Chẩn đoán dầm cầu bằng phương pháp phân tích dao động trên mô hình số hoá kết cấu được cập nhật sử dụng thuật toán tối ưu hoá bầy đàn kết hợp mạng nơ ron nhân tạo

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI
----------------------

HỒ KHẮC HẠNH

CHẨN ĐOÁN DẦM CẦU BẰNG PHƯƠNG PHÁP
PHÂN TÍCH DAO ĐỘNG TRÊN MƠ HÌNH SỐ HỐ
KẾT CẤU ĐƯỢC CẬP NHẬT SỬ DỤNG THUẬT
TOÁN TỐI ƯU HOÁ BẦY ĐÀN KẾT HỢP MẠNG
NƠ RON NHÂN TẠO

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

HÀ NỘI – 2021


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI

CHẨN ĐỐN DẦM CẦU BẰNG PHƯƠNG PHÁP
PHÂN TÍCH DAO ĐỘNG TRÊN MƠ HÌNH SỐ HỐ
KẾT CẤU ĐƯỢC CẬP NHẬT SỬ DỤNG
THUẬT TOÁN TỐI ƯU HOÁ BẦY ĐÀN KẾT HỢP
MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO
Chuyên ngành
Mã số

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

LỜI CAM ĐOAN
Tơi xin cam đoan đây là cơng trình nghiên cứu khoa học độc lập của riêng tôi. Các số
liệu sử dụng phân tích trong luận án có nguồn gốc rõ ràng, đã công bố theo đúng quy định.
Các kết quả nghiên cứu trong luận án do tôi tự tìm hiểu, phân tích một cách trung thực. Việc
tham khảo các nguồn tài liệu đã được thực hiện trích dẫn và ghi nguồn tài liệu tham khảo
đúng quy định.

Hà Nội, ngày 30 tháng 10 năm 2021
Tác giả

Hồ Khắc Hạnh


1

MỞ ĐẦU
1.

Đặt vấn đề nghiên cứu

Trong quá trình khai thác, có nhiều nguyên nhân gây ra hư hỏng cũng như làm
ảnh hưởng đến chất lượng khai thác của cơng trình cầu như các tác động tự nhiên (bão
lũ, động đất) hoặc các tác động do con người như xe quá tải, va xơ,... Ngồi ra, các
cơng trình cầu cịn có các hình thái dao động riêng, gây ra rung động khuếch đại khi
tần số dao động riêng của kết cấu trùng khớp với tần số của phương tiện di chuyển
(cộng hưởng cơ học) sẽ làm cho kết cấu cơng trình bị hư hỏng. Ở mức độ thấp hơn,
trạng thái ứng suất trong kết cấu thay đổi liên tục do sự dao động dưới tác dụng của tải
trọng nặng, lặp dẫn đến phá hoại mỏi.Việc hư hỏng các cơng trình giao thơng khơng
chỉ làm ảnh hưởng đến kinh tế mà cịn gây mất an toàn cho người và phương tiện tham
gia giao thơng. Vì vậy, những năm gần đây, các hệ thống đánh giá sức khỏe kết cấu

cơng trình (SHM - Structural Health Monitoring) đã được triển khai rộng rãi và nhận
được nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực xây dựng cơng trình
trên thế giới. Nhiệm vụ của hệ thống đánh giá sức khỏe kết cấu cơng trình là quan trắc
để phát hiện sớm những hư hỏng dựa trên các dữ liệu đo đạc và phân tích đánh giá
mức độ nghiêm trọng của những hư hỏng này trước khi đưa ra các quyết định sửa
chữa.
Trong các giải pháp giám sát sức khỏe kết cấu, giải pháp sử dụng các phương
pháp không phá huỷ đang trở thành hướng nghiên cứu nhận được sự quan tâm của rất
nhiều nhà khoa học trên thế giới [1-5]. Ưu điểm của phương pháp này là có thể xác
định được thơng số có tính bất định (uncertainty) của kết cấu bao gồm điều kiện biên,
các đặc tính về vật liệu, hay đặc trưng hình học có thể thay đổi theo thời gian dưới tác
dụng của tải trọng khai thác và môi trường,... Hơn nữa phương pháp theo dõi sức khỏe
kết cấu không phá hủy có thể phát hiện được các hư hỏng nằm trong kết cấu mà khơng
làm thay đổi tính chất vật lý ban đầu của kết cấu [6-1010]. Tuy nhiên, sự thay đổi của
các tham số kết cấu nhiều khi không rõ ràng, đặc biệt là với các hư hỏng nằm trong kết
cấu. Ngoài ra, dữ liệu thu được thường bị ảnh hưởng bởi nhiễu, làm giảm độ chính xác
của kết quả. Do đó, mục tiêu của đề tài là phát triển một giải pháp hiệu quả, chi phí
thấp để theo dõi tình trạng sức khỏe và giúp phát hiện sớm hư hỏng trong kết cấu.


2

Hiện nay có hai phương pháp chính để theo dõi tình trạng sức khỏe kết cấu là
phương pháp tĩnh và phương pháp động. Trong khi phương pháp tĩnh dựa trên phân
tích các đáp ứng (ứng suất, biến dạng và chuyển vị) của kết cấu dưới tác dụng của các
tải trọng đặt tĩnh, thì phương pháp động dựa trên việc xác định và phân tích các đặc
trưng động học như tần số dao động tự nhiên (natural frequencies), dạng dao động
(mode shapes) và/hoặc hệ số cản (damping ratio) để đánh giá. Trong hai phương pháp
trên, do các đặc trưng động học của kết cấu (đặc biệt là dạng dao động) phụ thuộc vào
sự phân bố về độ cứng và khối lượng của nó, nên dựa vào các đặc trưng động học có

thể giúp xác định được vị trí có khả năng xuất hiện hư hỏng trong kết cấu.
Quá trình đo đạc xác định các đặc trưng động học của kết cấu được gọi là quá
trình đo nhận dạng dao động. Quá trình này là rất cần thiết để xây dựng một mơ hình
phân tích số đáng tin cậy dùng để đánh giá tình trạng sức khỏe của các cơng trình.
Trong q trình này, các phép đo được thực hiện dưới kích động cưỡng bức hoặc kích
động tự nhiên.
Kích động cưỡng bức có thể được thực hiện bằng cách dùng các lực kích thích
nhân tạo (ví dụ như các loại máy rung). Kích động cưỡng bức thích hợp cho các kết
cấu nhỏ, đặc biệt là các kết cấu trong phịng thí nghiệm.
Kích động tự nhiên được tạo ra bởi gió, vi chấn, hay xung kích của phương tiện
giao thơng. Kích động tự nhiên rất phù hợp với cơng trình lớn, đặc biệt là cơng trình
cầu vì u cầu chi phí thấp và q trình kích động khơng cản trở sự lưu thơng của
phương tiện giao thông trên cầu.
Những năm gần đây, việc theo dõi sức khỏe kết cấu cơng trình đang nhận được
sự quan tâm đặc biệt của các nhà khoa học. Trong đó việc ứng dụng phương pháp học
máy (Machine learning – ML) để hồn thiện quy trình đánh giá sức khỏe kết cấu cơng
trình dựa trên phân tích động đã cho thấy những hiệu quả tiềm năng [11-17]. Một trong
những đặc tính nổi bật của ML là khả năng học từ kinh nghiệm, tự cải thiện hiệu suất
của mạng. Do đó, mạng được đào tạo có thể được sử dụng để phân loại và kiểm tra các
bộ dữ liệu mới tương tự như đặc điểm của các bộ dữ liệu được đào tạo. Một trong
những phương pháp học máy là mạng nơ ron nhân tạo (ANN), đây là các chương trình
máy tính lấy cảm hứng từ hệ nơ ron sinh học được thiết kế để mô phỏng theo cách mà
bộ não con người xử lý thông tin. ANN thu thập kiến thức bằng cách phát hiện các
mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu thông qua học tập từ kinh nghiệm,


3

khơng phải từ lập trình. ML đã được ứng dụng để giải quyết nhiều vấn đề kỹ thuật
phức tạp, bao gồm nhận dạng, phân loại, hệ thống kiểm soát và xử lý hình ảnh,...Tuy

nhiên do áp dụng các thuật tốn truyền ngược dựa trên độ dốc giảm dần, một nhược
điểm lớn của ML, mạng có thể bị rơi vào các tối ưu cục bộ khi tạo ra các bề mặt phức
tạp với quá nhiều điểm tối ưu cục bộ, từ đó làm giảm độ chính xác và hiệu quả của
ML. Để khắc phục nhược điểm này, các phương pháp tối ưu tiến hóa được áp dụng.
Tối ưu tiến hóa là phương pháp tối ưu toàn cục (global optimization – GO) cho
phép xác định kết quả tối ưu tổng thể và tránh được các vùng tối ưu cục bộ. Các thuật
toán tối ưu tiến hóa phổ biến có thể kể đến là: thuật toán di truyền (Genetic Algorithm
– GA) [18-19], thuật tốn tối ưu hóa bầy đàn (Particle Swarm Optimization – PSO)
[20], hay thuật tốn tối ưu hóa tìm kiếm chim Cúc cu (Cuckoo Search - CS). Những
phương pháp tối ưu tiến hóa này làm việc dựa trên nguyên lý ứng xử của các sinh vật
trong tự nhiên trong quá trình tiến hóa, có khả năng tìm kiếm tối ưu tồn cục dựa trên
phương pháp tìm kiếm ngẫu nhiên. Vì vậy việc kết hợp các thuật tốn tối ưu tiến hóa
với ML sẽ đem lại những tiềm năng để khắc phục nhược điểm (tối ưu cục bộ) của
phương pháp học máy, và cải thiện độ chính xác của kết quả thu được.
Ở Việt Nam, các thuật tốn tối ưu tiến hóa và ML đã được áp dụng trong
nhiều
lĩnh vực như toán học, tin học, cơ điện tử và đem lại hiệu quả trong xác định tối ưu
vùng phủ sóng, hay tối ưu quy hoạch mạng [2121-22],…Tuy nhiên việc áp dụng các
phương pháp này trong lĩnh vực giám sát sức khỏe kết cấu vẫn còn rất mới ở Việt
Nam. Việc đánh giá sức khỏe kết cấu cơng trình cầu chủ yếu được thực hiện thông qua
công tác thử tải, dựa vào đáp ứng tĩnh của kết cấu dưới tác dụng của tải trọng thử và
phải được thực hiện trong điều kiện cấm lưu thơng các phương tiện giao thơng trên
cầu. Ngồi ra, phép thử tải không thể thực hiện một cách thường xuyên mà chỉ được
thực hiện sau những khoảng thời gian nhất định; do đó chỉ cung cấp hình ảnh về trạng
thái sức khỏe kết cấu cơng trình ở những thời điểm rất cụ thể, không đưa ra được các
dự báo về tình trạng sức khỏe của kết cấu trong tương lai. Phương pháp đánh giá động,
với các ưu điểm: không thay đổi tính chất vật lý ban đầu của kết cấu, dễ áp dụng, kết
quả có độ tin cậy cao, khơng hoặc ít gây cản trở lưu thơng trên cầu và có khả năng
thực hiện thường xuyên, liên tục do vậy là một phương pháp phù hợp hơn, đặc biệt là
cho những cơng trình cầu lớn và có kết cấu phức tạp.

4

Gần đây, việc theo dõi sức khỏe của kết cấu thông qua các đặc trưng dao động
được đo đạc tại hiện trường bắt đầu được thực hiện. Một số cầu lớn như Mỹ Thuận,
Bãi Cháy, hay Kiền đã được lắp đặt các thiết bị theo dõi thường xuyên sức khỏe kết
cấu. Về nguyên tắc những thiết bị này cung cấp những dữ liệu cơ bản về đáp ứng động
của kết cấu như gia tốc, vận tốc, chuyển vị động tại một số vị trí. Các số liệu này là căn
cứ xác định các đặc trưng dao động (tần số dao động tự nhiên, dạng dao động, hệ số
cản) của công trình. Các đặc trưng dao động thực đo này là “chuẩn” để điều chỉnh và
từ đó xác định được các thông số bất định của kết cấu về điều kiện biên, độ cứng, khối
lượng,...trên mơ hình tính tốn. Mơ hình tính tốn sau khi đã được cập nhật chuẩn sẽ là
căn cứ để đánh giá khả năng chịu lực và chẩn đốn hư hỏng (nếu có) của cơng trình.
Nội dung có tính cốt lõi trong quy trình phân tích, đánh giá kết cấu dựa trên kết
quả đo đạc xác định các đặc trưng dao động là thuật toán giúp cập nhật và hồn thiện
một cách tự động mơ hình tính toán kết cấu từ kết quả đo đạc hiện trường. Như trên đã
phân tích, việc ứng dụng các thuật tốn học máy vào việc cập nhật các mơ hình tốn
này hứa hẹn là một giải pháp tốt để hoàn thiện quy trình đánh giá động kết cấu cơng
trình cầu, do đó nghiên cứu sinh quyết định lựa chọn đề tài:
“Chẩn đốn dầm cầu bằng phương pháp phân tích dao động trên mơ hình số
hố kết cấu được cập nhật sử dụng thuật toán tối ưu hoá bầy đàn kết hợp mạng
nơ ron nhân tạo” làm chủ đề nghiên cứu của mình.
2.

Mục tiêu nghiên cứu

-

Nghiên cứu bài tốn chẩn đốn hư hỏng của kết cấu dựa trên các đặc trưng

dao động.
-

Đề xuất thuật toán kết hợp mạng nơ ron nhân tạo (Artificial Neural

Network – ANN) và thuật tốn tối ưu hóa bầy đàn (PSO) cập nhật mơ hình số
hóa kết cấu theo các đặc trưng động học để cập nhật chính xác mơ hình kết cấu
áp dụng cho bài tốn chẩn đốn kết cấu.
-

Xây dựng chương trình cập nhật mơ hình kết cấu theo thuật toán đề xuất

cho kết cấu dầm. Mở rộng áp dụng với các dạng kết cấu khác như kết cấu dàn và
kết cấu tấm (bản).


5

-

Thực hiện và tham khảo các thí nghiệm đo dao động của kết cấu trong

phịng thí nghiệm và cơng trình cầu thực tế, sau đó áp dụng phương pháp đề xuất
để cập nhật mơ hình cũng như chẩn đốn hư hỏng trong kết cấu.
3.

Phương pháp nghiên cứu

-

Phương pháp tổng hợp phân tích lý thuyết;

-

Phương pháp số;

-

Phương pháp phân tích số kết hợp với thực nghiệm.

4.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

- Đặc trưng động học của kết cấu cơng trình cầu: các thông số đặc trưng về
dao
động như tần số dao động, các mode dao động, hệ số giảm chấn;
-

Mô hình số hóa kết cấu cầu: Thực hiện mơ phỏng kết cấu cầu bằng phần

mềm Matlab theo phương pháp phần tử hữu hạn;
-

Các phương pháp tối ưu tiến hóa và ANN: Phát triển, mở rộng và ứng dụng

các thuật toán tối ưu vào nội dung nghiên cứu của đề tài. Qua đó, đề xuất thuật
tốn kết hợp mới;
-

Chẩn đốn vị trí và hư hỏng của kết cấu: Phục vụ nội dung giám sát sức

khỏe kết cấu cơng trình giao thơng.
5.
-

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
Áp dụng các phương pháp tối ưu tiến hóa và phương pháp ANN trong việc

cập nhật mơ hình số hóa kết cấu và chẩn đốn hư hỏng kết cấu.
-

Đề xuất thuật toán kết hợp thuật tốn tối ưu tiến hóa với phương pháp ANN

để khắc phục những nhược điểm của từng phương pháp riêng rẽ, từ đó tăng độ
chính xác của kết quả, giảm thời gian tính tốn, khi áp dụng để giám sát sức
khỏe kết cấu.
-

Tạo cơ sở dữ liệu cơng trình như một dạng hồ sơ lưu trữ giúp giám sát sức

khoẻ công trình.
-

Xây dựng chương trình cập nhật nhật mơ hình số hóa kết cấu phục vụ chẩn

đốn các kết cấu cầu thông thường như dầm, dàn và tấm (bản).
-

Kết quả của luận án có thể sử dụng làm tài liệu tham khảo hữu ích cho lĩnh

vực giám sát sức khoẻ cơng trình.


6

6.

Nội dung của luận án

Ngoài phần mở đầu, kết luận và kiến nghị, luận án bao gồm những nội dung như
sau:
Chương 1 - Tổng quan về giám sát sức khỏe kết cấu cơng trình dựa trên
phương pháp đo nhận dạng dao động
Chương 1 giới thiệu tổng quan về giám sát sức khỏe kết cấu cơng trình dựa trên
phương pháp nhận dạng dao động, tình hình nghiên cứu giám sát sức khỏe kết cấu
cơng trình dựa trên phương pháp nhận dạng dao động trên thế giới cũng như ở Việt
Nam.
Chương 2 - Nghiên cứu lý thuyết và phương pháp nhận dạng kết cấu bằng
phương pháp đo dao động ngẫu nhiên
Chương 2 giới thiệu cơ sở lý thuyết về dao động kết cấu và các phương pháp dựa
vào dao động của kết cấu để chẩn đoán các hư hỏng trong kết cấu bao gồm các phương
pháp dựa trên sự thay đổi của tần số dao động riêng, phương pháp dựa vào sự thay đổi
của hình dạng dao động, phương pháp dựa trên hàm phản ứng tần số và phương pháp
dựa trên sự thay đổi của tần số dao động riêng kết hợp với PSO và ANN. Trong
chương này, nguyên lý sử dụng, ưu nhược điểm của từng phương pháp cũng được
phân tích chi tiết, trong đó nêu rõ tầm quan trọng cũng như những ưu điểm vượt trội
của phương pháp đề xuất trong vấn đề giám sát sức khỏe kết cấu công trình.
Chương 3 - Áp dụng các thuật tốn tối ưu tiến hóa và phương pháp mạng

nơ ron nhân tạo để chẩn đốn các hư hỏng cho mơ hình số
Chương 3 giới thiệu một số cách tiếp cận để chẩn đoán các hư hỏng trong kết cấu
bằng cách giải các mô hình số. Trong đó 3 thuật tốn được áp dụng, thuật toán PSO,
ANN và thuật toán được đề xuất bởi NCS, trong đó sử dụng thuật tốn PSO làm việc
song song với ANN, từ đó khắc phục vấn đề tối ưu cục bộ của phương pháp ANN,
tăng độ chính xác của kết quả, giảm thời gian tính tốn rất đáng kể so với thuật toán
PSO, khi áp dụng để giám sát sức khỏe kết cấu cơng trình.
Chương 4 - Áp dụng các thuật tốn tối ưu tiến hóa và phương pháp mạng
nơ ron nhân tạo để chẩn đoán các hư hỏng trên mơ hình thực nghiệm
Chương 4 áp dụng phương pháp đề xuất (phương pháp ANN làm việc song song
với thuật toán PSO) để chẩn đoán hư hỏng cho một dầm giản đơn trong phịng thí


7

nghiệm và một cầu cũ nhịp giản đơn. Để so sánh với thuật toán được đề xuất, phương
pháp ANN riêng rẽ cũng như thuật tốn PSO cũng được áp dụng
Ngồi ra, luận án cũng cung cấp bộ code được NCS xây dựng dựa trên nền tảng
®

của chương trình MATLAB (MathWorks ), để xác định đặc trưng động học (tần số
dao động riêng, hình dạng dao động) của kết cấu, code của các thuật toán PSO và
phương pháp ANN, và phương pháp ANN làm việc song song với thuật toán PSO
được dùng để giám sát sức khỏe kết cấu cơng trình.


8

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ GIÁM SÁT SỨC KHỎE KẾT CẤU
CƠNG TRÌNH DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP ĐO NHẬN DẠNG DAO

ĐỘNG
1.1. Tổng quan về giám sát sức khỏe kết cấu công trình dựa vào kết quả đo các
đặc trưng dao động
Kiểm tra thường xuyên và đánh giá tình trạng của các kết cấu cơng trình là rất
cần thiết để phát hiện sớm các khiếm khuyết của cơng trình để tiến hành bảo trì và sửa
chữa, đảm bảo sự an tồn và độ tin cậy của kết cấu với chi phí tối thiểu. Những năm
trước đây, việc giám sát sức khỏe kết cấu cơng trình được thực hiện thơng qua khảo sát
trực quan kết hợp với thử nghiệm tĩnh. Một nhược điểm quan trọng trong q trình
kiểm tra trực quan địi hỏi người kiểm tra phải trực tiếp tiếp cận được những vị trí hư
hỏng của cơng trình để tiến hành thí nghiệm [2323]. Việc này đơi khi rất khó khăn
trong trường hợp các cầu không được gắn sẵn các hệ thống giúp tiếp cận vị trí cần
kiểm tra, đặc biệt là ở mặt dưới của kết cấu nhịp cầu. Kỹ thuật kiểm tra trực quan cũng
giới hạn việc đánh giá hư hỏng của kết cấu từ những biểu hiện trên bề mặt (nứt) hoặc
thay đổi về mặt hình học (nghiêng, võng), đôi khi không cung cấp đủ thông tin để đánh
giá tình trạng hư hỏng bên trong của kết cấu (ví dụ như rỉ cốt thép dự ứng lực bê trong
kết cấu bê tông dự ứng lực). Phương pháp đánh giá kết cấu dựa dựa trên các đáp ứng
tĩnh học của nó (ứng suất, biến dạng, chuyển vị) cũng được áp dụng kết hợp với khảo
sát trực quan để đánh giá sức khỏe kết cấu cơng trình. Nhược điểm của phương pháp
này là phải tạm dừng khai thác cơng trình trong q trình tiến hành thí nghiệm, gây
những khó khăn cho các cơng trình trên tuyến giao thơng quan trọng với mật độ giao
thông qua lại lớn, hoặc các cầu nằm trong thành phố.
Để khắc phục những nhược điểm của phương pháp kiểm tra trực quan cũng như
phương pháp thử nghiệm tĩnh, các phương pháp đánh giá, xác định hư hỏng trong kết
cấu khác đã được nghiên cứu, phát triển. Trong đó, phương pháp được nghiên cứu tập
trung hiện nay là phương pháp đánh giá tình trạng sức khỏe kết cấu cơng trình dựa trên
kết quả đo các đặc trưng dao động (tần số dao động tự nhiên, dạng dao động, hệ số
cản...). Ưu điểm chính của phương pháp này là cung cấp thơng tin tổng thể về tình
trạng sức khỏe kết cấu cơng trình. Ngồi ra, từ việc phân tích sự thay đổi về các đặc
trưng dao động như tần số và dạng dao động, có thể xác định được vị trí hư hỏng. Vị
trí hư hỏng này khơng nhất thiết phải trùng với các vị trí đặt đầu đo xác định các đặc

9

trưng dao động. Các cảm biến đo nhận dạng dao động giúp xác định các đặc trưng dao
động của kết cấu có thể được gắn tạm thời trên kết cấu khi cần thực hiện phép đo hoặc
được gắn sẵn trên kết cấu để tạo ra hệ thống theo dõi sức khỏe kết cấu cơng trình một
cách liên tục.
Các phương pháp xác định hư hỏng dựa trên kết quả đo nhận dạng dao động đã
thu hút sự chú ý của các nhà nghiên cứu trên toàn thế giới với các chỉ dẫn tương đối
chi tiết về phương pháp này cho một số kết cấu điển hình đã được nghiên cứu [24242626].
Giám sát sức khỏe kết cấu cơng trình bằng phương pháp đo nhận dạng dao động
có bốn (04) cấp độ [27]:
(i) Chẩn đốn: kết cấu có bị hư hỏng hay khơng ?
(ii) Xác định vị trí: tìm ra bộ phận, vị trí hư hỏng.
(iii) Xác định mức độ hư hỏng.
(iv) Đánh giá tuổi thọ và độ bền của kết cấu trên cơ sở các hư hỏng được phát
hiện.
Chẩn đoán xem kết cấu có bị xuống cấp hay khơng (cấp độ 1) thông thường dựa
vào sự thay đổi các đặc trưng động học của kết cấu như tần số dao động riêng, hình
dạng dao động trên cơ sở so sánh với kết quả có được từ đo đạc với kết quả có được từ
mơ hình số của kết cấu. Ví dụ, Salawu [28] trình bày đánh giá về việc sử dụng các thay
đổi của tần số dao động tự nhiên để chẩn đoán các hư hỏng trong kết cấu. Trong một
nghiên cứu khác, thơng tin về hình dạng dao động cũng được kiến nghị sử dụng để xác
định các hư hỏng trong kết cấu [29]. Khatir và cộng sự [30] trình bày các phương pháp
khác nhau để xác định các hư hỏng trong kết cấu dựa vào các thông số về đặc trưng
dao động. Tran-Ngoc và cộng sự [31] sử dụng các thay đổi về tần số dao động riêng để
chẩn đoán các hư hỏng trong cầu dầm giản đơn.
Giám sát sức khỏe kết cấu cơng trình dựa trên phương pháp đo nhận dạng dao
động có thể áp dụng rộng rãi cho kết cấu cơng trình và kết cấu cơ khí (máy bay, ô

tô,...), mà đặc biệt là trong lĩnh vực giám sát sức khỏe kết cấu cơng trình xây dựng.
Hiện nay phương pháp này được triển khai rộng rãi ở Mỹ, châu Âu, Nhật Bản và
Trung Quốc. Chẳng hạn như cầu Tsing Ma ở Hồng Kông với nhịp thông thuyền là
1377m (Hình 1.1) được gắn 600 đầu đo để giám sát sức khỏe cơng trình.


10

Hình 1.1. Cầu Tsing Ma được lắp đặt 600 đầu đo phục vụ cho việc giám sát sức
khỏe kết cấu cơng trình

Giám sát sức khỏe thường xun bằng cách gắn các thiết bị đo cố định trên cơng
trình cho phép đánh giá khả năng chịu tải của kết cấu một cách liên tục, giúp nhà quản
lý đưa ra các quyết định về khai thác, bảo trì cầu một cách kịp thời như: cảnh báo, theo
dõi các hư hỏng mới xuất hiện; hạn chế phương tiện qua cầu khi phát hiện ứng xử bất
thường của kết cấu (rung lắc mạnh, võng lớn,...).
Theo số liệu thống kê của Cục Đường bộ Liên Bang Mỹ – the Federal Highway
Administration (FHWA) – chi phí duy tu và bảo dưỡng hệ thống cầu sẽ ngày càng
tăng. Đặc biệt là khi yêu cầu đồng nhất hóa về tải trọng và điều kiện khai thác cho các
cầu thuộc các hệ thống đường bộ, đường sắt liên quốc gia ngày càng trở nên quan
trọng.
Tại Việt Nam, theo dõi, đánh giá sức khỏe kết cấu cơng trình hiện nay đang là
chủ đề nhận được sự quan tâm nhiều của các nhà khoa học cũng như các cơ quan quản
lý. Ngun nhân là hầu hết các cơng trình cầu lớn, có kết cấu phức tạp bắt đầu được
xây dựng từ thập kỷ 90 đến nay, qua khoảng 30 năm khai thác sử dụng đã bắt đầu xuất
hiện hư hỏng, gây ảnh hưởng đến an toàn khai thác. Ngoài ra, các cầu được xây dựng
ở nhiều thời điểm khác nhau, theo nhiều tiêu chuẩn khác nhau cũng đòi hỏi được
đánh
giá theo một phương pháp thống nhất, làm cơ sở cho việc quản lý trạng thái cầu một
cách đồng nhất.

11

1.2. Tình hình nghiên cứu trên thế giới về giám sát sức khỏe kết cấu cơng trình
dựa trên phương pháp đo nhận dạng dao động
Trong phương pháp đánh giá sức khỏe kết cấu cơng trình dựa trên kết quả đo
nhận dạng dao động, có các hướng nghiên cứu chính sau đây:
-

Hướng nghiên cứu về thiết bị (cảm biến) đo dao động trên kết cấu và xử lý

(lọc nhiễu) – truyền dẫn kết quả đo về máy tính;
-

Hướng nghiên cứu về các thuật tốn cập nhật mơ hình số hóa kết cấu (bằng

cách thay đổi điều kiện biên, đặc trưng vật lý của kết cấu) dựa trên các đặc trưng
dao động thực đo, từ đó xây dựng một “bản sao số” của kết cấu trên máy tính phù
hợp với cơng trình thực tế;
-

Hướng nghiên cứu dựa trên các mơ hình kết cấu đã được cập nhật xác định

hoặc dự đoán các vị trí hư hỏng (nếu có) và dự đốn về ứng xử của kết cấu cơng
trình.
Trong đó, các hướng nghiên cứu này đều rất quan trọng, thu hút sự quan tâm của
nhiều nhóm nghiên cứu. Ví dụ, Wu và cộng sự [1] sử dụng các cảm biến quang học
phân tán không gian để cập nhật một cây cầu nằm trên đường cao tốc. Tran-Ngoc và
cộng sự [9] đã xác định các điều kiện độ cứng của các nút giàn của một cầu giàn thép

quy mô lớn bằng các phép đo thực nghiệm được thực hiện dưới các nguồn kích thích
của đồn tàu chạy qua, gió và chấn động vi mơ kết hợp với mơ hình phần tử hữu hạn.
Ashebo và cộng sự [32] kết hợp các phép đo hiện trường với mơ hình phần tử hữu hạn
để xem xét ảnh hưởng của độ lệch của dầm chính đối với sự phân bố tải trọng của
phương tiện theo hướng ngang trên cầu. Zhong và cộng sự [33] đã xác định các tham
số kết cấu không chắc chắn của cầu dây văng dài sử dụng mơ hình cập nhật kết hợp
với lý thuyết xác suất. Kuok và cộng sự [34] đã áp dụng xác suất Bayes để xác định
các phản ứng kết cấu của cầu Ting Kau, đây là cây cầu dây văng quy mô lớn ở Hồng
Kông. Cheng và cộng sự [35] đã phân tích các đặc tính động học của cầu đường sắt
bằng cách sử dụng các lò xo giảm chấn. Yan và cộng sự [36] đề xuất một phương pháp
dựa trên sóng wavelet của các phản ứng dao động tự do của các kết cấu bị hư hỏng.
Phương pháp này không chỉ nhận dạng được các hư hỏng đang xảy ra trong kết cấu mà
cịn xác định chính xác vị trí và mức độ hư hỏng. Sim và cộng sự [37] sử dụng cả các
phép đo toàn cục và cục bộ thay thế các phép đo gia tốc để cải thiện độ chính xác của
các phương pháp giám sát sức khỏe kết cấu cơng trình.


12

Sự xuất hiện của các thuật toán tối ưu tiến hoá như GA, PSO trong những thập kỷ
gần đây đã nâng cao hiệu quả của SHM. Những phương pháp tối ưu này được sử dụng
để giảm thiểu sự sai khác giữa kết quả mơ hình và kết quả thực tế. Từ đó nâng cao
được độ chính xác của kết quả thu được. Na và cộng sự [18] trình bày một cách tiếp
cận mới để phát hiện hư hỏng trong kết cấu dựa trên GA và các đặc trưng động học
của kết cấu. Phương pháp đề xuất cho phép xác định vị trí và mức độ hư hỏng trong
kết cấu, mặc dù có xét đến nhiễu và dự liệu khơng đầy đủ trong các phép đo. Mares
and Surace [19] đã sử dụng các thuật toán GA bằng cách áp dụng phương pháp lực dư
dựa trên lý thuyết phân tích dao động riêng để xác định hư hỏng trong các kết cấu đàn
hồi. Kết quả cho thấy phương pháp đề xuất cung cấp dự đốn chính xác về cả vị trí hư
hỏng và mức độ hư hỏng của kết cấu được xem xét. Perera và cộng sự [38] sử dụng

một số thuật toán GA đa biến dựa trên sự tối ưu Pareto và các hàm tổng hợp để xác
định hư hỏng trong kết cấu.
Chou và cộng sự [39] đã xác định vị trí và mức độ của hư hỏng trong các kết cấu
bằng cách giải quyết vấn đề nghịch đảo sử dụng thuật tốn GA trong đó các phép đo
tĩnh của chuyển vị được áp dụng để xác định sự thay đổi của các tính chất như diện
tích mặt cắt ngang và mô đun đàn hồi. Hao và cộng sự [40] sử dụng thuật toán GA để
phát hiện hư hỏng trong khung và dầm công xon sử dụng hàm mục tiêu bao gồm tần số
dao động tự nhiên, mode dao động và kết hợp cả hai. Kết quả chỉ ra rằng phương pháp
đề xuất có thể xác định chính xác vị trí và mức độ hư hỏng của kết cấu xem xét, ngay
c khi d liu o cú sai s.
Gonỗalves v cng sự [41] đã giới thiệu thuật tốn nhóm tìm kiếm, đây là một
phương pháp tối ưu hóa siêu dữ liệu mới để giải quyết vấn đề tối ưu hóa các kết cấu
giàn. Kết quả của thuật toán đề xuất đã chứng minh khả năng nhận diện hư hỏng trong
các kết cấu. Guo và cộng sự [42] áp dụng thuật toán GA và kỹ thuật tổng hợp thông tin
để xác định vị trí và mức độ của hư hỏng tại nhiều vị trí trong kết cấu. Đầu tiên, hư
hỏng được nhận dạng bằng cách sử dụng hàm mục tiêu của cả tần số dao động tự
nhiên và mode dao động. Sau đó, một thuật tốn GA tìm kiếm vi mơ được áp dụng để
xác định mức độ hư hỏng. Yu và cộng sự [43] áp dụng tối ưu hóa đàn kiến (Ant
Colony – AC) để xác định vị trí hư hỏng của khung hai tầng và kết cấu khung thép ba
tầng được hiệu chỉnh trên các phép đo. Thuật toán đề xuất cung cấp dự đốn chính xác
về cả vị trí và mức độ của hư hỏng trong các kết cấu được xem xét.


13

Bên cạnh các ưu điểm thì các phương pháp tối ưu hoá dựa vào các nguyên lý di
truyền như GA vẫn còn tồn tại những nhược điểm làm giảm độ chính xác của kết quả
thu được. Một trong những nhược điểm lớn của GA đó là thuật tốn này thường bị mất
thông tin với cá thể không được lựa chọn để tiếp tục so sánh với thế hệ trước. Hơn nữa
qua mỗi bước, bởi vì có q nhiều tham số phải điều chỉnh, q trình tính tốn thường

rất dài và u cầu các siêu máy tính với cấu hình cao khi áp dụng GA để giải quyết các
mơ hình số phức tạp, với nhiều phần tử và số bậc tự do (degree of freedom – DOF).
Trong các thuật toán tối ưu tiến hóa, thuật tốn PSO là thuật tốn phổ biến với
nhiều ưu điểm vượt trội. Điển hình như, khả năng tìm kiếm trong khơng gian rộng lớn,
có thể giữ lại tất cả các thông tin của các phần tử mà nó đã sử dụng. Từ đó thơng tin
của tất các các phần tử qua các lần lặp sẽ được lưu giữ và các phần tử với giải pháp tốt
hơn sẽ được lựa chọn. Vì vậy thuật tốn này đã được áp dụng thành công để giải quyết
các vấn đề tối ưu hóa, đặc biệt là vấn đề giám sát sức khỏe kết cấu cơng trình.
Ví dụ, Seyedpoor [44] đã kết hợp một chỉ số dựa trên năng lượng biến dạng với
PSO để xác định vị trí và mức độ của nhiều trường hợp hư hỏng khác nhau. Trong giai
đoạn đầu tiên, thuật toán đề xuất được sử dụng để xác định chính xác vị trí hư hỏng
của kết cấu. Trong giai đoạn thứ hai, mức độ của hư hỏng thực tế được xác định bằng
cách áp dụng PSO dựa trên kết quả của giai đoạn đầu tiên. Kết quả cho thấy thuật tốn
đề xuất có thể cung cấp một công cụ đáng tin cậy để phát hiện hư hỏng kết cấu.
Sandesh và cộng sự [45] đã sử dụng thuật tốn tối ưu hóa kết hợp giữa GA và PSO để
xác định hư hỏng trong một tấm mỏng. Nguyên lý năng lượng biến dạng tương đương
được chọn là hàm mục tiêu để giảm thiểu sự khác biệt giữa gia tốc đo được và dự đoán
theo lý thuyết. Jain và cộng sự [46] đã trình bày một phương pháp để chọn và định cỡ
tối ưu cho máy phát điện phân tán bằng cách dựa trên PSO. Zonkoly [47] cũng áp
dụng PSO để tối ưu hóa cho tải cơng suất.
Trong nghiên cứu của [48], một thuật toán PSO cải tiến cũng được đề xuất để
khắc phục các vấn đề tối ưu cục bộ. Moradi và Abedini [49] sử dụng PSO kết hợp với
GA để tối ưu hố kích thước cho máy phát điện phân tán. Kaveh and Maniat [20] đã sử
dụng PSO để xác định hư hỏng trong hai kết cấu dầm và hai kết cấu giàn. Kết quả cho
thấy PSO có thể xác định chính xác các dạng hư hỏng trong kết cấu, ngay cả khi dữ
liệu không đầy đủ và kết quả đo chịu ảnh hưởng bởi nhiễu. Miguel và cộng sự [50] đã
xác định một số kịch bản hư hỏng khác nhau của ba dầm công xon bằng cách áp


14

dụng thuật tốn tối ưu hóa lai. Để đánh giá hiệu quả và độ chính xác của phương pháp
đề xuất, kết quả được so sánh với các thuật toán khác như thuật toán PSO, GA và chỉ
ra rằng thuật toán tối ưu hóa lai khơng chỉ giảm thời gian tính tốn mà cịn cho kết quả
chính xác hơn sử dụng PSO và GA riêng rẽ.
Thuật tốn PSO có những nhược điểm có thể làm giảm hiệu quả của nó trong
việc giải quyết các vấn đề tối ưu hóa, trong số đó thuật tốn này khơng chỉ phụ thuộc
chủ yếu vào chất lượng của quần thể ban đầu mà cịn khơng có các khả năng như giao
chéo hay đột biến để cải thiện chất lượng của các thế hệ mới. Quá trình tìm giải pháp
tối ưu cục bộ của phương pháp PSO truyền thống cũng tốn nhiều thời gian vì thuật
tốn này chỉ phụ thuộc vào phương pháp tìm kiếm ngẫu nhiên trong suốt quá trình di
chuyển của các phần tử.
Trong những thập kỷ gần đây phương pháp học máy được sử dụng rộng rãi và đã
đem lại những kết quả tiềm năng cho vấn đề SHM. Zenzen và cộng sự [51] phát hiện
các hư hỏng trong tấm composite sử dụng truyền động (tranmissibility) và ML. Cả hai
trường hợp hư hỏng tại một vị trí và hư hỏng tại nhiều vị trí đều được xem xét. Kết quả
chỉ ra rằng, phương pháp đề xuất khơng chỉ xác định chính xác các hư hỏng xảy ra
trong kết cấu mà còn giảm thời gian tính tốn. Patel và cộng sự [52] đã sử dụng ML để
dự đoán ứng xử của vật liệu composite được gia cố bằng các sợi các bon khi bắt đầu
xuất hiện các vết nứt. Trong nghiên cứu của [53], ML dựa trên mơ hình phần tử hữu
hạn đã được kết hợp với mô phỏng Monte Carlo để xác định ứng xử của kết cấu dạng
vỏ. Abuodeh và cộng sự [54] đã sử dụng kỹ thuật ML để dự đoán độ bền cắt và ứng xử
của vật liệu polyme gia cố bằng sợi các bon cường độ cao. Kết quả chỉ ra rằng phương
pháp được đề xuất cung cấp kết quả chính xác hơn các tiêu chuẩn truyền thống bao
gồm CNRDT200.
Gần đây, ANN đã được sử dụng rộng rãi để mô phỏng và điều tra một số vấn đề
trong nhiều lĩnh vực kỹ thuật. ANN cần có đủ số lượng dữ liệu đầu vào và đầu ra, dữ
liệu này có thể được thu thập thông qua các nghiên cứu lý thuyết, số học, hoặc thực
nghiệm. ANN có khả năng xử lý dữ liệu phi tuyến tính, dữ liệu khơng đầy đủ, hoặc dữ
liệu chịu ảnh hưởng của nhiễu, đây là trường hợp phổ biến trong các lĩnh vực kỹ thuật.

Ví dụ, mơ hình ANN được xây dựng để xác định hư hỏng của dầm bê tơng và dự đốn
khả năng chịu cắt của các dầm [55]. Cai và cộng sự [56] trình bày mơ hình ANN dự
đốn khả năng chống cắt còn lại của dầm tiếp xúc với lửa. Một mạng lưới thần kinh


15

được phát triển để dự đoán đường cong của tải trọng và cường độ nén của bê tông
được gia cố bằng sợi composite được giới thiệu bởi Ashrafi và cộng sự [57]. Erdem
[58] đã dự đoán khả năng chịu uốn của các tấm bê tông cốt thép tiếp xúc với lửa bằng
mơ hình ANN.
Bengar và cộng sự [59] đã phát triển mơ hình ANN có khả năng dự đốn độ dẻo
của kết cấu dầm. Armaghani và cộng sự [60], đề xuất ứng dụng các phương pháp trí
tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) để dự đoán cường độ nén của vật liệu vữa
gốc xi măng có hoặc khơng có đất sét. Asteris và cộng sự [61] sử dụng ANN và thuật
toán di truyền để xác định cường độ chịu nén của bê tơng. Cả mơ hình số và mơ hình
thực nghiệm đều được xem xét. Kết quả chứng minh rằng các thơng số như mác xi
măng và đường kính tối đa của cốt liệu, rất cần thiết trong việc dự đoán cường độ nén
của vữa làm từ xi măng. Apostolopouloua và cộng sự [62] sử dụng ANN để mô phỏng
và lập bản đồ sự phát triển của các đặc tính thủy lực tự nhiên cao của vữa vôi thủy lực,
chẳng hạn như cường độ nén, tỷ lệ giữa độ nén và độ bền uốn và độ đặc, cho các thông
số hỗn hợp vữa đã chọn, cụ thể là tỷ lệ chất kết dính trên cát, tỷ lệ nước trên chất kết
dính và đường kính tối đa của cốt liệu đối với các tuổi mẫu vữa khác nhau. Kiểm
chứng thực nghiệm đã được thực hiện sử dụng mơ hình ANN đề xuất cho thấy mối
tương quan tốt giữa kết quả lý thuyết và thực nghiệm.
Duẩn và cộng sự [63], đã nghiên cứu bốn mơ hình khác nhau dựa trên AI để dự
đốn cường độ nén của bê tơng cốt liệu tái chế. Trong số các mơ hình này, mơ hình
ICA-XGBoost được chọn là mơ hình tối ưu trong dự đốn hiệu suất. Tất cả các mẫu
được sử dụng cho quá trình thử nghiệm có độ lệch thấp hơn ± 10% so với các giá trị
thực nghiệm chứng minh mơ hình được đề xuất là một cơng cụ hữu ích trong lĩnh vực

này. Asteris và Mokos [64], đã trình bày về ứng dụng của ANN nhằm mục đích dự
đốn cường độ nén của bê tông trong các kết cấu dầm. Kết quả thu được cho thấy một
sự tương đồng cao giữa kết quả dự đoán dùng ANN và kết quả thực nghiệm. Arangio
và cộng sự [65] đã sử dụng mạng lưới nơ ron Bayes để xác định hư hỏng trong cầu dây
văng quy mô lớn dựa trên các đặc trưng động học kết cấu.
Mặc dù trong những năm gần đây, ML và ANN đã chứng tỏ được những tiềm
năng trong lĩnh vực kỹ thuật nói riêng và lĩnh vực SHM nói chung, thuật toán này vẫn
tồn tại những nhược điểm cơ bản làm giảm độ chính xác của kết quả thu được. Một
trong những vấn đề cốt lõi nhất là ANN sử dụng các thuật toán lan truyền ngược dựa


16

trên các kỹ thuật GD (Gradient Descent), có một nhược điểm chính liên quan đến các
vấn đề cực tiểu cục bộ, đặc biệt có thể xảy ra khi mạng chứa các bề mặt lỗi khác nhau
với nhiều cực tiểu cục bộ được phân phối rộng rãi.
1.3. Tình hình nghiên cứu ở Việt Nam về giám sát sức khỏe kết cấu cơng trình
dựa trên phương pháp đo nhận dạng dao động
Ở Việt Nam, các nghiên cứu về lĩnh vực giám sát sức khỏe kết cấu cơng trình
đầu tiên tập trung vào phát hiện các vết nứt tồn tại trong kết cấu, sau đó các nghiên cứu
tiếp tục đi vào phân tích sự phát triển của các vết nứt. Các nghiên cứu về phát hiện hư
hỏng trong kết cấu được thực hiện với nhiều loại kết cấu như cầu đường, các loại nền
móng và các giàn khoan. Nguyễn Tiến Minh [66] đề xuất phương pháp xác định sự
thay đổi của các tham số trong kết cấu cầu như mô đun đàn hồi của bê tông bằng cách
so sánh kết cấu ở trạng thái chưa hư hỏng và trạng thái hư hỏng. Tuy nhiên trong
nghiên cứu này chưa đề cập đến khả năng phát hiện khu vực cũng như mức độ hư
hỏng của kết cấu.
Bùi Đức Chính [67-70] sử dụng biến đổi Hilbert-Huang để chẩn đoán hư hỏng
của kết cấu phần dưới của cơng trình cầu. Kết quả chứng minh rằng biến đổi HilbertHuang có thể phân biệt được các ứng xử dao động khác nhau của các trụ cầu, ngồi ra
cịn có thể xác định được sự giảm về độ cứng của các trụ, trong khi đó các phương

pháp biến đổi cũ như Fast Fourier Transform (FFT), và Wavelet Transform (WT) chỉ
cho thấy có sự thay đổi nhỏ về biên độ dao động của các trụ cầu, nhưng không thể đưa
ra được mức độ của sự thay đổi biên độ này. Ngoài ra các phương pháp chuyển đổi
như FFT và WT còn chịu ảnh hưởng khá nhiều của hiện tượng nhiễu. Ngô Trọng Đức
và cộng sự [71] áp dụng phân tích các dao động riêng để xác định các vết nứt trong các
dầm sử dụng vật liệu có cơ tính biến thiên. Trong nghiên cứu này, ảnh hưởng của
nhiễu cũng được xem xét. Kết quả chỉ ra rằng, phương pháp đề xuất có thể phát hiện
được vị trí của vết nứt.
Khiêm và cộng sự [72] đề xuất phương pháp phân tích tần số riêng của kết cấu
dầm với một số vết nứt ngẫu nhiên dựa trên phương pháp ma trận chuyển giao và mơ
hình lị xo quay của các vết nứt. Phương pháp đề xuất có thể xác định chính xác khu
vực hư hỏng và giảm thời gian tính tốn so với các phương pháp khác. Phạm Xuân
Khang [73-76] đề xuất thuật toán để xác định các hư hỏng trong kết cấu dựa vào các
đặc trưng động học (so sánh dao động riêng của kết cấu ở các trạng thái đo khác nhau).


17

Nghiên cứu đề xuất được áp dụng cho cơng trình cầu thực tế và đem lại những kết quả
phù hợp với thực tế. Tác giả cũng áp dụng phương pháp động dựa vào sự thay đổi của
dạng dao động riêng để đề xuất trình tự chẩn đốn hư hỏng trong kết cấu nhịp giản
đơn. Nguyễn Việt Khoa [77-82] đã áp dụng các phương pháp giám sát sức khỏe không
phá hủy dựa vào đặc trưng động học của kết cấu để chẩn đoán các hư hỏng trong kết
cấu.
Một số nghiên cứu cũng đã được tiến hành để giám sát sức khỏe cho các cơng
trình cầu lớn như cầu Mỹ Thuận, cầu Bãi Cháy, hay cầu Kiền bằng cách lắp đặt các
thiết bị cảm ứng để theo dõi thường xuyên sức khỏe kết cấu cơng trình. Tuy nhiên,
những thiết bị này chỉ cung cấp các thông tin cơ bản và cần được kiểm chứng cũng
như so sánh với các mơ hình tính tốn bằng cách áp dụng cập nhật mơ hình từ đó xác
định các tham số chưa tường minh hoặc thay đổi trong quá trình khai thác hay tác động

của ảnh hưởng mơi trường như tính chất vật liệu, độ cứng của các bộ phận, điều kiện
biên,...từ đó đánh giá đúng khả năng chịu lực cũng như chẩn đoán các hư hỏng xảy ra
nếu có của cơng trình.
Nguyễn Hữu Thuấn và cộng sự [83] giám sát sức khỏe cầu dây văng Mỹ Thuận
bằng cách tiến hành đo thực nghiệm tại hiện trường. Một mơ hình số cũng được xây
dựng để so sánh với kết quả từ thực nghiệm. Hàm mục tiêu so sánh bao gồm tần số
dao động riêng và hình dạng dao động. Bùi Tiến Thành và cộng sự [84] tiến hành đo
đạc thực nghiệm cầu dây văng Mỹ Thuận. Tuy nhiên trong nghiên cứu này, tác giả tập
trung vào lựa chọn vị trí tối ưu của các cảm biến để có thể thu nhập được nhiều thơng
tin nhất về các đặc trưng động học của kết cấu như tần số dao động riêng và hình dạng
dao động. Hồng Nam [85] nghiên cứu về hệ thống quan trắc để lắp đặt cho cầu Cần
Thơ nhằm thu thập các dữ liệu về tần số dao động riêng và hình dạng dao động. Bùi
Xuân Ngó và cộng sự [86] xác định một số chỉ tiêu kỹ thuật cơ bản của cầu dây văng
thông qua các hệ thống quan trắc sức khỏe kết cấu cơng trình theo thời gian thực.
Nguyễn Trọng Nghĩa và cộng sự [87] đo lực căng dây cáp của cầu dây văng Phú Mỹ
dựa trên phương pháp đồ thị. Lực căng cáp được tính tốn dựa vào kết quả đo dao
động, bao gồm tần số dao động riêng. Trần Văn Đức và cộng sự [88] thực hiện các
phép đo hiện trường để xác định các đặc trưng động học của cầu dây văng Phò Nam.
Các nghiên cứu về giám sát sức khỏe kết cấu cơng trình bằng nhận dạng dao
động đã thực hiện ở Việt Nam chủ yếu phân tích hoặc xác định các đặc trưng động học


18

của kết cấu như tần số dao động riêng, hình dạng dao động...mà chưa hoàn toàn xác
định được giá trị của các thơng số bất định của kết cấu có thể thay đổi theo thời gian
như các đặc trưng của vật liệu (mơ đun đàn hồi...), hình dạng mặt cắt, và điều kiện
biên. Những thông số này ảnh hưởng đến sự làm việc của kết cấu và phản ánh rõ ràng
nhất những ứng xử của kết cấu khi xảy ra hư hỏng. Ngoài ra, mặc dù gần đây trên thế
giới các nghiên cứu sử dụng các thuật toán tối ưu, hay các phương pháp học máy đã

được áp dụng rộng rãi và hiệu quả để giám sát sức khỏe các cơng trình. Ở Việt Nam,
các kỹ thuật này vẫn cịn mới, chưa có nhiều nghiên cứu sử dụng các thuật toán tối ưu,
hay các phương pháp học máy để giám sát sức khỏe các cơng trình.

Kết luận Chương 1
Chương 1 giới thiệu tổng quan về giám sát sức khỏe kết cấu cơng trình dựa trên
phương pháp đo nhận dạng dao động và tình hình nghiên cứu, áp dụng phương pháp
giám sát sức khỏe kết cấu cơng trình dựa trên phương pháp này. Hiện nay, việc giám
sát sức khỏe các công trình cầu ở Việt Nam theo các định kỳ thời gian nhất định, áp
dụng các phương pháp tĩnh, phụ thuộc nhiều vào sự phán đoán của các kỹ sư. Các
phương pháp này địi hỏi chi phí lớn, huy động nhiều nhân lực, độ chính xác hạn chế
cũng như khơng kịp thời chẩn đoán các hư hỏng hoặc sự cố xảy ra với các cơng trình.
Giám sát sức khỏe kết cấu cơng trình dựa trên các đặc trưng động học như tần số dao
động riêng, hình dạng dao động và hệ số cản là phương pháp giám sát sức khỏe không
phá hủy. Phương pháp này có nhiều ưu điểm điển hình như: cung cấp một cách thức
toàn cục để đánh giá trạng thái kết cấu, các phép đo tại một địa điểm là đủ để đánh giá
tình trạng của tồn bộ kết cấu, các kết cấu vẫn có thể khai thác trong điều kiện bình
thường khi tiến hành các cơng tác thực nghiệm.


19

CHƯƠNG 2: NGHIÊN CỨU VÀ ĐỀ XUẤT PHƯƠNG PHÁP
CHẨN ĐOÁN HƯ HỎNG KẾT CẤU BẰNG PHƯƠNG PHÁP ĐO

DAO ĐỘNG NGẪU NHIÊN
2.1. Cơ sở lý thuyết về dao động kết cấu
Dao động của kết cấu liên tục được rời rạc hóa bằng phương pháp phần tử hữu
hạn với số bậc tự do-

(degree-of-freedom-DOF) được thể hiện bởi phương trình vi

phân bậc hai viết dưới dạng ma trận (còn được gọi là phương trình chuyển động cơ
bản) [27]:
(2.1)
Ở

đây ,

, ∈

độ cứng của kết cấu;
tục) bất kỳ. Véc tơ

lần lượt là ma trận khối lượng, ma trận giảm chấn, ma trận
() ∈

và

(biến thời gian liên

là véc tơ chuyển vị tại thời điểm

và véc tơ (hàm) vận tốc và gia tốc. Véc tơ ( ) biểu diễn

lực tác dụng, là tổng hợp của ma trận vị trí

và véc tơ lực tác dụng vào phần tử ( ).

Ma trận khối lượng và ma trận độ cứng được xây dựng từ đặc trưng hình học và đặc

trưng vật liệu của kết cấu. Cách xây dựng ma trận giảm chấn

thường dựa vào quan

sát hiện tượng vật lý hoặc dựa trên các giả thuyết toán học để đơn giản hóa việc mơ tả
bài tốn dao động tắt dần (ví dụ như trường hợp mô tả giảm nhớt theo quy luật hàm
mũ âm).
Trên thực tế, giảm chấn là hiện tượng vật lý rất phức tạp. Do đó, tổng hợp được
ma trận giảm chấn cho kết cấu thực là rất khó khăn thậm chí là khơng thể trong phần
lớn các cơng trình. Mơ hình phần tử hữu hạn ở phương trình (2.1) là cách phổ biến
nhất để mơ tả hình thức dao động của kết cấu. Tuy nhiên xét về phương diện dao động,
nó chỉ là cơng cụ khởi đầu để diễn tả những khái niệm phức tạp hơn của các mơ hình
phù hợp cho cơng tác thí nghiệm. Lý do thứ nhất là không thể đo đạc được hết tất cả
các bậc tự do (mơ hình tính tốn một kết cấu quy mơ lớn có thể bao gồm hàng triệu
phần tử, trong đó có rất nhiều phần tử khơng thể gắn được thiết bị đo đạc). Thứ hai,
trong phương trình 2.1 là biến liên tục, trong khi đó số liệu đo là các mẫu rời rạc theo
thời gian. Thêm vào đó nhiễu và sai số là một phần khơng thể thiếu được trong bất kỳ
thí nghiệm động nào. Cuối cùng thì kết cấu có thể dao động do các tác động khơng thể
đo đạc được như gió và các yếu tố ngẫu nhiên khác.


20

2.1.1. Bài toán giá trị riêng cho kết cấu dao động không tắt
Đầu tiên ta xét trường hợp kết cấu dao động khơng tắt. Lời giải cho bài tốn tìm
giá trị riêng và véc tơ riêng ở phương trình (2.1) được trình bày ở đây để diễn giải cho
các khái niệm cơ bản ở các phần sau. Khi khơng có ma trận giảm chấn và khơng có
ngoại lực tác dụng, phương trình (2.1) có dạng phần tử hữu hạn dao động tự do như
sau:
(2.2)

Chuyển vị của kết cấu xác định bằng phương pháp giải tích có dạng:
. Thay thế lại phương trình 2.2 ta được phương trình trị riêng tổng quát:
(2.3)
Ở
riêng

đây

là bất kỳ

véc tơ trị riêng và

là giá trị

(số thực). Trong trường hợp không giảm chấn, giá trị riêng thường được định nghĩa là
bình phương của tần số

, do đó:
(2.4)

Ở đây là phần ảo của số phức đơn vị

= −1. Tất cả

bài tốn giá trị riêng ở

(2.3) có thể được viết lại dưới dạng:
(2.5)
Ở

đây ф ∈

chứa véc tơ trị riêng theo các cột và ѱ= diag (

trận đường chéo chứa các tần số riêng

)∈

là ma

[rad/s]. Có thể chứng minh rằng điều kiện

trực giao sau đây được thỏa mãn :
(2.6)
Ở đây
độ

là các phần tử khối lượng mode (modal masses) và

cứng mode (modal stiffness). Vector

là các phần tử

là vector chuyển vị của vector . Thay

phương trình (2.6) vào (2.5) ta được:
(2.7)
Véc tơ trị riêng được xác định khi đồng nhất phương trình (2.6) về ma trận khối
lượng hình thức đơn vị:
(2.8)

Ở đây là ma trận đơn vị có kích thước

. Véc tơ trị riêng

còn được gọi là

véc tơ mode (modal vector) và trong phân tích hình thức dao động kết cấu nó được


21

nhắc tới như là các hình dạng dao động, bởi vì đặc trưng của véc tơ này rất trực quan
và dễ hiểu để mô tả biến dạng của kết cấu. Chú ý rằng nếu kết cấu dao động liên tục
thì véc tơ trị riêng có giá trị thực và cũng được gọi là véc tơ mode tiêu chuẩn (normal
modal vector).
2.1.2. Dao động tắt dần tỷ lệ
Bằng cách nhân hai vế của phương trình chuyển động cơ bản (2.1) với
chuyển hệ tọa độ q(t)=ф

và

ta có:
(2.9)

Véc tơ

∈

chứa các giá trị chuyển vị mode (modal displacements). Tính

trực giao ở phương trình (2.6) có thể dùng để rút gọn phần tử thứ nhất và phần tử thứ
ba ở vế trái của phương trình (2.9). Trong trường hợp tắt dần ta có thể biến đổi ma trận
giảm chấn thành dạng đường chéo
lệ giảm dao động

. Sau đó bằng cách định nghĩa tỷ

và đặt Г=diag(2

ta có:
(2.10)

Thay phương trình (2.6) và (2.10) vào (2.9) ta được:
(2.11)
Nghiệm của phương trình vi phân bậc hai thuần nhất (mơ hình phần tử hữu hạn
viết dưới dạng ma trận) có dạng

. Có thể dễ dàng nhận thấy rằng véc tơ

trị riêng có dạng giống như trường hợp dao động khơng tắt. Giá trị riêng

của

phương trình (2.11) phải thỏa mãn phương trình:
(2.12)
Cho ta đáp số:
(2.13)
Ở

đây ‘*’ ký hiệu số phức liên hợp. Khi dùng phương pháp phần tử hữu hạn để

phân tích động, ta thường phải xác định các tỷ lệ giảm dao động riêng

(modal

damping ratio) tương ứng với số mode dao động cần thiết. Các hệ số này có thể xác


22

định từ kết quả đo dao động. Cuối cùng ma trận giảm chấn tổng hợp từ phương trình
(2.10) có dạng:

(2.14)

Chú ý rằng đẳng thức thứ hai được biến đổi từ điều kiện trực giao như ở phương
trình (2.6). Trường hợp đặc biệt của giảm dao động tắt dần tỷ lệ là giảm chấn Rayleigh
theo đó ma trận giảm chấn tỷ lệ thuận với ma trận khối lượng và ma trận độ cứng:
(2.15) Với

và là hằng số. Nhìn vào

phương trình này ta thấy thêm một điều kiện ràng buộc vào hệ phương trình phần tử
hữu hạn. Tuy nhiên bản chất vật lý của nó là
ma trận hệ số giảm dao động được phân bố tỷ lệ trên toàn bộ kết cấu. Như đã đề cập,
rất khó có thể kết luận về cơ chế giảm dao động, do đó ta phải dựa vào các giả thiết
gần đúng và có ý nghĩa tốn học để thuận tiện cho việc phân tích.
2.1.3. Dao động giảm nhớt tổng quát
Nếu như giả thiết về giảm dao động tỷ lệ khơng cịn đúng nữa như trường hợp
kết cấu cầu dây có gắn thiết bị giảm chấn, ta phải dùng cách khác để xác định giá trị

riêng – đó là lý thuyết giảm nhớt tổng quát (general viscous damping). Trên thực tế
gần như tất cả các phương pháp thực nghiệm để tìm ra hệ số giảm dao động thường sử
dụng lý thuyết giảm nhớt. Trong trường hợp không giảm tỷ lệ, véc tơ trị riêng của
phương trình dao động không tắt (2.2) không giống với véc tơ trị riêng của phương
trình dao động có cản. Để giải bài tốn giảm nhớt, phương trình dao động tổng qt
(2.1) phải được viết lại dưới dạng bậc nhất bằng cách đặt:
(2.16)
Khi đó (2.1) trở thành:
(2.17)
Ở

dạng:

đây ( ) ∈

được gọi là véc tơ trạng thái (state vector). Bài tốn trị riêng có