ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HCM
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

LÊ ANH TUẤN

CHẨN ĐỐN VẾT NỨT TRONG
KẾT CẤU NHƠM SỬ DỤNG ĐÁP ỨNG
TRỞ KHÁNG VÀ MẠNG NƠ-RON TÍCH CHẬP

Chuyên ngành : Kỹ thuật Xây dựng
Mã số : 8580201

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 07 năm 2023


CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA –ĐHQG -HCM
Cán bộ hướng dẫn khoa học: PGS. TS. Hồ Đức Duy

Chữ ký:

Cán bộ chấm nhận xét 1:

Chữ ký:

PGS.TS. Châu Đình Thành

(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký)
Cán bộ chấm nhận xét 2:

PGS.TS. Lương Văn Hải

Chữ ký:

(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký)
Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp. HCM
ngày 11 tháng 07 năm 2023.
Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm:
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị của Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ)
1.

PGS.TS. Cao Văn Vui

Chủ tịch

2.

TS. Nguyễn Thái Bình

Thư ký

3.

PGS.TS. Châu Đình Thành

Phản biện 1

4.


PGS.TS. Lương Văn Hải

Phản biện 2

5.

TS. Trần Tuấn Nam

Ủy viên

Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV và Trưởng Khoa quản lý chuyên
ngành sau khi luận văn đã được sửa chữa (nếu có).

CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG

TRƯỞNG KHOA
KỸ THUẬT XÂY DỰNG

PGS.TS. Cao Văn Vui

PGS.TS. Lê Anh Tuấn

i


ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM

CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA


Độc Lập – Tự Do – Hạnh Phúc

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ
Họ và tên học viên: LÊ ANH TUẤN

MSHV: 2270050

Ngày, tháng, năm sinh: 03/05/1998

Nơi sinh: Đồng Nai

Chuyên ngành: Kỹ Thuật Xây Dựng

Mã số: 8580201

I. TÊN ĐỀ TÀI
Chẩn đốn vết nứt trong kết cấu nhơm sử dụng đáp ứng trở kháng và mạng nơ-ron
tích chập (Crack detection in aluminum structures using impedance responses and
convolutional neural network).
II. NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG
1. Mô phỏng dầm nhôm, ghi nhận tín hiệu trở kháng, so sánh với số liệu thực
nghiệm đã được cơng bố và chẩn đốn mức độ hư hỏng bằng mạng 1D-CNN.
2. Mơ phỏng tấm trịn nhơm, ghi nhận tín hiệu trở kháng, so sánh với số liệu thực
nghiệm đã được cơng bố và chẩn đốn vị trí hư hỏng bằng mạng 1D-CNN.
3. Mơ phỏng tấm trịn nhơm, ghi nhận tín hiệu trở kháng, xác định vùng ảnh hưởng
của cảm biến PZT bằng mạng 1D-CNN.
III. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ 06/02/2023
IV. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ 11/06/2023
V. CÁN BỘ HƯỚNG DẪN PGS.TS. Hồ Đức Duy


TP.HCM, ngày ... tháng ... năm ......
CÁN BỘ HƯỚNG DẪN

CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO

PGS. TS. Hồ Đức Duy

PGS. TS. Lương Văn Hải

TRƯỞNG KHOA KỸ THUẬT XÂY DỰNG

PGS.TS. Lê Anh Tuấn
ii


LỜI CẢM ƠN
Sau nhiều năm học tập và trưởng thành tại trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG
TP. HCM, tôi luôn nhận được sự giúp đỡ và hỗ trợ to lớn từ quý Thầy Cô giảng viên,
những người đã truyền đạt cho tôi những kiến thức quý báu và kinh nghiệm sống đáng
q. Với lịng biết ơn sâu sắc, tơi xin gửi lời cảm ơn đến Ban Giám hiệu nhà trường,
quý Thầy Cô khoa xây dựng, những người đã giúp đỡ tơi tận tình trong suốt thời gian
học tập tại đây.
Trong q trình nghiên cứu và hồn thiện luận văn, tôi đã được sự hướng dẫn và
định hướng của Thầy PGS. TS. Hồ Đức Duy, người đã ln tận tình hỗ trợ tôi từ khi tôi
bắt đầu luận văn cho đến khi hoàn thành. Những lời khuyên quý báu và sự động viên
của Thầy đã giúp tôi vượt qua nhiều khó khăn trong q trình nghiên cứu và hồn thiện
luận văn.
Đồng thời, tôi cũng muốn gửi lời cảm ơn chân thành đến gia đình và bạn bè của
mình, BK.SHM.Lab, đặc biệt là ThS. Lê Bá Tùng, những người đã luôn ủng hộ tơi trong

mọi hồn cảnh và tạo điều kiện thuận lợi cho tơi để có thể tập trung vào việc hồn thiện
luận văn.
Mặc dù tơi đã cố gắng hết sức để hoàn thiện luận văn một cách tốt nhất, tuy nhiên
khơng thể tránh khỏi những sai sót và thiếu sót. Vì thế, tơi rất mong nhận được sự đóng
góp quý báu của quý Thầy Cô và bạn bè để tơi có thể hồn thiện tốt hơn.
Cuối cùng, tơi muốn gửi lời chúc sức khỏe và thành công đến quý Thầy Cơ, gia
đình, và bạn bè. Một lần nữa, tơi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành đến những người đã
giúp đỡ tôi trong suốt thời gian học tập và nghiên cứu tại trường Đại học Đại học Bách
Khoa – ĐHQG TP. HCM.
TP. HCM, ngày tháng

năm

HỌC VIÊN CAO HỌC

Lê Anh Tuấn

iii


TĨM TẮT LUẬN VĂN
CHẨN ĐỐN VẾT NỨT TRONG KẾT CẤU NHƠM SỬ DỤNG
ĐÁP ỨNG TRỞ KHÁNG VÀ MẠNG NƠ-RON TÍCH CHẬP
Trong thời đại hiện nay, kết cấu nhôm đang được sử dụng ngày càng rộng rãi trong
lĩnh vực xây dựng. Tuy nhiên, giống như các loại kết cấu khác, kết cấu nhôm cũng đối
mặt với những vấn đề và hư hỏng tiềm ẩn mà khơng thể nhìn thấy bằng mắt thường.
Điều này gây ra nguy cơ về an toàn và độ bền của cơng trình xây dựng. Do đó, nghiên
cứu này nhằm đề xuất một phương pháp chẩn đoán vết nứt trong kết cấu nhôm bằng
cách sử dụng đáp ứng trở kháng và mạng nơ-ron tích chập.
Nghiên cứu này sử dụng phần mềm ANSYS APDL 19.2 để tiến hành các thí

nghiệm mơ phỏng trên các mẫu dầm nhơm. Các thí nghiệm bao gồm giai đoạn không
hư hỏng và giai đoạn có hư hỏng, để tạo ra các dữ liệu đáp ứng trở kháng. Sau đó, tín
hiệu trở kháng từ mơ phỏng được so sánh với kết quả thực nghiệm đã được công bố,
nhằm chứng minh khả năng của phương pháp mô phỏng trong việc phát hiện và đánh
giá hư hỏng trong kết cấu nhơm. Đồng thời, mạng nơ-ron tích chập được áp dụng để
chẩn đoán mức độ hư hỏng cho các dầm nhơm.
Bên cạnh đó, nghiên cứu này cũng mơ phỏng tấm trịn nhơm và ghi nhận tín hiệu
trở kháng. Kết quả được so sánh với dữ liệu thực nghiệm đã được cơng bố và áp dụng
mạng nơ-ron tích chập để chẩn đốn vị trí của hư hỏng trên các tấm trịn nhơm. Qua đó,
phương pháp này giúp xác định vết nứt và vị trí hư hỏng trong kết cấu nhơm một cách
chính xác và hiệu quả.
Tóm lại, nghiên cứu này tập trung vào việc áp dụng phương pháp đáp ứng trở
kháng và mạng nơ-ron tích chập để chẩn đốn vết nứt và mức độ hư hỏng trong kết cấu
nhôm. Phương pháp này có tiềm năng trong việc giám sát và đánh giá tình trạng kết cấu
nhơm, từ đó đảm bảo an tồn và tăng cường hiệu suất của cơng trình xây dựng.

iv


ABSTRACT
CRACK DETECTION IN ALUMINUM STRUCTURES
USING IMPEDANCE RESPONSES AND
CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
Nowadays, aluminum structures are increasingly being used in the construction
industry. However, like other types of structures, aluminum structures also face hidden
issues and potential damages that cannot be easily detected by the naked eye. Therefore,
this study proposes a diagnostic method for crack detection in aluminum structures using
impedance response and convolutional neural networks (CNN).
The research utilizes ANSYS APDL 19.2 software to simulate experiments on
aluminum beam samples, including undamaged and damaged stages. The impedance

response signals from the simulations are compared with experimental results to
demonstrate the capability of the simulation method in detecting structural damages.
Subsequently, a CNN is applied to diagnose the extent of damage in the aluminum
beams.
In addition, the study compares the impedance response results of simulated and
experimental thin circular aluminum plates with a PZT (piezoelectric) sensor placed at
the center of the plate. The study also varies the distance of the damage from the plate
center at high excitation frequencies. Furthermore, the CNN is utilized to determine the
location of the damage in the thin circular aluminum plates.
In summary, this research focuses on the application of impedance response and
convolutional neural networks for diagnosing cracks and assessing the level of damage
in aluminum structures. This method has the potential to enhance monitoring and
evaluation of the condition of aluminum structures, thereby improving the performance
and safety of construction projects.

v


LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan đây là công việc do chính tơi thực hiện dưới sự hướng dẫn của
thầy PGS.TS. Hồ Đức Duy.
Các kết quả trong luận văn là đúng sự thật và chưa được công bố ở các nghiên cứu
khác.
Tôi xin chịu trách nhiệm về công việc thực hiện của mình.
Tp. HCM, ngày tháng

năm

LÊ ANH TUẤN


vi


MỤC LỤC
DANH MỤC BẢNG BIỂU ......................................................................................... ix
DANH MỤC HÌNH ẢNH .............................................................................................x
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ..................................................................................... xii
DANH MỤC KÝ HIỆU............................................................................................. xiii
CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU ...........................................................................................1
1.1. Đặt vấn đề ..........................................................................................................1
1.2. Mục tiêu và nội dung nghiên cứu ......................................................................5
1.2.1. Mục tiêu nghiên cứu .............................................................................5
1.2.2. Nội dung nghiên cứu ............................................................................5
1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu .....................................................................6
1.3.1. Đối tượng nghiên cứu ...........................................................................6
1.3.2. Phạm vi nghiên cứu ..............................................................................6
1.4. Tính cấp thiết và ý nghĩa thực tiễn của nghiên cứu ...........................................6
1.5. Cấu trúc luận văn ...............................................................................................7
CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN .........................................................................................9
2.1. Tình hình nghiên cứu nước ngoài ......................................................................9
2.1.1. Phương pháp trở kháng ........................................................................9
2.1.2. Ứng dụng CNN trong SHM ...............................................................12
2.2. Tình hình nghiên cứu tại Việt Nam .................................................................14
2.2.1. Phương pháp trở kháng ......................................................................15
2.2.2. Ứng dụng CNN trong SHM ...............................................................16
2.3. Tổng kết ...........................................................................................................17
CHƯƠNG 3. CƠ SỞ LÝ THUYẾT ...........................................................................18
3.1. Phương pháp trở kháng ....................................................................................18
3.1.1. Vật liệu áp điện ...................................................................................18
3.1.2. Sơ lược về PZT ...................................................................................19

3.1.3. Đáp ứng trở kháng cơ-điện .................................................................21
3.1.4. Nguyên lý hoạt động của phương pháp trở kháng .............................23
3.1.5. Phương pháp đánh giá hư hỏng bằng đáp ứng trở kháng ...................24
3.2. Phương pháp mạng nơ-ron tích chập ...............................................................24
3.2.1. Một số khái niệm tổng quát ................................................................24
vii


3.2.2. Khái niệm về thuật tốn mạng nơ-ron tích chập (CNN) ....................27
3.3. Phương pháp và công cụ hỗ trợ nghiên cứu ....................................................32
3.3.1. Mơ phỏng bài tốn trở kháng bằng phần mềm ANSYS .....................32
3.3.2. Xây dựng mạng nơ-ron tích chập bằng phần mềm MATLAB ..........38
CHƯƠNG 4. CÁC BÀI TOÁN KHẢO SÁT ............................................................41
4.1. Bài tốn 1: Dầm nhơm .....................................................................................41
4.1.1. Thơng số mơ hình ...............................................................................42
4.1.2. Mơ phỏng dầm nhơm và tín hiệu đáp ứng trở kháng ........................43
4.1.3. Xác định chỉ số đánh giá hư hỏng ......................................................45
4.1.4. Xây dựng mạng CNN chẩn đoán mức độ hư hỏng ............................46
4.1.5. Chẩn đoán hư hỏng kết cấu sử dụng mạng nơ-ron tích chập .............49
4.2. Bài tốn 2: Tấm trịn nhơm bán kính 50mm với khoảng cách vết nứt thay đổi
.................................................................................................................................53
4.2.1. Thơng số mơ hình ...............................................................................53
4.2.2. Mơ phỏng tấm trịn nhơm và tín hiệu đáp ứng trở kháng ..................55
4.2.3. Xác định chỉ số đánh giá hư hỏng ......................................................58
4.2.4. Xây dựng mạng CNN chẩn đốn vị trí hư hỏng.................................59
4.2.5. Chẩn đoán hư hỏng kết cấu sử dụng mạng nơ-ron tích chập .............60
4.3. Bài tốn 3: Tấm trịn nhơm bán kính 100mm với khoảng cách vết nứt thay đổi
.................................................................................................................................64
4.3.1. Thơng số mơ hình ...............................................................................64
4.3.2. Mơ phỏng tấm trịn nhơm và tín hiệu đáp ứng trở kháng ..................64

4.3.3. Xác định chỉ số đánh giá hư hỏng ......................................................66
4.3.4. Xây dựng mạng CNN chẩn đốn vị trí hư hỏng.................................67
4.3.5. Chẩn đốn hư hỏng kết cấu sử dụng mạng nơ-ron tích chập .............67
CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .............................................................73
5.1. Kết luận ............................................................................................................73
5.2. Kiến nghị ..........................................................................................................73
TÀI LIỆU THAM KHẢO...........................................................................................75

viii


DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 4.1. Đặc trưng vật liệu dầm nhôm của Liu và cộng sự [52].................................42
Bảng 4.2. Đặc trưng vật liệu tấm PZT của Liu và cộng sự [52] ...................................42
Bảng 4.3. Chi tiết các lớp trong thuật toán 1D-CNN ....................................................48
Bảng 4.4. Kết quả huấn luyện và chẩn đoán vết nứt 2 mm ...........................................50
Bảng 4.5. Kết quả huấn luyện và chẩn đoán vết nứt 7 mm ...........................................52
Bảng 4.6. Đặc trưng vật liệu tấm nhôm của Giurgiutiu và cộng sự (2001) [53]...........54
Bảng 4.7. Đặc trưng vật liệu tấm PZT của Giurgiutiu và cộng sự (2001) [53].............54
Bảng 4.8. Chi tiết các lớp ẩn trong thuật toán 1D-CNN ...............................................59
Bảng 4.9. Kết quả huấn luyện và chẩn đoán vết nứt cách 5 mm ..................................61
Bảng 4.10 Kết quả huấn luyện và chẩn đoán vết nứt cách 20 mm ..............................62
Bảng 4.11 Kết quả huấn luyện và chẩn đoán vết nứt cách 49 mm ..............................63
Bảng 4.12 Kết quả huấn luyện và chẩn đoán vết nứt cách 10 mm ..............................68
Bảng 4.13 Kết quả huấn luyện và chẩn đoán vết nứt cách 50 mm ..............................69
Bảng 4.14 Kết quả huấn luyện và chẩn đoán vết nứt cách 90 mm ..............................70
Bảng 4.15 Kết quả huấn luyện và chẩn đoán vết nứt cách 99 mm ..............................71

ix



DANH MỤC HÌNH ẢNH
Hình 1.1 Tịa nhà Petronas Twin Towers, Malaysia [1] .................................................2
Hình 1.2 Tịa nhà Burj Khalifa, Các Tiểu Tiểu Vương quốc Arab Thống nhất [2] ........2
Hình 1.3 Tịa nhà The Gherkin, Anh [3] .........................................................................3
Hình 1.4 Tịa nhà Taipei 101, Đài Bắc [4] ......................................................................3
Hình 3.1. Nguyên tắc hoạt động của vật liệu áp điện ....................................................18
Hình 3.2. Cấu trúc tinh thể PZT ....................................................................................19
Hình 3.3. Một số dạng PZT ...........................................................................................20
Hình 3.4. Mơ hình tương tác cơ-điện giữa PZT và kết cấu (Liang, 1994) [1] ..............21
Hình 3.5. Mối quan hệ giữa AI, Machine Learning và Deep Learning ........................25
Hình 3.6. Sự khác biệt cơ bản giữa Machine Learning và Deep Learning Deep Learning
– DL hay học sâu hoặc thâm học là một nhánh máy học sử dụng ................................26
Hình 3.7. Cấu trúc của mạng nơ-ron tích chập ..............................................................27
Hình 3.8. Minh họa tích chập ........................................................................................28
Hình 3.9. Mơ hình mạng nơ-ron tích chập ....................................................................28
Hình 3.10. Lớp tích chập hoạt động với stride là 2 .......................................................29
Hình 3.11. Hàm phi tuyết RELU ...................................................................................31
Hình 3.12. Lớp gộp- POOLING LAYER .....................................................................31
Hình 3.13. Sơ đồ chẩn đốn sử dụng đáp ứng trở kháng cơ-điện và mạng CNN .........33
Hình 3.14. Sơ đồ quy trình phân tích đáp ứng trở kháng trong ANSYS APDL ...........34
Hình 3.15. Đặc trưng hình học phần tử SOLID185 ......................................................35
Hình 3.16. Đặc trưng hình học phần tử SOLID5 Một số thông số đầu vào cơ bản của
phần tử SOLID5: ...........................................................................................................37
Hình 3.17. Sơ đồ các bước xây dựng mạng CNNs trong phần mềm ............................39
Hình 4.1. Mơ hình thí nghiệm dầm nhơm Liu và Jiang 2009 [52]................................43
Hình 4.2. Mơ phỏng dầm nhơm trong ANSYS APDL .................................................43
Hình 4.3. Đáp ứng trở kháng của dầm nhôm không bị nứt trong miền tần số 19 đến 24
kHz.................................................................................................................................43
Hình 4.4. Đáp ứng trở kháng của dầm nhơm có vết nứt 3mm trong miền tần số 19 đến

24 kHz............................................................................................................................44
Hình 4.5. Đáp ứng trở kháng của dầm nhơm có vết nứt 6mm trong miền tần số 19 đến
24 kHz............................................................................................................................44

x


Hình 4.6. Chỉ số RMSD cho dải tần số .........................................................................45
Hình 4.7. Kiến trúc mạng CNN-1D chẩn đoán mức độ hư hỏng ..................................47
Hình 4.8. Kết quả chẩn đốn vết nứt 2 mm ...................................................................50
Hình 4.9. Kết quả chẩn đốn vết nứt 5 mm ...................................................................51
Hình 4.10. Kết quả chẩn đốn vết nứt 7 mm .................................................................52
Hình 4.11. Tấm trịn với khoảng cách vết nứt giảm dần từ miếng PZT của Giurgiutiu
và cộng sự (2001) [53]...................................................................................................54
Hình 4.12. Mơ hình thí nghiệm tấm trịn nhơm của Giurgiutiu và cộng sự (2001) [53]
.......................................................................................................................................55
Hình 4.13. Mơ phỏng tấm trịn nhơm trong ANSYS APDL ........................................55
Hình 4.14. Đáp ứng trở kháng của tấm nhôm không bị nứt trong miền tần số 10 đến 40
kHz.................................................................................................................................56
Hình 4.15. Đáp ứng trở kháng của tấm nhơm có vết nứt cách 3mm trong miền tần số 10
đến 40 kHz .....................................................................................................................56
Hình 4.16. Đáp ứng trở kháng của tấm nhơm có vết nứt cách 40mm trong miền tần số
10 đến 40 kHz ................................................................................................................57
Hình 4.17. Đáp ứng trở kháng của tấm nhơm khơng nứt, có vết nứt cách 3 mm, có vết
nứt cách 10 mm, có vết nứt cách 25 mm và có vết nứt cách 40 mm trong miền tần số 10
đến 40 kHz .....................................................................................................................57
Hình 4.18 Chỉ số RMSD cho dải tần số .......................................................................58
Hình 4.19. Kết quả chẩn đốn vết nứt cách 5 mm .......................................................61
Hình 4.20. Kết quả chẩn đốn vết nứt cách 20 mm .....................................................62
Hình 4.21. Kết quả chẩn đốn vết nứt cách 49 mm .....................................................63

Hình 4.22. Mơ phỏng tấm trịn nhơm trong ANSYS APDL ........................................65
Hình 4.23. Đáp ứng trở kháng của tấm nhôm không nứt, có vết nứt cách 20 mm, có vết
nứt cách 40 mm, có vết nứt cách 60 mm và có vết nứt cách 80 mm trong miền tần số 10
kHz đến 40 kHz .............................................................................................................65
Hình 4.24 Chỉ số RMSD cho dải tần số .......................................................................66
Hình 4.25. Kết quả chẩn đốn vết nứt cách 10 mm .....................................................68
Hình 4.26. Kết quả chẩn đốn vết nứt cách 50mm ......................................................69
Hình 4.27. Kết quả chẩn đốn vết nứt cách 90 mm .....................................................70
Hình 4.28. Kết quả chẩn đốn vết nứt cách 99 mm .....................................................71

xi


DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
AI

Artificial Intelligence

Các thuật tốn trí tuệ nhân tạo

ANN

Artificial Neural Network

Mạng nơ-ron nhân tạo

BNN

Biological Neural Network


Mạng nơ-ron sinh học

CC

Correlation Coefficient

Chỉ số tương quan

CCD

Coefficient of Correlation

Chỉ số độ lệch hệ số tương quan

Deviation
CNN

Convolutional Neural Network

Mạng nơ-ron tích chập

DL

Deep Learning

Phương pháp học sâu

EMI

Electromagnetic Interference


Đáp ứng trở kháng cơ điện

FC

Fully Connected

Lớp kết nối đầy đủ (mạng CNN)

FEM

Finite Element Model/Method

Mơ hình phần tử hữu hạn

MAPD Mean Absolute Percentage
Deviation

Chỉ số độ lệch phần trăm tuyệt đối
trung bình

ML

Machine Learning

Phương pháp học máy

PZT

Lead Zirconate Titanate


Cảm biến Lead Zirconate Titanate

SHM

Structural Health Monitoring

Lĩnh vực theo dõi, chuẩn đốn sức
khỏe cơng trình

RMSD

Root Mean Square Deviation

Chỉ số độ lệch bình phương trung
bình gốc

RMSE

Root Mean Square Error

Giá trị sai số gốc trung bình bình
phương

xii


DANH MỤC KÝ HIỆU
𝐷𝑗


: Vector chuyển dịch điện

𝐷𝑗𝑘𝑙 và 𝐷𝑘

: Ma trận hằng số ghép nối điện môi

𝐷𝑖

: Hằng số áp điện của cảm biến PZT

𝐸𝑘

: Vector cường độ điện trường

𝜎
𝑒̅̅̅̅
33

: Hằng số điện dung của cảm biến PZT

Im(Q) và Re(Q)

: Phần thực và phần ảo của giá trị điện tích

Im{𝑍(𝜔)} hay Im(Z)

: Phần ảo của kháng trở điện-cơ

𝑘𝑥 , 𝑘𝑦 và 𝑘𝑧


: Độ cứng lò xo theo các phương x, y, và z

𝜂 và 𝛿

: Hệ số cản và hệ số mất mát điện môi của PZT

𝜌

: Khối lượng riêng của cảm biến PZT

𝛾

𝜀𝑗𝑘

: Ma trận hằng số điện môi

Re{𝑍(𝜔)} hay Re(Z)

: Phần thực của trở kháng cơ-điện

𝑆𝑖𝑗

: Vector biến dạng cơ học

𝐸
𝑆𝑖𝑗𝑘

: Ma trận độ mềm đàn hồi

𝑇𝑘𝑖


: Vector ứng suất

𝑤𝑝 , 𝐼𝑝 và 𝑡𝑝

: Chiều rộng, chiều dài và chiều dày của cảm biến PZT

𝑌(𝜔)

: Độ dẫn nạp cơ-điện

̅̅̅𝑖𝑖𝐸̅
𝑌

: Mô-đun đàn hồi của cảm biến PZT

Z(𝜔)

: Trở kháng cơ-điện

𝑍𝑖 (𝜔)

: Trở kháng cơ của kết cấu

𝑍𝑎 (𝜔) hay Z

: Trở kháng của cảm biến PZT

xiii



CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU

CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU
1.1. Đặt vấn đề
Ngày nay với sự phát triển thần tốc của khoa học và kỹ thuật, ngày càng nhiều
cơng trình, nhiều kết cấu cực lớn và những hạ tầng quan trọng xuất hiện. Những cơng
trình này có kích thước khổng lồ và được thiết kế cực kỳ phức tạp nhưng sẽ chắc chắn
bị ảnh hưởng của môi trường, của sự quá tải, của tuổi đời vật liệu… Dưới những sự tác
động trên, khả năng chống lại những thảm họa tự nhiên của công trình sẽ giảm và dẫn
đến những tai nạn thảm khốc. Vì thế theo dõi sự thay đổi khả năng làm việc của kết cấu
để chẩn đoán hư hỏng là việc hết sức quan trọng, đặc biệt là sau một số vụ tai nạn thực
tế đã xảy ra.
Xu hướng sử dụng vật liệu nhôm trong xây dựng ngày càng được phát triển mạnh
mẽ, ngày càng hồn thiện và nó được các chuyên gia xây dựng và các kiến trúc sư coi
là một vật liệu xanh bởi nó khơng chỉ là vật liệu có thể thay thế cho nhựa, thép, gỗ,
trọng lượng nhẹ, chịu tải lớn và tính linh hoạt cao mà nó cịn cho phép kiến trúc sư có
thể đưa ra những ý tưởng khác nhau, tạo dấu ấn cơng trình. Trên thế giới, sản phẩm
nhôm được sử dụng khá nhiều trong kiến trúc, nhất là trong việc bảo vệ công trình hay
những cơng trình địi hỏi cao về kết cấu nhưng có định hình phức tạp mà vật liệu thép
khơng thể đáp ứng được. Các hệ chắn nắng làm bằng nhơm có ưu điểm là nhẹ, thi cơng
nhanh, thống về mặt thị giác, dễ bảo dưỡng, sửa chữa, tạo nên tính đa dạng về hình
thức và chất cản vật liệu cho mặt đứng cơng trình. Nhẹ, bền và dễ sử dụng là 3 từ dùng
để mô tả về nhôm. Đặc tính “nhẹ” làm giảm đi sức nặng của các cơng trình cho phép
các kiến trúc sư có thể mở rộng hoặc thay đổi linh hoạt cấu trúc của chúng mà vẫn đảm
bảo tiến độ xây dựng, thi công. Trong khi đó, khả năng chịu lực tốt cùng với chống lại
sự ăn mịn là đặc điểm then chốt giúp nhơm được ưa chuộng hơn cả tại những vùng khí
hậu nhiệt đới khắc nghiệt.
Một số ứng dụng của kết cấu nhôm tại Việt Nam và thế giới được thể hiện trong
các hình từ hình 1.1. đến hình 1.4.


1


CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU

Hình 1.1. Tịa nhà Petronas Twin Towers, Malaysia [1]
Tòa nhà nổi tiếng ở Kuala Lumpur là một trong những ví dụ tiêu biểu về kết cấu
nhơm trong ngành kiến trúc. Kết cấu của tòa nhà bao gồm khung nhôm được xử lý và
gia công đặc biệt để đảm bảo tính cứng vững và an tồn cho tịa nhà.

Hình 1.2. Tịa nhà Burj Khalifa, Các Tiểu Tiểu Vương quốc Arab Thống nhất [2]
Burj Khalifa là tòa nhà cao nhất thế giới hiện nay và sử dụng kết cấu khung nhôm
kết hợp khung bê tông cốt thép trong việc xây dựng. Kết cấu nhôm được sử dụng trong
việc tạo ra một khung xương vững chắc cho tòa nhà và giúp giảm thiểu trọng lượng của
tòa nhà.

2


CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU

Hình 1.3. Tịa nhà The Gherkin, Anh [3]
Tòa nhà nổi tiếng ở London, Anh được thiết kế bởi kiến trúc sư Norman Foster.
Kết cấu của tòa nhà bao gồm khung nhơm và đồng thời cũng có các vật liệu xây dựng
khác như kính và thép.

Hình 1.4. Tịa nhà Taipei 101, Đài Bắc [4]
Kết cấu của Taipei 101 sử dụng nhiều vật liệu xây dựng, bao gồm cả kết cấu nhôm.
Kết cấu nhôm được sử dụng để tạo ra khung xương chịu lực và cấu trúc bên ngoài của

tịa nhà. Ngồi kết cấu nhơm, tịa nhà cịn sử dụng thép và bê tông để tạo ra một kết cấu
vững chắc và đáng tin cậy.
Theo dõi và chẩn đoán kết cấu (SHM: Structural Health Monitoring) là một kỹ
thuật mới kết hợp giữa nhiều ngành kỹ thuật nhiệt học, kỹ thuật điện, kỹ thuật phân tích
số liệu, vật liệu và cơng nghệ thơng tin… Theo dõi và chẩn đốn kết cấu là một quá trình
3


CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU

tìm kiếm hư hỏng và xác định đặc trưng của kết cấu kỹ thuật.
Mục tiêu của theo dõi và chẩn đoán kết cấu :
- Theo dõi và điều khiển quá trình xây dựng.
- Kiểm tra thiết kế và khả năng làm việc của kết cấu.
- Kiểm tra tải trọng hiện trường.
- Hỗ trợ bảo dưỡng cơng trình xây dựng.
- Xác định hư hỏng trước khi hư hỏng đạt đến mức nguy hiểm từ đó đảm bảo an
tồn cho cộng đồng.
- Giảm thiểu chi phí và thời gian sửa chữa hư hỏng.
- Hỗ trợ trong những trường hợp khẩn cấp như là sơ tán hoặc điều khiển giao thơng.
Hiện nay có hai phương pháp được nghiên cứu nhằm để theo dõi và chẩn đốn kết
cấu (SHM) đó là phương pháp phá hủy (DE – Destructive Evaluation) và phương pháp
không phá hủy (NDE – Non-destructive Evaluation):
- Phương pháp phá hủy (DE) là phương pháp mà mẫu thử hoặc kết cấu (một phần)
sẽ bị tác động đến mức hư hỏng nhằm mục đích xác định tính chất cơ học, sức bền, tính
dẻo và độ cứng… Đây là phương pháp đánh giá trực tiếp có thể xác định được tính chất
của kết cấu ngay sau thí nghiệm.
- Phương pháp khơng phá hủy (NDE) là phương pháp dùng để thử nghiệm, kiểm
tra, đánh giá và chẩn đoán kỹ thuật các sản phẩm, cơng trình cơng nghiệp mà khơng làm
tổn hại đến khả năng sử dụng của chúng và sau khi kiểm tra kết cấu vẫn có thể dùng

được theo các mục đích thiết kế ban đầu. NDE chỉ cho được các kết quả gián tiếp (thông
qua so sánh với mẫu chuẩn).
Công nghệ theo dõi và chẩn đoán kết cấu đã phát triển nhiều trong thời gian gần
đây, đặc biệt là sử dụng thiết bị cảm biến tích hợp để cung cấp khả năng tự động theo
dõi và phát hiện các hư hỏng trong cấu trúc. Tính năng cảnh báo sớm khi hư hỏng mới
xuất hiện sẽ rất hữu ích, tránh được thiệt hại nghiêm trọng cho cấu trúc và các chức năng
liên quan.
Kỹ thuật giám sát tính tồn vẹn cấu trúc được đề xuất sử dụng các biến đổi trong
đáp ứng động học để định lượng và xác định các hư hỏng. Phương pháp này khác biệt
với các phương pháp phân tích khác bởi nó sử dụng tần số cao để kích thích cấu trúc và
cảm biến để phát hiện các rung động của cấu trúc. Tần số cao được sử dụng để tạo ra
các xung kích thích ngắn, nhỏ hơn chiều dài đặc trưng của hư hỏng, giúp dễ dàng phát
hiện các hư hỏng mới bắt đầu mà không ảnh hưởng đến độ cứng của kết cấu. Phát hiện
sớm các hư hỏng mới này là rất quan trọng vì nó cung cấp cảnh báo trước khi sự cố xảy

4


CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU

ra.
Phương pháp phân tích hư hỏng cục bộ này là hữu ích nhất, vì các phương pháp
tổng thể không thể dự báo được các hư hỏng này. Kỹ thuật này sử dụng các miếng PZT
nhỏ để tạo ra tần số kích thích cao, thường là các tần số kHz, để theo dõi kết cấu. Sử
dụng các tần số kích thích cao là phương pháp hiệu quả để giám sát và chẩn đoán các
hư hỏng cấu trúc mà không gây tổn hại đến chúng. Kỹ thuật này sử dụng tích hợp các
cảm biến để theo dõi tình trạng kết cấu và cảnh báo ngay khi phát hiện các hư hỏng mới
bắt đầu, trước khi chúng gây ra những thiệt hại nghiêm trọng.
Tại tần số kích thích cao, các hư hỏng nhỏ như vết nứt và tách lớp vật liệu sẽ tạo
ra các phản ứng cục bộ trong các đặc trưng trở kháng. Sử dụng các tần số cao cũng giúp

giới hạn khu vực cảm biến của thiết bị, từ đó cơ lập các tác động của hư hỏng trong các
khu vực xa hơn. Phương pháp này rất hữu ích để đảm bảo tính toàn vẹn kết cấu tại mọi
thời điểm, đặc biệt là trong những khu vực quan trọng của kết cấu. Kết hợp với các tấm
nhỏ PZT, kỹ thuật này đem lại hiệu quả cao và khả năng giám sát tốt hơn cho việc xác
định và theo dõi các hư hỏng.
Từ các yêu cầu cấp thiết trên, đề tài “Chẩn đốn vết nứt trong kết cấu nhơm sử
dụng đáp ứng trở kháng và mạng nơ-ron tích chập” là vấn đề cần được đi sâu tìm hiểu
và nghiên cứu. Để đạt được mục tiêu trên các vấn đề nghiên cứu trong phạm vi luận văn
sẽ được thực hiện: Sử dụng phần mềm ANSYS APDL 19.2 mô phỏng các thí nghiệm
được tiến hành trên các mẫu dầm nhơm, tấm trịn nhơm trong giai đoạn khơng hư hỏng
và có hư hỏng.
1.2. Mục tiêu và nội dung nghiên cứu
1.2.1. Mục tiêu nghiên cứu
Chẩn đốn vết nứt trong kết cấu nhơm sử dụng đáp ứng trở kháng và mạng nơ-ron
tích chập. Mục tiêu của luận văn là ứng dụng phương pháp trở kháng thơng qua việc sử
dụng tính chất đặc trưng của thiết bị áp điện (PZT) để theo dõi và chẩn đốn kết cấu
nhơm. Ngồi ra, luận văn cịn xây dựng mạng nơ-ron tích chập để chẩn đốn mức độ và
vị trí hư hỏng của kết cấu.
1.2.2. Nội dung nghiên cứu
1. Mơ phỏng dầm nhơm, ghi nhận tín hiệu trở kháng, so sánh với số liệu thực
nghiệm đã được công bố và chẩn đoán mức độ hư hỏng bằng mạng 1D-CNN.
2. Mơ phỏng tấm trịn nhơm, ghi nhận tín hiệu trở kháng, so sánh với số liệu thực
nghiệm đã được công bố và chẩn đốn vị trí hư hỏng bằng mạng 1D-CNN.
3. Mơ phỏng tấm trịn nhơm, ghi nhận tín hiệu trở kháng, xác định vùng ảnh hưởng
của cảm biến PZT bằng mạng 1D-CNN.
5


CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU


1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
1.3.1. Đối tượng nghiên cứu
Chẩn đoán mức độ và vị trí hư hỏng trong kết cấu nhơm sử dụng đáp ứng trở kháng
và mạng nơ-ron tích chập.
1.3.2. Phạm vi nghiên cứu
Để đảm bảo tiến độ thời gian và khả năng nội dung có thể thực hiện được. Luận
văn được giới hạn trong phạm vi như sau:
- Sử dụng phần mềm ANSYS APDL 19.2 mơ phỏng các thí nghiệm được tiến hành
trên các mẫu dầm nhôm và tấm nhôm trong giai đoạn khơng hư hỏng và có hư hỏng.
- Khảo sát, so sánh tín hiệu trở kháng của mơ phỏng và thí nghiệm chứng minh
khả năng mơ phỏng hư hỏng trong kết cấu.
- Chỉ sử dụng phương pháp trở kháng và mạng nơ-ron tích chập để chẩn đốn.
- Kết cấu được mô phỏng trong điều kiện lý tưởng, không xét đến các yếu tố tác
động ngoại cảnh như: gió, ánh sáng, sóng điện từ, máy đo…
1.4. Tính cấp thiết và ý nghĩa thực tiễn của nghiên cứu
Kết cấu nhơm đóng vai trò đặc biệt quan trọng trong sự làm việc của một hệ kết
cấu. Một sự cố nhỏ do hư hỏng bên trong có thể gây ra những hậu quả nghiêm trọng.
Hiện nay, có nhiều phương pháp chẩn đốn hư hỏng nhưng hầu hết đều mang tính chủ
động và địi hỏi người thực hiện có những kỹ năng và kinh nghiệm chuyên môn. Một số
phương pháp yêu cầu tác động vào kết cấu như khoan xâm nhập, gây ra nguy cơ hư
hỏng thêm cho kết cấu cần được chẩn đoán.
Để khắc phục những hạn chế trên, phương pháp trở kháng cơ-điện đã ra đời, giúp
chẩn đốn hư hỏng và vị trí hư hỏng một cách chính xác và hiệu quả. Đặc biệt, phương
pháp trở kháng cơ-điện là một phương pháp chủ yếu được áp dụng để chẩn đoán hư
hỏng trong kết cấu nhôm. Phương pháp này cho thấy ưu điểm là giá thành thấp, có thể
theo dõi cơng trình trong thời gian dài, khơng địi hỏi nhân cơng có chun mơn cao và
các kết quả trực quan dễ xử lý.
Phương pháp trở kháng là phương pháp rất phù hợp để xác định và theo dõi hư
hỏng và vị trí vết nứt tại các vị trí trên kết cấu bằng cách sử dụng các cảm biến có diện
tích rất nhỏ và khối lượng không đáng kể. Việc sử dụng phương pháp này khơng ảnh

hưởng đến sự làm việc bình thường của kết cấu. Phương pháp này giúp xác định sớm
hư hỏng và đánh giá mức độ hư hỏng để đưa ra biện pháp xử lý sớm, đảm bảo cho kết
cấu làm việc bình thường và an tồn. Các nghiên cứu đã sử dụng các cảm biến PZT dạng
tấm phẳng được dán bên ngồi kết cấu nhơm để theo dõi hư hỏng và vị trí vết nứt.

6


CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU

Các chỉ số đánh giá hư hỏng dựa trên đáp ứng trở kháng như chỉ số RMSD (Root
Mean Square Deviation), chỉ số CC (Correlation Coefficient), chỉ số CCD (Correlation
Coefficient Deviation), chỉ số MAPD (Mean Absolute Percentage Deviation),… có thể
cung cấp cho nhà nghiên cứu thơng tin về sự xuất hiện của hư hỏng thông qua việc thay
đổi các chỉ số trong từng trường hợp hư hỏng.
Hiện nay, để theo dõi sức khỏe kết cấu, có hai phương pháp chính là tiếp cận dựa
trên mơ hình và tiếp cận theo hướng dữ liệu. Tuy nhiên, phương pháp tiếp cận theo
hướng dữ liệu đối diện với thách thức lớn là phải xử lý một lượng lớn thông tin thu được.
Vì vậy, các nhà nghiên cứu đang áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và sử dụng các thuật toán
học sâu để phân tích dữ liệu và nhận ra các khn mẫu sẵn có trong dữ liệu.
Mục tiêu cuối cùng của các thuật toán học sâu là so sánh thống kê với đường cơ
sở và quyết định sử dụng loại học tập phù hợp, tức là giám sát hoặc không giám sát, dựa
trên sự sẵn có của dữ liệu từ các trạng thái hư hỏng của kết cấu. Nếu có sẵn dữ liệu từ
trạng thái hư hỏng, loại học tập sẽ được giám sát. Ngược lại, nếu chỉ có dữ liệu từ trạng
thái không bị hư hại của kết cấu, học không giám sát được áp dụng để xác định kết cấu
cơ bản trong dữ liệu này.
Sử dụng các thuật toán học sâu trong việc theo dõi sức khỏe kết cấu đã tạo ra một
quy trình tự động với sự can thiệp tối thiểu của con người và đem lại hiệu quả đáng kể.
Trong nghiên cứu này, phương pháp sử dụng đáp ứng trở kháng kết hợp với mạng nơron tích chập (CNN) được phát triển để chẩn đốn hư hỏng của kết cấu nhôm.
1.5. Cấu trúc luận văn

Nội dung luận văn được trình bày gồm 5 chương như sau:
Chương 1. Giới thiệu
Giới thiệu sơ lược về đề tài nghiên cứu, mục tiêu và nội dung nghiên cứu, đối
tượng và phạm vi nghiên cứu, tính cần thiết và ý nghĩa thực tiễn của đề tài.
Chương 2. Tổng quan
Tổng quan về tình hình nghiên cứu của các tác giả trong và ngoài nước về phương
pháp trở kháng để xác định, chẩn đoán hư hỏng của kết cấu, phương pháp sử dụng CNN
trong việc xác định, chẩn đoán hư hỏng trong kết cấu nhơm.
Chương 3. Cơ sở lý thuyết
Trình bày các cơ sở lý thuyết, các phương pháp sẽ áp dụng để chẩn đốn hư hỏng
và vị trí vết nứt trong kết cấu nhơm.
Chương 4. Các bài tốn khảo sát
Áp dụng cơ sở lý thuyết để thực hiện tính tốn các bài toán ứng dụng và nhận xét

7


CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU

kết quả đạt được.
Chương 5. Kết luận và kiến nghị
Đưa ra một số kết luận quan trọng đạt được trong luận văn và kiến nghị hướng
phát triển đề tài trong tương lai.

8


CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN

CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN

SHM ra đời nhằm mục đích cung cấp mọi thơng tin về sức khỏe kết cấu trong thời
gian tồn tại của nó, chẩn đốn "tình trạng" của các thành phần vật liệu, các bộ phận cấu
thành kết cấu nói chung. Trạng thái của kết cấu phải được duy trì theo quy định thiết kế.
Giữa những phương pháp theo dõi sức khỏe kết cấu (SHM) theo phương pháp
khơng phá hủy (NDE) thì phương pháp trở kháng (Impedance-based method) dựa vào
tìm những thay đổi điện trong trở kháng cơ điện của thiết bị áp điện (Piezoelectric
device) được liên kết trên kết cấu, đã được mở rộng nghiên cứu và áp dụng để tìm ra hư
hỏng trong kết cấu.
Chương này sẽ trình bày các nghiên cứu ở trong và ngoài nước về lĩnh vực trở
kháng, đồng thời kết hợp mạng nơ- ron tích chập để chẩn đốn kết cấu.
2.1. Tình hình nghiên cứu nước ngồi
2.1.1. Phương pháp trở kháng
Năm 1993, Liang và cộng sự đã giới thiệu một phương pháp sử dụng trở kháng để
đánh giá các thông số cơ học của một kết cấu [5]. Nghiên cứu này đã trình bày và mơ tả
sự tương tác giữa tấm PZT (chất có khả năng chuyển đổi điện năng thành năng lượng
cơ học) và kết cấu chủ thông qua mơ hình một bậc tự do, bao gồm lị xo và vật nặng,
đồng thời xem xét hệ số cản (mơ hình SMD). Tác giả đã sử dụng tần số kích thích cao
(lớn hơn 30kHz) để tìm kết quả bài toán trở kháng và so sánh với kết quả tương ứng thu
được từ phương pháp phần tử hữu hạn. Nhờ đó, các tác giả đã tìm ra mối quan hệ giữa
giá trị trở kháng của tấm PZT và trở kháng cơ học của kết cấu chủ.
Năm 1994, từ mơ hình ban đầu của Liang (1993), Zhou và cộng sự đã giới thiệu
và kiểm chứng thực nghiệm một mơ hình động học phức tạp hơn với hai bậc tự do [6].
Trong mơ hình này, một tấm PZT mỏng được giả sử có hai cạnh cố định và hai cạnh
được gắn vào kết cấu chủ. Tác giả đã thiết kế và thử nghiệm mơ hình này để làm rõ khả
năng của phương pháp trở kháng trong việc xác định và dự đoán các thông số vật lý của
hệ kết cấu, và kết quả được so sánh với các kết quả thực nghiệm.Kết quả của nghiên cứu
đã khẳng định rằng phương pháp trở kháng có khả năng đáng tin cậy để đưa ra thông tin
về các thông số cơ học của kết cấu dựa trên các kết quả thực nghiệm. Ngoài ra, tác giả
đã nhận thấy rằng việc sử dụng một cặp tấm PZT gắn vào nhau dẫn đến tốc độ phản hồi
tốt hơn so với việc sử dụng tấm PZT đơn lẻ.

Năm 1995, Sun và cộng sự [7] đã đưa ra ứng dụng phương pháp trở kháng để giám
sát sức khỏe của một kết cấu giàn trong phịng thí nghiệm. Nghiên cứu này đề xuất một
khái niệm mới về việc xác định vị trí các cảm biến phát hiện hư hỏng trên kết cấu. Tác
giả đã gắn các tấm PZT tại các điểm giao nút của giàn để theo dõi hoạt động của kết

9


CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN

cấu, và sử dụng thuật toán thống kê để dõi quá trình hoạt động của dàn. Kết quả nghiên
cứu cho thấy đáp ứng trở kháng tại các điểm PZT khác nhau trong giàn là khác nhau, do
đó, sử dụng nhiều tấm PZT tại các vị trí khác nhau là cần thiết để giám sát kết cấu.
Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng ở miền tần số cao, phạm vi giám sát của kết cấu giảm đi.
Đồng thời, tác giả nhận thấy chỉ số RMSD (Root Mean Square Deviation) là một cơng
cụ hữu ích để phát hiện sự hư hỏng trong kết cấu.
Năm 2000, Park và cộng sự đã trình bày về ứng dụng phương pháp trở kháng để
giám sát sức khỏe của các bộ phận chính trên một số kết cấu dân dụng [8]. Tác giả tiến
hành theo dõi tình trạng hư hỏng của kết cấu bằng cách sử dụng tần số cao (trên 30kHz).
Nghiên cứu cũng tập trung vào ảnh hưởng của thay đổi điều kiện biên và biến đổi nhiệt
độ, cũng như các tác động không thể kiểm soát được. Kết quả nghiên cứu đã chứng minh
khả năng và hiệu quả của phương pháp trở kháng trong việc giám sát tình trạng của các
cơng trình dân dụng khác nhau và phân biệt các dạng hư hỏng đa dạng. Điều này cho
thấy tiềm năng của phương pháp trở kháng trong việc theo dõi và đánh giá sức khỏe của
kết cấu, giúp xác định các vấn đề và hư hỏng sớm hơn để có thể thực hiện biện pháp bảo
trì và sửa chữa kịp thời.
Năm 2001, Giurgiutiu và Zagrai đã khảo sát các cảm biến áp điện trong việc đánh
giá tính cơ học của các cấu trúc [9]. Thí nghiệm được tiến hành trên các mẫu đơn giản
như dầm thép để nghiên cứu lý thuyết và trên mẫu lưỡi tua bin thực tế để minh họa cho
phương pháp. Kết quả cho thấy rằng đáp ứng trở kháng được ghi lại bởi các cảm biến

áp cơ-điện thể hiện chính xác phản ứng cơ học của cấu trúc. Điều đáng chú ý là tác giả
nhận ra rằng sự có mặt của cảm biến không làm thay đổi phản ứng của cấu trúc do cảm
biến có khối lượng khơng đáng kể. Điều này cho thấy tính nhạy cảm và tin cậy của
phương pháp trở kháng trong việc đánh giá và giám sát cấu trúc, mà không ảnh hưởng
đến hiệu suất hoạt động của chúng.
Năm 2002, Bhalla và cộng sự đã nghiên cứu về ứng dụng thực tế của phương pháp
trở kháng trong việc giám sát sức khỏe của cơng trình với thời gian đáp ứng trở kháng
trên hai tháng [10]. Tác giả đã nhận ra thách thức chính của việc sử dụng PZT là đạt
được hành vi nhất quán trong môi trường tự nhiên. Điều này đòi hỏi bảo vệ tấm dán
PZT khỏi tác động của môi trường, và việc sử dụng một tấm che phù hợp để bảo vệ
PZT trở nên cần thiết, đặc biệt là để chống ẩm và đảm bảo tuổi thọ dài hạn. Tác giả đã
phát hiện rằng tấm PZT vẫn đáp ứng một cách nhạy bén đối với hư hỏng, ngay cả khi
có lớp bảo vệ. Nghiên cứu bao gồm việc sử dụng một lớp silica để bảo vệ bộ chuyển
đổi PZT trong môi trường ẩm ướt và sử dụng keo kết dính chất lượng cao để dán PZT.
Năm 2002, Xu và cộng sự đã nghiên cứu về tác động của lớp liên kết trong tương
tác giữa tấm PZT và kết cấu chủ [11]. Tác giả đã mơ hình hóa lớp liên kết giữa miếng
10


CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN

dán áp điện PZT và kết cấu chủ như một hệ thống SMD trong phân tích điện cơ kết hợp.
Độ cứng của lò xo được cho là thay đổi và có tác động trực tiếp đến trở kháng cơ học
của kết cấu. Nghiên cứu này đã chứng minh rằng ảnh hưởng của điều kiện liên kết là
quan trọng để đạt được kết quả chính xác. Tuy nhiên, đo đạc độ cứng của lớp liên kết
giữa tấm PZT và kết cấu chủ là khó khăn. Mặc dù vậy, nghiên cứu này đóng góp vào
việc hiểu rõ hơn về vai trò của lớp liên kết trong tương tác giữa PZT và kết cấu chủ, và
có thể hướng dẫn cho việc điều chỉnh và tối ưu hóa hệ thống trở kháng trong ứng dụng
thực tế.
Năm 2002, Tseng và Naidu đã nghiên cứu về ứng dụng phương pháp trở kháng

trong việc đánh giá các mẫu nhôm [12]. Nghiên cứu cho thấy một số khó khăn khi áp
dụng phương pháp trở kháng ở tần số thấp, do không thể phát hiện được các hư hỏng
ban đầu. Tuy nhiên, qua thực nghiệm, đã chứng minh được rằng phương pháp đáp ứng
trở kháng có thể đạt tới phạm vi tần số 150 kHz. Đáng chú ý, tín hiệu từ cảm biến PZT
được phát hiện có vùng cảm biến rộng, cho phép phát hiện các hư hỏng ban đầu ngay
cả khi chúng nhỏ và xa tới 1 m từ tấm cảm biến. Ví dụ, một vết nứt có kích thước 5 mm
ở vị trí đó cũng có thể được phát hiện bởi tấm cảm biến. Những kết quả này chỉ ra tiềm
năng của phương pháp trở kháng trong việc phát hiện và đánh giá các hư hỏng ban đầu
trong các mẫu nhôm.
Năm 2002, Tseng và cộng sự đã nghiên cứu về sử dụng cảm biến trở kháng bề mặt
để đánh giá hai loại hư hỏng phổ biến trong kết cấu bê tơng, đó là lỗ rỗng và vết nứt
[13]. Trong nghiên cứu, họ sử dụng phần mềm ANSYS để mơ phỏng một mẫu bê tơng
hình vng và phân tích trở kháng cơ học của kết cấu. Kết quả nghiên cứu đã chứng
minh tính khả thi của phần mềm ANSYS trong việc giải quyết vấn đề sử dụng cảm biến
trở kháng để theo dõi sức khỏe của cơng trình. Việc mơ hình hóa mẫu bê tơng và phân
tích trở kháng cơ học cho thấy khả năng của phần mềm trong đánh giá và phát hiện các
hư hỏng trong kết cấu.
Năm 2008, Yang và cộng sự đã thành công trong việc mô phỏng đáp ứng trở kháng
trên dầm nhôm bằng phần mềm ANSYS, và các kết quả thu được có độ tương đồng cao
với kết quả thực nghiệm, ngay cả ở tần số lên tới 100 kHz [14]. Thơng qua thực nghiệm,
nhóm nghiên cứu đã phát hiện rằng độ dày của lớp liên kết giữa tấm PZT và kết cấu chủ
cần được giảm xuống dưới một phần ba độ dày để tránh các tác động tiêu cực do hiện
tượng cộng hưởng giữa miếng dán PZT và phản hồi từ kết cấu chủ. Kết quả này đề cao
tầm quan trọng của việc tối ưu hóa độ dày liên kết để đạt được hiệu suất tốt nhất trong
việc sử dụng cảm biến trở kháng trên các kết cấu nhôm.
Năm 2016, Oliveira và cộng sự đã nghiên cứu về đáp ứng trở kháng của hợp kim
nhôm [15]. Nghiên cứu sử dụng phương pháp phổ trở kháng để đo và đánh giá các hợp
11