Chẩn đoán tổn hao ứng suất của cáp trong dầm btct ứng suất trước sử dụng trở kháng có xét đến độ nhạy của miền tần số

Nghiên cứu trong luận văn đề xuất phương pháp để chẩn đoán hư hỏng là tổn hao ứng suất của cáp trong dầm BTCT ƯST tại vùng neo cáp sử dụng trở kháng có xét đến độ nhạy của miền tần số..

-

ĐỖ HỒNG HƯNG

CHẨN ĐOÁN TỔN HAO ỨNG SUẤT CỦA CÁP TRONG DẦM BTCT ỨNG SUẤT TRƯỚC SỬ DỤNG TRỞ KHÁNG CÓ XÉT

ĐẾN ĐỘ NHẠY CỦA MIỀN TẦN SỐ

Chuyên ngành: KT Xây dựng công trình dân dụng và công nghiệp

Mã số ngành : 60 58 02 08

LUẬN VĂN THẠC SĨ

Tp Hồ Chí Minh, 6 - 2016

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH

Cán bộ hướng dẫn khoa học:

Cán bộ hướng dẫn 1: TS Hồ Đức Duy

Cán bộ chấm nhận xét 1: TS Hồ Hữu Chỉnh

Cán bộ chấm nhận xét 2: TS Trần Tuấn Kiệt

Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM vào ngày 22 tháng 07 năm 2016

Thành phần Hội đồng đánh giá Luận văn thạc sĩ gồm:

1 Chủ Tịch : PGS.TS Nguyễn Văn Hiệp

2 Thư kí: TS Nguyễn Minh Long

3 Phản biện 1(Thành viên) : TS Hồ Hữu Chỉnh

4 Phản biện 2(Thành viên) : TS Trần Tuấn Kiệt

5.Thành viên: TS Trần Cao Thanh Ngọc

KỸ THUẬT XÂY DỰNG

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

MSHV: 7140032 Nơi sinh: Quảng Ngãi

Họ và tên học viên: ĐỖ HỒNG HƯNG

Ngày, tháng, năm sinh: 01/04/1991

Chuyên ngành: KT Xây dựng công trình DD&CN nghiệp Mã số: 60 58 02 08

I TÊN ĐỀ TÀI: Chẩn đoán tổn hao ứng suất của cáp trong dầm BTCT ứng suất trước sử dụng trở kháng có xét đến độ nhạy của miền tần số

II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG

1 Tìm hiểu đáp ứng trở kháng của kết cấu và các phương pháp chẩn đoán hư hỏngdựa trên tín hiệu trở kháng

2 Sử dụng phần mềm ANSYS để mô phỏng mẫu dầm nhôm có điều kiện biên tự dotrong giai đoạn không hư hỏng và hư hỏng để so sánh tín hiệu trở kháng giữa môphỏng và thực nghiệm; mô phỏng vùng neo cáp trong giai đoạn hư hỏng và không

hư hỏng để nhận dạng tổn hao ứng suất; mô phỏng vùng neo 1 dầm cầu BTCTƯST thực tế có 5 dây cáp, với các trường hợp tổn hao ứng suất khác nhau

3 Sử dụng mạng Neural nhân tạo trong phần mềm IBM SPSS để tìm ra miền tần số

có độ nhạy cao đối với hư hỏng của kết cấu

IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ :

V HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS Hồ Đức Duy

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên, tôi xin chân thành gửi lời cảm ơn sâu sắc đến TS Hồ Đức Duy, người đã giúp đỡ tôi hình thành ý tưởng đề tài, cùng tôi tìm hiểu cũng như giúp đỡ tôi những khó khăn trong quá trình thực hiện đề tài

Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn đến anh Hồ Thanh Dũng, người đàn anh đã đồng hành cùng tôi trong quá trình làm luận văn, anh đã có nhiều ý kiến đóng góp quý báu

để giúp tôi có thể hiểu được bản chất lý thuyết của đề tài

Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn đến quí Thầy Cô trường Đại học Bách Khoa nói chung và các Thầy Cô Khoa Kỹ Thuật Xây Dựng nói riêng lời cảm ơn chân thành nhất, những người đã tận tình giảng dạy và truyền đạt kiến thức cho tôi trong suốt thời gian đã qua

Mặc dù trong quá trình làm luận văn có, bản thân tôi đã luôn luôn nỗ lực, nhưng với lượng kiến thức quá lớn nên tất nhiên không thể tránh những thiếu sót nhất định Kính mong quí Thầy Cô hướng dẫn chỉ bảo thêm, để tôi có thể hoàn thiện luận văn của mình hơn

Xin trân trọng cảm ơn quí Thầy Cô

Tp HCM, ngày tháng năm 2016

ĐỖ HỒNG HƯNG

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ

Trong quá trình sử dụng, sự tổn hao ứng suất trước (lực căng trước) của cáp trong dầm bê tông cốt thép ứng suất trước (BTCT ƯST) căng sau có thể xảy ra do nhiều nguyên nhân Nghiên cứu trong luận văn đề xuất phương pháp để chẩn đoán

hư hỏng là tổn hao ứng suất của cáp trong dầm BTCT ƯST tại vùng neo cáp sử dụng trở kháng có xét đến độ nhạy của miền tần số

Nghiên cứu này dựa vào sự thay đổi tín hiệu trở kháng ở các miền tần số khác nhau, mạng Neural nhân tạo Multilayer Perceptron (ANNs MLP) thứ nhất sẽ huấn luyện tín hiệu trở kháng ở từng miền tần số để tìm hư hỏng Một miền tần số nhạy cảm nhất là miền tần số cho kết quả huấn luyện với sai số trung bình nhỏ nhất của các hư hỏng và trong miền này phải xuất hiện đỉnh trở kháng Các đỉnh trở kháng của các hư hỏng trong miền tần số nhạy cảm này sẽ được sử dụng để chẩn đoán khi có một hư hỏng khác xuất hiện bằng một ANNs MLP thứ hai Còn căn bậc 2 bình phương độ lệch trung bình (Root mean square deviation – RMSD) giữa tín hiệu trở kháng trước và sau hư hỏng sẽ dùng để xác định vị trí xảy ra hư hỏng trong trường hợp sử dụng nhiều tấm cảm biến áp điện (PZT) để theo dõi hư hỏng xảy ra trong kết cấu

Với việc sử dụng dữ liệu tín hiệu trở kháng trong miền tần số từ 10-100 kHz của ba bài toán là ba kết cấu được mô phỏng bằng phần mềm ANSYS để nghiên cứu, gồm: (1) Mô hình dầm nhôm có điều kiện biên tự do với hư hỏng là vết nứt xuất hiện

ở giữa dầm; (2) Mô hình vùng neo dầm BTCT ƯST một dây cáp được có gắn tấm tương tác với hư hỏng là tổn hao lực căng cáp; (3) Mô hình của vùng neo một dầm cầu BTCT ƯST có năm dây cáp có gắn tấm tương tác với hư hỏng là tổn hao lực căng cáp tại các vị trí tương ứng Nghiên cứu đã cho thấy với mỗi kết cấu khác nhau và vị trí hư hỏng khác nhau thì miền tần số nhạy cảm là khác nhau; chỉ số RMSD cho thấy tính hiệu quả trong việc cung cấp vị trí xảy ra hư hỏng; Trong khi đó, ANNs MLP lại cho thấy tính hiệu quả trong việc chẩn đoán chính xác hư hỏng xảy ra Phương pháp kết hợp giữa việc sử dụng tín hiệu trở kháng, chỉ số RMSD và ANNs MLP đã cho phép xác định vị trí xảy ra hư hỏng và chẩn đoán chính xác hư hỏng xảy ra

ABSTRACT

Loss of prestressing (prestress-loss) of tendons in post tensioned prestressed concrete can occur due to many reasons This study presents an impedance-based approach for prestress-loss monitoring in prestressed concrete beams; in which sensitivity of frequency range of impedance response is considered

This study is based on the change in the impedance responses in different frequency ranges The first Multilayer Perceptron Neural Network (ANNs MLP) is employed to train impedance signals in various frequency ranges for damage detection A most sensitive frequency range is the frequency range has training results with the smallest average error of the damage and in this have impedance peaks appear The impedance peak of the damage in the sensitive frequency range is used

to diagnose a damaged when other damage occurred by the second ANNs MLP Root Mean Square Deviation (RMSD) is used to determine the location of the damage in case of multiple PZT used to track damage occurs in texture

Three finite element models are simulated by ANSYS software with impedance signal in the frequency range from 10-100 kHz First, a free-free aluminum beams have cracks in between beams Second, an anchorage system of a lab-model of prestressed concrete beam with an interface washer; in which damage

is the prestress-loss Third, an anchorage system of a real bridge with five tendons The occurrence of damage is successfully alarmed, and the location of damage is exactly located by the proposed approach

LỜI CAM ĐOAN

Ngoại trừ các kết quả tham khảo từ các công trình nghiên cứu khác đã trích dẫn trong luận văn, tôi xin cam đoan đây là công việc do chính tôi thực hiện dưới sự hướng dẫn của TS Hồ Đức Duy

Kết quả trong luận văn là đúng sự thật và chưa từng được công bố trong các nghiên cứu khác

Tôi xin chịu trách nhiệm về công việc thực hiện của mình

Tp HCM, ngày tháng năm 2016

ĐỖ HỒNG HƯNG

MỤC LỤC

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ i

LỜI CẢM ƠN ii

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ iii

ABSTRACT iv

LỜI CAM ĐOAN v

MỤC LỤC 1

DANH MỤC HÌNH ẢNH 5

DANH MỤC BẢNG BIỂU 11

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT 12

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU 13

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU 15

1.1 Đặt vấn đề 15

1.2 Mục tiêu và nội dung nghiên cứu 20

1.3 Tính cần thiết và ý nghĩa thực tiễn của nghiên cứu 21

1.4 Cấu trúc của luận văn 22

CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 23

2.1 Trên thế giới 23

2.2 Tại Việt Nam 30

CHƯƠNG 3 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 32

3.1 Phương pháp trở kháng 32

3.1.1 Nguyên lý làm việc của phương pháp trở kháng 32

3.1.2 Miền tần số sử dụng và phạm vi hoạt động của PZT 40

3.1.3 Các phương pháp đánh giá hư hỏng 41

3.1.3.1 Phương pháp RMSD (Root mean square deviation) 41

3.1.3.2 Phương pháp MAPD (Mean absolute percentage deviation) 41

3.1.3.3 Phương pháp CCD (Correlation coefficcient deviation) 42

3.2 Vùng neo BTCT ƯST căng sau 42

3.2.1 Định nghĩa vùng neo BTCT ƯST căng sau 42

3.2.2 Hư hỏng vùng neo 43

3.2.3 Tổn hao ứng suất trong BTCT ƯST căng sau 44

3.3 Cơ sở lý thuyết của mạng Neural nhân tạo 45

3.3.1 Khái niệm mạng Neural nhân tạo 45

3.3.2 Cấu trúc Neural nhân tạo 46

3.3.2.1 Cấu trúc của Neural sinh học 46

3.3.2.2 Cấu trúc của Neural nhân tạo 47

3.3.3 Mô hình mạng Neural nhân tạo 49

3.3.3.1 Các kiểu mô hình mạng Neural nhân tạo 49

3.3.3.2 Mạng Perception 51

3.3.3.3 Mạng nhiều tầng truyền thẳng 52

3.3.4 Huấn luyện mạng Neural nhân tạo 53

3.3.4.1 Các phương pháp học 53

3.3.4.2 Học có giám sát trong mạng Neural nhân tạo 54

3.3.5 Các vấn đề trong xây dựng mạng Neural 55

3.3.5.1 Chuẩn bị dữ liệu 55

3.3.5.2 Vấn đề quá khớp 59

3.4 Công cụ nghiên cứu 60

3.4.1 Phần mềm ANSYS 60

3.4.1.1 Sử dụng phần tử khối 8 nút solid 45 để mô hình kết cấu chủ 61

3.4.1.2 Sử dụng phần tử khối 8 nút solid 5 để mô hình PZT 63

3.4.2 Phần mềm IBM SPSS 65

3.4.2.1 Giới thiệu phần mềm IBM SPSS 65

3.4.2.2 Công cụ Neural Network trong IBM SPSS 65

CHƯƠNG 4 CÁC BÀI TOÁN ỨNG DỤNG 68

4.1 Giới thiệu 68

4.2 Bài toán 1: Dầm nhôm có điều kiện biên tự do 69

4.2.1 Mô phỏng dầm nhôm 69

4.2.2 Tính toán chỉ số RMSD 72

4.2.3 Sử dụng ANNs MLP 1 để đánh giá miền tần số nhạy cảm với hư hỏng 75

4.2.3.1 Khai báo các biến, chuẩn bị dữ liệu cho ANNs MLP 1 75

4.2.3.2 Khai báo mạng ANNs MLP trong IBM SPSS 76

4.2.3.3 Kết quả huấn luyện ANNs MLP1 81

4.2.4 Sử dụng ANNs MLP 2 để chẩn đoán hư hỏng dầm nhôm dựa vào độ nhạy miền tần số huấn luyện 82

4.2.4.1 Chẩn đoán vết nứt 1.5mm 82

4.2.4.2 Chẩn đoán vết nứt 4.5mm 85

4.2.4.3 Chẩn đoán vết nứt 5mm 86

4.3 Vùng neo BTCT ƯST 1 cáp có sử dụng tấm tương tác 89

4.3.1 Mô phỏng vùng neo BTCT ƯST 1 cáp có sử dụng tấm tương tác 89

4.3.2 Tính toán chỉ số RMSD 96

4.3.3 Sử dụng ANNs MLP 1 để đánh giá miền tần số nhạy cảm với hư hỏng 98

4.3.4 Sử dụng ANNs MLP 2 để chẩn đoán tổn hao lực căng cáp 102

4.3.4.1 Chẩn đoán cấp lực P = 40 kN 102

4.3.4.2 Chẩn đoán cấp lực P = 50 kN 104

4.3.4.3 Chẩn đoán cấp lực P= 45 kN 106

4.4 Vùng neo dầm cầu BTCT ƯST căng sau 5 cáp có sử dụng tấm tương tác 109

4.4.1 Mô phỏng vùng neo BTCT ƯST 5 cáp có sử dụng tấm tương tác 111

4.4.2 Tính toán chỉ số RMSD 114

4.4.3 Sử dụng ANNs để huấn luyện và chẩn đoán tổn hao ứng suất 117

4.4.3.1 Huấn luyện và chẩn đoán cho cáp 1 118

4.4.3.2 Huấn luyện và chẩn đoán cho cáp 2 121

4.4.3.3 Huấn luyện và chẩn đoán cho cáp 3 124

4.4.3.4 Huấn luyện và chẩn đoán cho cáp 4 127

4.4.3.5 Huấn luyện và chẩn đoán cho cáp 5 130

CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 134

5.1 Kết luận 134

5.2 Kiến nghị 134

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 136

PHỤ LỤC 140

LÝ LỊCH TRÍCH NGANG 146

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 1.1: Cầu Tân Vũ, Hải Phòng 15

Hình 1.2: Cầu vượt Metro Văn Thánh, Tp HCM sẽ được xây dựng trong tương lai 16

Hình 1.3: Bệnh viện Nam Sài Gòn 16

Hình 1.4: Sự sụp đổ của cầu Mahakam II, Indonesia 17

Hình 1.5: Sự sụp đổ của cầu Mississippi, Mỹ 18

Hình 1.6: Vết nứt trên dầm cầu một bãi đậu xe ở Mỹ 18

Hình 1.7: Vết nứt cầu vượt Lăng Cha Cả, Việt Nam 19

Hình 1.8: Vết nứt trên cầu Vĩnh Tụy 19

Hình 2.1: Mô hình 1-D tương tác cơ - điện giữa tấm PZT và kết cấu chủ 23

Hình 2.2: Kết cấu dàn sử dụng trong nghiên cứu của Sun và cộng sự (1995) 24

Hình 2.3: Liên kết PZT và kết cấu FRP 26

Hình 2.4: Dầm composite dùng trong thí nghiệm của Bois và Hochard (2002) 27

Hình 2.5: Mô hình nghiên cứu của Min và cộng sự (2012) 30

Hình 2.6: Mô phỏng chi tiết nối cột thép trong COMSOL 4 30

Hình 2.7: Mô phỏng dầm BTCT ƯST bằng phần mềm ANSYS (Nguyễn, 2016) 31

Hình 3.1: Hiệu ứng hoạt động của PZT 33

Hình 3.2: Hoạt động của phương pháp trở kháng 34

Hình 3.3: Mô hình tương tác cơ điện giữa PZT và kết cấu chủ theo đề xuất của Liang và cộng sự (1994) 34

Hình 3.4: Cấu tạo vùng neo BTCT ƯST căng sau 43

Hình 3.5: Vùng neo BTCT ƯST trong thực tế 43

Hình 3.6: Neo cáp tròn và neo cáp dẹp 44

Hình 3.7: Cấu tạo Neural sinh học 46

Hình 3.8: Cấu trúc một Neural nhân tạo 47

Hình 3.9: Mô hình mạng tự kết hợp 50

Hình 3.10: Mạng truyền thẳng nhiều lớp 50

Hình 3.11: Mạng phản hổi 51

Hình 3.12: Mạng Perceptron 51

Hình 3.13: Mạng MLP tổng quát 52

Hình 3.14: Mối liên hệ giữa sai số và kích thước mẫu 56

Hình 3.15: Mô hình phần tử solid 45 dạng 8 nút 62

Hình 3.16: Mô hình phần tử solid 5 dạng 8 nút 64

Hình 3.17: Tên biến và các thuộc tính biến 66

Hình 3.18: Nhập các giá trị biến 66

Hình 3.19: Kích hoạt phân tích MLP 66

Hình 3.20: Khai báo thuộc tính cho mạng Neural 67

Hình 4.1: Sơ đồ chẩn đoán hư hỏng bằng mạng ANNs 69

Hình 4.2: Dầm nhôm có vết nứt 70

Hình 4.3: Kết quả tín hiệu trở kháng dầm nhôm từ thực nghiệm 71

Hình 4.4: Mô hình dầm nhôm mô phỏng trong ANSYS 72

Hình 4.5: Kết quả tín hiệu trở kháng dầm nhôm từ mô phỏng ANSYS 72

Hình 4.6: Tín hiệu trở kháng từ mô phỏng của các trường hợp hư hỏng trong miền tần số 10-100 kHz 73

Hình 4.7: Chỉ số RMSD cho các trường hợp hư hỏng 74

Hình 4.8: Khai báo các biến và giá trị trong IBM SPSS 76

Hình 4.9: Khai báo biến đầu vào, đầu ra tại thẻ Variables 77

Hình 4.10: Khai báo biến chia dữ liệu tại thẻ Partitions 77

Hình 4.11: Khai báo sơ đồ kiến trúc mạng MLP tại thẻ Architecture 78

Hình 4.12: Kiến trúc mạng ANNs MLP 1 do phần mềm đề xuất 79

Hình 4.13: Khai báo phương pháp học và thuật toán tối ưu tại thẻ Training 80

Hình 4.14: Khai báo luật dừng tại thẻ Options 80

Hình 4.15: Sai số huấn luyện tại các miền tần số 81

Hình 4.16: Giá trị sai số trung bình kết quả huấn luyện 81

Hình 4.17: : Tín hiệu trở kháng từ 45-48 kHz để huấn luyện và chẩn đoán vết nứt 1.5mm 83

Hình 4.18: Các biến sử dụng để chẩn đoán vết nứt 1.5mm 83

Hình 4.19: Sơ đồ kiến trúc ANNs MLP 2 dùng để chẩn đoán vết nứt 1.5mm 84

Hình 4.20: Kết quả sai số trong huấn luyện và chẩn đoán vết nứt 1.5mm 84

Hình 4.21: Các biến sử dụng để chẩn đoán vết nứt 4.5mm 85

Hình 4.22: Sơ đồ kiến trúc ANNs MLP 2 dùng để chẩn đoán vết nứt 4.5mm 85

Hình 4.23: Kết quả sai số trong huấn luyện và chẩn đoán vết nứt 4.5mm 86

Hình 4.24: Tín hiệu trở kháng từ 45-48 kHz dùng để huấn luyện và chẩn đoán vết nứt 5mm 87

Hình 4.25: Các biến sử dụng để chẩn đoán vết nứt 5mm 87

Hình 4.26: Sơ đồ kiến trúc ANNs MLP dùng để chẩn đoán vết nứt 5mm 88

Hình 4.27: Kết quả sai số trong huấn luyện và chẩn đoán vết nứt 5mm 89

Hình 4.28: Mô hình thực nghiệm vùng neo 1 cáp có sử dụng tấm tương tác (Nguyễn & Kim, 2010) 90

Hình 4.29: Mô hình thực nghiệm tấm tương tác 90

Hình 4.30: Tín hiệu trở kháng cấp lực P = 79.5 kN từ thực nghiệm 93

Hình 4.31: Tín hiệu trở từ thực nghiệm ở các cấp lực khác nhau 94

Hình 4.32: Mô hình vùng neo có gắn tấm tương tác 95

Hình 4.33: Tín hiệu trở kháng từ mô phỏng ANSYS miền tần số từ 10-100 kHz 95

Hình 4.34: Tín hiệu trở kháng từ mô phỏng ANSYS miền tần số từ 30-40 kHz 96

Hình 4.35: So sánh chỉ số RMSD giữa thực nghiệm và mô phỏng trong miền tần số từ 30-40 kHz 97

Hình 4.36: Chỉ số RMSD cho các trường hợp hư hỏng 98

Hình 4.37: Tín hiệu trở kháng của các cấp hư hỏng được dùng để tìm miền tần số nhạy cảm 99

Hình 4.38: Khai báo các biến và giá trị trong IBM SPSS 99

Hình 4.39: Sai số huấn luyện tại các miền tần số 100

Hình 4.40: Giá trị sai số trung bình kết quả huấn luyện 101

Hình 4.41: Tín hiệu trở kháng từ 35-40 kHz để huấn luyện và chẩn đoán P = 40 kN 102

Hình 4.42: Các biến sử dụng để chẩn đoán cấp lực P= 40 kN 103

Hình 4.43: Sơ đồ kiến trúc ANNs MLP dùng để chẩn đoán cấp lực P=40 kN 103

Hình 4.44: Kết quả sai số trong huấn luyện và chẩn đoán cấp lực P= 40 kN 104 Hình 4.45: Tín hiệu trở kháng từ 35-40 kHz để huấn luyện và chẩn đoán P=50 kN

104

Hình 4.46: Các biến sử dụng để chẩn đoán cấp lực P= 50 kN 105

Hình 4.47: Sơ đồ kiến trúc ANNs MLP dùng để chẩn đoán cấp lực P=50 kN 105

Hình 4.48: Kết quả sai số trong huấn luyện và chẩn đoán cấp lực P= 50 kN 106

Hình 4.49: Tín hiệu trở kháng từ 35-40 kHz để huấn luyện và chẩn đoán P = 45 kN 107

Hình 4.50: Các biến sử dụng để chẩn đoán cấp lực P=50 kN 107

Hình 4.51: Sơ đồ kiến trúc ANNs MLP dùng để chẩn đoán cấp lực P=45 kN 108

Hình 4.52: Kết quả sai số trong huấn luyện và chẩn đoán cấp lực P= 45 kN 109

Hình 4.53: Cầu Mỹ An – Bến Tre 110

Hình 4.54: Vị trí cáp vùng neo dầm BTCT ƯST cầu Mỹ An 110

Hình 4.55: Mô hình vùng neo dầm cầu BTCT ƯST trong phần mềm ANSYS 112

Hình 4.56: Tín hiệu trở kháng khảo sát trong tần số từ 10-100 kHz của từng PZT trường hợp không xảy ra hư hỏng (cấp lực P= 1647 kN) 113

Hình 4.57: Tín hiệu trở kháng khảo sát trong tần số từ 10-100 kHz của từng PZT trường hợp cáp 1 bị tổn hao ứng suất 10% (cấp lực P= 1482.3 kN) 113

Hình 4.58: Tín hiệu trở kháng khảo sát trong tần số từ 10-100 kHz của từng PZT trường hợp cáp 5 bị tổn hao ứng suất 50% (cấp lực P= 823.5 kN) 114

Hình 4.59: Chỉ số RSMD của các PZT khi cáp 1 tổn hao ứng suất lần lượt 10%, 20%, 50% ( tương ứng với các cấp lực 1482.3 kN, 1317.6 kN, 823.5 kN) 115

Hình 4.60: Chỉ số RSMD của các PZT khi cáp 2 tổn hao ứng suất lần lượt 10%, 20%, 50% ( tương ứng với các cấp lực 1482.3 kN, 1317.6 kN, 823.5 kN) 115

Hình 4.61: Chỉ số RSMD của các PZT khi cáp 3 tổn hao ứng suất lần lượt 10%, 20%, 50% ( tương ứng với các cấp lực 1482.3 kN, 1317.6 kN, 823.5 kN) 116

Hình 4.62: Chỉ số RSMD của các PZT khi cáp 4 tổn hao ứng suất lần lượt 10%, 20%, 50% ( tương ứng với các cấp lực 1482.3 kN, 1317.6 kN, 823.5 kN) 116

Hình 4.63: Chỉ số RSMD của các PZT khi cáp 5 tổn hao ứng suất lần lượt 10%, 20%, 50% ( tương ứng với các cấp lực 1482.3 kN, 1317.6 kN, 823.5 kN) 117

Hình 4.64: Tín hiệu trở kháng dùng để tìm miền tần số nhạy cảm huấn luyện đối với hư hỏng của cáp 1 118

Hình 4.65: Sai số huấn luyện tại các miền tần số tương ứng các cấp hư hỏng tại cáp

1 119Hình 4.66: Sai số huấn luyện trung bình tại các miền tần số tương ứng các cấp hư hỏng tại cáp 1 119Hình 4.67: Tín hiệu trở kháng dùng để huấn luyện và chẩn đoán cấp lực P=988.2 kN dãy tần số từ 36-37 kHz tại cáp 1 120Hình 4.68: : Kết quả sai số huấn luyện và chẩn đoán cấp áp lực P = 988.2 kN tại cáp

1 121Hình 4.69: Tín hiệu trở kháng dùng để tìm miền tần số nhạy cảm huấn luyện đối với

hư hỏng của cáp 2 121Hình 4.70: Sai số huấn luyện tại các miền tần số tương ứng các cấp hư hỏng tại cáp

2 122Hình 4.71: Sai số huấn luyện trung bình tại các miền tần số tương ứng các cấp hư hỏng tại cáp 2 122Hình 4.72: Tín hiệu trở kháng dùng để huấn luyện và chẩn đoán cấp lực P=988.2 kN dãy tần số từ 53-54 kHz tại cáp 2 123Hình 4.73: Kết quả sai số huấn luyện và chẩn đoán cấp áp lực P = 988.2 kN tại cáp 2 124Hình 4.74: Tín hiệu trở kháng dùng để tìm miền tần số nhạy cảm huấn luyện đối với

hư hỏng của cáp 3 124Hình 4.75: Sai số huấn luyện tại các miền tần số tương ứng các cấp hư hỏng tại cáp

3 125Hình 4.76: Sai số huấn luyện trung bình tại các miền tần số tương ứng các cấp hư hỏng tại cáp 3 125Hình 4.77: Tín hiệu trở kháng dùng để huấn luyện và chẩn đoán cấp lực P=988.2 kN dãy tần số từ 42-43 kHz tại cáp 3 126Hình 4.78: Kết quả sai số huấn luyện và chẩn đoán cấp áp lực P = 988.2 kN tại cáp 3 127Hình 4.79: Tín hiệu trở kháng dùng để tìm miền tần số nhạy cảm huấn luyện đối với

hư hỏng của cáp 4 127

Hình 4.80: Sai số huấn luyện tại các miền tần số tương ứng các cấp hư hỏng tại cáp

4 128Hình 4.81: Sai số huấn luyện trung bình tại các miền tần số tương ứng các cấp hư hỏng tại cáp 4 128Hình 4.82: Tín hiệu trở kháng dùng để huấn luyện và chuẩn đoán cấp lực P=988.2

kN dãy tần số từ 13-14 kHz tại cáp 4 129Hình 4.83: Kết quả sai số huấn luyện và chuẩn đoán cấp áp lực P = 988.2 kN tại cáp

4 130Hình 4.84: Tín hiệu trở kháng dùng để tìm miền tần số nhạy cảm huấn luyện đối với

hư hỏng của cáp 5 130Hình 4.85: Sai số huấn luyện tại các miền tần số tương ứng các cấp hư hỏng tại cáp

5 131Hình 4.86: Sai số huấn luyện trung bình tại các miền tần số tương ứng các cấp hư hỏng tại cáp 5 131Hình 4.87: Tín hiệu trở kháng dùng để huấn luyện và chẩn đoán cấp lực P=988.2 kN dãy tần số từ 32-33 kHz tại cáp 5 132Hình 4.88: Kết quả huấn luyện và chẩn đoán cấp áp lực P = 988.2 kN tại cáp 5 133

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 3.1: Một số hàm truyền thông dụng 48

Bảng 4.1: Đặc trưng vật liệu dầm nhôm 70

Bảng 4.2: Đặc trưng vật liệu PZT 70

Bảng 4.3: Các biến dữ liệu sử dụng trong mạng ANNs MLP 1 75

Bảng 4.4: Kết quả huấn luyện tại miền tần số từ 45-50 kHz ( trích phụ lục 3) 81

Bảng 4.5: Kết quả chẩn đoán vết nứt 1.5mm 84

Bảng 4.6: Kết quả chẩn đoán vết nứt 4.5mm 85

Bảng 4.7: Kết quả chẩn đoán vết nứt 5mm 88

Bảng 4.8: Đặc trưng vật liệu PZT-5A 91

Bảng 4.9: Đặc trưng vật liệu tấm tương tác IW (nhôm) 92

Bảng 4.10: Đặc trưng vật liệu bản neo AP, đầu neo AC (thép) 92

Bảng 4.11: Giá trị tổn hao lực căng cáp 93

Bảng 4.12: Kết quả huấn luyện tại miền tần số từ 35-40 kHz 101

Bảng 4.13: Kết quả chẩn đoán cấp lực P=40 kN 103

Bảng 4.14: Kết quả chẩn đoán cấp lực P=50 kN 106

Bảng 4.15: Kết quả chẩn đoán cấp lực P= 45 kN 108

Bảng 4.16: Đặc trưng vật liệu bê tông 111

Bảng 4.17: Kết quả huấn luyện và chuẩn đoán cấp lực P=988.2 kN tại cáp 1 120

Bảng 4.18: Kết quả huấn luyện và chẩn đoán cấp lực P=988.2 kN tại cáp 2 123

Bảng 4.19: Kết quả huấn luyện và chẩn đoán cấp lực P=988.2 kN tại cáp 3 126

Bảng 4.20: Kết quả huấn luyện và chuẩn đoán cấp lực P=988.2 kN tại cáp 4 129

Bảng 4.21: Kết quả huấn luyện và chẩn đoán cấp lực P=988.2 kN tại cáp 5 132

FRB = Fiber reinforced plastic

MAPD = Mean absolute percentage deviation

MEMS = MicroElectroMechanical Systems

NDE = Non-Destructive Evaluation

PZT = Lead Zirconate Titanate

RMSD = Root mean square deviation

RBF = Radial Basis Function

SHM = Structural Health Monitoring

SPSS = Statistical Package for the Social Sciences

UCL = Upper control limit

d = Đường kính trung bình của vòng đệm

 = hằng số điện dung của tấm áp điện tại ứng suất bằng 0

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU

1.1 Đặt vấn đề

Với những ưu điểm nổi bật của mình, kết cấu bê tông cốt thép dùng cáp ứng suất trước (BTCT ƯST) căng sau đang ngày càng nhiều ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực xây dựng như dầm cầu, dầm sàn, Những công trình này thường có chi phí rất

lớn, ảnh hưởng nhiều đến cuộc sống con người, cũng như nền kinh tế xã hội như Hình 1.1: Cầu Tân Vũ, Hải Phòng là cầu vượt biển dài nhất của Việt Nam, phục vụ việc

vận tải hàng hóa của khu vực tam giác kinh tế Hà Nội – Quảng Ninh – Hải Phòng

Hình 1.2: Cầu vượt Metro Văn Thánh, Tp HCM sẽ được xây dựng trong tương lai

có ý nghĩa lớn trong việc giải quyết ùn tắc giao thông cũng như góp phần giảm khí

thải gây ô nhiễm môi trường hay Hình 1.3: Bệnh viện Nam Sài Gòn dùng sàn ứng

suất trước, có vai trò quan trọng trong việc giải quyết nhu cầu khám chữa bệnh của nhân dân tại khu vực Nam Sài Gòn

Hình 1.1: Cầu Tân Vũ, Hải Phòng

Hình 1.2: Cầu vượt Metro Văn Thánh, Tp HCM sẽ được xây dựng trong tương lai

Hình 1.3: Bệnh viện Nam Sài Gòn

Một bộ phận rất quan trọng trong cấu kiện này chính là liên kết neo, sự hư hỏng của liên kết neo sẽ làm giảm năng lực làm việc của cấu kiện dẫn đến giảm khả năng phục vụ cũng như khả năng chịu lực của kết cấu từ đó có thể gây ra những hậu quả nặng nề như sụp đổ công trình, ảnh hưởng đến sự an toàn và tính mạng của con người Có thể thấy rõ sự ảnh hưởng khi các công trình xảy ra hư hỏng hay gặp sự cố

qua các Hình 1.4: Sự sụp đổ của cầu Mahakam II, Indonesia.,Hình 1.5: Sự sụp đổ của cầu Mississippi, Mỹ Hình 1.6: Vết nứt trên dầm cầu một bãi đậu xe ở Mỹ, Hình 1.7: Vết nứt cầu vượt Lăng Cha Cả, Việt Nam, Hình 1.8: Vết nứt trên cầu Vĩnh Tụy

Hình 1.4: Sự sụp đổ của cầu Mahakam II, Indonesia

Hình 1.5: Sự sụp đổ của cầu Mississippi, Mỹ

Hình 1.6: Vết nứt trên dầm cầu một bãi đậu xe ở Mỹ

Hình 1.7: Vết nứt cầu vượt Lăng Cha Cả, Việt Nam

Hình 1.8: Vết nứt trên cầu Vĩnh Tụy

Do đó, việc thường xuyên theo dõi và chẩn đoán hư hỏng của kết cấu nói chung, của vùng neo cáp nói riêng để từ đó đưa ra các kết luận và phương án xử lý giải quyết hư hỏng kịp thời là một việc làm có ý nghĩa quan trọng

Có nhiều phương pháp để phát hiện hư hỏng của kết cấu, trong đó phương pháp trở kháng “hứa hẹn sẽ theo dõi được những hư hỏng nhỏ phôi thai tại những vị trí quan trọng” như liên kết neo Phương pháp trở kháng là sử dụng tích hợp thiết bị cảm biến PZT ( Lead Zirconate Titanate) với kích thích ở một dải tần số cao để cung cấp khả năng tự theo dõi các thay đổi động học của kết cấu Ở tần số kích thích cao như vậy, phản ứng chủ yếu là dạng cục bộ và hư hỏng mới bắt đầu như các vết nứt nhỏ và tách lớp vật liệu, đưa ra những thay đổi có thể có được trong các đặc trưng trở kháng Các tần số cao cũng hạn chế các diện tích cảm biến của thiết bị truyền động Khu vực cảm biến hạn chế này giúp cô lập các ảnh hưởng của hư hỏng trên tín hiệu trở kháng từ những thay đổi khối lượng, độ cứng và điệu kiện biên ở khu vực xa hư hỏng Vì vậy , kỹ thuật này sẽ hữu ích trong việc xác định và theo dõi hư hỏng trong những khu vực kết cấu mà tính toàn vẹn kết cấu cần phải được đảm bảo tại mọi thời điểm

Việc sử dụng phương pháp trở kháng có thể giúp theo dõi kết cấu bằng cách thu thập dữ liệu Tuy nhiên dữ liệu thu thập lại trải dài trên một miền tần số rộng, việc lựa chọn miền tần số để đánh giá hư hỏng của kết cấu cho chuẩn xác là một công việc không hề dễ dàng Ngày nay, với sự phát triển vượt bậc của công nghệ thông tin, đặc biệt là mảng trí tuệ nhân tạo điển hình là mạng Neural nhân tạo (Artificial Neural Networks - ANNs) đã cho phép chúng ta có thể ứng dụng được trong chẩn đoán hư hỏng kết cấu nhằm tiết kiệm công sức con người và nâng cao hiệu quả tính toán

1.2 Mục tiêu và nội dung nghiên cứu

Mục tiêu của đề tài là chẩn đoán tổn hao ứng suất của cáp trong dầm BTCT ƯST sử dụng trở kháng có xét đến độ nhạy của miền tần số Mạng ANNs để tìm miền tần số nhạy cảm với hư hỏng là tổn hao ứng suất trong cáp, dựa vào miền tần số nhạy cảm để chẩn đoán tổn hao ứng suất trong cáp

Để đạt được mục tiêu trên, các vấn đề nghiên cứu trong phạm vi luận văn sẽ được thực hiện:

- Sử dụng phần mềm ANSYS để mô phỏng các kết cấu, so sánh kết quả thực nghiệm so với kết quả mô phỏng

- Sử dụng mạng ANNs trong phần mềm IBM SPSS Statistics để tiến hành tìm miền tần số nhạy cảm và chẩn đoán hư hỏng kết cấu

Cụ thể sẽ thực hiện trên 3 bài toán:

+ Bài toán 1: Mô hình dầm nhôm có điều kiện biên tự do, với hư hỏng là vết nứt xuất hiện và phát triển ở giữa dầm, theo dõi tín hiệu trở kháng với hàng loạt các vết nứt khác nhau So sánh với thí nghiệm thực tế, sau đó ứng dụng vào mạng ANNs

để chẩn đoán hư hỏng Mục đích đánh giá tính khả thi trong mô phỏng, cũng như tính khả thi trong việc chẩn đoán hư hỏng bằng mạng ANNs

+ Bài toán 2: Mô hình vùng neo dầm BTCTƯST căng sau với 1 dây cáp được kéo căng đã được thí nghiệm thực tế Hư hỏng trong dầm chính là tổn hao lực căng cáp với hàng loạt trường hợp So sánh với thí nghiệm thực tế, sau đó ứng dụng vào mạng ANNs Mục đính đánh giá tính khả thi trong mô phỏng vùng neo bằng ANSYS, cũng như tính khả thi trong việc chẩn đoán tổn hao lực căng cáp bằng mạng ANNs

+ Bài toán 3: Mô hình vùng neo dầm BTCT ƯST căng sau của một dầm cầu

bê tông cốt thép với 5 dây cáp của một công trình thực tế Hư hỏng trong dầm chính

là tổn hao lực căng cáp tại các vị trí cáp Mục đích áp dụng phương pháp đã thực hiện

ở bài toán số 1 và bài toán số 2 để tìm vị trí cáp bị tổn hao lực căng cũng như chẩn đoán được sự tổn hao này

Các bài toán này sẽ được trình bày rõ hơn ở CHƯƠNG 4

1.3 Tính cần thiết và ý nghĩa thực tiễn của nghiên cứu

Trong quá trình sử dụng, lực ứng suất trước của cáp trong BTCT ƯST có thể

bị tổn hao do nhiều nguyên nhân Loại hư hỏng này không chỉ gây tổn hại nghiêm trọng đến kết cấu mà con nguy hiểm đến tính mạng và tài sản của người sử dụng Vì vậy, việc theo dõi và chẩn đoán tổn hao ứng suất xảy ra là việc làm cần thiết

Kỹ thuật trở kháng là kỹ thuật sử dụng các tấm cảm biến có diện tích hạn chế, khối lượng rất nhỏ vì vậy thiết bị này sẽ không làm ảnh hưởng đến sự làm việc của kết cấu Vì vậy, kĩ thuật này rất phù hợp trong việc xác định và theo dõi hư hỏng trong những khu vực kết cấu mà tính toàn vẹn kết cấu cần phải được đảm bảo tại mọi

thời điểm Các phương pháp đánh giá hư hỏng dựa trên tín hiệu trở kháng như phương pháp RMSD, phương pháp MAPD, có thể cung cấp cho nhà nghiên cứu về sự xuất hiện của hư hỏng thông qua việc thay đổi các chỉ số trong từng trường hợp hư hỏng nhưng không thể cung cấp chính xác hư hỏng xảy ra Vì vậy cần thiết phải nghiên cứu phương pháp có thể chẩn đoán chính xác hư hỏng xảy ra trong kết cấu, cụ thể là đưa một chẩn đoán chính xác về tổn hao lực căng cáp

Nghiên cứu đề xuất một phương pháp dựa trên việc thu thập tín hiệu trở kháng

từ mô hình phần tử hữu hạn, kết hợp với phương pháp RMSD và ANNs MLP để tìm miền tần số nhạy cảm nhất từ đó chẩn đoán chính xác tổn hao ứng suất xảy ra của cáp trong dầm BTCT ƯST để các kỹ sư có thể đưa ra phương án xử lý hư hỏng phù hợp

1.4 Cấu trúc của luận văn

Cấu trúc luận văn bao gồm 5 chương :

- Chương 1 Giới thiệu: giới thiệu sơ lược về đề tài, mục tiêu và nội dung

luận văn, tính cần thiết, ý nghĩa thực tiễn của nghiên cứu và cấu trúc luận văn

- Chương 2.Tổng quan nghiên cứu: Giới thiệu các nghiên cứu trong và ngoài

nước về phương pháp trở kháng , cũng như ứng dụng của ANNs để đánh giá

hư hỏng của kết cấu bằng phương pháp trở kháng

- Chương 3 Cơ sở lý thuyết: Cơ sở lý thuyết và phương pháp dùng để đánh

giá hư hỏng kết cấu

- Chương 4: Các bài toán ứng dụng: Giới thiệu các bài toán ứng dụng, đồng

thời đưa ra các nhận xét về kết quả đạt được sau khi xử lý và phân tích số liệu

- Chương 5: Kết luận và kiến nghị: Nêu các kết luận và hướng phát triển của

đề tài

- Tài liệu tham khảo trong luận văn

- Phụ lục: gồm trình tự huấn luyện trong IBM SPSS và kết quả liên quan

CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

2.1 Trên thế giới

Liang và cộng sự (1994) đã lần đầu tiên giới thiệu phương pháp trở kháng để

để tìm ra hư hỏng của kết cấu, theo đó sự tương tác cơ điện giữa PZT và kết cấu chủ được diễn tả như Hình 2.1, trong nghiên cứu này tác giả đã đã sử dụng tần số kích thích cao, lớn hơn 30 kHz thông qua tấm cảm biến PZT được dán lên kết cấu chủ để tìm ra những thay đổi cơ học của kết cấu Kết quả đã rút ra được sự liên quan giữa trở kháng động lực học của miếng PZT với trở kháng cơ học của kết cấu chủ bằng nhiều thí nghiệm khác nhau

Hình 2.1: Mô hình 1-D tương tác cơ - điện giữa tấm PZT và kết cấu chủ

Sun và cộng sự (1995) đã sử dụng phương pháp trở kháng để kiểm tra kết cấu dàn, bằng cách sử dụng phương pháp thống kê để đánh giá tình trạng hư hỏng Ngoài

ra tác giả cũng đánh giá ảnh hưởng ở các phạm vi tần số khác nhau và mức độ kích thích như thế nào khi theo dõi tín hiệu trở kháng trên một kết cấu dàn như Hình 2.2 Kết quả cho thấy ở các vị trí khác nhau, nên sử dụng các PZT khác nhau để theo dõi kết cấu, ở miền tần số càng cao phạm vi theo dõi kết cấu càng nhỏ Đồng thời, chỉ số RMSD rất hữu dụng trong việc phát hiện xảy ra hư hỏng trong kết cấu

Hình 2.2: Kết cấu dàn sử dụng trong nghiên cứu của Sun và cộng sự (1995)

Chaudhry và cộng sự (1995) đã sử dụng phương pháp trở kháng để tìm hư hỏng của kết cấu trên máy bay Piper Model 601P Hư hỏng trong nghiên cứu này đã đưa ra cả vị trí và khoảng cách hư hỏng Các cảm biến trở kháng cho thấy cực kì nhạy cảm với mức độ hư hỏng cục bộ và chứng minh không nhạy cảm với những thay đổi

ở vị trí xa cảm biến PZT

Wang và cộng sự (1996) đã mở rộng nghiên cứu của Liang và cộng sự cho sử dụng nhiều bộ kích thích PZT được dán lên kết cấu cả hai mặt và chứng thực khả năng cảm biến của chúng, dựa vào việc theo dõi sự dẫn nạp điện trên trở kháng của kết cấu, họ chứng minh được rằng nó có khả năng tìm ra ứng xử của kết cấu thông qua việc đo trở kháng điện của PZT

Esteban (1996) đã mở rộng mô hình số dựa vào lý thuyết truyền sóng để xác định phạm vi cảm biến của phương pháp trở kháng Trong nghiên cứu này đã báo cáo hàng loạt các thí nghiệm về sự thay đổi tải trọng, sự không liên tục trong mặt cắt ngang, liên kết bulong, năng lượng xen kẽ, Từ đó ước tính được vùng cảm biến ( theo bán kính ) của một PZT thay đổi từ 0.4 m đối với kết cấu composite và đến 2m đối với kết cấu thanh kim loại đơn giản Và tần số càng cao thì vùng cảm biến càng nhỏ, với tần số trên 500 kHz cho thấy không có lợi, bởi vì các khu vực cảm biến trở nên vô cùng nhỏ và các cảm biến PZT hiển thị nhạy cảm với các điều kiện bất lợi do liên kết hoặc do chính bản thân PZT chứ không phải do bản thân kết cấu chủ

Krishnamurthy và cộng sự (1996) đã phát triển kỹ thuật hiệu chỉnh dựa trên phần mềm, trong đó loại bỏ những ảnh hưởng của nhiệt độ trên PZT trong khi không loại

bỏ sự ảnh hưởng của nhiệt độ trên kết cấu chủ Tuy nhiên, phương pháp này đòi hỏi phải đo trước nhiệt độ, để có được hệ số nhiệt của PZT, mà ảnh hưởng của nó trở nên quan trọng trong một số trường hợp

Raju và cộng sự (1998) đã mở rộng nghiên cứu cho thấy ảnh hưởng của tham

số trở kháng như mức độ kích thích của bộ kích thích, kiểm tra chiều dài dây dẫn, sử dụng một bộ duy nhất để gắn vào nhiều bộ cảm biến, và thay đổi điều kiện biên Raju kết luận rằng sự thay đổi trong nhiều tham số không ảnh hưởng đáng kể đến tín hiệu trở kháng

Soh và cộng sự (2000) sử dụng phương pháp trở kháng cho việc theo dõi một mẫu cầu bê tông cốt thép Nghiên cứu bao gồm hai dầm dọc ( 5x0.5x1 m) đỡ một sàn dày 0.1 m Kết cấu được gia cường bằng các thanh thép, đã phải chịu ba kỳ tải trọng

để gây ra các vết nứt trong kết cấu Tín hiệu của các cảm biến trở kháng nằm trong vùng lân cận của hư hỏng đã cho thấy thay đổi lớn về tín hiệu, trong khi những hư hỏng ở xa thì ít bị ảnh hưởng

Park và cộng sự (2000) đã nghiên cứu mô hình cầu bao gồm thép góc, thép chữ C, thép tấm, và được liên kết với nhau hơn 200 con bu lông Kết cấu đã được Park và các cộng sự nghiên cứu dưới các tác động không kiểm soát được, như thay đổi tải khối lượng (mass loading), nhiệt độ (temperature), và hoạt động dao động (operational vibration) Từ đó Park đã cho thấy phương pháp trở kháng có thể phát hiện và phân biệt nhiều dạng hư hỏng khác nhau

Park và cộng sự (2001), với mục tiêu là sử dụng phương pháp trở kháng để giám sát kết cấu đã tiến hành thí nghiệm trên một kết cấu đường ống Thời gian cần thiết để có phép đo trở kháng trong thời gian ít nhất 5 phút với hơn 20 cảm biến trở kháng và để xây dựng các biểu đồ số liệu hư hỏng Đánh giá nhanh này cho thấy tính khả thi của kỹ thuật này

Pohl (2001) đã nghiên cứu khả năng của phương pháp trở kháng để phát hiện

hư hỏng sợi nhựa gia cường vật liệu composite (FRP: fiber reinforced plastic) và hư hỏng trong tấm FRP như Hình 2.3, trong nghiên cứu này thì các yếu tố ảnh hưởng tới

trở kháng như lão hóa, tải trọng tác dụng, môi trường điện tích khác nhau cũng được xem xét

Hình 2.3: Liên kết PZT và kết cấu FRP

Ong và cộng sự (2002) kiểm tra ảnh hưởng của sự trượt bởi lớp liên kết trên cảm biến trở kháng Sự trượt này là hệ số giữa ảnh hưởng sự hư hỏng trên bề mặt dầm và sự kích thích biến dạng của bộ biến đổi PZT Kết quả thực nghiệm và mô phỏng số cho thấy những phản ứng trở kháng thường nhạy cảm với các lực tác động, lực trượt của lớp liên kết, gây ra sự thay đổi theo chiều dọc và ngang của phép đo trở kháng Tác giả đề nghị sử dụng chất bám dính cao để đạt tín hiệu trở kháng ổn định nhất

Bhalla và cộng sự (2002a) nghiên cứu các vấn đề liên quan đến ứng dụng thực

tế của phương pháp trở kháng Theo dõi thời gian thực tín hiệu trở kháng hơn hai tháng Nghiên cứu của họ bao gồm bảo vệ bộ chuyển đổi PZT với môi trường ẩm ướt

sử dụng một lớp “silica”, ghép một dãy PZT để tối ưu hoá thời gian theo dõi cảm biến

và có thể sử dụng keo kết dính cao để dán PZT Cũng năm này, Bhalla và cộng sự (2002b) đã nghiên cứu thành công khả năng giám sát cường độ bê tông trong quá trình bảo dưỡng của nó Độ cứng của bê tông cũng liên quan với các thay đổi trong đỉnh trở kháng, như thể hiện trong

Giurgiutiu và cộng sự (2002) cho thấy tính chất cảm biến và tính thống nhất liên kết giữa PZT và kết cấu chủ có thể được đánh giá bằng phần ảo của tín hiệu trở kháng điện Cảm biến được liên kết tốt cho thấy một đường cong mượt mà, trong khi

cảm biến không được liên kết tốt cho thấy cộng hưởng trong phần ảo của phép đo trở kháng Do đó, người ta có thể xác định nếu bộ cảm biến được liên kết hoàn toàn với một kết cấu hay không bằng cách tìm phần ảo, mặc dù đánh giá định lượng hoặc ước lượng độ cứng liên kết vẫn không phải là một công việc đơn giản

Xu và Liu (2002) nghiên cứu ảnh hưởng của lớp liên kết trong tương tác động giữa tấm PZT và kết cấu chính Nghiên cứu này cho thấy rằng ảnh hưởng của điều kiện liên kết để đạt được nhiều kết quả chính xác Mặc dù nó khó đo được độ cứng của lớp liên kết (giữa tấm PZT và kết cấu chủ)

Bois và Hochard (2002) thực hiện thí nghiệm và mô hình trong việc sử dụng phương pháp trở kháng để tìm ra phân lớp của kết cấu composite như Hình 2.4 Họ chứng minh khả năng xác định kích thước và vị trí của phân lớp dựa vào quy luật cơ bản trở kháng cơ điện 3D của vật liệu PZT

Hình 2.4: Dầm composite dùng trong thí nghiệm của Bois và Hochard (2002)

Tseng và Naidu (2002a) đã nghiên cứu các mẫu nhôm bằng phương pháp trở kháng Kết quả thực nghiệm cho thấy tín hiệu trở kháng có thể đạt được đến phạm vi tần số 150 kHz Nghiên cứu cũng quan sát phạm vi cảm biến tương đối lớn của cảm biến trở kháng Ví dụ như vết nứt 5mm ở vị trí cách tấm cảm biến hơn 1m cũng được tấm cảm biến phát hiện Cũng trong năm này, Tseng và cộng sự (2002b) cũng trình bày các nghiên cứu, trong đó bề mặt cảm biến trở kháng có thể được sử dụng để giám sát hai loại hư hỏng là lỗ rỗng và vết nứt trong kết cấu bê tông Phần mềm thương mại ANSYS đã được sử dụng để mô hình một mẫu bê tông hình vuông và trở kháng

cơ học của kết cấu Trở kháng điện của PZT đã thu được tại mỗi tần số

Park và cộng sự (2003) sử dụng cảm biến trở kháng để tìm và sửa chữa sự nới lỏng của liên kết bu lông trong kết cấu Cảm biến áp điện được sử dụng để đo trở

kháng kết cấu Sự nới lỏng của bu lông đã được xác định giữa bu long và đai ốc vít

Okugawa (2004) đã đưa ra một phương pháp mới để tìm sự nới lỏng của liên kết bu lông thông qua một tấm đệm thông minh (smart washer) kết hợp với một thuật toán Những thay đổi trong tần số cộng hưởng của vòng đệm được sử dụng thì tương quan với lực đặc trưng trong liên kết

Nguyễn và Kim (2011) đã công bố một nghiên cứu về phương pháp theo dõi chẩn đoán cho các kết cấu mối nối bu lông có sử dụng cảm biến trở kháng không dây

đa kênh và PZT đa điện Các bước sau đã được thực hiện để hoàn thành thí nghiệm: Thứ nhất, một PZT đa giao diện được thiết kế để theo dõi sự nới lỏng trong kết nối

bu lông dựa trên sự thay đổi tín hiệu trở kháng cơ điện ( EM ) Thứ hai, một nút cảm biến trở kháng không dây được thiết kế để tự hoạt động, có chi phí thấp và đa kênh theo dõi Nền tảng cảm biến Imote2 được chọn sử dụng vì cơ sở điều hành tốc độ cao của nó, yêu cầu điện năng thấp và bộ nhớ lưu trữ lớn Cuối cùng, hiệu suất các nút cảm biến không dây và PZT được đánh giá bằng một thực nghiệm cho mô hình kết nối bu lông Phương pháp đánh giá hư hỏng là RMSD (Nguyễn & Kim, 2010)

Bhalla và cộng sự (2012) đã sử dụng phương pháp trở kháng trong nghiên cứu

để đánh giá về biến dạng mỏi dư của mối nối bu lông trong kết cấu thép bằng cách

sử dụng độ cứng tương đương Độ cứng tương đương được thực nghiệm phát hiện có liên quan đến độ cứng còn lại của khớp nối và có mối tương quan với ứng xử còn lại của các thành phần trong vòng lặp chu kỳ tải mà khớp nối có thể chịu được Thông qua các thí nghiệm trên ba khớp thép nguyên mẫu, phương trình thực nghiệm được cho là bắt nguồn từ sự liên quan ứng xử mỏi dư đến sự giảm độ cứng tương đương Các tính năng hứa hẹn nhất của phương pháp được đề xuất là nó có thể sử dụng tín hiệu của trở kháng, qua đó có thể theo dõi tại hiện trường

Baptista và cộng sự (2014) đã nghiên cứu trên mô hình thực nghiệm về sự ảnh hưởng của nhiệt độ đến các miếng cảm biến Tác giả sử dụng kỹ thuật trở kháng điện

tử EMI để giám sát kết cấu PZT 5H được sử dụng để theo dõi kết cấu, kết quả thực nghiệm cho thấy nhiệt độ ảnh hưởng mạnh đến tín hiệu trở kháng và sự ảnh hưởng của nhiệt độ đến tín hiệu trở kháng mạnh hay yếu còn phụ thuộc vào điểm tần số sử dụng

Wang và cộng sự (2016) đã nghiên cứu về sự ảnh hưởng của hiệu điện thế tác động đến việc thu thập tín hiệu trở kháng Kết quả chỉ ra rằng việc sử dụng công cụ trực tuyến, điều khiển từ xa là phù hợp và cần được ứng dụng rộng rãi Tuy nhiên, tại những nơi có hệ thống điện yếu, các pha điện áp không ổn định gây ra kết quả sai lệch Đồng thời, khi sử dụng điện thế xoay chiều để nghiên cứu, tại các miền tần số đầu cần được kiểm soát kết quả, do có sự nhiễu tín hiệu

Các nghiên cứu về việc sử dụng Neural Network để chẩn đoán hư hỏng từ kết quả của phương pháp trở kháng

Park và cộng sự (2000) dựa trên việc nghiên cứu kết cấu thực là một bộ phận của một dầm cầu bằng thép và một kết cấu dàn, phương pháp trở kháng được sử dụng, kết hợp với mạng Artificial Neural Network (ANNs) để giám sát và phát hiện các tổn thương ban đầu cho kết cấu

Min và cộng sự (2010) đã sử dụng mạng ANNs để tìm miền tần số tối ưu từ

đó tìm ra được dạng hư hỏng của kết cấu Trong nghiên cứu này J Min và các cộng

sự đã tiến hành nghiên cứu và kiểm chứng trên các mô hình, kết cấu thật thật để kiểm tra sự mất lực siết trong mô hình bu lông, vết nứt trên cây cầu và công trình bằng thép

Min và cộng sự (2012) đã mở rộng nghiên cứu của mình vào năm 2010 Trong nghiên cứu này Min và cộng sự đã tiến hành nghiên cứu trên kết cấu chịu nhiều loại

hư hỏng như dầm nhôm có chịu sự thay đổi điều kiện biên và có vết nứt, tấm gia cường trên dầm cầu có lực siết lỏng bu lông bị giảm và xuất hiện vết nứt Tác giả đã kết luận mạng ANNs có thể đưa ra chẩn đoán về việc xuất hiện các loại hư hỏng đồng thời trên kết cấu Tuy nhiên, việc chính xác trong chẩn đoán còn bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố và việc xuất hiện nhiều hư hỏng đồng thời thì mạng ANNs cũng không thể chẩn đoán chính xác

Hình 2.5: Mô hình nghiên cứu của Min và cộng sự (2012)

2.2 Tại Việt Nam

Ngô Thanh Mộng và Hồ Đức Duy (2013) đã nghiên cứu mô phỏng hư hỏng kết cấu kim loại sử dụng trở kháng thông quan chương trình ứng dụng COMSOL 4.0

Mô phỏng số được tiến hành trên các mẫu dầm nhôm trước và sau khi hư hỏng, tấm tròn bằng nhôm với sự thay đổi của vị trí hư hỏng, chi tiết liên kết bu lông trong cột thép Hình 2.6 Kết quả từ các mô phỏng số chứng tỏ hư hỏng trong kết cấu kim loại được chẩn đoán thành công từ đáp ứng trở kháng

Hình 2.6: Mô phỏng chi tiết nối cột thép trong COMSOL 4

Hồ Thanh Dũng (2014) trong luận văn thạc sỹ của mình đã sử dụng phần mềm ANSYS V13 mô phỏng một dầm BTCT ứng suất trước căng sau, sau đó khảo sát sự tổn hao ứng uất của cáp trong dầm Nghiên cứu đã cho thấy tính khả thi trong việc sử dụng mô hình bằng phần mềm ANSYS để theo dõi và phát hiện hư hỏng xảy ra trong kết cấu

Lê Minh Quốc (2014) trong luận văn thạc sỹ của mình đã sử dụng phần mềm ANSYS V14.5 để mô phỏng lại kết cấu, chứng minh được tính hiệu quả của phần mềm ANSYS trong việc thu thập tín hiệu trở kháng của kết cấu Tác giả đã đề xuất một phương pháp loại bỏ sự ảnh hưởng của nhiệt độ đối với sự làm việc của tấm cảm biến Phương pháp này được xem là có hứa hẹn đối với ngành Theo dõi và chẩn đoán kết cấu

Nguyễn Minh Tuấn Anh (2016) trong luận văn thạc sĩ, đã nghiên cứu phương pháp chẩn đoán hư hỏng trong dầm BTCT ƯST căng sau sử dụng hệ thống chẩn đoán hỗn hợp dao động và trở kháng để xác định hai loại hư hỏng trong dầm là hư hỏng trong cáp và hư hỏng trong dầm Dầm BTCT ƯST được mô phỏng bằng phần mềm ANSYS như Hình 2.7 Kết quả cho thấy theo dõi hỗn hợp đề xuất có khả năng chẩn đoán chính xác hư hỏng cho dầm BTCT ƯST

Hình 2.7: Mô phỏng dầm BTCT ƯST bằng phần mềm ANSYS (Nguyễn, 2016

CHƯƠNG 3 CƠ SỞ LÝ THUYẾT

3.1 Phương pháp trở kháng

3.1.1 Nguyên lý làm việc của phương pháp trở kháng

Kỹ thuật theo dõi hư hỏng sử dụng phương pháp trở kháng (Impedance method) được giới thiệu đầu tiên bởi Liang và cộng sự (1994) Phương pháp này dựa vào thời gian theo dõi để tìm những thay đổi điện trong đặc trưng trở kháng cơ điện của thiết bị áp điện PZT (Piezoelectric device) được liên kết hoặc chôn chặt vào trong kết cấu thông qua việc truyền dữ liệu trực tuyến Phương pháp trở kháng là một trong những kỹ thuật đánh giá không phá hủy NDE (Non – Destructive Evaluation) đã đáp ứng được các tiêu chí:

+ Cung cấp được thông tin chính xác về bản chất, kích thước và vị trí hư hỏng của kết cấu

+ Không phá hủy toàn bộ hoặc một phần của kết cấu để tìm hư hỏng gây ảnh hưởng đển sự làm việc của kết cấu

+ Giám sát tính toàn vẹn của kết cấu trong khi nó đang được sử dụng

+ Khả năng thực hiện trực tuyến (onlines), theo dõi kết cấu trong thời gian thực (real – time), với tốc độ cao và tiếp cận ít với kết cấu (limited access to the structure)

Các nguyên tắc cơ bản đằng sau kĩ thuật này là sử dụng tần số cao, thường ở mức kHz để phát hiện những thay đổi trong điểm trở kháng do hư hỏng xảy ra những vết nứt bên trong, vết nứt bên ngoài, lỏng liên kết, giảm ứng suất, Lúc này các tấm cảm biến PZT hoạt động như một thiết bị truyền động và cảm biến, nó được điều khiển bởi một điện trường xoay chiều cố định để tạo ra rung động trong kết cấu Kết quả phản ứng rung động là kết quả phản ứng tần số, kết quả này sẽ được phân tích để

dự đoán hư hỏng của kết cấu Hình 3.1 mô tả hiệu ứng hoạt động của PZT

Hình 3.1: Hiệu ứng hoạt động của PZT

Hoạt động của phương pháp trở kháng được ứng dụng để tìm hư hỏng trong kết cấu có thể tóm tắt như sau : đầu tiên sử dụng máy phân tích trở kháng (impedance analyzer) tạo một điện áp kích thích hình sin đến tấm PZT được dán lên kết cấu chủ, kích thích điện gây ra kích thích cơ học lên tấm PZT Tấm PZT này được gắn lên kết cấu chủ nhờ một lớp keo cứng Động lực học kết cấu được kích thích dựa trên trở kháng cơ học của kết cấu và một biến dạng tương ứng được đặt trên cảm biến PZT (PZT sensor) Hệ số giữa điện áp kích thích đặt vào và dòng điện ra từ tấm PZT được gọi là trở kháng điện (electrical impedance) được đo từ máy phân tích trở kháng (impedance analyzer) Về cơ bản máy phân tích trở kháng đo tần số phản ứng của kết cấu trên toàn bộ sóng kích thích Khi kết cấu bị hỏng các đặc trưng của kết cấu bao gồm khối lượng (mass), độ cứng (stiffness), và cản (damping) sẽ thay đổi Bất kỳ sự thay đổi các đặc trưng nào của kết cấu sẽ dẫn đến những sự thay đổi trong trở kháng

cơ học kết cấu, cũng như tần số phản ứng của kết cấu được đo bởi máy phân tích trở kháng Những thay đổi trong trở kháng đo từ trường hợp không hư hỏng và hư hỏng được dùng để đánh giá hư hỏng kết cấu Hoạt động của phương pháp trở kháng được diễn tả trong Hình 3.2