Để xét tính không đồng nhất của vật liệu, mô đun đàn hồi của dầm thép được chọn khác nhau cho các phần tử với giá trị ban đầu được chọn ngẫu nhiên trong khoảng từ 205 GPa đến 210 GPa. Các giá trị này sẽ được tính toán lại sau khi mô hình được cập nhật.
Mô hình phần tử hữu hạn của dầm thép được NCS xây dựng dựa trên nền tảng của chương trình MATLAB. Dầm được chia ra thành 21 phần tử sử dụng phần tử 2 chiều với 3 bậc tự do tại mỗi nút (node) bao gồm chuyển bị theo hướng 
và chuyển vị xoay theo phương 
(Hình 4.2). Dầm được kiểm tra ở trạng thái chưa hư hỏng, sau đó dầm được tạo ra các hư hỏng với các mức độ khác nhau và thuật toán được đề xuất sẽ được dùng để xác định khu vực và mức độ hư hỏng.
Hình 4.2. Mô hình dầm thép được chia thành 21 phần tử |
Có thể bạn quan tâm!
-
Các Chỉ Số Đánh Giá Hiệu Suất Của Các Thuật Toán - Kịch Bản Hư Hỏng Đơn -
Giá Trị Hồi Quy (A) Ann Và (B) Ann Kết Hợp Với Pso -
Giá Trị Hồi Quy (A) Ann Và (B) Ann Kết Hợp Với Pso -
Cập Nhật Mô Hình Và Xác Định Hư Hỏng Trong Kết Cấu -
Kết Quả Phát Hiện Hư Hỏng Của Pso, Ann Và Annpso -
L. F. F. Miguel, R. H. Lopez, And L. F. F. Miguel. A Hybrid Approach For Damage Detection Of Structures Under Operational Conditions. Journal Of Sound And Vibration. 2013, 332, 4241-4260.
Xem toàn bộ 154 trang tài liệu này.
Dựa vào mô hình được xây dựng, tần số của 3 mode đầu tiên được xác định, thể hiện trong bảng 4.2.
Bảng 4.2. Tần số dao động riêng tính toán của 3 mode đầu tiên.
Trước khi cập nhật mô hình (Hz) | |
1 | 411.1 |
2 | 1122.2 |
3 | 2154.3 |
4.1.2. Mô hình thực nghiệm
Để xác định các đặc trưng động học của dầm thép, nguồn kích thích được tạo ra từ các lực tác dụng của búa. Các gia tốc PCB 356A15 được sử dụng để thu được các tín hiệu. Các gia tốc kế này được đặt ở gần phía hai đầu dầm. Sau đó kỹ thuật chọn đỉnh được sử dụng để xác định tần số của các mode dao động. Mô hình thí nghiệm của dầm thép được thể hiện như Hình 4.3.
Hình 4.3. Thí nghiệm dầm thép [143] |
Dầm thép được tạo ra các hư hỏng tại vị trí giữa dầm. Mức độ hư hỏng được tạo ra với 3 mức độ khác nhau. Lần 1, tạo ra vết cắt 4 mm, lần 2, tạo ra vết cắt 8 mm, và lần cuối tạo ra vết cắt 12 mm (Hình 4.4). Để tính toán được mức độ hư hỏng trong kết cấu, các công thức kinh nghiệm dựa trên các nghiên cứu trước đó [144] được áp dụng.
Ở đây chỉ độ cứng ban đầu và độ cứng sau khi hư hỏng của kết cấu.
Hình 4.4. Sơ đồ biểu diễn vị trí của các hư hỏng được tạo ra |
2
3
4
5
Các tần số dao động riêng thí nghiệm của các trường hợp chưa hư hỏng và đã hư hỏng của dầm thép được thể hiện như hình 4.5 và bảng 4.3
100
XAxis: YAxis:
10
Hz g/N
X
Y:1
Log g/N
1
100m
418.75
1.1263k
2.1344k
3.3891k
4.8625k
97.196
61.686
25.267
10.850
5.7464
10m
61 1k
1
2
3
4
5
1k
100
2k 3k
Frequency - Hz
(a)
4k 5.1k
XAxis: YAxis:
Hz g/N
X
Y:1
Log g/N
10
1
100m
412.81
1.1253k
2.1113k
3.3872k
4.8147k
101.88
49.165
30.963
6.9696
5.1023
10m
100
1.5 1k
2k 3k
Frequency - Hz
(b)
4k 5k
XAxis: YAxis:
Hz g/N
10
Log g/N
1
100m
X 398.44
1
2
5
3
4
1.1247k
2.0588k
3.4038k
4.7206k
Y:1 76.345
45.440
12.052
9.2799
22.784
10m
3.1m 1k
2k 3k
Frequency - Hz
(c)
4k 5k
100
1
3
2
10
4
5 XAxis:
YAxis:
Hz g/N
X
Y:1
Log g/N
1
100m
372.19
1.1244k
1.9906k
3.3922k
4.5678k
43.081
13.974
27.824
66.016
40.235
10m
50 1k
2k 3k
Frequency - Hz
(d)
4k 5k
Hình 4.5. Tần số dao động riêng thí nghiệm của dầm thép:
(a) chưa hư hỏng; (b) cắt 4mm; (c) cắt 8mm; (d) cắt 12mm
Bảng 4.3. Tần số dao động riêng của 3 mode đầu tiên (trạng thái chưa hư hỏng và đã hư hỏng)
Tần số dao động riêng (Hz) | ||||
Dầm chưa hư hỏng | Dầm hư hỏng (4 mm) | Dầm hư hỏng (8 mm) | Dầm hư hỏng (12 mm) | |
1 | 418.75 | 412,81 | 398,44 | 372,19 |
2 | 1126.3 | 1125,3 | 1124,7 | 1124,4 |
3 | 2134.4 | 2111,3 | 2058,8 | 1990,6 |
4.1.3. Phân tích, so sánh các kết quả thu được từ lý thuyết và thực nghiệm
Trước khi áp dụng các thuật toán đề xuất để xác định khu vực và vị trí hư hỏng của kết cầu đề xuất, mô hình số sẽ được cập nhật để giảm thiểu độ sai lệch giữa kết quả đo và kết quả tính, từ đó xác định đúng các tham số không chắc chắn của kết cấu. Hàm mục tiêu được dùng để cập nhật bao gồm tần số của 3 mode dao động đầu tiên. Bảng 4.4 thể hiện 3 tần số đầu tiên của dầm thép trước và sau khi cập nhật mô hình.
Bảng 4.4. Tần số dao động riêng của 3 mode đầu tiên (trước và sau khi cập nhật mô hình)
Tần số dao động riêng (Hz) | |||
Trước khi cập nhật | Sau khi cập nhật | Tần số đo đạc | |
1 | 411.1 (1.81%) | 417.9 (0.2%) | 418.75 |
2 | 1122.2 (0.35%) | 1125.4 (0.07%) | 1126.3 |
3 | 2154.3 (0.79%) | 2137.1 (0.12%) | 2134.4 |
Sau khi cập nhật, sự khác biệt giữa tần số dao động tính toán và đo đạc nhỏ hơn 1%. Mô hình sau khi được cập nhật được sử dụng để tạo dữ liệu đầu vào và đầu ra cho mạng. Mạng có ba lớp bao gồm một lớp đầu vào, một lớp đầu ra và một lớp ẩn. Trong khi dữ liệu đầu vào bao gồm tần số riêng của 3 mode đầu tiên (Bảng 4.4), dữ liệu đầu ra (hàm mục tiêu) liên quan đến các vị trí bị hỏng và mức độ hư hỏng. Một lớp ẩn với 15 nơ-ron được sử dụng được biểu diễn như hình 4.6.
Hình 4.6. Kiến trúc mạng nơ ron |
Để so sánh với ANNPSO, ANN và PSO cũng được sử dụng để phát hiện hư hỏng trong dầm thép. Đối với PSO, số lượng phần tử là 50, giá trị của yếu tố học tập lần lượt là 
= 2 và 
= 2, trong khi tham số trọng lượng quán tính 
) là 0,3. Thuật toán Levenberg-Marquest (LM) được sử dụng để đào tạo mạng.
(b) | |
Hình 4.7. Giá trị hồi quy (a) ANN và (b) ANN kết hợp với PSO |
(b) | |
Hình 4.8.Sai số thực (a) ANN và (b) ANN kết hợp với PSO |
(b) | |
Hình 4.9. Sai số phân bố (a) ANN và (b) ANN kết hợp với PSO |
Các chỉ số đánh giá hiệu suất của các thuật toán được thể hiện như trong bảng 4.5
Bảng 4.5. Các chỉ số đánh giá hiệu suất của các thuật toán
MSE-giá trị | R- Giá trị | Thời gian (giây) | |
PSO | 9124 | ||
ANN | 3.8229 | 0.989 | 623 |
ANNPSO | 0.4667 | 0.998 | 824 |
Các hình số 4.7 đến 4.9 và bảng 4.5 cho thấy ANNPSO cung cấp các chỉ số với độ chính xác cao hơn so với PSO và ANN. Về thời gian để tìm kiếm giải pháp tối ưu, ANNPSO tốn nhiều thời gian hơn ANN nhưng độ lệch này không đáng kể, trong khi ANNPSO dành ít thời gian cho việc đào tạo mạng hơn PSO. Cụ thể, ANNPSO dành 824 giây để đào tạo mạng, trong khi ANN và PSO dành lần lượt khoảng 623 giây và 9124 giây để đào tạo mạng.
Mạng sau khi đào tạo thành công được sử dụng để xác định vị trí và mức độ hư hỏng trong kết cấu đánh giá được thể hiện như hình 4.10.
| |||||||||||||||
| |||||||||||||||
(a) (b)
(c)
Hình 4.10. Kết quả phát hiện hư hỏng của PSO, ANN và ANNPSO của phần tử số 11: (a) 21.6% hư hỏng; (b) 40.3% hư hỏng; (c) 57.3% hư hỏng
Hình 4.10 cho thấy PSO không thể xác định chính xác vị trí và mức độ hư hỏng của dầm đang xem xét. Lý do là PSO tìm kiếm giải pháp tối ưu dựa trên kỹ thuật tìm kiếm ngẫu nhiên. Nếu không gian tìm kiếm quá lớn và hàm mục tiêu chứa ít thông tin. PSO không thể xác định được tối ưu toàn cục. Ngoài ra, việc áp dụng PSO tốn nhiều thời gian nên khó áp dụng PSO cho các bài toán thực tế (kết cấu phức tạp với nhiều bậc tự do). ANN có thể xác định chính xác các trường hợp hư hỏng trong bộ dữ liệu huấn luyện, tuy nhiên ANN xác định sai vị trí hư hỏng khi mức độ hư hỏng nằm ngoài bộ dữ liệu huấn luyện. ANNPSO vượt trội ANN và PSO khi xác định hư hỏng trong kết cấu dầm được xem xét. Cụ thể, ANNPSO có thể xác định chính xác vị trí hư hỏng (phần tử số 11). Về mức độ hư hỏng, kết quả tính toán bởi ANNPSO có sai lệch với kết quả thực nhưng độ sai lệch này không đáng kể. Nguyên nhân của sự sai lệch này có thể do các sai số trong thí nghiệm.