Tóm tắt: Trong lĩnh vực nghiên cứu đánh giá sức khỏe công trình (Structural Health Monitoring - SHM) việc phát hiện hư hỏng trong kết cấu là một nhiệm vụ quan trọng. Tuy nhiên, việc phát hiện hư hỏng thường khó cho ra kết quả rõ ràng khi dữ liệu đo đạc bị nhiễu. Bài báo này giới thiệu một phương pháp kết hợp giữa kỹ thuật giảm lượng ngẫu nhiên (Random Decrement Technique - RTD) và mô hình tự hồi quy (Autoregressive Model - AR model) để nâng cảo khả năng phát hiện ra những hư hỏng trong kết cấu cầu từ dữ liệu đo gia tốc của kết cấu dưới tác dụng của hoạt tải lưu thông trên cầu. Một mô hình cầu thép 4 nhịp trong phòng thí nghiệm được sử dụng để kiểm chứng phương pháp. Kết quả nhận được cho thấy phương pháp đã đề xuất có thể cải thiện khả năng phát hiện những hư hỏng củamô hình cầu trong phòng thí nghiệm so với phương pháp khác.
Từ khóa: Đánh giá sức khỏe công trình cầu, phát hiện hư hỏng, kỹ thuật giảm lượng ngẫu nhiên và mô hình tự hồi quy.
Abstract: In the field of Structural Health Monitoring (SHM), damage detection in the structuresis a critical task. However, detection of damage is often a difficult task due to noisy data.This paper presents a method that combines Random Decrement Technique (RDT) and Autoregressive Model (AR model) to detect damage of a bridge from output - only random vibration data subjected to the traffic. A four span steel bridge model in the laboratory is used to verify the proposed method. The results illustrate that the method can enhance the ability todetect damage.
Keywords: Structural Health Monitoring, Damage detection, Random Decrement Technique and Autoregressive Model.
NGUỒN:
KS. NGUYỄN ĐỨC PHÚC
TS. KHÚC ĐĂNG TÙNG
Khoa Cầu Đường, Đại học Xây dựng
Mời xem chi tiết trên Tạp chí Cầu đường Việt Nam số tháng 11 Năm 2016