tailieunhanh - Chẩn đoán hư hỏng kết cấu dàn chịu nhiệt độ và tải trọng động dùng tối ưu hóa ngược và học sâu

Bài viết Chẩn đoán hư hỏng kết cấu dàn chịu nhiệt độ và tải trọng động dùng tối ưu hóa ngược và học sâu đề xuất một phương pháp chẩn đoán hư hỏng kết cấu dàn chịu tải trọng động và tải nhiệt độ đồng thời theo ba bước. Trong đó, bước thứ nhất áp dụng Chỉ số năng lượng biến dạng dựa trên đáp ứng gia tốc theo thời gian (Acceleration-based Strain Energy Indicator – ASEI) để chẩn đoán sơ bộ các vị trí có khả năng xảy ra hư hỏng. | Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng ĐHXDHN 2023 17 1V 11 23 CHẨN ĐOÁN HƯ HỎNG KẾT CẤU DÀN CHỊU NHIỆT ĐỘ VÀ TẢI TRỌNG ĐỘNG DÙNG TỐI ƯU HÓA NGƯỢC VÀ HỌC SÂU Đỗ Đình Thia b Hồ Đức Duya b Đặng Duy Khanha b Lương Văn Hảia b Liêu Xuân Quía b a Khoa Kỹ thuật Xây dựng Trường Đại học Bách khoa TP. Hồ Chí Minh 268 đường Lý Thường Kiệt quận 10 TP. Hồ Chí Minh Việt Nam b Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh phường Linh Trung TP. Thủ Đức TP. Hồ Chí Minh Việt Nam Nhận ngày 25 09 2022 Sửa xong 09 12 2022 Chấp nhận đăng 19 12 2022 Tóm tắt Bài báo này đề xuất một phương pháp chẩn đoán hư hỏng kết cấu dàn chịu tải trọng động và tải nhiệt độ đồng thời theo ba bước. Trong đó bước thứ nhất áp dụng Chỉ số năng lượng biến dạng dựa trên đáp ứng gia tốc theo thời gian Acceleration-based Strain Energy Indicator ASEI để chẩn đoán sơ bộ các vị trí có khả năng xảy ra hư hỏng. Bước thứ hai áp dụng mô hình Extreme Gradient Boosting XGBoost để khử nhiễu nhằm giảm thêm số biến cần xét trong bước tiếp theo. Ở bước thứ ba thuật toán tối ưu hóa Con lửng mật Honey Badger Algorithm HBA được áp dụng nhằm xác định chính xác mức độ hư hỏng của từng phần tử dựa trên bài toán tối ưu hóa ngược. Hai hệ dàn phẳng và không gian với các trường hợp hư hỏng khác nhau được khảo sát nhằm kiểm chứng tính khả thi của phương pháp đề xuất. Bên cạnh đó vấn đề hạn chế số lượng cảm biến đo đạc và nhiễu dữ liệu đo trên bài toán thực tế cũng được kể đến thông qua một kỹ thuật giảm bậc mô hình. Các kết quả số được lập trình bằng Python thể hiện tính khả thi và độ chính xác cao của phương pháp đề xuất. Từ khoá chẩn đoán hư hỏng tải trọng động nhiệt độ tối ưu hóa ngược học sâu. DAMAGE DETECTION OF TRUSS STRUCTURES UNDER TEMPERATURE AND DYNAMIC LOADS USING INVERSE OPTIMIZATION AND DEEP LEARNING Abstract This paper proposes a three-stage damage detection method for truss structures subjected simultaneously to temperature and dynamic loads. In which the first step applies the acceleration-based strain energy indica- tor ASEI to .