NGHIÊN CỨU CHẨN ĐOÁN SỨC KHỎE KẾT CẤU CÔNG TRÌNH BẰNG PHƯƠNG PHÁP ĐỘNG

GIỚI THIỆU
Trong quá trình vận hành, các công trình có thể bị hư hỏng, giảm hiệu quả khai thác và giảm tuổi thọ do các tác động như ăn mòn, quá tải, yếu tố môi trường, thiên tai, và các tác động do con người…. Chẩn đoán sức khỏe kết cấu (Structural Health Monitoring – SHM) là một công cụ quan trọng để đảm bảo rằng kết cấu hoạt động hiệu quả trong vòng đời thiết kế và có thể kéo dài tuổi thọ vượt ra ngoài tuổi thọ thiết kế. Nhiệm vụ của hệ thống chẩn đoán sức khỏe kết cấu công trình là theo dõi, phân tích và chẩn đoán sức khỏe công trình nhằm phát hiện sớm những hư hỏng dựa trên dữ liệu ứng suất động và chuyển vị động của kết cấu và các dữ liệu đo đạc, từ đó đánh giá mức độ nghiêm trọng của những hư hỏng này trước khi đưa ra các quyết định sửa chữa và bảo trì.
Phương pháp động trong chẩn đoán sức khỏe kết cấu công trình là phương pháp gián tiếp phát hiện hư hỏng thông qua việc phân tích các số liệu đo dao động của kết cấu. Đây là phương pháp được quan tâm và ứng dụng nhiều trên thế giới do chí phí thấp, dễ triển khai với độ chính xác cao trong khi kết cấu không cần phải dừng hoạt động, đặc biệt hiệu quả đối với các công trình giao thông có mật độ lớn các phương tiện lưu thông trên tuyến như cầu Nhật Tân, cầu Cần Thơ..Một hệ thống chuẩn đoán sức khỏe kết cấu bằng phương pháp động thường bao gồm hai phần: Phần cứng và phần mềm. Phần cứng của hệ thống bao gồm giao diện cảm biến và dữ liệu đo được bằng các phép đo sử dụng gia tốc kế, vận tốc, đồng hồ đo biến dạng, cảm biến lực hoặc cảm biến sợi quang cùng với các mô-đun thu thập dữ liệu. Phần mềm của hệ thống là một kho các thuật toán xử lý tín hiệu và nhận dạng mẫu được thiết kế để chuyển các tín hiệu thu được từ giao diện cảm biến thành các thông số đặc trưng phản ánh hiện trạng của kết cấu được chẩn đoán nhằm phát hiện chính xác vị trí cũng như mức độ hư hỏng của kết cấu.

Trong quá trình nghiên cứu, khoa Công Trình đã nhận được sự quan tâm cũng như hợp tác từ những chuyên gia và phòng thí nghiệm hàng đầu trên thế giới về lĩnh vực chẩn đoán sức khỏe kết cấu công trình từ đại học KU Leuven, Ghent University (Vương Quốc Bỉ), Middlesex University (Vương Quốc Anh), Minho University (Bồ Đào Nha)… thông qua những dự án song phương hỗ trợ bởi những tổ chức trong và ngoài nước như vụ KHCN bộ GD& ĐT, quỹ Newton Fund- Hội Đồng Anh, quỹ VLIR OUS -Vương quốc Bỉ.Từ những dự án hợp tác, trao đổi trên, nhóm nghiên cứu thuộc khoa Công Trình, trường ĐH GTVT đã áp dụng thành công phương pháp động cho chẩn đoán sức khỏe kết cấu cho các công trình cầu lớn tại Việt Nam như cầu Cần Thơ, Cầu Mỹ Thuận, cầu Kiền, cầu Thăng Long, cầu Chương Dương… Kết quả nghiên cứu đã được công bố trên các tạp chí khoa học uy tín trên thế giới trong lĩnh vực GTVT như Journal of Structural Engineering, Smart Structures and Systems… Trong thời gian tới, nhóm nghiên cứu sẽ tiếp tục mở rộng hướng nghiên cứu tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) nhắm nâng cao hơn nữa khả năng dự đoán bảo trì cho công tác chẩn đoán sức khỏe kết cấu công trình.

CHUYÊN GIA ĐẠI DIỆN
PGS.TS. Bùi Tiến Thành

HỢP TÁC QUỐC TẾ
KU Leuven -Vương Quốc Bỉ
Ghent University -Vương Quốc Bỉ
Middlesex University -Vương Quốc Anh
Minho University -Bồ Đào Nha
Trung tâm nghiên cứu công nghệ Bản sao số London (London Digital Twin Research Centre)- (Vương Quốc Anh)

DANH SÁCH XUẤT BẢN CHÍNH

“Model updating for Nam O bridge using particle swarm optimization algorithm and genetic algorithm”; H Tran-Ngoc, Samir Khatir, G De Roeck, T Bui-Tien, L Nguyen-Ngoc, Magd Abdel Wahab; Sensors, Volume 18(12), 4131; 2018.
“Stiffness identification of truss joints of the nam o bridge based on vibration measurements and model updating”; Hoa Tran-Ngoc, Samir Khatir, Guido De Roeck, Thanh Bui-Tien, Long Nguyen-Ngoc, Magd Abdel Wahab; International conference on arch bridges; Springer, Structural Integrity, 264-272, 2019.
“An efficient artificial neural network for damage detection in bridges and beam-like structures by improving training parameters using cuckoo search algorithm”; H Tran-Ngoc, Samir Khatir, G De Roeck, T Bui-Tien, M Abdel Wahab; Engineering Structures; Volume 199, 109637, 2019.
“Damage Evaluation of Free-Free Beam Based on Vibration Testing”; Duong Huong Nguyen, Viet Long Ho, Thanh Bui-Tien, Guido De Roeck, Magd Abdel Wahab; Applied Mechanics, Volume 1(2), 142-152, 2020.
“Application of Improved Artificial Neural Network to Stiffness Reduction Analysis of Truss Joints in a Railway Bridge”; H Tran-Ngoc, L Nguyen-Ngoc, H Ho-Khac, A Le-Thuc, G De Roeck, Thanh Bui-Tien, Magd Abdel Wahab; Proceedings of the 8th International Conference on Fracture, Fatigue and Wear; Springer, Singapore, 139-152; 2020.
“Determination of the Effective Stiffness of Half-Open Cross-Section Bars and Orthotropic Steel Deck of a Truss Bridge Using Model Updating”; Viet Long Ho, G De Roeck, Thanh Bui-Tien, Magd Abdel Wahab; Proceedings of the 8th International Conference on Fracture, Fatigue and Wear; Springer, Singapore; 97-108; 2020.
“Damage detection in truss bridges using transmissibility and machine learning algorithm: Application to Nam O bridge”; Duong Huong Nguyen, H. Tran-Ngoc, T. Bui-Tien, Guido De Roeck, Magd Abdel Wahab; Smart Structures and Systems, Volume 26 Issue 1, 35-47; 2020.
“Damage assessment in beam-like structures using cuckoo search algorithm and experimentally measured data”; H Tran-Ngoc, Samir Khatir, G De Roeck, T Bui-Tien, M Abdel Wahab; Proceedings of the 13th International Conference on Damage Assessment of Structures; Springer, Lecture Notes in Mechanical Engineering, 380-385, 2020
“Deep learning-based detection of structural damage using time-series data”; HV Dang, M Raza, TV Nguyen, T Bui-Tien, HX Nguyen; Structure and Infrastructure Engineering, Taylor & Francis; 2020
“Finite element model updating of a cable-stayed bridge using metaheuristic algorithms combined with Morris method for sensitivity analysis”; Long V Ho, Samir Khatir, Guido D Roeck, Thanh Bui-Tien, Magd Abdel Wahab; Smart Structures and Systems, Volume 26 Issue 4, 451-468, 2020
“Data-driven structural health monitoring using feature fusion and hybrid deep learning”; Hung V Dang, Hoa Tran-Ngoc, Tung V Nguyen, T Bui-Tien, Guido De Roeck, Huan X Nguyen; IEEE Transactions on Automation Science and Engineering; 1-17; 2020.
“Efficient Artificial neural networks based on a hybrid metaheuristic optimization algorithm for damage detection in laminated composite structures”; H Tran-Ngoc, S Khatir, H Ho-Khac, G De Roeck, T Bui-Tien, MA Wahab; Composite Structures, 113339; 2020
“A novel machine-learning based on the global search techniques using vectorized data for damage detection in structures”; H Tran-Ngoc, S Khatir, T Le-Xuan, G De Roeck, T Bui-Tien, MA Wahab; International Journal of Engineering Science, 157, 103376; 2020
“Bearing capacity of drilled shaft in intermediate geomaterials”; CL Nguyen, MH Nguyen, T Bui-Tien, L Nguyen-Ngoc, T Le-Duc, SL Ho; Magazine of Civil Engineering, Volume 99(7); 2020
“Damage detection in steel plates using feed-forward neural network coupled with hybrid particle swarm optimization and gravitational search algorithm”; Long Viet HO, Duong Huong NGUYEN, Guido De ROECK, Thanh Bui-Tien, Magd Abdel WAHAB; Journal of Zhejiang University SCIENCE A 1998, Volume 1(1); 2020
“Damage detection in structures using modal curvatures gapped smoothing method and deep learning”; HD Nguyen, T Bui-Tien, G De Roeck, MA Wahab; Structural Engineering and Mechanics, An International Journal, Volume 77 (1), 47-56, 2021.
“Connection stiffness reduction analysis in steel bridge via deep CNN and modal experimental data”; HV Dang, M Raza, H Tran-Ngoc, T Bui-Tien, HX Nguyen; Structural Engineering and Mechanics, An International Journal, Volume 77 (4), 495-508 2021.
Ngoc Dung Bui, Tien Thanh Bui, Xuan Huan Nguyen and Tran Hieu Nguyen, “Digital Twin for Structural Health Monitoring of Transportation Infrastructures”, Conference on Complex Systems (CCS) 2019, Singapore.
Dung Bui Ngoc, Thanh Bui Tien, Hieu Nguyen Tran, Magd Abdel Wahab and Guido De Roeck, “Damaged Detection in Structural Health Monitoring using Handcrafted Feature and Convolution Neural Network”, International Conference on Structural Damage Modeling and Assessment (SDMA 2020), Belgium, 2020
Hieu Nguyen-Tran, Thanh Bui-Tien, Magd Abdel Wahab, Dung Bui-Ngoc, “Damage Detection in Structural Health Monitoring using Combination of Deep Neural Networks”, Journal of materials and engineering structures, Accepted.
Tran-Ngoc, H., Khatir, S., De Roeck, G., Bui-Tien, T., Nguyen-Ngoc, L. and Wahab, M.A., 2019, October. Stiffness Identification of Truss Joints of the Nam O Bridge Based on Vibration Measurements and Model Updating. In International Conference on Arch Bridges (pp. 264-272). Springer, Cham. (Conference)
Hoa, T.N., Khatir, S., De Roeck, G., Long, N.N., Thanh, B.T. and Wahab, M.A., 2020. An efficient approach for model updating of a large-scale cable-stayed bridge using ambient vibration measurements combined with a hybrid metaheuristic search algorithm. Smart Structures and Systems, 25(4), pp.487-499. (ISI)
Khatir, S., Khatir, T., Boutchicha, D., Le Thanh, C., Tran-Ngoc, H., Bui, T.Q., Capozucca, R. and Abdel-Wahab, M., 2020. An efficient hybrid TLBO-PSO-ANN for fast damage identification in steel beam structures using IGA. Smart Structures and Systems, 25(5), pp.605-617. (ISI)
Tran-Ngoc, H., He, L., Reynders, E., Khatir, S., Le-Xuan, T., De Roeck, G., Bui-Tien, T. and Wahab, M.A., 2020. An efficient approach to model updating for a multispan railway bridge using orthogonal diagonalization combined with improved particle swarm optimization. Journal of Sound and Vibration, p.115315. (ISI)
Khatir, S., Boutchicha, D., Le Thanh, C., Tran-Ngoc, H., Nguyen, T.N. and Abdel-Wahab, M., 2020. Improved ANN technique combined with Jaya algorithm for crack identification in plates using XIGA and experimental analysis. Theoretical and Applied Fracture Mechanics, p.102554. (ISI)