Phát hiện hư hỏng cho kết cấu cầu dây văng sử dụng mạng nơ ron nhân tạo kết hợp với hàm truyền động

Abstract

Mạng nơ ron nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN) đã được áp dụng trong giám sát sức khỏe công trình (Structural Health Monirtoring - SHM) nhiều thập kỷ qua. Để phát hiện hư hỏng trong kết cấu, ANN thường sử dụng dữ liệu đầu vào là các tần số tự nhiên hoặc các hình dạng dao động của kết cấu. Tuy nhiên, những kiểu dữ liệu này không có độ nhạy đủ lớn để xác định chính xác các hư hỏng nhỏ xảy ra trong kết cấu. Chính vì vậy, trong bài báo này, chúng tôi đề xuất áp dụng hàm truyền động để tạo dữ liệu đầu vào cho lớp đầu vào mạng ANN. Để đánh giá hiệu quả của phương pháp đề xuất, một cầu dây văng (cầu Đakrông) với các kịch bản hư hỏng khác nhau được xem xét. Kết quả chỉ ra rằng sự kết hợp giữa hàm truyền động và ANN không những chỉ xác định được vị trí xảy ra hư hỏng mà còn xác định được mức độ hư hỏng với độ chính xác cao so với phương pháp ANN sử dụng tần số dao động tự nhiên.