Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong dự đoán mức độ phá hoại của tấm bê tông cốt sợi chịu tải va đập

Trong kết cấu bê tông cốt sợi, các sợi kim loại kích thước và đường kính nhỏ với nhiều hình dạng khác nhau được sử dụng nhằm tăng cường khả năng chịu kéo cho bê tông, đồng thời qua đó là

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO UBND TỈNH THANH HÓA

Danh sách Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ khoa học

(Theo Quyết định số: QĐ-ĐHHĐ ngày tháng năm 2021 của Hiệu trưởng Trường

Đại học Hồng Đức)

Học hàm, học vị,

họ và tên Cơ quan công tác

Chức danh trong Hội đồng

i

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận văn này không trùng lặp với các khóa luận, luận văn, luận án và các công trình nghiên cứu đã công bố

Người cam đoan

Anong Sibouapheng

ii

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới TS Nguyễn Đăng

Nguyên và TS Mai Thị Hồng người đã trực tiếp hướng dẫn khoa học, chỉ bảo tận

tình và tạo điều kiện tốt nhất giúp tôi trong suốt quá trình nghiên cứu và thực hiện luận văn

Tôi xin được bày tỏ lòng biết ơn tới các thầy cô bộ môn Kỹ thuật công trình, các thầy cô ở khoa Kỹ thuật Công nghệ, Phòng Sau Đại học, Trường Đại Hồng Đức Thanh Hóa đã trang bị tri thức khoa học và tạo điều kiện học tập thuận lợi cho tôi trong suốt thời gian thực hiện luận văn

Sau cùng, tôi xin cảm ơn và không thể quên được sự giúp đỡ tận tình của các bạn bè, anh, em và sự động viên, tạo điều kiện của những người thân trong gia đình trong suốt quá trình thực hiện luận văn

Tác giả

Anong Sibouapheng

iii

MỤC LỤC

MỞ ĐẦU 1

1 Tính cấp thiết của đề tài 1

2 Mục tiêu nghiên cứu 2

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 2

4 Nội dung nghiên cứu 2

5 Phương pháp nghiên cứu 2

6 Cấu trúc nội dung của luận văn 3

TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 4

CHƯƠNG 1 1.1 Tấm bê tông và bê tông cốt sợi chịu tải trọng va đập 4

1.2 Tổng quan về trí tuệ nhân tạo trong xây dựng 17

1.3 Nhận xét và vấn đề giải quyết của luận văn 22

XÂY DỰNG BỘ DỮ LIỆU 25

CHƯƠNG 2 2.1 Mô tả thí nghiệm tấm bê tông cốt sợi chịu tải trọng va đập 25

2.2 Tập dữ liệu thí nghiệm 27

MÔ HÌNH DỰ ĐOÁN MỨC ĐỘ PHÁ HOẠI TẤM BÊ TÔNG CHƯƠNG 3 CỐT SỢI CHỊU TẢI VA ĐẬP 32

3.1 Phát triển mô hình máy học 32

3.1.1 Thuật toán Support vector machine (SVM) 32

3.1.2 Phương pháp tối ưu Bayesian (Bayesian optimization-BO) 32

3.1.3 Kỹ thuật lấy thêm mẫu BorderlineSMOTE 34

3.1.4 Mô hình đề xuất BO-SVM 34

3.2 Đánh giá khả năng dự đoán của mô hình đề xuất 37

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 44

1 Kết luận 44

2 Kiến nghị 45

TÀI LIỆU THAM KHẢO 43

iv

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

Bảng 2 1 Mô tả thông số đầu vào và đầu ra sử dụng của tập dữ liệu 28 Bảng 2 2 Bộ dữ liệu thí nghiệm tấm bê tông cốt sợi chịu tác động va đập của đầu tên lửa/đầu đạn_P3 29 Bảng 2 3 Bộ dữ liệu thí nghiệm tấm bê tông cốt sợi chịu tác động va đập của đầu tên lửa/đầu đạn_P4 30 Bảng 2 4 Bộ dữ liệu thí nghiệm tấm bê tông cốt sợi chịu tác động va đập của đầu tên lửa/đầu đạn_P7 31 Bảng 3 1 Dạng và chu kỳ dao động của kết cấu 20 tầng 39 Bảng 3 2 Mức độ dự đoán chính xác các trường hợp phá hoại ứng với các mô hình khác nhau 42

v

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

Hình 1 1 Ảnh hưởng của tác động tên lửa/đầu đạn đến tấm bê tông: (a) thâm nhập, (b) nứt hình nón, (c) bong tách, (d) nứt hướng tâm, (e) vỡ, (f) xuyên thủng, và (g)

phá hoại tổng thể 5

Hình 1 2 Chi tiết các loại tấm panel trong nghiên cứu của Li và cs [10] 6

Hình 1 3 Một số trạng thái phá hoại xuất hiện trên các mẫu thí nghiệm [69] 7

Hình 1 4 Các trạng thái phá hoại xuất hiện trên tấm RC [10] 8

Hình 1 5 Các trạng thái phá hoại xuất hiện trên tấm HSC và SC [69] 8

Hình 1 6 Bố trí thí nghiệm trong nghiên cứu của Jamman và cs [42] 10

Hình 1 7 Các dạng phá hoại khá nhau của của tấm bê tông cốt sợi dưới tác động của đầu đạn trong thí nghiệm của Jamma và cs [42] 11

Hình 1 8 Các dạng phá hoại của tấm bê tông cốt sợi dưới tác động của đầu đạn với vận tốc khác nhau [76] 12

Hình 1 9 Ví dụ so sánh giữa mô phỏng và thực nghiệm của bài toán tấm chịu va đập [80] 15

Hình 1 10 Minh họa về mối tương quan của các kỹ thuật tính toán thông minh khác nhau 19

Hình 1 11 Các nghiên cứu được công bố về việc sử dụng các nhánh nhỏ của AI khác nhau trong lĩnh vực kỹ thuật kết cấu 22

Hình 2 1 Minh họa thí nghiệm tấm bê tông cốt sợi chịu tải va đập của đầu đạn 25

Hình 2 2 Bốn dạng phá hoại của tấm bê tông cốt sợi 26

Hình 3 1 Sơ đồ mô hình BO-SVM được đề xuất để dự mức độ phá hoại do tải va đập của đầu đạn gây ra 35

Hình 3 2 Đường cong ROC của các mô hình đề xuất 39

Hình 3 3 Giá trị trung bình của điểm số F1 của các mô hình phân tích 41

Hình 3 4 Đường cong ROC của các mô hình đề xuất 42

1

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài

Kết cấu bê tông cốt sợi (Fiber reifonrced concrete – FRC) là loại vật liệu đã và đang được sử dụng phổ biến trong các loại kết cấu khác nhau như nhà cửa, cầu cống, công trình công nghiệp hoặc công trình quân sự quốc phòng So với kết cấu bê tông cốt thép thông thường, bê tông cốt sợi có nhiều

ưu điểm vượt trội, đặc biệt là khả năng chịu kéo và phân tán năng lượng khi chịu tải trọng cực hạn Trong kết cấu bê tông cốt sợi, các sợi kim loại kích thước và đường kính nhỏ với nhiều hình dạng khác nhau được sử dụng nhằm tăng cường khả năng chịu kéo cho bê tông, đồng thời qua đó làm phân tán ứng suất gây phá hoại do kéo, kết quả là phân tán các vết nứt trên phạm vi rộng hơn để giảm bớt sự phá hoại cục bộ và đột ngột (phá hoại giòn) Thêm nữa, khi sử dụng bê tông cốt sợi, khả năng chịu cắt của kết cấu cũng được cải thiện đáng kể Chính vì vậy, loại kết cấu này được sử dụng hiệu quả trong các kết cấu chịu tải trọng va đập và tải trọng nổ Tuy nhiên, việc tính toán thiết kế loại kết cấu này khi chịu các tải trọng động với vận tốc lớn như va đập, tên lửa bắn, hoặc tải trọng nổ còn là một thách thức khá lớn với kỹ sư và các nhà nghiên cứu Nghiên cứu thực nghiệm mặc dù cho kết quả đáng tin cậy, nhưng mất nhiều thời và và đặc biệt tốn kém Các công cụ phân tích tính toán hiện nay như phương pháp phân tích số (numerical simulation) mặc dù đem lại những kết quả khả quan, nhưng cũng còn rất nhiều hạn chế, do ứng xử cực kỳ phức tạp của loại kết cấu phức hợp này Do đó, việc đòi hỏi một phương pháp tính toán đơn giản và chính xác, ít tốn kém chi phí vẫn luôn là một thách thức

Với sự phát triển của ngành khoa học tính toán, phương pháp trí tuệ nhân tạo đã đem lại những bước tiến vượt bậc trong mọi lĩnh vực Phương pháp trí tuệ nhân tạo đã và đang được áp dụng thành công trong hầu hết mọi lĩnh vực khoa học công nghệ như y học, phân tích hình ảnh, giao thông, xây

2

dựng, kinh tế và nhiều lĩnh vực khác nữa Trong lĩnh vực xây dựng, phương pháp này cũng đã được các nhà khoa học sử dụng thành công để phân tích hình ảnh hư hỏng của kết cấu, tính toán các chỉ tiêu cơ học của vật liệu, dự đoán khả năng chịu lực của nền và móng, phân tích khả năng chịu lực của cấu kiện như cột, dầm sàn và nhiều ứng dụng quan trọng khác Trong tất cả các ứng dụng, phương pháp này luôn cho thấy khả năng ứng dụng hiệu quả vượt trội so với những phương pháp thông thường Với một cơ sở dữ liệu thí nghiệm hiện có về khả năng chịu lực và mức độ phá hoại của kết cấu khi chịu tải trọng va đập tốc độ cao, tôi chọn đề tài “Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong

dự đoán mức độ phá hoại của tấm bê tông cốt sợi chịu tải va đập”

2 Mục tiêu nghiên cứu

Dự đoán mức độ phá hoại của tấm bê tông cốt sợi chịu tải va đập sử dụng mô hình trí tuệ nhân tạo

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

- Đối tượng nghiên cứu: Tấm bê tông cốt sợi

- Phạm vi nghiên cứu: Mức độ phá hoại của tấm bê tông cốt sợi chịu tải

va đập của đầu đạn

4 Nội dung nghiên cứu

- Nghiên cứu tổng quan các nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan đến lĩnh vực nghiên cứu của đề tài

- Xây dựng bộ dữ liệu về các mức độ phá hoại khác nhau của tấm bê tông cốt sợi chịu các tải trọng va đập

- Phát triển mô hình học máy để dự đoán mức độ phá hoại của tấm bê tông cốt sợi chịu tải trọng va đập của đầu đạn

- Tổng hợp kết quả thí nghiệm, phân tích, xử lý số liệu và viết báo cáo

5 Phương pháp nghiên cứu

- Phương pháp kế thừa;

6 Cấu trúc nội dung của luận văn

Nội dung luận văn được bố cục thành 3 chương chính và phần kết luận, kiến nghị như sau:

Chương 1: Tổng quan về vấn đề nghiên cứu

1.1 Tấm bê tông và bê tông cốt sợi chịu tải trọng va đập

1.2 Tổng quan về trí tuệ nhân tạo trong xây dựng

1.3 Nhận xét và vấn đề giải quyết của luận văn

Chương 2: Xây dựng bộ dữ liệu

2.1 Mô tả thí nghiệm tấm bê tông cốt sợi chịu tải va đập

2.2 Bộ dữ liệu thí nghiệm

Chương 3: Mô hình dự đoán mức độ phá hoại tấm bê tông cốt sợi chịu

tải va đập

3.1 Phát triển mô hình học máy

3.2 Đánh giá khả năng dự đoán của mô hình

Kết luận và kiến nghị

1 Kết luận

2 Kiến nghị

4

TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU CHƯƠNG 1

1.1 Tấm bê tông và bê tông cốt sợi chịu tải trọng va đập

Bê tông nói chung và bê tông cốt thép, cốt sợi nói riềng đã được sử dụng rộng rãi trong nhiều năm bởi các kỹ sư quân sự và dân dụng trong thiết

kế và xây dựng các kết cấu bảo vệ để chống va đập và tải trọng nổ Dưới tác động của các tải trọng va đập (impact) như sự va chạm của đầu đạn hay tên lửa, các kết cấu bê tông thường bị phá hoại cục bộ Rất nhiều trạng thái phá hoại cục bộ đã được quan sát trong các công trình thực tế và thử nghiệm [40,44,69] Trong nghiên cứu về đánh giá các quá trình phân tích và thiết kế kết cấu bê tông để chống lại tác động của tên lửa/đầu đạn, Kennedy [44] thống kê từ rất nhiều nghiên cứu cho thấy bảy hiện tượng có liên quan đến tác động của tên lửa/đầu đạn đối với các mục tiêu, cụ thể như sau:

Thâm nhập (Penetration): Viên đạn tạo thành một đường hầm vào mục (Hình 1.1a, chiều dài của đường hầm được gọi là độ sâu thâm nhập);

Xuất hiện vết nứt hình nón và đạn cắm vào (Cone cracking and plugging): Hình thành một vết nứt giống như hình nón dưới đạn và viên đạn cắm vào tấm bê tông (Hình 1.1b);

Bong tách (Spalling): Vật liệu của tấm bê tông ở mặt trước bị bong ra (Hình 1.1c);

Nứt hướng tâm (Radial cracking): Các vết nứt tỏa ra từ điểm tác động

và xuất hiện trên mặt trước hoặc sau của tấm bê tông hoặc cả hai khi các vết nứt phát triển qua độ dày của mục tiêu (Hình 1.1d);

Bị vỡ (Scabbing): Các mảnh vỡ bị vỡ và tách ra khỏi mặt sau của tấm

bê tông (Hình 1.1e);

Xuyên thủng (Perforation): Viên đạn hoàn toàn xuyên qua mục tiêu và

có hoặc không có vận tốc dư sau khi xuyên qua (Hình 1.1f);

Hình 1 1 Ảnh hưởng của tác động tên lửa/đầu đạn đến tấm bê tông: (a) thâm nhập, (b) nứt hình nón, (c) bong tách, (d) nứt hướng tâm, (e) vỡ, (f)

xuyên thủng, và (g) phá hoại tổng thể Trong một nghiên cứu khác, Li và cs [10] đã tiến hành thí nghiệm xem xét các tấm panel bê tông chịu va đập bằng cách tạo ra 3 mẫu tấm panel bê tông gồm: Tấm bê tông có 2 lưới cốt thép ở hai mặt (RC), tấm bê tông có lưới thép ở mặt trước (HRC) và một tấm thép ở mặt sau và tấm bê tông có 2 tấm thép ở hai mặt trước và sau (SC) Tổng cộng 40 tấm bê tông khác nhau của 3

6

loại (Hình 1.2) đƣợc thử nghiệm chịu tác động của 4 loại đạn khác nhau với vận tốc khác nhau Các thông số đầu vào của thí nghiệm còn bao gồm: Loại panel, chiều dày của panel, chiều dày tấm thép, vận tốc đầu đạn

Hình 1 2 Chi tiết các loại tấm panel trong nghiên cứu của Li và cs [10]

Kết quả thu đƣợc từ thí nghiệm bao gồm trạng thái phá hoại, trọng lƣợng của mảnh vỡ bê tông, diện tích bị phá hoại ở hai mặt, chiều cao phần bị phồng lên, biến dạng của đầu đạn Hình 1.3 thể hiện một số trạng thái phá hoại của các tấm panel thu đƣợc trong thí nghiệm

7

Hình 1 3 Một số trạng thái phá hoại xuất hiện trên các mẫu thí nghiệm [69] Các trạng thái phá hoại xuất hiện trên các tấm panel dưới các điều kiện tác động khác nhau của đầu đạn trong thực nghiệm của Li và cs [69] được tổng kết như sau:

- Với tấm RC, có các trạng thái là: xuyên qua (Perforation), vỡ

8

(Scabbing), và thâm nhập (Penetration) (Hình 1.4);

- Với tấm HSC và SC có các trạng thái: xuyên qua (Perforation), chia cắt (Splitting), phồng lên (Bulging), thâm nhập (Penetration) (Hình 1.5)

Hình 1 4 Các trạng thái phá hoại xuất hiện trên tấm RC [10]

Hình 1 5 Các trạng thái phá hoại xuất hiện trên tấm HSC và SC [69]

Từ các kết quả thí nghiệm, tác giả xây dựng các công thức định lƣợng

để tính toán các thông số đầu ra dựa vào các thông số đầu vào Tuy nhiên trong thí nghiệm các thông số đầu vào khá ít, chƣa khái quát hết đƣợc các điều kiện làm việc thực tế của cấu kiện, ngoài ra các loại vật liệu bê tông khác

9

chưa được kể đến do đó việc áp dụng công thức cũng có những sai số nhất định Mặc dù vậy, kết quả thí nghiệm này một lần nữa xác định các dạng phá hoại cục bộ có thể xảy ra với tấm bê tông, bê tông cốt thép và bê tông ốp bản thép ở mặt, đây là cơ sở vững chắc cho các nghiên cứu sau về ứng xử của tấm

bê tông cốt sợi chịu tải trọng va đập của tên lửa/đầu đạn

Vật liệu bê tông cốt sợi đã và đang được sử dụng rộng rãi trong xây dựng bởi vì những tính ưu việt của nó trong việc tăng cường độ dẻo và khả năng phân tán năng lượng Đặc biệt, với khả năng hấp thụ năng lượng rất tốt,

bê tông cốt sợi đã và đang được sử dụng phổ biến trong các kết cấu chịu các tải trọng cực hạn như tải trọng nổ và tải trọng va đập do tên lửa [45,64] Một trong những nghiên cứu sớm nhất liên quan đến khả năng chịu lực của tấm bê tông cốt sợi đã được thực hiện bởi Dancygier and Yankelevsky [25] với hàm lượng cốt sợi là 0.75% và vận tốc va chạm của mô hình tên lửa khoảng 140~145 m/s Kết quả thí nghiệm cho thấy cốt sợi tăng cường đáng kể khả năng chịu kháng xuyên của tấm bê tông Đồng thời các vết nứt được phân tán thành nhiều vết nứt nhỏ và giảm thiểu phạm vi phá hoại của tấm tường Kể từ

đó, có rất nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã được thực hiện nhằm đánh giá khả năng chịu kháng xuyên của tấm bê tông cốt sợi với nhiều kích thước cấu kiện khác nhau, kích thước mô hình tên lửa khác nhau, cường độ bê tông và hàm lượng cốt sợi khác nhau [42,54,76,91] Trong đó nghiên cứu của Zhang

và cs [91] chỉ ra hiệu quả của việc kết hợp các sợi thép để tăng cường các đặc tính cơ học của vật liệu tổng hợp gốc xi măng giòn phát sinh từ sự truyền tải

từ chất nền giòn sang sợi và hiệu ứng bắc cầu của các sợi qua các vết nứt lan truyền trong chất nền Kết quả thí nghiệm cho thấy với 1,5% sợi thép theo khối lượng dẫn đến giảm đường kính của khu vực phá hoại cục bộ, nhưng không ảnh hưởng đáng kể đến độ sâu xuyên thấu của đầu đạn vào mục tiêu Đường kính khu vực phá hoại cục bộ trong bê tông cốt sợi tương ứng nhỏ hơn 40–80% so với đường kính trong bê tông thường; điều này được cho là do khả năng chịu uốn của cấu kiện tăng lên khi có cốt sợi thép So sánh bản chất và

10

mức độ nghiêm trọng của khu vực phá hoại do va chạm gây ra với tấm bê tông, việc kết hợp 1,5% sợi thép làm giảm sự lan truyền vết nứt ra ngoài vùng tiếp xúc của đầu đạn, do đó phá hoại chỉ giới hạn trong một khu vực cục bộ Đối với tấm bê tông trơn tương ứng không có sợi, sự phá hoại gây ra có vẻ giòn và các vết nứt kéo dài ra ngoài vùng tiếp xúc và trong một số trường hợp, có thể chia nhỏ mẫu thử thành nhiều mảnh Cũng từ thí nghiệm thấy rằng vết nứt thường giảm khi tăng cường độ của bê tông cốt sợi từ 90 lên 115 MPa Nghiên cứu thực nghiệm của Jamman và cs [42] và Soe và cs [76] về các tấm bê tông cốt sợi thép dưới tác động của các loại đầu đạn với tốc độ khác nhau cũng cho thấy rằng cốt sợi thép có ảnh hưởng đến khả năng chống kháng xuyên cũng như phạm vi phá hoại của tấm bê tông, đặc biệt là sự phân tán năng lượng giúp giảm diện tích vùng phá hoại cục bộ cho cấu kiện

Hình 1 6 Bố trí thí nghiệm trong nghiên cứu của Jamman và cs [42]

a) Xuyên thủng mặt trước và bong tróc mặt sau

11

b) Bị vỡ mặt trước và bong tách ở mặt sau

c) Bị vỡ mặt trước và nứt ở mặt sau

d) Vỡ mặt trước và mặt sau không bị phá hoại

Hình 1 7 Các dạng phá hoại khá nhau của của tấm bê tông cốt sợi dưới tác

động của đầu đạn trong thí nghiệm của Jamma và cs [42]

13

trong các thí nghiệm tương ứng Để tính toán thiết kế kết cấu bê tông cốt sợi, Almusallam và các cộng sự của mình [11,12] đã đề xuất một số biểu thức thực nghiệm Các biểu thức của Almusallam dựa trên các biểu thức đã đề xuất bởi Hội đồng Nghiên cứu Phòng thủ Quốc gia (NDRC) của Hoa Kỳ, dành cho

bê tông cốt thép thông thường [79] Tuy nhiên, các biểu thức của Almusallam chỉ có thể áp dụng được cho kết cấu bê tông cốt sợi phối hợp giữa cốt sợi thép

và cốt sợi polymer trọng một phạm vi hữu hạn hàm lượng cốt sợi, và tất yếu không thể sử dụng cho tất cả các trường hợp thiết kế kết cấu trong công trình xây dựng

Một cách tiếp cận khác khi nghiên cứu về kết cấu bê tông cốt thép và

bê tông cốt sợi chịu các tải trọng cực hạn như tải trọng nổ hoặc va đập do tên lửa, đó là nghiên cứu mô phỏng sử dụng các phầm mềm phân tích kết cấu tiên tiến như LS-DYNA hoặc phần mềm chuyên dụng khác Thai và cs [80-84] đã thành công trong việc mô phỏng các kết cấu bê tông cốt thép và bê tông cốt sợi như dầm, cột hoặc tấm tường chịu các tải trọng nổ và tải trọng va đập do tên lửa Trong các nghiên cứu đó, các mô hình phần tử hữu hạn của kết cấu cũng như tải trọng đã được phát triển một cách đầy đủ, có tính đến ứng xử phi tuyến của vật liệu cũng như ảnh hưởng của tốc độ biến dạng (strain rate) Vì vậy, kết quả mô phỏng rất phù hợp với những dữ liệu thực nghiệm và đáng tin cậy Nhiều nghiên cứu mô phỏng tương tự cũng đã được thực hiện bởi các nhóm tác giả khác nhau, ví dụ [87,92] Nhìn chung, nghiên cứu mô phỏng bằng phần mềm kết cấu cho kết quả khá chính xác, được xác minh bởi dữ liệu thực nghiệm (Hình 1.9) Đồng thời, nghiên cứu mô phỏng giảm được đáng kể chi phí và thời gian so với nghiên cứu thực nghiệm và cho kết quả sát với thực tế hơn soi với các biểu thức thực nghiệm Tuy vậy, vì sự phức tạp về ứng

xử phi tuyến của kết cấu khi chịu trải trọng động mà mô phỏng số chỉ phù hợp với các nhà nghiên cứu, mà không thể áp dụng cho các kỹ sư khi thiết kế công trình Do đó, vẫn cần phải có một giải pháp tốt hơn, vừa đáp ứng yêu cầu về khả năng phân tích dự đoán chính xác khả năng chịu lực của kết cấu trên

b) Kết quả so sánh Hình 1 9 Ví dụ so sánh giữa mô phỏng và thực nghiệm của bài toán tấm

16

chịu va đập [80]

Ngày nay, với sự phát triển của công nghệ máy tính và các thuật toán trí tuệ nhân tạo đã cho phép các nhà nghiên cứu có thể áp dụng để xử lý các bài toàn kỹ thuật một cách chính xác và hiệu quả Các mô hình trí tuệ nhân tạo ngày càng được sử dụng phổ biến trong nhiều lĩnh vực khác nhau như y học [31], [51], kinh tế [29], [77], hay các ngành công khoa học vật liệu [62], [74]

… Phương pháp sử dụng trí tuệ nhân tạo cũng đã được áp dụng thành công trong lĩnh vực xây dựng Nhiều nhà khoa học đã sử dụng các thuật toán mạng thần kinh nhân tạo (ANN) để phân tích và dự đoán ứng xử cũng như cường

độ của kết cấu thép [18], [34], [48], xác định vết nứt trong bê tông [14], [16], [26], [28], [30], [42], [43], [59], [70], [78], [85], [89], hay giám sát mức độ án toàn của công trình [17] Gần đây, mô hình học máy đã được áp dụng thành công để dự đoán khả năng chịu lực cũng như mức độ phá hoại của kết cấu công trình nói chung, và kết cấu bê tông cốt thép nói riêng, chịu các tải trọng cực hạn như tải trọng nổ và va đập, ví dụ [14], [28], [30], [43], [59], [70], [78], [85] Sự thành công đó mở ra những cơ hội mới để áp dụng các mô hình học máy vào việc phân tích dự đoán khả năng chịu lực cho nhiều loại kết cấu khác nhau, với điều kiện có một bộ dữ liệu khá lớn và đáng tin cậy Trong vài thập kỷ gần đây, đã có rất nhiều thí nghiệm trên tấm bê tông cốt sợi thép, chịu tải trọng va đập do mô hình tên lửa với tốc độ cao từ 100~250 m/s, ví dụ các nghiên cứu thực nghiệm [26], [58], [66], [67], [71] Các nghiên cứu đó đã cung cấp hàng trăm dữ liệu thí nghiệm, với một phạm vi rộng các tham số như kích thước cấu kiện, cường độ vật liệu, kích thước mô hình tên lửa các đặc tính của nó như khối lượng và vận tốc Chính vì vậy, luận văn nghiên cứu phát triển các mô hình học máy phù hợp để phân tích và dự đoán khả năng chịu lực cũng như mức độ phá hoại của tấm bê tông cốt sợi chịu trải trọng va đập, cung cấp một công cụ thực nghiệm hữu hiệu và đáng tin cậy cho thực tế

17

thiết kết và thẩm định công trình là có cơ sở thực tiễn lớn

Ở Việt Nam, kết cấu bê tông cố sợi đã được sử dụng phổ biến rộng rãi trong nhiều công trình dân dụng và công nghiệp Song song với đó, việc nghiên cứu loại kết cấu này cũng đã được thực hiện bởi nhiều nhà khoa học

và nhóm tác giả khác nhau, ví dụ [1], [4], [5], [7], [9] Mặt khác, trong thời gian gần đây, các nhà khoa học trong nước đã triển khai ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong nhiều lĩnh vực khác nhau, trong đó có lĩnh vực xây dựng Mạng nơ-ron nhân tạo đã được sử dụng để dự đoán chỉ tiêu cơ lý của bê tông polymer [68], đánh giá độ tin cậy sức chịu tải cọc khoan nhồi [8], xác định sức chịu tải của giàn không gian [3], hoặc dự đoán khả năng chịu nén của cột vỏ thép nhồi bê tông [6] Đặc biệt, đã có những nghiên cứu mở đường trong việc ứng dụng các mô hình học máy để dự đoán mức độ phá hoại của kết cấu bê tông khi chịu tải trọng va đập do tên lửa [2] Những kết quả đã đạt được là rất khả quan, thúc đẩy các nghiên cứu tiếp theo nhằm ứng dụng công nghệ tiên tiến này trong việc phân tích và dự đoán khả năng chịu lực của kết cấu dưới các điều kiện chịu lực phức tạp, như chủ đề được lựa chọn trong luận văn này

1.2 Tổng quan về trí tuệ nhân tạo trong xây dựng

Về tổng thể, trí thông minh của máy móc có 2 loại: phương pháp tính toán cứng (hard computing method) và phương pháp tính toán mềm (soft computing method) Tính toán cứng dựa trên logic nhị phân, hệ thống chính xác và phân tích số, trong đó yêu cầu một mô hình phân tích chính xác có khả năng tạo ra các câu trả lời chính xác Tính toán mềm khác với tính toán thông thường và cũng không giống như tính toán cứng ở chỗ nó có thể xử lý những

dữ liệu không rõ ràng và nhiễu, kết hợp thông tin ngẫu nhiên và cho phép tính toán song song Tính toán mềm dựa trên logic mờ (fuzzy logic), mạng nơ-ron

có thể được thể hiện bằng khả năng của tính toán để học một nhiệm vụ cụ thể

từ dữ liệu mẫu hoặc quan sát thực nghiệm Mô hình toán học hoặc mô hình thông thường không thể dùng được trong nhiều vấn đề phức tạp của cuộc sống thực tế do các yếu tố như: độ phức tạp của các quá trình lập luận toán học, sự không chắc chắn trong suốt quá trình và bản chất ngẫu nhiên của quá trình CI được định nghĩa là tập hợp các kỹ thuật tính toán dựa trên thực tế để cung cấp giải pháp cho những vấn đề như vậy [75] CI sử dụng kết hợp các kỹ thuật bổ sung như mạng nơ-ron nhân tạo (artificial neural networks), logic

mờ, lý thuyết học (learning theory), tính toán tiến hóa (evolutionary computing) và các phương pháp xác suất, đồng thời cũng có khả năng giải quyết và tính gần đúng các vấn đề phi tuyến cùng với việc giới thiệu kiến thức của con người vào các lĩnh vực tính toán

Trong khi dó, trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence - AI) về cơ bản được định nghĩa là khả năng của một cỗ máy bắt chước hành vi thông minh của con người, do đó tìm cách sử dụng các thuật toán lấy cảm hứng từ con người để ước lượng các vấn đề thách thức thông thường Các mục tiêu chính của nghiên cứu AI liên quan đến thể hiện tri thức, lý luận, lập kế hoạch tự động, học tập, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận thức, người máy và trí thông minh nói chung [15,17,22,47,53] Mặc dù AI và CI / tính toán mềm theo đuổi một mục tiêu giống nhau, nhưng có một chút khác biệt giữa chúng Theo Bezdek [17], CI là một tập con của AI Cũng cần phân biệt AI với Khoa học

dữ liệu (data science) và Dữ liệu lớn (big data) Thực sự có một sự chồng chéo đáng kể giữa các phương pháp này Khai thác và nghiên cứu dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành được sử dụng để khám phá những hiểu biết và xu

19

hướng có giá trị trong một tập dữ liệu Các kỹ thuật khai phá dữ liệu tập trung vào việc khám phá các thuộc tính chưa biết trong một lĩnh vực mà kiến thức còn hạn chế Mặt khác, tập dữ liệu được gọi là dữ liệu lớn nếu nó lớn về khối lượng (tức là số điểm dữ liệu hoặc tính năng trên mỗi điểm dữ liệu), vận tốc (tức là phần lớn dữ liệu đến trong một khoảng thời gian nhỏ để phân tích và khai thác), hoặc đa dạng (tức là các loại dữ liệu khác nhau như văn bản, lời nói và hình ảnh) Do đó, Dữ liệu lớn đề cập đến các tập dữ liệu lớn hoặc phức tạp khó biểu diễn bằng các kỹ thuật xử lý dữ liệu thông thường Học máy (Machine learning), một lĩnh vực con của AI, được sử dụng để thiết kế một

mô hình để tìm hiểu các xu hướng, do đó tập trung vào dự đoán dựa trên các thuộc tính đã biết học được từ dữ liệu đào tạo (training data) Học sâu (Deep learning), một tập hợp con của học máy, là một công cụ tập trung vào việc học các biểu diễn và tính năng của dữ liệu Hình 1.10 trình bày một cách phác thảo các kỹ thuật thông minh khác nhau được quan tâm chú ý nhiều và mối tương quan của chúng

Hình 1 10 Minh họa về mối tương quan của các kỹ thuật tính toán thông

minh khác nhau

Trong lĩnh vực kết cấu kỹ thuật, có rất nhiều vấn đề bị ảnh hưởng bởi sự

Sự không chắc chắn là một phần không thể tránh khỏi của các vấn đề kỹ thuật kết cấu Ví dụ, không thể biết chính xác hoạt động của địa chấn trong thiết kế Trong giám sát khả năng chịu lực của kết cấu, có sự không chắc chắn trong biên độ của các biến số đầu vào, độ chính xác và độ nhiễu của phép đo Nhiều điểm không chắc chắn cũng tồn tại trong các mô hình được sử dụng để

dự đoán ứng xử của kết cấu, cũng như các mô hình xác định trạng thái được tạo thành Thông tin địa kỹ thuật cho mục đích thiết kế nền móng thường được xác định với thông tin hạn chế và/hoặc dựa trên các thử nghiệm trong phòng thí nghiệm với mức độ đảm bảo không cao Tất cả các vấn đề nói trên đều có thể được mô hình hóa và coi là những yếu tố không chắc chắn, ngẫu nhiên [90] AI có thể giải quyết với những vấn đề không chắc chắn như vậy

Ví dụ, các phương pháp AI đã được sử dụng để giải quyết các vấn đề không chắc chắn được xác định trong trường hợp phát hiện hư hỏng và nhận dạng hệ thống bằng cách sử dụng mô hình cập nhật phần tử hữu hạn [81] Mô hình được cập nhật có thể được sử dụng để xác định các thông số vật lý (ví dụ, độ

21

cứng của thành phần kết cấu) mà việc suy giảm về mặt giá trị của thông số đó

là các dấu hiệu chỉ ra hư hỏng Tuy nhiên, mức giảm như vậy có thể đơn giản

là do sự không chắc chắn về mặt thống kê Do đó, điều quan trọng là phải tính toán độ bất định của ước lượng để phân biệt việc giảm một tham số có phải là

do hư hỏng thực tế hay không Việc sử dụng các phương pháp AI cũng có thể tiết kiệm đáng kể thời gian và chi phí, cũng như tăng hiệu quả tính toán trong nhiều nhiệm vụ kỹ thuật kết cấu

Nhiều nhánh nhỏ của AI, chẳng hạn như học máy (ML), nhận dạng mẫu (Pattern recognition - PR), mạng nơ-ron, logic mờ, tính toán tiến hóa, học sâu (DL), hệ thống chuyên gia (Expert systems), lý thuyết xác suất, phân tích phân biệt, tối ưu hóa số đông (swarm optimization), tối ưu hóa siêu kinh nghiệm (metaheuristic optimization) và cây quyết định (decision trees), đã được sử dụng trong kỹ thuật kết cấu Số lượng các công bố nghiên cứu cho thấy việc sử dụng các phương pháp AI này trong kỹ thuật kết cấu trong thập

kỷ qua được trình bày trong Hình 1.11 Có thể thấy, việc sử dụng hầu hết các phương pháp đã tăng lên trong thập kỷ qua Tuy nhiên, số lượng các nghiên cứu về các kỹ thuật như tính toán tiến hóa, logic mờ và hệ thống chuyên gia không có sự thay đổi đáng chú ý Mặc dù việc sử dụng mạng nơ-ron đã thu hút được sự chú ý lớn từ các nhà nghiên cứu, các nghiên cứu mới về việc sử dụng phương pháp này cũng không đổi trong thập kỷ qua Ngược lại, có sự gia tăng đáng kể các nghiên cứu sử dụng ML và PR Hơn nữa, các kiến trúc học sâu, ví dụ: mạng nơ-ron phức hợp (CNN), đang thu hút được sự chú ý đáng kể trong cộng đồng nghiên cứu trong vài năm qua Những quan sát này

đã thúc đẩy đề tài luận văn theo hương tập trung vào thuật toán học máy (machine learning – ML) vì ML đang nổi lên như mô hình trí tuệ tính toán mới trong kỹ thuật kết cấu

22

Hình 1 11 Các nghiên cứu được công bố về việc sử dụng các nhánh nhỏ của

AI khác nhau trong lĩnh vực kỹ thuật kết cấu

1.3 Nhận xét và vấn đề giải quyết của luận văn

Như đã tổng quan ở trên, những kết quả đã đạt được trong nghiên cứu về tấm bê tông cốt sợi chịu tác động va đập của tên lửa/đầu đạn là rất khả quan, kết hợp với tiềm năng của thuật toán máy học đã thúc đẩy các nghiên cứu tiếp theo nhằm ứng dụng công nghệ tiên tiến này trong việc phân tích và dự đoán khả năng chịu lực của kết cấu dưới các điều kiện chịu lực phức tạp Do đó luận văn tập trung thu thập dữ liệu và xây dựng mô hình dự đoán mức độ phá hoại của tấm bê tông cốt sợi sử dụng thuật toán máy học (machine learning – ML) Trong phần tiếp theo, bộ dữ liệu về thực nghiệm tấm bê tông cốt sợi chịu tác động của tải trọng va đập sẽ được thu thập và xử lý, sau đó sẽ được dúng là dữ liệu đầu vào để huấn luyện mô hình học máy đề xuất

23

Trong luận văn này, một thuật toán học được biết đến nhiều tên là Support vector machine (SVM) được sử dụng để xây dựng một mô hình phân loại cho việc dự đoán sự phá hoại cục bộ của tấm bê tông cốt sợi dưới tác động của đầu đạn Những siêu tham số được tới ưu bằng cách sử dụng phương pháp tối ưu Bayesian (Bayesian optimization-BO) Mô hình có chứa các tham số đã được tối ưu để dự đoán các trạng thái phá hoại của đầu đạn gọi

là BO-SVM Mặc dù thuật toán phân loại SVM đã được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực về khoa học máy tính và thống kê [19,24,39], nhưng áp dụng vào lĩnh vực kết cấu xây dựng thì vẫn còn rất nhiều tiềm năng [63,88] Đặc biệt, những ưu điểm của thuật toán vẫn chưa được sử dụng hết trong việc đánh giá sự tác động của đầu đạn Luận văn sẽ sử dụng bộ cơ sở dữ liệu thí nghiệm tấm bê tông cốt sợi chịu tải trọng va đập do đầu đạn từ các bài báo khoa học đã được công bố Bộ dữ liệu này bao gồm 176 thí nghiêm gồm có

15 đặc điểm đầu vào Bộ dữ liệu được chia thành 5 phần để sử dụng quy trình cross-validation Quy trình cross-validation bao gồm 1 tập con để kiểm tra và tối ưu các giá trị và 4 tập con còn lại dùng để huấn luyện và lựa chọn mô hình Quy trình này giúp tạo ra các kết quả đáng tin cậy hơn [86]

Ba lớp tương ứng với ba trạng thái phá hoại được phân loại bao gồm: Không bị phá hủy (No damage), bị xâm nhập (Penetration), Bị vỡ ( Scabbing), Bị xuyên thủng (Perforation) Số lượng các thí nghiệm ở 3 trạng thái trên phân bố không đồng đều Việc phân loại bộ dữ liệu bị mất cân bằng

về số lượng có thể đưa ra kết quả dự đoán sai lệch và bị nghiêng về lớp chiếm

đa số [73], điều này vẫn còn là một thử thách trong lĩnh vực nghiên cứu [23]

Để tối thiểu hóa sự sai lêch này, một kỹ thuật lấy mẫu hiệu quả nổi tiếng gọi

là kỹ thuật lấy thêm mẫu lớp thiểu số (BorderlineSMOTE) được sử dụng để tạo ra nhiều điểm dữ liệu hơn ở các lớp thiểu số [35] Kỹ thuật lấy thêm mẫu giúp cân bằng lại các điểm dữ liệu ở 4 lớp, điều này góp phần cải thiện hiệu quả dự đoán của mô hình dự đoán Hiệu quả của mô hình BO-SVM được đánh giá bằng cách so sánh với các mô hình gồm: Mô hình SVM cơ bản