Nghiên cứu chẩn đoán các hư hỏng của kết cấu khung thép bằng mạng nơ ron nhân tạo cải tiến

DOI: https://doi.org/10.55228/JTST150102

Keywords

Giám sát sức khỏe kết cấu (SHM), Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN), Thuật toán tối ưu PSO-GA, Mạng tự mã hóa (Autoencoder), Chẩn đoán hư hỏng

Abstract

Giám sát sức khỏe kết cấu (SHM) là hướng tiếp cận quan trọng nhằm theo dõi và cảnh báo sớm các dấu hiệu xuống cấp của công trình. Tuy nhiên, dữ liệu dao động thực tế thường không đầy đủ do giới hạn về cảm biến, gây khó khăn cho việc chẩn đoán chính xác. Nghiên cứu này đề xuất mô hình mạng nơ-ron nhân tạo cải tiến (ANN-PSO-GA-AE), tích hợp thuật toán tối ưu PSO-GA và mạng tự mã hóa Autoencoder nhằm cải thiện khả năng dự đoán trong điều kiện dữ liệu bị giới hạn. Mô hình có thể xác định đồng thời vị trí phần tử hư hỏng và mức độ suy giảm độ cứng từ dữ liệu dao động không đầy đủ. Kết quả kiểm chứng trên mô hình kết cấu khung thép bốn tầng cho thấy mô hình vẫn duy trì độ chính xác ổn định và khả năng tổng quát hóa tốt. Đây là hướng tiếp cận có tiềm năng ứng dụng trong các hệ thống SHM thực tế, đặc biệt tại các công trình dân dụng và công nghiệp, nơi điều kiện đo đạc thường bị hạn chế.

Downloads

Download data is not yet available.