tailieunhanh - Phương pháp đa nhiệm xác định hư hỏng trong kết cấu giàn sử dụng dữ liệu định hướng

Giàn không gian là một dạng kết cấu đặc biệt, thường có kích thước lớn và cấu tạo từ rất nhiều các bộ phận khác nhau, do đó việc theo dõi sức khỏe của kết cấu giàn là một nhiệm vụ khó và nhiều thách thức. Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp dữ liệu định hướng có khả năng thực hiện đa nhiệm, gồm xác định sự tồn tại của hư hỏng trong kết cấu, vị trí và mức độ nghiêm trọng của hư hỏng. | Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng NUCE 2021. 15 2V 12 21 PHƯƠNG PHÁP ĐA NHIỆM XÁC ĐỊNH HƯ HỎNG TRONG KẾT CẤU GIÀN SỬ DỤNG DỮ LIỆU ĐỊNH HƯỚNG Hà Mạnh Hùnga Đặng Việt Hưnga a Khoa Xây dựng dân dụng và công nghiệp Trường Đại học Xây dựng 55 đường Giải Phóng quận Hai Bà Trưng Hà Nội Việt Nam Nhận ngày 21 04 2020 Sửa xong 16 05 2020 Chấp nhận đăng 17 05 2020 Tóm tắt Giàn không gian là một dạng kết cấu đặc biệt thường có kích thước lớn và cấu tạo từ rất nhiều các bộ phận khác nhau do đó việc theo dõi sức khỏe của kết cấu giàn là một nhiệm vụ khó và nhiều thách thức. Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp dữ liệu định hướng có khả năng thực hiện đa nhiệm gồm xác định sự tồn tại của hư hỏng trong kết cấu vị trí và mức độ nghiêm trọng của hư hỏng. Phương pháp đề xuất có ba bước chính i chuyển đổi tín hiệu dao động sang dữ liệu 2 chiều dạng ảnh sử dụng kĩ thuật biến đổi Fourier thời gian ngắn ii sử dụng thuật toán học sâu ResNet 18 để trích xuất các đặc trưng từ ảnh nhận được từ bước 1 iii thiết kế một hàm mất mát phức hợp cho việc thực hiện đa nhiệm. Hiệu quả và độ chính xác của phương pháp đề xuất được thể hiện thông qua một ví dụ với giàn mái vòm gồm 120 thanh với độ chính xác hơn 90 đồng thời cho cả sự tồn tại vị trí và mức độ hư hỏng. Từ khoá kết cấu giàn học máy tính toán số hư hỏng kết cấu dữ liệu định hướng. MULTI-TASKING DATA-DRIVEN APPROACH FOR DAMAGE DETECTION IN TRUSS STRUCTURE Abstract The spatial truss is a special kind of three-dimensional structure monitoring truss structures health is an exhausting task due to its huge size and a large number of members. This study extends this line of research by elaborating a data-driven approach that can perform multi-tasks ranging from detecting damage localizing damage and quantifying damage severity. The main steps of the proposed approach are i leveraging the Short Time Fourier Transform technique for converting vibration signals into images containing information from both time and frequency domain ii using the .