi mới Sáng tạo Vingroup (VINIF) thuộc Viện Nghiên cứu Dữ
liệu lớn, Tập đồn Vingroup.
Cuối cùng, tơi xin bày tỏ lòng biết ơn tới Cha Mẹ, những người đã sinh thành,
nuôi dưỡng, giáo dục, và luôn ủng hộ tôi trên con đường đã lựa chọn. Xin cảm ơn
Vợ và các con đã luôn ở bên cạnh chia sẻ, động viên, tạo động lực để tơi sớm hồn
thành Luận án. Xin tri ân người thân, bạn bè, đồng nghiệp đã quan tâm, giúp đỡ tôi
trong thời gian qua.

Nguyễn Trần Hiếu


MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN.......................................................................................................i
LỜI CẢM ƠN...........................................................................................................ii
MỤC LỤC................................................................................................................ iii
Danh mục các ký hiệu, các chữ viết tắt..................................................................viii
Danh mục các bảng..................................................................................................xv
Danh mục các hình vẽ...........................................................................................xvii
MỞ ĐẦU................................................................................................................... 1
1.

Lý do chọn đề tài.........................................................................................1

2.

Mục đích và mục tiêu nghiên cứu.................................................................2

3.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu.................................................................3

4.

Phương pháp nghiên cứu..............................................................................3

5.

Cơ sở khoa học của đề tài.............................................................................4

6.

Đóng góp mới của luận án............................................................................4

7.

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn......................................................................4

8.

Những vấn đề còn tồn tại..............................................................................5

9.

Cấu trúc và nội dung luận án........................................................................5

Chương 1. Tổng quan về ứng dụng công nghệ học máy trong thiết kế tối ưu kết cấu
................................................................................................................................... 6
1.1.

Tổng quan về thiết kế tối ưu kết cấu.............................................................6

1.1.1.

Giới thiệu chung về bài toán thiết kế tối ưu kết cấu......................................6

1.1.2.

Lịch sử phát triển kỹ thuật tối ưu kết cấu......................................................7

1.1.3.

Phân loại bài toán thiết kế tối ưu kết cấu......................................................9

1.1.4.

Phân loại thuật toán tối ưu..........................................................................12

1.1.5.

So sánh hiệu năng các thuật toán meta-heuristic khi tối ưu kết cấu............18


1.2.

Tổng quan về ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo trong kết cấu cơng trình.............18

1.2.1.

Giới thiệu chung.........................................................................................18

1.2.2.

Một số lĩnh vực nghiên cứu của Trí tuệ nhân tạo........................................19

1.2.3.

Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo trong lĩnh vực kết cấu cơng trình.....................20

1.3.
Tình hình nghiên cứu về ứng dụng công nghệ học máy trong thiết kế tối ưu
kết cấu trên thế giới....................................................................................................23
1.3.1.

Phương pháp khảo sát.................................................................................23

1.3.2.

Thu thập dữ liệu..........................................................................................23

1.3.3.

Phân tích dữ liệu.........................................................................................24

1.3.4.

Các phương pháp sử dụng mơ hình Học máy trong q trình tối ưu...........28

1.4.
Tình hình nghiên cứu về ứng dụng công nghệ học máy trong thiết kế tối ưu
kết cấu tại Việt Nam..................................................................................................29
1.4.1.

Nghiên cứu về tối ưu kết cấu tại Việt Nam.................................................29

1.4.2.

Nghiên cứu về ứng dụng học máy vào tối ưu kết cấu tại Việt Nam............30

1.5.

Hướng nghiên cứu của Luận án..................................................................32

1.6.

Giới hạn bài toán tối ưu nghiên cứu trong Luận án.....................................33

1.7.

Tóm tắt Chương 1.......................................................................................34

Chương 2. Xây dựng quy trình đánh giá an tồn cho kết cấu giàn bằng mơ hình học
máy..........................................................................................................................35
2.1.

Đặt vấn đề...................................................................................................35

2.2.
Phát triển chương trình phân tích kết cấu giàn pyTruss theo phương pháp độ
cứng trực tiếp............................................................................................................36
2.2.1.

Giới thiệu....................................................................................................36

2.2.2.

Phương pháp độ cứng trực tiếp cho kết cấu giàn phẳng..............................37

2.2.3.

Phương pháp độ cứng trực tiếp cho kết cấu giàn khơng gian......................40

2.2.4.

Sơ đồ khối của chương trình pyTruss.........................................................42

2.2.5.

Đánh giá độ chính xác của chương trình pyTruss.......................................43


2.3.

Cơng nghệ Học máy...................................................................................46

2.3.1.

Giới thiệu chung.........................................................................................46

2.3.2.

Phân nhóm Học máy dựa trên phương thức học.........................................47

2.3.3.

Một số mơ hình phân loại phổ biến.............................................................49

2.4.

Quy trình đánh giá an tồn cho kết cấu giàn bằng mơ hình Học máy.........56

2.4.1.

Mục tiêu......................................................................................................56

2.4.2.

Quy trình xây dựng mơ hình Học máy đánh giá an tồn cho kết cấu giàn 56

2.4.3.

Kỹ thuật lấy mẫu Siêu khối lập phương La-tinh.........................................59

2.5.

So sánh hiệu năng của các mơ hình phân loại trong bài tốn đánh giá an
tồn cho kết cấu giàn.................................................................................................60
2.5.1.

Mơ tả các bài toán kết cấu sử dụng trong nghiên cứu.................................61

2.5.2.

Khởi tạo dữ liệu..........................................................................................65

2.5.3.

Kết quả.......................................................................................................66

2.5.4.

Nhận xét.....................................................................................................67

2.6.

Khảo sát ảnh hưởng của các siêu tham số tới chất lượng mơ hình..............68

2.6.1.

Ảnh hưởng của số lượng mẫu dữ liệu huấn luyên.......................................68

2.6.2.

Ảnh hưởng của số lượng bộ phân loại yếu..................................................69

2.7.

Tóm tắt Chương 2.......................................................................................70

Chương 3. Đề xuất phương pháp giảm số lần phân tích kết cấu trong q trình tối
ưu bằng mơ hình học máy..........................................................................................71
3.1.

Đặt vấn đề...................................................................................................71

3.2.

Tối ưu tiết diện giàn bằng thuật toán DE....................................................71

3.2.1.

Bài toán xác định tiết diện tối ưu nhằm cực tiểu hóa trọng lượng giàn.......71

3.2.2.

Thuật toán DE.............................................................................................72

3.2.3.

Kỹ thuật xử lý điều kiện ràng buộc.............................................................75

3.2.4.

Ví dụ áp dụng thuật tốn DE tối ưu tiết diện giàn.......................................76

3.3.

Phương pháp CaDE....................................................................................81


3.3.1.

Ý tưởng chính.............................................................................................81

3.3.2.

Sơ đồ khối...................................................................................................82

3.3.3.

Ví dụ minh họa...........................................................................................85

3.4.

Đánh giá hiệu quả của phương pháp đề xuất CaDE....................................88

3.4.1.

Mô tả các bài toán tối ưu kết cấu giàn........................................................88

3.4.2.

Khảo sát ảnh hưởng của các tham số..........................................................98

3.4.3.

Các thiết lập trong thử nghiệm..................................................................100

3.4.4.

So sánh phương pháp CaDE và thuật toán gốc DE...................................102

3.4.5.

So sánh phương pháp CaDE với các thuật tốn meta-heuristic khác........108

3.5.

Tóm tắt Chương 3.....................................................................................110

Chương 4. Tối ưu trọng lượng kết cấu giàn mái....................................................111
4.1.

Giới thiệu chung.......................................................................................111

4.2.

Thiết kế kết cấu giàn mái bằng thép.........................................................112

4.2.1.

Cấu tạo kết cấu giàn mái...........................................................................112

4.2.2.

Một số vấn đề về thiết kế giàn thép theo tiêu chuẩn Việt Nam.................113

4.3.

Đề xuất quy trình thiết kế tối ưu giàn mái thép.........................................116

4.4.

Tối ưu trọng lượng giàn mái thép dạng phẳng..........................................118

4.4.1.

Tối ưu giàn phẳng nhịp 24 m....................................................................118

4.4.2.

Khảo sát tham số.......................................................................................123

4.4.3.

Một số khuyến nghị khi thiết kế kết cấu giàn phẳng.................................128

4.5.

Tối ưu trọng lượng giàn lưới không gian ba lớp.......................................128

4.5.1.

Tối ưu kết cấu giàn lưới khơng gian kích thước 30×30m.........................128

4.5.2.

Khảo sát tham số.......................................................................................133

4.5.3.

Một số khuyến nghị khi thiết kế kết cấu giàn lưới khơng gian.................142

4.6.

Tóm tắt Chương 4.....................................................................................142

KẾT LUẬN...........................................................................................................144


Những đóng góp mới về khoa học của luận án......................................................144
Các kết luận chính.................................................................................................144
Kiến nghị và hướng nghiên cứu tiếp theo..............................................................145
DANH MỤC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ................................147
TÀI LIỆU THAM KHẢO.....................................................................................149
Tài liệu Tiếng Việt.................................................................................................149
Tài liệu Tiếng Anh.................................................................................................150
PHỤ LỤC.............................................................................................................PL1
A.

MÃ THỰC THI CHƯƠNG TRÌNH pyTruss...........................................PL1

A.1.

Mơ-đun pyTruss2D..................................................................................PL1

A.2.

Mơ-đun pyTruss3D..................................................................................PL3

B.
MÃ THỰC THI CÁC THUẬT TỐN TỐI ƯU BẰNG NGƠN NGỮ
PYTHON............................................................................................................... PL5
B.1.

Mã thực thi thuật tốn DE........................................................................PL5

B.2.

Mã thực thi phương pháp CaDE...............................................................PL6

C.

DỮ LIỆU SỬ DỤNG TRONG CHƯƠNG 3 VÀ CHƯƠNG 4...............PL8


Danh mục các ký hiệu, các chữ viết tắt
Danh mục các chữ viết tắt
Chữ viết tắt Tiếng Anh

Tiếng Việt

ABC

Artificial Bee Colony

Bầy ong

ACO

Ant Colony Optimization

Tối ưu đàn kiến

AdaBoost

Adaptive Boosting

Tăng cường thích ứng

aeDE

Adaptive elitist Differential
Evolution

Tiến hóa vi phân thích ứng tinh
hoa

ADEA

Adaptive Differential Evolution
Algorithm

Tiến hóa vi phân thích ứng

AI

Artificial Intellgence

Trí thơng minh nhân tạo

AISC

American Institute of Steel
Construction

Viện cơng trình thép Hoa Kỳ

ANFIS

Adaptive Neuro Fuzzy
Inference System

Hệ thống suy luận mờ thần kinh
thích ứng

ASD

Allowable Stress Design

Thiết kế theo ứng suất cho phép

AUC

Area Under the Curve

Diện tích phía dưới đường cong

BB-BC

Big bang big crunch

Vụ nổ lớn tiếng nổ lớn

BBO

Biogeography-based
optimization

Tối ưu hóa dựa trên địa lý sinh
học

BI

Bat-inspired search

Tìm kiếm đàn dơi

CaDE

Classification-assisted
Differential Evolution

Thuật tốn DE có trợ giúp của
mơ hình phân loại

CBO

Colliding Bodies Optimization

Tối ưu dựa trên hiện tượng vật
thể va chạm

CoDE

Composite Differential
Evolution

Tiến hóa vi phân liên hợp


Chữ viết tắt Tiếng Anh

Tiếng Việt

CMCN

Cách mạng công nghiệp

DE

Differential Evolution

Tiến hóa vi phân

DL

Deep Learning

Học sâu

DT

Decision Tree

Cây quyết định

ES

Evolution Strategy

Chiến lược tiến hóa

FA

Firely Algorithm

Thuật tốn đàn đom đóm

GA

Genetic Algorithm

Giải thuật di truyền

GSA

Gravitational search algorithm

Thuật tốn tìm kiếm trọng
trường

GWO

Grey Wolf Optimization

Tối ưu đàn sói

HS

Harmony Search

Tìm kiếm điều hịa

kNN

k-Nearest Neighbors

k-Láng giềng gần nhất

LHS

Latin Hypercube Sampling

Lấy mẫu siêu khối lập phương

La-tinh

MCS

Monter Carlo Sampling

Lấy mẫu Mơng-tơ Các-lơ

MMSM

Multi-metaheuristic based
search method

Phương pháp tìm kiếm dựa trên
nhiều thuật tốn metaheuristic

ML

Machine Learning

Học máy

Modified symbiotic
organisms
search

Tìm kiếm sinh vật cộng sinh cải
tiến

Neural Network

Mạng nơ-ron nhân tạo

mSOS

NN
NXB
PSO
PTHH

Nhà xuất bản
Particle Swarm Optimization

Tối ưu bầy đàn
Phần tử hữu hạn


Chữ viết tắt Tiếng Anh

Tiếng Việt

RBAS

Rank-based ant system

“Thuật toán” đàn kiến dựa trên
xếp hạng

RBF

Radial Basis Function

Hàm hạt nhân cơ sở

RF

Random Forest

Rừng ngẫu nhiên

ROC

Receiver
operating
characteristic

Đường cong đặc trưng hoạt
động của bộ thu nhận

SA

Simulated Annealing

Mơ phỏng luyện kim

SADE

Self-Adaptive Differential
Evolution

Tiến hóa vi phân tự thích ứng

SQP

Sequential Quadratic
Programming

Quy hoạch tồn phương tuần tự

SVM

Support Vector Machine

Máy hỗ trợ véc-tơ

TLBO

Teaching-Learning-Based
Optimization

Tối ưu dựa trên quá trình Dạy –
Học

TS

Tabu Search

Tìm kiếm vùng cấm

Danh mục các chữ cái La-tinh

A

Véc-tơ chứa giá trị diện tích tiết diện của các thanh trong hệ kết cấu

Ag

Diện tích tiết diện nguyên

Ai

Diện tích tiết diện các thanh thuộc nhóm thứ

i An

Diện tích tiết diện thực

Ae

Diện tích tiết diện hữu hiệu

aj(l)

Tín hiệu đầu ra của nơ-ron thứ j của lớp ẩn thứ (l)

bj(l)

Số hạng tự do của lớp ẩn thứ (l)

C

Mơ hình phân loại

Cc

Giá trị độ mảnh ứng với ứng suất đàn hồi lớn nhất

Cr

Tỷ lệ lai ghép


cv

Mức độ vi phạm điều kiện ràng buộc

cv_pred

Mức độ vi phạm điều kiện ràng buộc dự đoán

D

Số lượng biến

d

Số lượng tiết diện có thể sử dụng cho hệ kết cấu

E

Hàm mất mát (sai số giữa kết quả dự đoán và giá trị thực)

E

Mô-đun đàn hồi của vật liệu

et

Sai số của bộ phân loại yếu ht ở vòng lặp thứ t

f

Cường độ tính tốn của vật liệu

f(.)

Hàm mục tiêu

F

Hệ số điều chỉnh

F

Lực tác dụng

Fit(.)

Hàm thích nghi

Fy

Cường độ chảy dẻo của vật liệu

Fu

Cường độ kéo đứt của vật liệu

Fcr

Ứng suất tới hạn

Fe

Ứng suất tới hạn Euler

FN

Số lượng mẫu âm tính giả

FP

Số lượng mẫu dương tính giả

gk

Điều kiện ràng buộc bất bình đẳng thứ k

H

Bộ phân loại mạnh

hj

Điều kiện ràng buộc bình đẳng thứ j

ht

Bộ phân loại yếu ở vòng lặp thứ t

Ii

Số thứ tự của tiết diện Ai trong danh mục tiết diện có sẵn

K

Hệ số chiều dài tính tốn

Lj

Chiều dài của thanh thứ j

m

Số lượng nút giàn


max_iter

Số vịng đời tối đa

MAE

Sai số tuyệt đối trung bình

MSE

Sai số tồn phương trung bình

N

Số lượng điểm dữ liệu huấn luyện

n

Số lượng biến hoặc số lượng thanh giàn

ng

Số lượng các điều kiện bất bình đẳng

nh

Số lượng các điều kiện bình đằng

nm(i)

Số lượng thanh thuộc nhóm thứ i

NP

Số cá thể trong mỗi quần thể

n_iter1

Số vòng đời trong giai đoạn I

P

Lực tác dụng

P(.)

Hàm phạt

p

Số lượng đặc trưng của dữ liệu đầu vào

pop0

Quần thể ban đầu

popt

Quần thể tại vòng đời thứ t

Pn

Độ bền danh nghĩa

Pu

Độ bền u cầu

R

Mơ hình hồi quy

R2

Hệ số xác định

ri

Bán kính quán tính của tiết diện thứ i

RMSE

Căn bậc hai của sai số tồn phương trung bình

S

Danh sách tiết diện sử dụng cho hệ kết cấu

T

Số lượng bộ phân loại yếu

TN

Số lượng mẫu âm tính thật

TP

Số lượng mẫu dương tính thật

ui(t)

Cá thể thử nghiệm thứ i tại vịng đời thứ t


vi(t)

Cá thể đột biến thứ i tại vòng đời thứ

tW

Trọng lượng của hệ kết cấu

wij(l)

Trọng số của liên kết giữa nơ-ron thứ i của lớp ẩn thứ (l-1) và nơ-ron
thứ j của lớp ẩn thứ (l)

wt,i

Trọng số của mẫu dữ liệu (xi, yi) ở vòng lặp thứ t

X

Véc-tơ chứa giá trị các biến thiết kế xi

xi

Dữ liệu đầu vào

xi(t)

Cá thể mục tiêu thứ i tại vòng đời thứ

t xi

Biến thiết kế thứ i

xiL

Cận trên của biến xi

xiU

Cận dưới của biến xi

xbest(t)

Cá thể tốt nhất trong số các cá thể thuộc quần thể

popt yi

Nhãn

ypred

Giá trị đầu ra dự đoán

ytrue

Giá trị đầu ra thực

y

Bình qn giá trị đầu ra thực

zj(l)

Tín hiệu đầu vào của nơ-ron thứ j thuộc lớp ẩn thứ (l)

Danh mục các chữ cái La Mã

t

Trọng số của bộ phân loại yếu ht



Chuyển vị thực của nút thứ j

[]j

Giá trị chuyển vị cho phép của nút thứ j

b

Ứng suất tới hạn



Cấp độ so sánh hai cá thể



Tốc độ học

i

Độ mảnh của thanh thứ i


[]i

Độ mảnh giới hạn của thanh thứ i

µ

Hệ số chiều dài tính tốn



Trọng lượng riêng của vật liệu

c

Ứng suất nén

cr

Ứng suất tới hạn

i

Ứng suất thực trong thanh thứ i

[]i

Ứng suất cho phép trong thanh thứ i

t

Ứng suất kéo

[]t

Ứng suất kéo cho phép


Danh mục các bảng
Bảng 1.1. Phân loại bài toán thiết kế tối ưu theo tiêu chí.........................................11
Bảng 1.2. Phân loại các thuật toán meta-heuristic...................................................16
Bảng 2.1. So sánh pyTruss và SAP2000 trong bài toán giàn phẳng 11 thanh..........44
Bảng 2.2. So sánh pyTruss, SAP2000 và phương pháp tách nút trong bài tốn giàn
khơng gian 15 thanh..................................................................................................46

Bảng 2.3. Số liệu tải trọng tác dung lên giàn 25 thanh – Đơn vị: kips (kN).............62
Bảng 2.4. Ứng suất cho phép của kết cấu giàn 25 thanh – Đơn vị: ksi (MPa).........63
Bảng 2.5. Phân nhóm thanh trong kết cấu giàn 47 thanh.........................................63
Bảng 2.6. Siêu tham số của các mơ hình phân loại..................................................66
Bảng 2.7. Độ chính xác của ba mơ hình ML...........................................................66
Bảng 3.1. Thống kê kết quả tối ưu giàn ba thanh bằng thuật toán DE.....................80
Bảng 3.2. Mã giả của phương pháp CaDE...............................................................83
Bảng 3.3. Thống kê kết quả tối ưu giàn ba thanh bằng phương pháp CaDE............87
Bảng 3.4. Ứng suất cho phép của giàn 25 thanh – Đơn vị: ksi (MPa).....................89
Bảng 3.5. Tải trọng tác dung lên giàn 25 thanh – Đơn vị: kips (kN).......................90
Bảng 3.6. Tải trọng tác dung lên giàn 72 thanh – Đơn vị: kips (kN).......................91
Bảng 3.7. Phân nhóm trong giàn 72 thanh...............................................................91
Bảng 3.8. Phân nhóm trong giàn 200 thanh.............................................................92
Bảng 3.9. Các trường hợp tải trọng tác dụng lên tháp 160 thanh – Đơn vị: daN.....95
Bảng 3.10. Tải trọng tác dụng và giới hạn chuyển vị tương ứng.............................98
Bảng 3.11. Khảo sát ảnh hưởng của cách tạo đột biến tới CaDE.............................99
Bảng 3.12. Các tham số của DE và CaDE thiết lập trong thử nghiệm...................101
Bảng 3.13. Kết quả tối ưu theo hai phương pháp DE và CaDE.............................105
Bảng 3.14. Đánh giá hiệu quả của phương pháp CaDE.........................................106


Bảng 3.15. So sánh CaDE và các biến thể khác của thuật toán DE.......................109
Bảng 3.16. So sánh cho bài toán tháp 160 thanh...................................................110
Bảng 4.1. Chiều dài tính tốn của các thanh trong giàn phẳng..............................115
Bảng 4.2. Phương án thiết kế tối ưu nhất của giàn phẳng hình thang nhịp 24 m...121
Bảng 4.3. Kết quả khảo sát ảnh hưởng của cấu tạo giàn........................................124
Bảng 4.4. Khảo sát ảnh hưởng của chiều cao đầu giàn..........................................127
Bảng 4.5. Phương án thiết kế tối ưu nhất của giàn lưới khơng gian 30×30m........131
Bảng 4.6. Khảo sát ảnh hưởng của sơ đồ bố trí hệ thanh.......................................134
Bảng 4.7. Khảo sát ảnh hưởng của bố trí gối tựa...................................................136

Bảng 4.8. Khảo sát ảnh hưởng của chiều cao giàn.................................................138
Bảng 4.9. Khảo sát ảnh hưởng của số lượng nhóm thanh......................................141
Bảng C.1. Tọa độ các nút trong tháp thép 160 thanh............................................PL8
Bảng C.2. Số hiệu nút hai đầu các thanh trong tháp thép 160 thanh.....................PL9
Bảng C.3. Danh mục tiết diện thép góc sử dụng trong tháp thép 160 thanh........PL11
Bảng C.4. Danh mục tiết diện thép góc sử dụng trong tháp 244 thanh...............PL12
Bảng C.5. Danh mục tiết diện thép hộp sử dụng trong giàn phẳng 24m.............PL13
Bảng C.6. Danh mục thép ống sử dụng trong giàn lưới không gian ba lớp.........PL15


Danh mục các hình vẽ
Hình 1.1. Phân loại tối ưu kết cấu theo biến thiết kế...............................................10
Hình 1.2. Minh họa quá trình tìm vị trí tối ưu của phương pháp gradient...............14
Hình 1.3. Các chủ đề phổ biến của những nghiên cứu cơng bố trên tạp chí JCCE
giai đoạn từ 1987-2003 (thể hiện từ số liệu trong [18])...........................................21
Hình 1.4. Số lượng các công bố về ứng dụng AI trong ngành kiến trúc – xây dựng
trong cơ sở dữ liệu khoa học Scopus (thể hiện từ số liệu trong [39]).......................22
Hình 1.5. Số lượng các công bố liên quan đến chủ đề khảo sát theo năm................25
Hình 1.6. Các tạp chí có nhiều cơng bố liên quan đến chủ đề khảo sát....................25
Hình 1.7. Bản đồ mạng lưới các từ khóa trong dữ liệu thu được.............................26
Hình 1.8. Bản đồ mạng lưới các tác giả trong dữ liệu thu được...............................27
Hình 2.1. Thanh giàn chịu lực dọc trục....................................................................37
Hình 2.2. Thanh giàn phẳng trong hệ tọa độ cục bộ và hệ tọa độ tổng thể..............38
Hình 2.3. Thanh giàn khơng gian trong hệ tọa độ cục bộ và hệ tọa độ tổng thể......40
Hình 2.4. Sơ đồ khối của chương trình pyTruss......................................................42
Hình 2.5. Giàn phẳng 11 thanh................................................................................43
Hình 2.6. Phân tích kết cấu giàn 11 thanh bằng phần mềm SAP2000.....................44
Hình 2.7. Giàn khơng gian 15 thanh........................................................................45
Hình 2.8. Mối quan hệ giữa ba lĩnh vực AI, ML và DL..........................................47
Hình 2.9. Các mơ hình ML thơng dụng trong lĩnh vực kết cấu cơng trình..............49

Hình 2.10. Mơ hình Cây quyết định........................................................................50
Hình 2.11. Mơ hình SVM........................................................................................50
Hình 2.12. Perceptron..............................................................................................51
Hình 2.13. Mơ hình Mạng nơ-ron nhân tạo.............................................................52
Hình 2.14. Q trình huấn luyện một mơ hình AdaBoost........................................54


Hình 2.15. Sơ đồ khối quy trình xây dựng mơ hình ML nhằm đánh giá an tồn cho
kết cấu giàn..............................................................................................................56
Hình 2.16. Tinh chỉnh siêu tham số bằng kỹ thuật kiểm chứng chéo k-folds..........58
Hình 2.17. Minh họa lấy mẫu trong khơng gian hai chiều bằng kỹ thuật LHS với
phân phối chuẩn.......................................................................................................60
Hình 2.18. Giàn phẳng 10 thanh..............................................................................61
Hình 2.19. Giàn khơng gian 25 thanh......................................................................62
Hình 2.20. Giàn phẳng 47 thanh..............................................................................64
Hình 2.21. Tương quan số lượng mẫu được gán nhãn an toàn và số lượng mẫu được
gán nhãn khơng an tồn...........................................................................................65
Hình 2.22. Đường cong ROC của ba mơ hình phân loại cho ba kết cấu giàn..........67
Hình 2.23. Ảnh hưởng của số lượng mẫu dữ liệu huấn luyện tới độ chính xác của
mơ hình AdaBoost khi đánh giá an tồn kết cấu giàn..............................................69
Hình 2.24. Ảnh hưởng của số lượng bộ phân loại yếu tới độ chính xác của mơ hình
AdaBoost khi đánh giá an tồn kết cấu giàn............................................................70
Hình 3.1. Sơ đồ khối của thuật tốn DE..................................................................73
Hình 3.2. Sơ đồ giàn ba thanh.................................................................................76
Hình 3.3. Biểu diễn hàm thích nghi.........................................................................77
Hình 3.4. Minh họa bốn bước cơ bản của thuật tốn DE.........................................78
Hình 3.5. Sự tiến hóa của quần thể sau một số vịng đời.........................................79
Hình 3.6. Lịch sử q trình tối ưu bằng thuật toán DE cho kết cấu giàn 3 thanh.....80
Hình 3.7. Sơ đồ khối phương pháp CaDE...............................................................84
Hình 3.8. Xây dựng bộ phân loại từ dữ liệu thu thập được trong giai đoạn I...........85

Hình 3.9. Minh họa ba tình huống có thể xảy ra trong phương pháp CaDE............86
Hình 3.10. So sánh tốc độ hội tụ của CaDE và DE khi tối ưu giàn ba thanh...........87
Hình 3.11. Giàn 10 thanh.........................................................................................88
Hình 3.12. Giàn 25 thanh.........................................................................................89