Page 55 - Tạp chí Giao thông Vận Tải - Số Tết Dương Lịch
P. 55
KHOA HỌC CÔNG NGHỆ Tập 64
6
Tập
4
Số 12/2024 (748)
Nghiên cứu xây dựng mô hình
dự báo độ võng dầm bê tông cốt thép
dưới tác động của từ biến dựa trên mô hình học máy
n TS. THÁI MINH QUÂN ; PGS. TS. HỒ XUÂN NAM
(*)
Trường Đại học Giao thông vận tải
n ThS. PHAN CHÍ CƯỜNG
Ban Quản lý dự án Đầu tư xây dựng các công trình giao thông tỉnh Vĩnh Long
Email: minhquan.thai@utc.edu.vn
(*)
thác. Theo thời gian, ảnh hưởng này có thể là rất lớn và rất
TÓM TẮT: Bài báo trình bày phương pháp học máy phức tạp làm tăng độ võng của kết cấu dẫn đến xuất hiện
để dự báo độ võng dài hạn do từ biến của dầm bê trên kết cấu những vết nứt hoặc độ võng vượt quá giá trị
tông cốt thép (BTCT). Bộ dữ liệu dùng trong nghiên cho phép theo quy định trong các tiêu chuẩn thiết kế hiện
cứu này bao gồm dữ liệu thực tế đo đạc được về thí hành. Nhiều tài liệu nghiên cứu cho thấy độ võng dài hạn
nghiệm từ biến của bê tông và dữ liệu về độ võng có thể lớn hơn hai đến ba lần độ võng tức thời [2, 3].
dài hạn của dầm cầu BTCT. Phương pháp học máy Đối với công tác thiết kế, biến dạng dài hạn do từ biến
với mô hình Xgboost được áp dụng để xử lý số liệu luôn được xem xét đồng thời với các biến dạng do tải trọng
và dự báo độ võng với độ chính xác cao. khác gây ra. Tiêu chuẩn Eurocode 2 có tính đến biến dạng
TỪ KHÓA: Phương pháp học máy, mô hình do từ biến và co ngót trong ảnh hưởng của chúng đến
Xgboost, độ võng, dầm bê tông cốt thép, từ biến, trạng thái giới hạn sử dụng. Tiêu chuẩn ACI [1] của Mỹ cũng
Ban Quản lý dự án Đầu tư xây dựng các công trình hướng dẫn cách tính biến dạng do từ biến và co ngót trong
giao thông tỉnh Vĩnh Long. kết cấu bê tông.
Nhiều nghiên cứu trên thế giới về độ võng dài hạn của
ABSTRACT: This paper presents a machine- kết cấu dầm BTCT đã được đề cập đến bằng các phương
learning method to predict long-term deflection pháp phân tích lý thuyết hoặc mô phỏng số. Bazant và cộng
due to creep of reinforced concrete beams. sự [2, 3] đã nghiên cứu và phân tích các nguyên nhân gây
The dataset used in this study includes data on ra độ võng dài hạn của dầm hộp bê tông dự ứng lực thông
concrete creep tests and data on the long-term qua phân tích số và kết quả cho thấy các mô hình dự đoán
deflection of reinforced concrete bridge girders. thường dùng về từ biến sẽ có phạm vi sai số lên tới 20%
The machine learning method with the xgboost so với các mô hình phân tích ba chiều. Các kết quả nghiên
model is applied to process the data and accurately cứu của các tác giả Gilber et al. [4, 5] cũng cùng nhận định
predict deflection.
trên cho thấy các mô hình tính toán trước đây khá đơn giản,
KEYWORDS: Machine learning, Xgboost model, không phản án được hết sự phức tạp của hiện tượng từ biến
deflection, Reinforced-concrete beam, creep. gây ra độ võng dài hạn. Các nghiên cứu gần đây [6-7] cho
thấy rằng từ biến của bê tông là hiện tượng phức tạp do
chịu ảnh hưởng của rất nhiều yếu tố, trước hết là ảnh hưởng
1. ĐẶT VẤN ĐỀ của thành phần cấu tạo, cấu trúc vi mô của hồ xi măng, sự
Kết cấu BTCT đang được sử dụng rộng rãi trong các phát triển cấu trúc theo thời gian do quá trình hydrat hóa
công trình xây dựng cơ bản, đặc biệt là trong xây dựng của xi măng trong bê tông, tỷ lệ nước/xi măng, tuổi của
công trình giao thông như cầu, hầm. Kiểm soát độ võng bê tông khi gia tải, cũng như các yếu tố tác động của môi
dài hạn của kết cấu này là rất quan trọng trong thiết kế để trường như nhiệt độ, độ ẩm, các vết nứt trong bê tông.
đảm bảo sự bền vững của công trình. Độ võng dài hạn bao Do đó, các mô hình xác định độ võng dài hạn của dầm
gồm độ võng tức thời và độ võng phụ thuộc thời gian [1]. BTCT có xét đến từ biến của bê tông thường xây dựng phức
Độ võng tức thời liên quan đến các tính chất cơ học của bê tạp, phụ thuộc vào nhiều tham số đầu vào, cũng như ảnh
tông và cốt thép, trong khi độ võng phụ thuộc thời gian liên hưởng theo thời gian của các tính chất cơ học của bê tông
quan đến các thông số như hiệu ứng tải, tuổi làm việc của được xác định từ thí nghiệm từ biến hoặc các mô hình dự
bê tông, từ biến, co ngót của bê tông... Một trong các yếu báo. Gần đây, các phương pháp học máy được áp dụng
tố ảnh hưởng lớn đến độ võng dài hạn của kết cấu BTCT là trong lĩnh vực xây dựng, giao thông cho phép xây dựng
từ biến của bê tông, đây là hiện tượng biến dạng tăng dần các mô hình đơn giản hơn, có độ chính xác cao hơn để xác
theo thời gian dưới tác dụng của tải trọng thường xuyên, định các ứng xử của vật liệu cũng như kết cấu BTCT. Tác giả
có ảnh hưởng rất lớn đến sự phân bố lại ứng suất trên các Nguyen và cộng sự [8] sử dụng thuật toán hồi quy (LSSVR)
tiết diện, ảnh hưởng đến độ võng trong các quá trình khai để dự báo độ võng dài hạn cho dầm bê tông. Nhóm tác giả
54