TỔNG QUAN
KHÁI NIỆM CHUNG
Đánh giá sức khỏe công trình (SHM) là quá trình đo đạc và phân tích dữ liệu để xác định tình trạng kết cấu của các công trình xây dựng và máy móc tại một thời điểm cụ thể, nhằm đảm bảo việc khai thác và sử dụng đúng thiết kế Theo dõi và giám sát dài hạn cung cấp dữ liệu về hành vi của kết cấu, giúp dự đoán sự phát triển hư hỏng và xác định tuổi thọ công trình Việc thực hiện đánh giá sức khỏe công trình cho phép quản lý cập nhật liên tục trạng thái, phát hiện hư hỏng sớm và thực hiện bảo trì kịp thời, từ đó tiết kiệm chi phí sửa chữa và bảo dưỡng Do đó, lĩnh vực này đang thu hút sự quan tâm của nhiều nhà khoa học và quản lý công trình trên toàn thế giới.
1 Phát hiện sự tồn tại của hư hỏng
2 Xác định vị trí hư hỏng
3 Xác định mức độ nghiêm trọng của hư hỏng
4 Phân tích dự đoán tuổi thọ và thời điểm sửa chữa cho công trình
Hình 1-1 Sơ đồ chung và ưu điểm của giám sát sức khỏe công trình SHM
Đánh giá sức khỏe công trình là quá trình theo dõi các đặc trưng của kết cấu như tần số dao động và hệ số giảm chấn theo thời gian để phát hiện sự thay đổi bất thường Các đặc trưng này thường được tính toán từ dữ liệu quan trắc thu thập qua cảm biến điện tử Phân tích dữ liệu đo đạc là công việc quan trọng nhất trong quá trình đánh giá, giúp xác định các thông số đặc trưng đáng tin cậy của kết cấu Hiện nay, có hai hướng nghiên cứu chính trên thế giới để phân tích dữ liệu nhằm phát hiện hư hỏng trong công trình.
- Phương pháp phân tích tham số kết cấu
- Phương pháp phân tích phi tham số kết cấu
Phương pháp phân tích tham số kết cấu tập trung vào việc theo dõi các thay đổi trong đặc tính dao động của cấu trúc, giúp xác định các tham số quan trọng như tần số dao động riêng Phương pháp này cho phép đánh giá hiệu suất và độ an toàn của kết cấu qua các ứng xử động học của nó.
Mô hình dạng dao động, mô hình giảm chấn và độ cứng là các tham số kết cấu quan trọng có thể xác định dựa trên mô hình kết cấu Sự hư hỏng có thể được nhận dạng thông qua sự thay đổi trạng thái của kết cấu theo thời gian.
Giảm chi phí duy tu Đánh giá hư hỏng
Cảm biến, đo đạc tại hiện trường
Hiệu suất theo dõi và giám sát kết cấu dễ bị ảnh hưởng bởi môi trường và điều kiện tải trọng, dẫn đến sai lệch trong đánh giá thực trạng của công trình Để có được đánh giá chính xác, cần nắm rõ các tham số hình học và đặc trưng vật liệu, đặc biệt là với các công trình cầu cũ, nơi dữ liệu thường không đầy đủ Phân tích tham số gặp khó khăn trong việc này, trong khi phương pháp phi tham số dựa vào phân tích xác suất - thống kê cho phép đánh giá mà không cần thông tin chi tiết về hình học hay vật liệu Các phương pháp như phân tích Fourier, hệ số tương quan và tự hồi quy đã được áp dụng cho các công trình cũ Tuy nhiên, phương pháp phi tham số chủ yếu chỉ phát hiện và định vị hư hỏng, không đánh giá mức độ nghiêm trọng hay tuổi thọ công trình Hơn nữa, do phụ thuộc vào số liệu quan trắc, có thể xảy ra sai số trong đo đạc, yêu cầu xử lý dữ liệu để loại bỏ nhiễu từ môi trường và thiết bị cảm biến.
Bảng 1-1 Bảng so sánh phương pháp tham số kết cấu và phi tham số kết cấu
Phương pháp phân tích tham số vật lý kết cấu
Phương pháp phân tích phi tham số trong vật lý kết cấu mang lại nhiều ưu điểm, bao gồm khả năng diễn giải dữ liệu một cách hiệu quả và dễ dàng tìm hiểu nguyên nhân gây ra hư hỏng Đặc biệt, phương pháp này không yêu cầu mô hình kết cấu, giúp đơn giản hóa quy trình phân tích.
- Ảnh hưởng của sự thay đổi tải trọng có thể được dự báo
- Có thể phát hiện và định vị thay đổi/ hư hỏng kết cấu
- Kết quả dự đoán hư hỏng kết cấu trong tương lai có thể được đánh giá
- Có nhiều lựa chọn về phương pháp phân tích dữ liệu
- Có thể theo dõi và giám sát công trình trong thời gian dài
- Có thể đưa ra dự báo về phát triển của hư hỏng
- Khó khăn trong mô hình hóa kết cấu; cũng như trong quản lý một số lượng lớn dữ liệu mô hình
- Khó khăn trong việc giải thích về thay đổi đặc tính vật lý kết cấu dựa trên kết quả phân tích
- Các sai sót trong mô hình và phép đo có thể dẫn đến việc đánh giá sai cho một mô hình
- Không thể đưa ra được các lý do, nguyên nhân của hư hỏng
- Mô hình thiết kế không chính xác và cần cập nhật
- Kết cấu đánh giá không cần phân tích nguyên nhân
- Có nhiều vấn đề trong quản lý hồ sơ công trình
- Việc dự đoán ứng xử kết cấu không nằm trong mục đính của đánh giá
Đề tài này tập trung vào việc nghiên cứu và ứng dụng các phương pháp phân tích phi tham số để đánh giá sức khỏe công trình tại Việt Nam Mặc dù mỗi phương pháp có ưu nhược điểm và phạm vi áp dụng riêng, việc sử dụng các phương pháp này vẫn chưa được nghiên cứu và triển khai tại Việt Nam Đây chính là mục tiêu chính của nhóm tác giả trong nghiên cứu này.
TỔNG QUAN CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ SỨC KHỎE CÔNG TRÌNH BẰNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHI THAM SỐ
1.2.1 Các phương pháp đánh giá sức khỏe công trình bằng phương pháp phân tích phi tham số trên thế giới
Trong những năm gần đây, ngành xây dựng công trình, đặc biệt là xây dựng cầu, đã có sự phát triển mạnh mẽ nhờ vào cải tiến kỹ thuật thi công và tăng cường cơ giới hóa Những tiến bộ này không chỉ nâng cao hiệu quả công việc mà còn giảm bớt áp lực cho người lao động.
Các công trình cầu hiện đại không chỉ nâng cao chất lượng giao thông mà còn cải thiện cơ sở hạ tầng cho đời sống xã hội Độ bền vững và khả năng khai thác lâu dài của các công trình này được yêu cầu cao hơn so với trước đây Do đó, cần thiết phải thực hiện các nghiên cứu sâu và toàn diện về quá trình theo dõi, đánh giá sức khỏe công trình để đảm bảo an toàn và hiệu quả khai thác sau khi đưa vào sử dụng.
Việc nghiên cứu đánh giá sức khỏe công trình đã thu hút sự quan tâm lớn từ các nước phát triển, đặc biệt với sự hoàn thiện của hệ thống cơ sở hạ tầng Từ thế kỷ XIX, các phương pháp định tính và không liên tục đã được sử dụng để đánh giá kết cấu Trong 10-15 năm qua, sự phát triển của công nghệ cảm biến điện tử và phân tích dữ liệu lớn đã làm cho nghiên cứu này trở nên hấp dẫn hơn trong lĩnh vực khoa học công trình Các đối tượng nghiên cứu bao gồm máy bay, thiết bị cơ khí và cơ sở hạ tầng dân dụng như cầu và nhà cửa Sự tiến bộ trong khoa học - kỹ thuật đã cho phép áp dụng nhiều kỹ thuật hiện đại, giúp việc đánh giá sức khỏe công trình trở nên dễ dàng và chính xác hơn với sự hỗ trợ của các thuật toán mới và thiết bị đo đạc hiện đại.
Theo các nghiên cứu gần đây, khoảng 40% ngân sách trong ngành xây dựng được dành cho sửa chữa, bảo trì các công trình cũ, trong khi chỉ 60% được sử dụng cho việc xây dựng mới Tại Mỹ, có báo cáo cho thấy một phần tư số cầu hiện đang gặp vấn đề về kết cấu và chức năng Do đó, hàng năm, Mỹ chi tới 20.5 tỉ đô la để đánh giá, sửa chữa và nâng cấp các cầu cũ.
Nhằm phục vụ cho nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn, nhiều dự án lớn đã được triển khai để đánh giá sức khỏe của các công trình, đặc biệt là các cây cầu.
- Cầu Rio-Antirio (Hy Lạp): dự án sử dụng hơn 100 bộ cảm biến đo đạc kết cấu và giám sát giao thông [13]
- Cầu Huey (USA): sử dụng hơn 800 bộ cảm biến đo biến đạng tĩnh và động [14]
Hệ thống theo dõi sức khỏe công trình bao gồm 769 thiết bị đo biến dạng, 10 máy đo độ nghiêng, một thiết bị đo gió, 30 bộ ghép kênh, bốn bộ ghi dữ liệu và 32 máy phát không dây, đảm bảo giám sát hiệu quả và chính xác tình trạng của công trình.
- Cầu Faith Sultan Mehmet (Thổ Nhĩ Kỳ): sử dụng một hệ thống cảm biến không dây [15]
Đánh giá sức khỏe công trình được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực và giai đoạn khác nhau, bao gồm kiểm tra chất lượng công trình mới, theo dõi hiệu suất vòng đời sử dụng và đánh giá tình trạng công trình cũ Phát hiện và định vị hư hỏng là những nhiệm vụ chính yếu trong hầu hết các dự án đánh giá sức khỏe công trình Hư hỏng kết cấu được định nghĩa là sự thay đổi đáng kể về trạng thái, tính chất và ứng xử của kết cấu so với thiết kế ban đầu Quá trình phát hiện và định vị hư hỏng thường trải qua ba giai đoạn chính: Giai đoạn 1 là khảo sát và gắn thiết bị đo (cảm biến điện tử) để thu thập dữ liệu từ phản ứng của kết cấu dưới tác động của tải trọng và môi trường Chất lượng dữ liệu thu thập phụ thuộc vào mặt bằng bố trí, chất lượng thiết bị cảm biến và tay nghề thi công Giai đoạn 2 là xử lý dữ liệu bằng các thuật toán phù hợp dựa trên thông tin thu thập được ở giai đoạn 1.
Trong giai đoạn 3 của quá trình giám sát sức khỏe công trình, kỹ sư cần phân tích kết quả từ giai đoạn 2 để đưa ra quyết định về trạng thái của công trình, bao gồm việc xác định hư hỏng và điều kiện làm việc Họ cũng phải đề xuất các biện pháp xử lý nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động của kết cấu, đảm bảo an toàn và khả năng khai thác Hình 1-2 minh họa các bước thực hiện trong việc phát hiện và định vị vị trí hư hỏng.
Nhóm phương pháp phi tham số kết cấu tuân theo các bước đã trình bày, đặc biệt ở bước 2, công tác xử lý dữ liệu bao gồm: (i) áp dụng thuật toán phân tích để loại bỏ ảnh hưởng ngẫu nhiên từ điều kiện môi trường và các yếu tố khác, nhằm giảm thiểu sai lệch trong quyết định của kỹ sư; (ii) nghiên cứu và định nghĩa trạng thái không hư hỏng của kết cấu thông qua một tham số đặc trưng ổn định, được gọi là tham số hư hỏng; (iii) sử dụng dữ liệu thu thập từ kết cấu trong trạng thái giám sát.
Giám sát và đo đạc dữ liệu từ các cảm biến gắn trên kết cấu
Xử lý dữ liệu, tín hiệu đo từ bước 1 Đưa ra quyết định từ kết quả phân tích
Phương pháp phi tham số trong đánh giá kết cấu bao gồm các bước tính toán tham số hư hỏng, thiết lập mối tương quan giữa trạng thái giám sát và không hư hỏng, cùng với việc đánh giá tình trạng kết cấu và dự báo xu hướng phát triển hư hỏng Các tham số hư hỏng thường được định nghĩa dựa trên thuật toán phân tích dữ liệu, áp dụng trực tiếp lên dữ liệu đo đạc như chuyển vị, biến dạng và gia tốc Để nhận diện trạng thái kết cấu, lý thuyết xác suất thường được sử dụng Phương pháp này giúp rút ngắn thời gian phân tích và phát hiện hư hỏng sớm mà không cần kiến thức chuyên sâu, tuy nhiên vẫn tồn tại một số nhược điểm cần nghiên cứu thêm, nhất là trong việc loại bỏ tác động nhiễu và tăng cường độ tin cậy của thuật toán.
Trong những năm gần đây, đã có sự phát triển và giới thiệu một số phương pháp cơ bản trong nhóm phương pháp phi tham số kết cấu.
Phương pháp tương quan chéo (Cross correlation) là một kỹ thuật được áp dụng để đánh giá sức khỏe của công trình, đã được đề cập trong nhiều nghiên cứu trước đây Lý thuyết này cho phép phân tích mối liên hệ giữa các tín hiệu khác nhau, từ đó cung cấp thông tin quan trọng về trạng thái và độ bền của công trình.
Phương pháp này thu thập dữ liệu phản ứng kết cấu từ các cảm biến và thiết lập mối quan hệ ứng xử giữa các vị trí trên kết cấu thông qua hệ số tương quan Nguyên tắc phát hiện sự thay đổi hoặc hư hỏng dựa trên lý thuyết rằng các vị trí trên kết cấu có mối quan hệ toán học nhất định Hệ số tương quan sẽ không thay đổi theo thời gian dưới tác động ngẫu nhiên của tải trọng và môi trường, chỉ thay đổi khi có biến đổi về trạng thái kết cấu Việc theo dõi hệ số tương quan theo thời gian có thể giúp phát hiện hư hỏng, và sự thay đổi mạnh mẽ của hệ số tại các vị trí gần hư hỏng cho phép xác định vị trí cụ thể của hư hỏng Để nâng cao độ chính xác, cần thực hiện các bước tiền xử lý dữ liệu nhằm hạn chế tác động của tải trọng ngẫu nhiên và loại bỏ dữ liệu thừa Tính hiệu quả của phương pháp tương quan chéo được chứng minh qua nghiên cứu của Tang.
Phương pháp tự hồi quy (Auto - Regressive) xem dữ liệu đo gia tốc từ kết cấu như một chuỗi số liệu rời rạc, trong đó mỗi dữ liệu tại một thời điểm cụ thể là kết quả của các phản ứng trước đó Điều này cho phép xây dựng một hàm toán học mô tả dữ liệu đo đạc tại bất kỳ thời điểm nào dựa trên các dữ liệu trước đó Nghiên cứu chỉ ra rằng các hệ số của hàm này phụ thuộc vào đặc trưng kết cấu của công trình, và chúng được sử dụng như tham số hư hỏng để phát hiện và định vị hư hỏng trong kết cấu Sự thay đổi của các chỉ số này, kết hợp với lý thuyết xác suất, giúp xác định trạng thái kết cấu hoặc hư hỏng.
Phương pháp máy học (Machine Learning) là một phương pháp phi tham số trong việc phân loại trạng thái của kết cấu công trình thành các nhóm khác nhau dựa trên dữ liệu đo đạc, chẳng hạn như không hư hỏng, hư hỏng loại 1 và hư hỏng loại 2 Phương pháp này không dựa vào bất kỳ thông số hư hỏng nào mà sử dụng mô hình phân loại để nhận dạng trạng thái kết cấu Quy trình xây dựng mô hình phân loại bao gồm các bước “đào tạo (training) – kiểm tra (testing)” với các bộ dữ liệu tương ứng nhằm tạo ra một mô hình đáng tin cậy Sau khi có mô hình, bất kỳ dữ liệu nào từ quá trình giám sát đều có thể được đưa vào để xác định trạng thái hư hỏng của kết cấu Các phương pháp máy học trong đánh giá sức khỏe công trình được chia thành ba nhóm chính: học có giám sát, học không giám sát và học bán giám sát, với các thuật toán tiêu biểu như decision trees, single-layered perceptron, naive Bayes classifiers, K-nearest neighbor, và support vector machines.
Phương pháp phân tích thành phần chủ yếu (Principle Component Analysis
MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI
Xây dựng một thuật toán và lập trình để phát hiện hư hỏng trên kết cấu dựa vào phương pháp tương quan chéo và phương pháp tự hồi quy, kết hợp với lý thuyết xác suất và thống kê, sử dụng phần mềm Matlab.
Kiểm tra và đối chiếu tính chính xác của thuật toán thông qua việc áp dụng, phân tích và xử lý dữ liệu từ mô hình cầu thép 4 nhịp tại phòng thí nghiệm của Đại học miền Trung Florida Ngoài ra, dữ liệu thu thập từ công trình cầu Tân An được sử dụng để kiểm chứng và nghiên cứu ứng dụng phương pháp tự hồi quy trong thực tế.
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
Đối tượng nghiên cứu: Kết cấu mô hình cầu thép bốn nhịp trong phòng thí nghiệm và dữ liệu thu thập tại cầu Tân An
Phạm vi nghiên cứu: Phát hiện và xác định vị trí hư hỏng dựa trên:
- Phương pháp tương quan chéo thông qua dữ liệu đo chuyển vị của một mô hình cầu thép trong phòng thí nghiệm
Phương pháp tự hồi quy được áp dụng để phân tích dữ liệu đo gia tốc của mô hình cầu thép trong phòng thí nghiệm, kết hợp với dữ liệu thu thập thực tế từ cầu Tân An Nghiên cứu này giúp đánh giá hiệu suất và độ tin cậy của cầu, đồng thời cung cấp cái nhìn sâu sắc về hành vi của cấu trúc dưới tác động của tải trọng Việc sử dụng dữ liệu thực tế làm tăng tính chính xác và khả năng ứng dụng của phương pháp trong việc bảo trì và quản lý cầu.
TÍNH CẤP THIẾT VÀ NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
• Tính cấp thiết của đề tài
Đánh giá sức khỏe công trình (Structural Health Monitoring) là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong ngành kết cấu và cơ sở hạ tầng, nhưng tại Việt Nam, vấn đề này chưa được chú trọng đúng mức Hậu quả là chất lượng công trình và cơ sở hạ tầng giảm sút nhanh chóng, dẫn đến chi phí lớn cho việc bảo trì và phục hồi Nhiều nghiên cứu cho thấy việc phát hiện sớm các hư hỏng nhỏ có thể tiết kiệm đáng kể chi phí so với sửa chữa lớn hoặc xây dựng lại các công trình bị hư hỏng nặng Bên cạnh đó, sự chậm trễ trong việc sửa chữa có thể gây ra sập đổ, ảnh hưởng đến tính mạng con người và gây gián đoạn cho kinh tế, giao thông Những thiệt hại này thường khó có thể định giá bằng tiền.
Trong hai thập kỷ qua, nhiều phương pháp đánh giá sức khỏe công trình đã được đề xuất, trong đó phương pháp dựa trên các hằng số phi tham số đã thu hút sự chú ý đặc biệt trong khoảng 10 năm gần đây Các hằng số phi tham số có thể được tính toán mà không cần biết đến đặc tính vật liệu, loại kết cấu hay hình dạng, điều này rất hữu ích cho các công trình cũ khi thông tin về cấu trúc có thể bị thất lạc Tại Việt Nam, do ảnh hưởng của chiến tranh và phương pháp quản lý hồ sơ lạc hậu, nhiều hồ sơ về hệ thống công trình và cơ sở hạ tầng gần như không tồn tại hoặc rất hạn chế Vì vậy, phương pháp đánh giá sức khỏe công trình dựa trên các hằng số phi tham số trở nên cần thiết và phù hợp với điều kiện thực tế của Việt Nam.
Trong đó những phương pháp hiệu quả nhất để giải quyết vấn đề nêu trên là
Phương pháp tương quan chéo (Cross correlation) và Phương pháp tự hồi quy (Auto – Regressive)
Nghiên cứu "Đánh giá sức khỏe công trình bằng cách nhận dạng và khoanh vùng các thay đổi trên kết cấu dựa trên phương pháp phân tích phi tham số dữ liệu quan trắc" tập trung vào việc tìm hiểu và so sánh các thuật toán trong nhóm phương pháp phân tích phi tham số vật lý kết cấu để phát hiện và định vị hư hỏng trên công trình Nghiên cứu đề xuất chỉ số phát hiện và xác định vị trí hư hỏng dựa trên phương pháp tương quan chéo và mô hình tự hồi quy, áp dụng cho các công trình lớn với cấu kiện phức tạp Đồng thời, nghiên cứu cũng phát triển thuật toán và lập trình trên nền tảng Matlab để phát hiện hư hỏng bằng hai phương pháp này Cuối cùng, tính chính xác của thuật toán và chương trình được kiểm tra thông qua việc phân tích dữ liệu từ mô hình cầu thép thí nghiệm và dữ liệu thu thập từ cầu Tân An.
NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH HỆ SỐ TƯƠNG QUAN CHÉO CỦA KẾT CẤU NHẰM XÁC ĐỊNH HƯ HỎNG
NGUYÊN LÝ CỦA PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH HỆ SỐ TƯƠNG QUAN CHÉO 15 1 Khái niệm chung phương pháp hệ số tương quan
2.1.1 Khái niệm chung phương pháp hệ số tương quan
Các ứng xử kết cấu tại các vị trí khác nhau có mối tương quan, ví dụ như độ vững của dầm tại vị trí giữa nhịp và vị trí đầu nhịp liên quan đến nhau thông qua một hàm số nhất định Việc xác định các hàm tương quan này giúp theo dõi sự thay đổi trạng thái kết cấu Trong số các hàm tương quan, hệ số tương quan chéo là một trong những hàm có độ tin cậy cao Hệ số này không thay đổi trong một trạng thái kết cấu nhất định, vì các vị trí khác nhau liên kết với nhau qua ma trận độ cứng Chỉ khi có sự thay đổi về trạng thái, như hư hỏng, hệ số này mới thay đổi đáng kể Do đó, hệ số tương quan chéo được sử dụng như một chỉ số để đánh giá kết cấu mà không cần thông tin về hình học hay vật liệu.
Hệ số tương quan giữa hai vị trí được tính theo công thức:
Với : 𝜌 𝑥𝑦 là hệ số tương quan giữa hai vị trí đặt cảm biến i và cảm biến j
𝑋 𝑖 , 𝑌 𝑖 là phản ứng của kết cấu tại vị trí cảm biến i và cảm biến j; N là số lần đo
Khi 𝜌 𝑥𝑦 tiến gần đến -1 hoặc +1, mối quan hệ tương quan giữa hai vị trí i và j trở nên mạnh mẽ hơn, cho thấy hành vi của kết cấu tại hai vị trí này ngày càng giống nhau.
Khi hệ số tương quan 𝜌 𝑥𝑦 gần bằng 0, mối liên hệ giữa hai vị trí i và j trở nên yếu, cho thấy hành vi của chúng không còn tương đồng hoặc thậm chí không có sự liên quan Ưu điểm của điều này là giúp nhận diện các vị trí độc lập trong phân tích dữ liệu.
Phương pháp phân tích dữ liệu dựa trên hệ số tương quan là một công cụ hiệu quả và dễ sử dụng, đặc biệt phù hợp cho việc xử lý khối lượng lớn dữ liệu thu thập nhằm theo dõi kết cấu.
Phương pháp phân tích số liệu phi tham số là một công cụ hiệu quả để phát hiện và định vị các thay đổi trong kết cấu, thông qua việc sử dụng nhiều loại ứng xử của kết cấu dưới tác động của tải trọng thực tế, chẳng hạn như tải trọng xe ô tô trong giao thông trên cầu.
Việc áp dụng nguyên lý xác suất thống kê giúp kỹ sư và nhà nghiên cứu dễ dàng phân tích, giải thích dữ liệu và hiểu rõ hơn về hành vi của kết cấu.
Các hệ số tương quan không phản ánh các đặc tính kết cấu, vì vậy chúng không thể được sử dụng cho các phân tích sâu về kết cấu công trình Điều này hạn chế khả năng đánh giá mức độ hư hỏng và tính toán tuổi thọ của công trình.
Phương pháp này thường gặp phải sự nhiễu và sai số lớn khi áp dụng cho dữ liệu động Do đó, việc loại bỏ các yếu tố ứng xử động là cần thiết trước khi tiến hành áp dụng phương pháp.
2.1.2 Loại bỏ ứng xử động trong dữ liệu chuyển vị
Phương pháp xác định hệ số tương quan chéo thường áp dụng cho dữ liệu đo đạc tĩnh, nhưng việc đo đạc dữ liệu tĩnh liên tục là điều khó khả thi, đặc biệt trong công tác đo đạc cầu khi có tải trọng xe ô tô tác động liên tục Để xử lý trước khi áp dụng động hoặc biến dạng động, cần loại bỏ hoàn toàn các phản ứng động, giữ lại các phản ứng tĩnh cho các bước xử lý tiếp theo Quá trình tiền xử lý này dựa trên thực tế rằng phản ứng động không chỉ đến từ kết cấu mà còn bị ảnh hưởng bởi các yếu tố khách quan như mặt đường, tốc độ và tải trọng xe ô tô, những yếu tố này có thể làm sai lệch kết quả tính toán hệ số tương quan Nhiều nghiên cứu trên thế giới đã đề xuất các biện pháp để loại bỏ dữ liệu động, như nghiên cứu của Catbas & Mustafa Gul.
Phương pháp loại bỏ nhiễu động từ kết cấu phổ biến hiện nay là sử dụng hàm Fourier, đặc biệt là thuật toán Fast Fourier Transform (FFT), để chuyển đổi dữ liệu từ miền thời gian sang miền tần số Phương pháp này dựa trên nguyên tắc rằng dữ liệu động được hình thành từ nhiều hành vi biến thiên theo hàm tuần hoàn với các tần số khác nhau Các dữ liệu tĩnh tương ứng với những hành vi biến thiên ở tần số rất nhỏ gần giá trị '0' Bằng cách tách riêng các phần dữ liệu ở tần số thấp, chúng ta có thể xác định được các ứng xử tĩnh Chi tiết về phương pháp này sẽ được trình bày trong phần sau.
2.1.2.1 Chuyển đổi dữ liệu từ miền thời gian sang miền tần số bằng biến đổi Fourier
Trong nghiên cứu này, dữ liệu chuyển vị được sử dụng để phát hiện hư hỏng trong công trình cầu, nhờ vào độ tin cậy cao của nó trong việc phản ánh ứng xử của kết cấu Chuyển vị dầm có thể đo được bằng nhiều phương pháp, và dưới tác động của tải trọng động (xe ô tô), dữ liệu chuyển vị bao gồm hai thành phần: chuyển vị tĩnh (do trọng lượng ô tô) và chuyển vị động (do xe di chuyển, tác động xung kích từ mặt đường và kết cấu ô tô, cùng với các dao động từ môi trường) Giá trị chuyển vị động biến đổi ngẫu nhiên và phụ thuộc vào nhiều yếu tố như loại tải trọng, vị trí và tốc độ tải trọng Sự biến động này ảnh hưởng lớn đến hệ số tương quan chéo giữa các vị trí đo đạc, dẫn đến kết quả tính toán hệ số tương quan không chính xác.
Dữ liệu đo đạc có thể được chuyển đổi gần đúng từ các chuỗi tín hiệu đơn giản như hàm tuần hoàn, sin hoặc cosin Việc phân tích tín hiệu từ chuỗi dữ liệu phức tạp thành các thành phần đơn giản (hàm sin, cosin) được thể hiện qua công thức Euler.
Tín hiệu phức tạp được biểu diễn bằng hàm 𝑒 𝑗𝜔𝑡, trong đó các tín hiệu thành phần là các hàm sin hoặc cosin Hình 2-1 minh họa các thành phần của tín hiệu phức tạp này.
Dữ liệu phức tạp, dù liên tục hay rời rạc, có thể được phân tách thành nhiều hàm sin và cosin với tần số, biên độ và pha phù hợp Tín hiệu phức tạp trong thực tế thường bao gồm nhiều tần số khác nhau và có thể được phân tích từ hai miền: miền thời gian và miền tần số.
Hình 2-2 Biểu thị sự quan sát dữ liệu từ hai góc nhìn khác nhau đó là miền thời gian và miền tần số a) Miền thời gian b) Miền tần số
Hình 2-3 Ví dụ biểu thị sự chuyển đổi qua lại lẫn nhau nhờ biến đổi Fourier của dữ liệu
Trong chuỗi dữ liệu chuyển vị thực thu từ kết cấu dầm cầu dưới tải trọng động, luôn tồn tại phần chuyển vị do yếu tố động Khi quan sát dữ liệu này ở miền thời gian, ta chỉ thấy một bộ dữ liệu phức tạp và nhiễu loạn Tuy nhiên, khi chuyển sang miền tần số, chúng ta có thể có cái nhìn khác và rõ ràng hơn về các thành phần của chuyển vị.
Số lần thu dữ liệu
KẾT LUẬN
Nghiên cứu cho thấy việc áp dụng dữ liệu chuyển vị cho phương pháp phân tích tương quan chéo mang lại kết quả khả quan, khẳng định tính khả thi của việc sử dụng dữ liệu chuyển vị trong phân tích phi tham số Tuy nhiên, quá trình tiền xử lý dữ liệu trước khi phân tích tương quan đóng vai trò rất quan trọng Phép biến đổi Fourier nhanh (FFT) được đề xuất là một trong những phương pháp hiệu quả cho quá trình tiền xử lý dữ liệu này.
Sự kết hợp giữa phương pháp phân tích xác suất thống kê dựa trên hàm phân bố và các giá trị hệ số tương quan từ bộ dữ liệu chuyển vị thu thập từ một cầu thép trong phòng thí nghiệm đã cho thấy hiệu quả cao trong việc xác định và định vị hư hỏng Phương pháp tương quan không chỉ chính xác mà còn đơn giản và dễ sử dụng, phù hợp với điều kiện Việt Nam Tuy nhiên, vẫn còn nhiều vấn đề cần phân tích và nghiên cứu bổ sung để hoàn thiện phương pháp này.
Fix Cảm biến đo chuyển vị
Việc áp dụng dữ liệu chuyển vị có thể mang lại lợi ích cho việc phát hiện các hư hỏng tổng thể, chẳng hạn như ở gối cầu Tuy nhiên, để đánh giá hiệu quả của phương pháp này đối với các hư hỏng cục bộ, cần tiến hành thêm nhiều nghiên cứu.
- Nghiên cứu phân tích thêm về hiệu quả của quá trình tiền xử lý dữ liệu so với việc không sử dụng nó
- Nghiên cứu thêm với các thuật toán phân tích tương quan khác
- Nghiên cứu thêm với các loại dữ liệu phân tích khác như gia tốc, biến dạng, góc xoay
- Cần có các thử nghiệm phương pháp đề xuất cho công trình ngoài thực tế.
