Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nhận dạng cản trong dao động của kết cấu công trình

Chia sẻ: Na Na | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:12

Thêm vào BST

Báo xấu

56
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Với mục tiêu nghiên cứu và đề xuất các phương pháp, công thức mới để nhận dạng các tham số cản trong dao động của kết cấu công trình, đề tài luận án "Nhận dạng cản trong dao động của kết cấu công trình" cho đến nay đang là vấn đề có ý nghĩa khoa học và thực tiễn. Sau đây là bản tóm tắt luận án.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nhận dạng cản trong dao động của kết cấu công trình

24 1 3. Từ các công thức và phương pháp nhận dạng cản đề xuất, luận án đã xây dựng MỞ ĐẦU một chương trình thí nghiệm và bộ chương trình IOD (Identification Of Damping) 1. Tính cấp thiết của đề tài tự động hóa nhận dạng các tham số cản của kết cấu. Bộ chương trình IOD được lập trình bằng Matlab bao gồm nhiều chương trình con thực hiện nhiều chức năng khác Cản có vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực của cơ học công trình từ nhau như: Xử lý nhiễu và tính toán FRF; nhận dạng tỷ số cản nhớt; nhận dạng hệ phân tích, thiết kế, kiểm định cho đến giám sát trạng thái kỹ thuật công trình và số cản nội ma sát; nhận dạng ma trận cản nhớt; nhận dạng ma trận cản nội ma sát; điều chỉnh động lực học kết cấu. Tuy nhiên, cản rất khó có thể mô hình hóa và nhận dạng đồng thời các ma trận cản nhớt và ma trận cản nội ma sát; so sánh và xác tính toán như độ cứng và khối lượng mà phải được nhận dạng từ thí nghiệm đo định mô hình cản phù hợp với kết cấu. Bộ chương trình này có giao diện trực quan, dao động của kết cấu. Sự phức tạp về cả cơ chế lẫn đặc trưng của cản làm cho thân thiện, dễ sử dụng và cho kết quả nhận dạng cản đáng tin cậy. Bộ chương trình các phương pháp nhận dạng cản hiện nay gặp nhiều khó khăn, đặc biệt là ảnh IOD có thể ứng dụng để nhận dạng cản của kết cấu công trình. hưởng của nhiễu đo đạc đến kết quả nhận dạng. Với mục tiêu nghiên cứu và đề xuất các phương pháp, công thức mới để nhận dạng các tham số cản trong dao 4. Luận án đã tiến hành thí nghiệm đo dao động và nhận dạng cản trên một số kết động của kết cấu công trình, đề tài luận án: “Nhận dạng cản trong dao động cấu công trình thực (kết cấu dầm thép và công trình tháp điện gió trên quần đảo của kết cấu công trình” cho đến nay đang là vấn đề có ý nghĩa khoa học và Trường Sa). Các kết quả thí nghiệm cho thấy các công thức và phương pháp đề xuất thực tiễn. trong luận án phù hợp với lý thuyết và có độ chính xác cao hơn các phương pháp hiện có. Các kết quả thí nghiệm nhận dạng có thể được sử dụng cho phân tích, thiết 2. Đối tượng, phạm vi nghiên cứu của luận án kế kết cấu, hoặc đánh giá trạng thái kỹ thuật của công trình trong quá trình khai Đối tượng nghiên cứu: Mô hình cản nhớt và mô hình cản nội ma sát trong dao thác. Đặc biệt, với các tham số cản nhận dạng được, có thể ứng dụng để đề xuất mô động của kết cấu công trình. hình cản phù hợp với kết cấu. Nội dung được phản ánh trong công trình số [], Phạm vi nghiên cứu: [], [] của tác giả. - Về kết cấu: Tuyến tính, làm việc trong và ngoài giai đoạn đàn hồi. - Về các mô hình cản: Mô hình cản nhớt, mô hình cản nội ma sát và mô hình II. Một số kiến nghị cản đồng thời (gồm cản nhớt và cản nội ma sát). Phạm vi của luận án không xét đến 1. Trong phân tích, thiết kế công trình cần đánh giá đúng vai trò của cản và xác định cản của môi trường đối với kết cấu. mô hình cản cũng như các tham số cản phù hợp với kết cấu. Nhất là đối với các 3. Phương pháp nghiên cứu công trình lớn chịu tác dụng của tải trọng động đặc biệt như động đất, sóng biển, Kết hợp nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm để nhận dạng các tham số cản tải trọng nổ thì xác định các tham số cản bằng thực nghiệm là một việc cần thiết. của kết cấu công trình. Lập chương trình nhận dạng cản của kết cấu bằng ngôn ngữ 2. Cần cân nhắc thận trọng khi sử dụng mô hình cản Rayleigh cho kết cấu khi chưa lập trình Matlab. biết các tỷ số cản hoặc thận trọng khi giả thiết các tỷ số cản. Mô hình cản Rayleigh 4. Cấu trúc của luận án cần ít nhất hai tần số dao động riêng và 2 tỷ số cản tương ứng. Khi nhận dạng được Luận án gồm phần mở đầu, sáu chương, phần kết luận chung, tài liệu tham nhiều hơn 2 tỷ số cản thì nên sử dụng mô hình cản Caughey thay cho mô hình cản khảo với 153 trang thuyết minh (trong đó có 35 bảng, 69 hình vẽ, 68 tài liệu tham Rayleigh. khảo) và 33 trang phụ lục. III. Hướng nghiên cứu phát triển tiếp theo Mở đầu: Trình bày tính cấp thiết của đề tài luận án và bố cục luận án. Chương 1: Tổng quan về vấn đề nghiên cứu 1. Nghiên cứu phương pháp nhận dạng các tham số động lực học khác của kết cấu Chương 2: Nhận dạng cản nhớt của hệ kết cấu công trình như khối lượng, độ cứng, tần số và dạng dao động riêng của hệ từ số liệu đo dao Chương 3: Nhận dạng cản nội ma sát của hệ kết cấu công trình động. Chương 4: Nhận dạng đồng thời ma trận cản nhớt và ma trận cản nội ma sát 2. Nghiên cứu phương pháp nhận dạng cản trong kết cấu phi tuyến. của kết cấu công trình 3. Nghiên cứu phương pháp nhận dạng mô hình cản ma sát ngoài. Chương 5: Xây dựng bộ chương trình tự động hóa nhận dạng cản 4. Nghiên cứu sự phụ thuộc của các phương pháp nhận dạng ma trận cản vào các Chương 6: Thực nghiệm nhận dạng cản điểm tần số tính toán trong dải tần số đo. Từ đó, đề xuất cách thức lựa chọn dải tần Kết luận chung: Trình bày các kết quả chính và những đóng góp mới của số tính toán để bài toán nhận dạng ma trận cản có độ chính xác cao. luận án.
2 23 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU tần số ở cả 3 mode đã nhận dạng. Có thể thấy rằng, mô hình cản Caughey tỏ ra phù Trình bày tổng quan về mô hình cản nhớt và các phương pháp nhận dạng các hợp với kết cấu tháp gió hơn so với các mô hình cản Rayleigh. tham số của mô hình cản nhớt; mô hình cản nội ma sát và các phương pháp nhận 6.3. Kết luận chương dạng các tham số của mô hình cản nội ma sát; các phương pháp nhận dạng mô hình - Kết quả đo dao động và nhận dạng cản của kết cấu dầm cho thấy phương pháp cản đồng thời từ số liệu đo dao động. Đánh giá ưu nhược điểm của các phương pháp đề xuất nhận dạng đồng thời các ma trận cản DMsI phù hợp với thực nghiệm hơn và định hướng các nội dung nghiên cứu, đề xuất: các phương pháp của Tsuei và Kim K.S. - Nghiên cứu đề xuất công thức mới nhận dạng tỷ số cản nhớt và hệ số cản nội - Kết quả nhận dạng cản theo mô hình cản nhớt tương đương và mô hình cản ma sát của kết cấu. Mục tiêu của các công thức đề xuất là mở rộng phạm vi ứng đồng thời gần với thực nghiệm hơn mô hình cản nội ma sát tương đương. Có thể sử dụng và nâng cao độ chính xác khi nhận dạng cản. dụng mô hình cản nhớt tương đương thay thế mô hình cản đồng thời khi phân tích - Nghiên cứu và phát triển phương pháp mới nhận dạng ma trận cản nhớt, ma trận dao động của kết cấu dầm. cản nội ma sát, nhận dạng đồng thời ma trận cản nhớt và ma trận cản nội ma sát. - Thí nghiệm nhận dạng kết cấu tháp điện gió trên quần đảo Trường Sa cho thấy Các phương pháp đề xuất cần phải có độ chính xác cao hơn và hạn chế ảnh hưởng các kết quả nhận dạng tần số dao động riêng của kết cấu rất gần với mô hình PTHH. của nhiễu đo đạc đến kết quả nhận dạng cản. Các tỷ số cản nhận dạng được (dao động trong khoảng 1.8982.178% với các mode - Lập chương trình tự động hóa nhận dạng các tham số cản của kết cấu từ số liệu đầu tiên) phù hợp với mức độ cản trong kết cấu thép. đo dao động. - Các kết quả nhận dạng có thể được sử dụng cho phân tích, thiết kế kết cấu, - Thí nghiệm nhận dạng các tham số cản của một số kết cấu công trình thực để hoặc đánh giá trạng thái kỹ thuật của công trình trong quá trình khai thác. Đặc biệt, kiểm chứng lý thuyết. với các tham số cản nhận dạng được, có thể ứng dụng để đề xuất mô hình cản phù hợp với kết cấu. CHƯƠNG 2: NHẬN DẠNG CẢN NHỚT CỦA HỆ KẾT CẤU CÔNG TRÌNH KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 2.1. Khái niệm về hàm phản ứng tần số với cản nhớt I. Những đóng góp mới của luận án 2.2. Nhận dạng tỷ số cản nhớt của hệ kết cấu công trình 2.2.1. Công thức cơ bản nhận dạng cản theo phương pháp độ rộng dải tần số nửa 1. Trên cơ sở sử dụng độ rộng dải tần số tổng quát thay thế cho độ rộng dải tần số công suất (HPB- Half Power Bandwidth) [47] nửa công suất, luận án đã đề xuất một nhóm các công thức nhận dạng tỷ số cản nhớt Từ đường cong biên độ và hệ số cản nội ma sát của kết cấu, bao gồm các công thức (2.25), (2.29) và (3.16), a) b) hàm phản ứng tần số (FRF) |H| |H| (3.20). Các công thức đề xuất cho kết quả chính xác hơn và phạm vi áp dụng rộng chuyển vị (Hình 2.1a), ứng hơn các công thức đã có. Các công thức đề xuất có thể được áp dụng trọng hệ có |H|max với mỗi peak cộng hưởng mức độ cản lớn. Nội dung được phản ánh trong công trình số [], [], [] được tách thành Hình 2.1b, và |H|max của tác giả. tỷ số cản được ước lượng theo 2 2. Trên cơ sở biến đổi phương trình vi phân dao động của hệ trong miền thời gian công thức cơ bản: thành hệ phương trình đại số phức trong miền tần số, kết hợp với các kỹ thuật giảm   a b O  O a r b  sai số khi giải hệ phương trình đại số bằng thủ tục bình phương tối thiểu hoặc thủ  b  (2.17) tục giả nghịch đảo ma trận, luận án đã đề xuất một nhóm các phương pháp mới để 2r 2 Hình 2.1: Phương pháp HPB nhận dạng ma trận cản nhớt (phương pháp VDMI), nhận dạng ma trận cản nội ma 2.2.2. Công thức nhận dạng tỷ sát (phương pháp IDMI), nhận dạng đồng thời ma trận cản nhớt và ma trận cản nội số cản nhớt đã được phát triển bởi Wang [57] và Wu [63] ma sát (phương pháp DMsI). Các phương pháp đề xuất sử dụng trực tiếp ma trận Năm 2011, Wang [57] đề xuất công thức: 4 3  2  b (2.18) số liệu đo FRF của kết cấu để nhận dạng các ma trận cản mà không thông qua bất Năm 2015, Wu [63] đề xuất công thức:   b / (2 1  b 2 ) (2.21) kỳ một phương pháp nào khác. Các số liệu đo mô phỏng và thực nghiệm trên kết Các công thức của Wang, Wu và công thức cơ bản đều xuất phát từ phương cấu dầm thép cho thấy, các phương pháp đề xuất phù hợp với lý thuyết và có độ pháp HPB nên đều có hạn chế là chỉ ước lượng được tỷ số cản trong giới hạn chính xác cao hơn các phương pháp nhận dạng ma trận cản hiện có. Nội dung được (0÷0.383). Mức độ cản càng lớn, các công thức trên càng cho sai số lớn. phản ánh trong công trình số [], [] của tác giả.
22 3 với kết cấu thép (đặc biệt là 2 mode đầu tiên với tỷ số cản bằng 2.178% và 1.898% 2.2.3. Đề xuất công thức mới để nhận dạng tỷ số cản nhớt trên cơ sở phương pháp khi so sánh với các giá trị trong [66]). độ rộng dải tần số tổng quát (GeB - General Bandwidth) Bảng 6.9: Kết quả nhận dạng tần số dao động riêng và tỷ số cản nhớt Khi hệ có mức cản lớn hoặc có các tần số riêng gần nhau sẽ dẫn đến trường Ước lượng tỷ số cản nhớt (%) theo hợp các điểm tần số a và/hoặc b nằm ngoài peak cộng hưởng (Hình 2.2). Khi đó, Tần số Mode Công thức Công thức hoặc là không xác định được các tham số cản, hoặc là sai số nhận dạng cản tăng cộng hưởng (Hz) Chương trình IOD (2.17) (2.20) cao. Để khắc phục hạn chế này, trên cơ sở sử dụng độ rộng dải tần số tổng quát, với 1 4.547 2.204 2.201 2.178 hai tần số ứng với biên độ FRF bằng 1 / r biên độ lớn nhất (Hình 2.2), tác giả đã 3 9.280 1.843 1.842 1.898 đề xuất công thức ước lượng tỷ số cản nhớt: 5 13.078 4.589 4.570 4.618 1 r 1 |H|   (2.25) 6.2.7. Phân tích kết cấu tháp gió bằng phần tử hữu hạn (PTHH) 2 4(r  1)  4br2  br4 |H|max 6.2.8. Ứng dụng kết quả nhận dạng đề xuất mô hình cản nhớt phù hợp cho kết cấu trong đó, br  (2  1 ) / r . |H|max Với 3 tỷ số cản nhận dạng được, phân tích kết cấu với các mô hình cản sau: Với các hệ số r khác nhau, có thể sử r a) Mô hình cản R-13: Sử dụng 1 và 3 để tính các hệ số cản nhớt Rayleigh. dụng công thức trung bình ước lượng tỷ |H|max b) Mô hình cản R-15. Sử dụng 1 và 5 để tính các hệ số cản nhớt Rayleigh. 2 số cản nhớt: c) Mô hình cản nhớt Rayleigh trung bình R-TB. Sử dụng cả 1, 3 và 5 để tính các  tb   i 1 O a  r 2 b? N hệ số cản nhớt Rayleigh. (2.29) N i 1 1 d) Mô hình cản nhớt Caughey [1]. Sử dụng cả 1, 3 và 5 để tính các hệ số cản nhớt Hình 2.2: Phương pháp GeB Caughey. với i xác định từ (2.25). So sánh công thức đề xuất (2.25) với các công thức đã có khi nhận dạng cản nhớt của hệ 1 bậc tự do (BTD) với số liệu đo không có nhiễu được trình bày chi tiết trong công trình đã công bố số [] của tác giả. Theo đó, khi tỷ số cản lớn hơn giá trị tới hạn th  0.383 thì cả ba công thức (2.17), (2.18), (2.21) nói trên đều cho sai số lớn và không ổn định. Trong khi đó, công thức đề xuất (2.25) có sai số bằng không khi ước lượng tỷ số cản cho hệ 1 BTD. 2.2.4. So sánh công thức đề xuất với các công thức đã có khi nhận dạng cản nhớt của hệ hữu hạn BTD 2.2.4.1. Ảnh hưởng của tỷ số 2/1 tới độ chính xác khi nhận dạng tỷ số cản Hình 6.14: So sánh H28X/5X của các mô hình cản với thực nghiệm Sử dụng mô hình PTHH phân tích dao động của kết cấu với các giả thiết cản Sai so uoc luong can (%) Sai so uoc luong can (%) trên. Lấy tải trọng P5X đo được trên Hình 6.8, tính toán kết cấu và thu được gia tốc tại các nút của hệ. Sau đó, xây dựng được các hàm truyền FRF tương ứng với các mô hình cản Rayleigh và Caughey. Đồ thị biên độ của hàm truyền H28X/5X của kết cấu với các mô hình cản so với thực nghiệm được thể hiện trên Hình 6.14. Kết quả cho thấy rằng, mô hình cản Rayleigh R-13 chỉ phù hợp với thực nghiệm trong khoảng tần số xung quanh 2 mode đầu tiên nhưng có sai số lớn nhất trong miền tần số cao. Mô hình cản R-15 và R-TB chỉ xấp xỉ tốt mode đầu tiên nhưng có sai số lớn Hình 2.7: Sai số ước lượng cản theo tỷ số tần số 2/1 xung quanh mode 3 và 5. Mô hình cản Caughey phù hợp với thực nghiệm trên miền 2.2.4.2. Ảnh hưởng của mức độ cản tới độ chính xác khi nhận dạng tỷ số cản
4 21 Số liệu thô đo được là các chuỗi rời rạc các giá trị của lực tác dụng và gia tốc tại các nút tương ứng theo thời gian (số liệu một lần đo được thể hiện trên Hình 6.8). 10 -4 a) 13.174 6 4.547 b) 1 9.286 4 0.5 4.55 9.28 2 13.078 0 0 5 10 15 5 10 15 Hình 2.8: Sai số ước lượng cản theo mức độ cản Tan so (Hz) Tan so (Hz) 2.2.4.3. Ảnh hưởng của hệ số biên độ tới độ chính xác khi nhận dạng tỷ số cản Hình 6.10: Đồ thị biên độ FRF gia tốc trung bình (a) và FRF chuyển vị (b) Sử dụng bộ chương trình IOD, đồ thị biên độ FRF gia tốc trung bình được tính toán và cho trên Hình 6.10a. Đồ thị biên độ FRF chuyển vị trung bình suy ra từ FRF gia tốc trung bình và được thể hiện trên Hình 6.10b. 6.2.6. Kết quả nhận dạng tần số dao động riêng và tỷ số cản của kết cấu (%) (%) 1 2 Sử dụng bộ chương trình IOD để nhận dạng các tần số dao động riêng và tỷ số Sai so uoc luong can Sai so uoc luong can cản nhớt của kết cấu. Kết quả nhận dạng tỷ số cản nhớt trung bình của dạng dao động riêng thứ nhất được thể hiện trên Hình 6.11. Tương tự với các dạng dao động riêng khác, sử dụng chương trình IOD thu được kết quả nhận dạng cản như trình bày trong Bảng 6.9. Hình 2.9: Sai số ước lượng cản theo tỷ số a2(jk)/a1(jk) Phần này sẽ thực hiện khảo sát sai số nhận dạng tỷ số cản nhớt của hệ hữu hạn BTD sử dụng công thức đề xuất (2.29), sau đó so sánh với các công thức nhận dạng cản đã có của Wang [57] và Wu [63]. Một số kết quả sai số ước lượng tỷ số cản được cho trên Hình 2.7÷ Hình 2.9, các kết quả khác được thể hiện trong phụ lục C. Các kết quả khảo sát cho thấy sai số ước lượng cản theo công thức đề xuất luôn nhỏ hơn các công thức của Wang, Wu và công thức cơ bản. Phạm vi ước lượng cản của công thức đề xuất cũng rộng hơn các công thức trên. 2.3. Nhận dạng trực tiếp ma trận cản nhớt sử dụng số liệu đo FRF 2.3.1. Phương pháp bình phương tối thiểu (LS) nhận dạng ma trận cản nhớt 2.3.2. Phương pháp nhận dạng ma trận cản nhớt của Chen và cs [19] 2.3.3. Đề xuất phương pháp mới nhận dạng ma trận cản nhớt (VDMI-Viscous Damping Matrix Identification) Xuất phát từ hệ phương trình dao động của kết cấu với cản nhớt và công thức Hình 6.11: Nhận dạng tỷ số cản nhớt 1 bằng chương trình IOD lý thuyết của ma trận FRF: [H ]  ([ K ]  i[C ]   2 [ M ])1 (2.9) Bảng 6.9 cho thấy, kết quả ước lượng tỷ số cản theo các công thức đã có và Tách riêng phần thực và phần ảo của ma trận FRF, suy ra: chương trình IOD không khác nhau nhiều (sai số < 5%). Tỷ số cản của các dạng ([ H R ]  i[ H I ])([ K ]   2 [ M ]  i[C ])  [ I ] (2.44) dao động riêng (mode) nhận dạng được nằm trong khoảng 1.8984.618% phù hợp
20 5 Biến đổi hệ phương trình trên thu được hệ phương trình cơ bản xác định ma trận cản nhớt tại một điểm tần số như sau: [HR ][C]  [HI ][H N ]-1 (2.49) KẾT CẤU THÍ NGHIỆM trong đó, [H] là ma trận số liệu đo FRF; [HR], [HI] là phần thực và phần ảo của [H];  là tần số tính toán; ma trận FRF chuẩn [HN] xác định như sau: [ H N ]  [ H R ]  [ H I ][ H R ]1[ H I ] (2.48) 10 (40) 20 (30) Hệ phương trình (2.49) xác định ma trận cản với mỗi điểm tần số . Ghép các CẢM BIẾN 9 (39) 19 (29) GIA TỐC hệ (2.49) với m điểm tần số và sử dụng tính chất đối xứng của ma trận cản, thu được 8 (38) 18 (28) hệ phương trình: [A]mn  n ( n 1) / 2 {c }n ( n 1) / 21  {r }mn 1 2 2 (2.56) trong đó, {c } là véc tơ chứa các thành phần của ma trận cản [C] đối xứng. 7 (37) 17 (27) Hệ phương trình (2.56) có số phương trình nhiều hơn số ẩn, được giải bằng thủ tục bình phương tối thiểu: [ A]T [ A]{c }  [ A]T {r } (2.57) BÚA 6 (36) 16 (26) Trình tự của phương pháp đề xuất VDMI được cho trong Bảng 2.2. LỰC 5 (35) Bảng 2.2: Trình tự nhận dạng ma trận cản nhớt theo phương pháp VDMI 15 (25) STT Trình tự nhận dạng ma trận cản nhớt 1 Thu được ma trận FRF phức [H] từ số liệu đo tại mỗi điểm tần số; 4 (34) 14(24) 2 Tính toán ma trận FRF chuẩn [HN] theo công thức (2.48); MÁY ĐO 3 Cấu trúc ma trận [H R ] từ ma trận [HR] theo phụ lục A; 3 (33) 13 (23) 4 Thiết lập ma trận [A] và véc tơ { r} từ các điểm tần số sử dụng; 2 (32) Z 12 (22) MÁY TÍNH 5 Tính toán véc tơ {c} theo phương trình (2.57); 1 (31) 1.5m X 11 (21) 6 Cấu trúc lại ma trận cản [C] từ véc tơ {c} . Hình 6.7: Sơ đồ hệ thống đo và tiến hành thí nghiệm 2.3.5. So sánh phương pháp đề xuất VDMI m4 6.2.5. Xử lý tín hiệu đo và ước lượng FRF với các phương pháp nhận dạng ma trận cản nhớt hiện có k4 m3 4m Khảo sát công trình 4 tầng như Hình 2.11. Cho: m1 = m2 = 2m0, m3 = m4 = m0 a 28X (m/s 2 ) k3 P 5X (kN) m2 4m = 5105 (kg); k1 = k2 = 1.5k0, k3 = k4 = k0 = 2108 (N/m); c0 = 1106 (Ns/m). Ma k2 trận cản nhớt giả thiết theo lý thuyết: m1 4m  36 3 0 0   3 15 2 0  k1 c0 c0 4m CLT      105 (Ns/m)  0 2 9 2 a 17Y (m/s 2 ) a 6X (m/s 2 )    0 0 2 7  Hình 2.11: Công trình 4 tầng Với mức nhiễu 10% trong số liệu đo mô phỏng, kết quả nhận dạng ma trận cản với thiết bị giảm chấn cản nhớt nhớt theo các phương pháp được cho trong Bảng 2.6. Theo đó, phương pháp đề xuất Hình 6.8: Số liệu đo tải trọng tại nút 5X (a) và cho sai số nhận dạng ma trận cản nhỏ hơn nhiều so với phương pháp LS và phương gia tốc tại các nút 28X (b), 6X (c), 17Y (d) pháp của Chen [19]. Sai số trung bình của phương pháp đề xuất bằng 1.76%, sai số lớn
6 19 nhất bằng 4.67% so với phương pháp của Chen là 13.33% và 24.58% tương ứng. Bảng 6.7: Ma trận sai số FRF nhận dạng được theo mô hình cản nhớt tương Phương pháp LS khá nhạy cảm với nhiễu, sai số trung bình và sai số lớn nhất lên tới đương và cản nội ma sát tương đương so với mô hình cản đồng thời 21.38% và 50.86% tương ứng. Đồ thị biên độ và pha của một số FRF sau khi nhận dạng Mô hình cản Ma trận sai số FRF tb max ma trận cản nhớt theo các phương pháp được thể hiện trên Hình 2.12. nhận dạng (%) (%) (%) Bảng 2.6: Nhận dạng ma trận cản nhớt theo các phương pháp với nhiễu 10% 5.46 4.35 4.82 4.12 Cản nhớt 4.35 6.1 6.15 6.31 Phương pháp LS Phương pháp Chen [19] Phương pháp VDMI [ ] F 5.21 6.31 Ma trận cản nhớt nhận dạng [C ] (10 Ns/m) ND 3 tương đương V 4.82 6.15 5.75 4.34 4764 -832 -1831 -525 2715 -643 -424 738 3432 -208 -65 -17 4.12 6.31 4.34 5.86 -658 3016 707 -869 -643 1528 -795 698 -208 1424 -209 -2 16.9 16.9 15.35 15.17 Cản 244 -15 1992 -789 -424 -795 1419 -252 -65 -209 962 -107 17.25 16.23 14.24 14.17 nội ma sát [ IF ] 15.04 17.25 -437 -343 -798 1826 738 698 -252 149 -17 -2 -107 548 13.07 13.64 15.02 13.15 tương đương Ma trận sai số [] (%) 13.63 13.84 15.04 17.09 32.33 14.78 50.86 14.58 24.58 9.53 11.77 20.49 4.67 2.55 1.81 0.46 6.2. Thực nghiệm nhận dạng các tỷ số cản của công trình tháp điện gió trên 9.94 42.11 25.19 24.14 9.53 0.76 16.53 19.39 2.55 2.12 0.24 0.04 quần đảo Trường Sa 6.78 5.14 30.33 16.36 11.77 16.53 14.41 1.44 1.81 0.24 1.73 2.58 6.2.1. Mục tiêu và kế hoạch thí nghiệm 12.14 9.53 16.61 31.28 20.49 19.39 1.44 15.3 0.46 0.04 2.58 4.21 Đo dao động của công trình tb = 21.38 max = 50.86 tb = 13.33 max = 24.58 tb = 1.76 max = 4.67 tháp phát điện gió và nhận dạng (Sai số xác định như sau:  j ,k  C jND , k  C j ,k LT max[CLT ] 100% (2.60) được các tần số dao động riêng và các tỷ số cản nhớt của hệ. Từ đó, đề xuất mô hình cản nhớt phù hợp cho kết cấu. 6.2.2. Kết cấu thí nghiệm Kết cấu công trình được sử dụng trong thí nghiệm là tháp điện gió (còn gọi là tháp gió-Whisper 500) đã được xây dựng trên quần đảo Trường Sa. Tháp gió cấu tạo từ vật liệu thép CT3, có kích thước phần chân đế là 1.5m1.5m và cao 15m. Tháp gió có kết cấu dạng khung-giàn không gian. (Hình 6.6). 6.2.3. Thiết bị thí nghiệm 6.2.4. Cài đặt thí nghiệm Sơ đồ hệ thống đo được cài đặt Hình 2.12: Đồ thị FRF H11 theo các phương pháp với mức nhiễu đo 10% như trên Hình 6.7. Các cảm biến gia 2.4. Kết luận chương tốc PCB 353B33 được đặt tại các - Trên cơ sở sử dụng độ rộng dải tần số tổng quát, đã đề xuất một công thức mới nút 6X (nút 6 theo phương trục X), để ước lượng tỷ số cản nhớt từ số liệu đo FRF chuyển vị của kết cấu. Công thức đề 17Y, 28X và 35Y. Tải trọng được Hình 6.6: Kết cấu tháp điện gió trên quần xuất không phụ thuộc nhiều vào tỷ số công suất r nên có thể lấy trung bình để thu tạo từ búa lực tác dụng lần lượt vào đảo Trường Sa được tỷ số cản cuối cùng. Áp dụng công thức đề xuất trong một số hệ đã khảo sát các nút 5 và 35 theo phương trục X. nhận được kết quả tốt hơn phương pháp HPB truyền thống.
18 7 Bảng 6.2: Kết quả nhận dạng các ma trận cản của kết cấu dầm thí nghiệm - Trên cơ sở biến đổi hệ phương trình vi phân dao động của kết cấu sang miền Phương pháp Ma trận cản nhớt [C] Ma trận cản nội ma sát [D] tần số và bổ sung các kỹ thuật giảm sai số khi giải hệ phương trình đại số, luận án nhận dạng (Ns/m) (103 N/m) đã đề xuất một phương pháp mới (VDMI) nhận dạng trực tiếp ma trận cản nhớt từ 9.35 16.64 -21.66 -5.03 3.17 -13.64 23.14 -28.01 số liệu đo FRF. Phương pháp đề xuất sử dụng thủ tục bình phương tối thiểu cho ma Phương pháp -31.34 56.87 -1.71 -102.04 8.51 -10.04 -16.51 38.62 trận chứa phần thực của ma trận FRF phức mà không cần thông qua một phép ước Tsuei 38.73 -140.19 129.65 -126.67 -5.86 25.66 -43.37 52.35 lượng trung gian nào. Do đó, sai số nhận dạng ma trận cản nhớt giảm đi đáng kể so 45.11 -108.61 29.60 32.14 -62.60 112.64 -11.36 -38.95 với các phương pháp hiện có. 20.47 -17.97 3.00 -7.02 3.02 -6.96 2.03 1.01 CHƯƠNG 3: Phương pháp -18.11 25.64 -34.49 10.56 -4.43 21.56 -7.83 -7.24 NHẬN DẠNG CẢN NỘI MA SÁT CỦA HỆ KẾT CẤU CÔNG TRÌNH Kim K.S -2.57 -31.55 28.29 -19.30 4.19 -16.58 3.26 1.75 -4.01 0.77 -16.48 35.95 -5.87 6.96 0.50 14.34 3.1. Khái niệm về hàm phản ứng tần số với cản nội ma sát Phương pháp 20.61 -12.88 0.72 -7.83 3.25 -8.65 0.33 0.31 3.2. Nhận dạng hệ số cản nội ma sát của kết cấu công trình đề xuất -12.88 25.25 -45.16 3.59 -8.65 21.37 -0.19 -3.27 3.2.1. Công thức cơ bản nhận dạng hệ số cản nội ma sát theo phương pháp HPB DMsI 0.72 -45.16 30.33 -18.61 0.33 -0.19 -4.83 8.33 Từ đồ thị biên độ FRF, trên cơ sở phương pháp HPB, hệ số cản nội ma sát được (sử dụng IOD) -7.83 3.59 -18.61 50.01 0.31 -3.27 8.33 -8.78 ước lượng theo công thức cơ bản sau [43]:   (b  a ) / r (3.8) Thực hành nhận dạng cản trong kết cấu thực không thể so sánh ma trận cản và từ đồ thị phần ảo FRF [43]:   1.554(b  a ) / r (3.9) nhận dạng được với lý thuyết mà chỉ có thể so sánh ma trận FRF nhận dạng được Hai công thức cơ bản trên chỉ là các công thức gần đúng và chỉ phù hợp với với ma trận số liệu đo FRF thực nghiệm. kết cấu có hệ số cản nội ma sát  nhỏ hơn nhiều so với 1. Đồ thị biên độ FRF H33 và H24 theo các phương pháp nhận dạng cản so với 3.2.2. Đề xuất công thức ước lượng hệ số cản nội ma sát từ số liệu thí nghiệm đo thực nghiệm được thể hàm phản ứng tần số gia tốc hiện trên Hình 6.5. Đồ Tương tự như chương 2, áp dụng  ( 1  2b 2  1) 2  thị này cho thấy, phương pháp GeB với đường cong biên   1 1  r  (3.16) phương pháp Tsuei chỉ r 1  br4  độ FRF gia tốc, tác giả đề xuất công thức  phù hợp với số liệu đo ước lượng hệ số cản nội ma sát: thực nghiệm trong miền tần số thấp (Hình và với phần ảo FRF gia tốc, đề xuất công thức:   br r  1  br2 (3.20) 6.5 a1), phương pháp 3.2.3. So sánh các công thức đề xuất với các công thức cơ bản khi nhận dạng hệ số Kim K.S thì ngược lại, cản nội ma sát của hệ hữu hạn BTD chỉ phù hợp với số liệu 3.2.3.1. Ảnh hưởng của tỷ số tần số riêng 2/1 tới độ chính xác khi nhận dạng hệ đo thực nghiệm trong số cản miền tần số cao (Hình 6.5 b1, b2). Phương pháp đề xuất DMsI cho kết quả phù hợp và cân Hình 6.5: Biên độ FRF H33, H24 theo các phương pháp và bằng trong toàn miền thực nghiệm tần số. 6.1.6. Ứng dụng kết quả nhận dạng lựa chọn mô hình cản phù hợp với số liệu đo dao động của dầm Các kết quả được thể hiện trong Bảng 6.7 cho thấy rằng, mô hình cản nhớt tương đương gần với mô hình cản đồng thời hơn mô hình cản nội ma sát tương đương. Với mức sai số cho phép min = 6%, theo quy trình trong Bảng 4.14, có thể lựa chọn mô hình cản nhớt tương đương cho kết cấu dầm. Hình 3.2: So sánh sai số ước lượng hệ số cản theo tỷ số tần số riêng 2/1
8 17 3.2.3.2. Ảnh hưởng của mức độ cản tới độ chính xác khi nhận dạng hệ số cản 6.1.4. Cài đặt thí nghiệm Sơ đồ thí nghiệm đo dao động của dầm được bố trí như trên Hình 6.3. Trong đó, kết cấu dầm được chia thành 4 nút cách đều nhau, tương ứng với 4 BTD theo phương thẳng đứng. Đầu tiên, cảm biến gia tốc được gắn tại nút 1 theo phương thẳng đứng và lần lượt tác dụng búa lực vào các nút 1, 2, 3, 4 theo phương thẳng đứng thu được một bộ số liệu đo lực và gia tốc tại các nút theo Hình 3.3: So sánh sai số ước lượng hệ số cản theo mức độ cản thời gian tương ứng với Các kết quả trên hình 3.2, hình 3.3 và chi tiết trong phụ lục D cho thấy, trong một hàng của ma trận đa số các trường hợp khảo sát, sai số ước lượng cản theo hai công thức đề xuất nhỏ FRF. Với mỗi điểm gõ hơn sai số ước lượng cản theo các công thức cơ bản đã có. búa, thực hiện tối thiểu 30 3.3. Nhận dạng trực tiếp ma trận cản nội ma sát sử dụng ma trận số liệu đo lần đo và ghi số liệu. Hình 6.3: Sơ đồ thí nghiệm đo dao động của dầm FRF của kết cấu 6.1.5. Kết quả nhận dạng đồng thời ma trận cản nhớt và ma trận cản nội ma sát 3.3.1. Phương pháp nhận dạng ma trận cản nội ma sát của Tsuei và cs [56] của kết cấu dầm thép 3.3.2. Phương pháp nhận dạng ma trận cản nội ma sát của Arora [14] Nhập tất cả bộ số 3.3.3. Đề xuất phương pháp mới nhận dạng ma trận cản nội ma sát (IDMI-Internal liệu đo vào chương Damping Matrix Identification) trình IOD, thực hiện Xuất phát từ hệ phương trình dao động của kết cấu và công thức lý thuyết của tính toán trung bình ma trận FRF với cản nội ma sát: [ H ]1  [ K ]  i[ D]   2 [ M ] (3.29) phổ năng lượng xác Kết hợp thay phương trình: [ H N ]1  [ K ]   2 [M ] (3.30) vào phương trình định được các FRF (3.29) và biến đổi rồi tách riêng phần thực, phần ảo ở hai vế phương trình thu được tương ứng. Kết quả, hệ phương trình cơ bản xác định ma trận cản nội ma sát tại một điểm tần số như thu được ma trận (44) số liệu đo FRF sau: [ H I ][ D]  [ H R ][ H N ]1  [ I ] (3.36) thực nghiệm của dầm Với m điểm tần số đo được, tập hợp các hệ phương trình (3.36) tạo thành: và đồ thị biên độ  [ H I (1 )]n n   [ H R (1 )]nn [ H N (1 )]n1 n  [ I ]nn  trong miền tần số [ H ( )]    [ H ( )] [ H N (2 )]n1 n  [ I ]nn  . D nn   R 2 n n  I 2 n n  [0600] Hz được thể (3.37)     hiện trên Hình 6.4.       Với số liệu đo [ H I (m )]n n  mn n [ H R (m )]n n [ H (m )]nn  [ I ]n n  mn n N 1 FRF thực nghiệm của Lời giải gần đúng hệ trên được thực hiện bằng thủ tục giả nghịch đảo ma trận: dầm, sử dụng bộ Hình 6.4: Số liệu đo FRF thực nghiệm của dầm  [ H I (1 )]n n   [ H R (1 )]nn [ H N (1 )]n1 n  [ I ]nn  chương trình IOD   [ H ( )]    (phương pháp DMsI) và các phương pháp của Tsuei, Kim K.S để nhận dạng đồng [ H R (2 )]n n [ H N (2 )]n1 n  [ I ]n n   D    I 2 n n   .    (3.38) thời các ma trận cản của kết cấu. Kết quả nhận dạng đồng thời các ma trận cản được      trình bày trong Bảng 6.2.  [ H I (m )]nn  mn n [ H R (m )]n n [ H (m )]nn  [ I ]nn  mn n N 1
16 9 5.3. Kết luận chương trong đó, ký hiệu “+” là giả nghịch đảo của ma trận. Chương này đã xây dựng một bộ công cụ, chương trình trên máy tính để tự 3.3.5. So sánh phương pháp đề xuất IDMI với các phương pháp nhận dạng ma động hóa quá trình thí nghiệm đo dao động kết cấu, xử lý số liệu và nhận dạng các trận cản nội ma sát hiện có tham số cản. Bộ công cụ này bao gồm một chương trình thí nghiệm và bộ chương Khảo sát công trình 4 tầng như trình IOD (Identification Of Damping) tự động hóa nhận dạng các tham số cản của Hình 3.7. Khối lượng tập trung tại kết cấu. các tầng là: m1 = 3m0, m2 = m3 = m4 - Chương trình thí nghiệm có thể ứng dụng trong thực tế ngoài hiện trường để = m0 = 4105 (kg). Độ cứng tổng thực hiện các thí nghiệm đo dao động của kết cấu nhằm thu được số liệu đo đáng cộng của mỗi tầng là: k1 = 3k0, k2 = tin cậy và ít bị nhiễu. k3 = k4 = k0 = 2108 (N/m). Ma trận - Bộ chương trình IOD bao gồm nhiều chương trình con thực hiện nhiều chức cản nội ma sát giả thiết: năng khác nhau: Xử lý nhiễu và tính toán FRF; nhận dạng tỷ số cản nhớt; nhận dạng 16 4 0 0  hệ số cản nội ma sát; nhận dạng ma trận cản nhớt; nhận dạng ma trận cản nội ma  4 8 4 0  sát; nhận dạng đồng thời các ma trận cản nhớt và ma trận cản nội ma sát; so sánh  DLT      107 (N/m)  0 4 8 4 và xác định mô hình cản phù hợp với kết cấu. Bộ chương trình này có giao diện   trực quan, thân thiện, dễ sử dụng và cho kết quả nhận dạng cản đáng tin cậy.  0 0 4 4  Hình 3.7: Công trình 4 tầng với mô hình - Bộ chương trình IOD được sử dụng làm công cụ nghiên cứu trong luận án và cản nội ma sát có thể ứng dụng để nhận dạng cản của kết cấu công trình. Mô phỏng số liệu đo FRF với mức nhiễu 10%, kết quả nhận dạng ma trận cản nội ma sát theo các phương pháp được cho trong Bảng 3.5. Theo đó, phương pháp CHƯƠNG 6: đề xuất cho sai số nhận dạng ma trận cản nhỏ hơn nhiều so với 2 phương pháp của THỰC NGHIỆM NHẬN DẠNG CẢN Tsuei [56] và Arora [14]. Sai số trung bình của phương pháp đề xuất bằng 1.47% 6.1. Thực nghiệm nhận dạng đồng thời ma trận cản nhớt và ma trận cản nội so với phương pháp của Arora là 7.36%, phương pháp của Tsuei tương ứng là ma sát của kết cấu dầm thép 14.38%. Sai số lớn nhất của phương pháp đề xuất bằng 2.87% so với phương pháp 6.1.1. Mục tiêu và kế hoạch thí nghiệm của Arora là 20.13%, phương pháp của Tsuei cho sai số lớn nhất lên tới 51.41%. Thí nghiệm đo dao động của kết Bảng 3.5: Nhận dạng ma trận cản theo các phương pháp với nhiễu đo 10% cấu dầm nhằm thu được lực tác dụng Theo Tsuei [56] Theo Arora [14] Phương pháp IDMI đầu vào và gia tốc đầu ra tại các nút theo Ma trận cản nội ma sát nhận dạng [D] (104 N/m) thời gian. Từ đó, sử dụng bộ chương 20034 -3125 3749 8225 15584 -3168 -70 190 15757 -4255 260 238 trình IOD tính toán, nhận dạng các ma -6874 7593 -6750 -5046 -3640 6128 -2655 -906 -3669 8291 -4101 -459 trận cản nhớt và ma trận cản nội ma sát 276 -4352 7027 -5083 -607 -1633 4780 -1943 -442 -4284 7863 -3788 Hình 6.1: Kết cấu dầm thí nghiệm 869 648 -2269 6925 341 -1018 -2046 2719 254 72 -3823 4001 của hệ. Cuối cùng, so sánh và xác định mô hình cản phù hợp với Ma trận sai số [] (%) 25.21 5.47 23.43 51.41 2.60 5.20 0.44 1.19 1.52 1.59 1.63 1.49 kết cấu. 17.96 2.54 17.19 31.54 2.25 11.70 8.41 5.66 2.07 1.82 0.63 2.87 6.1.2. Kết cấu thí nghiệm 1.73 2.20 6.08 6.77 3.79 14.79 20.13 12.86 2.76 1.78 0.86 1.33 Kết cấu thí nghiệm 5.43 4.05 10.82 18.28 2.13 6.36 12.21 8.01 1.59 0.45 1.11 0.01 là một dầm conson bằng tb = 14.38 max = 51.41 tb = 7.36 max = 20.13 tb = 1.47 max = 2.87 thép dài 710 (mm), tiết 3.4. Kết luận chương diện b×h=60mm×8mm, - Trên cơ sở phát triển phương pháp độ rộng dải tần số tổng quát, đã đề xuất hai E=2.03×105 (N/mm2) và công thức mới (3.16) và (3.20) để ước lượng hệ số cản từ số liệu đo hàm phản ứng =7850 (kg/m3). tần số gia tốc. Các công thức đề xuất (đặc biệt là công thức dựa trên phần ảo của 6.1.3. Thiết bị thí nghiệm Hình 6.2: Máy đo dao động NI SCXI-1000DC (a), búa lực FRF) cho kết quả ước lượng hệ số cản nội ma sát chính xác hơn và phạm vi áp dụng (hình 6.2) PCB 086C03 (b) và cảm biến gia tốc PCB 352C68 (c) rộng hơn các công thức cơ bản đã có.
10 15 - Đề xuất một phương pháp mới (IDMI) nhận dạng trực tiếp ma trận cản nội ma sát của hệ kết cấu công trình. Phương pháp mới sử dụng thủ tục giả nghịch đảo ma trận có chứa phần ảo của ma trận FRF, do đó đã hạn chế ảnh hưởng của sai số phần thực FRF đến kết quả nhận dạng. Các khảo sát chi tiết cho thấy, phương pháp nhận dạng ma trận cản nội ma sát đề xuất đảm bảo độ tin cậy và cho sai số nhỏ hơn các phương pháp hiện có. Hiệu quả của phương pháp đề xuất được thể hiện rõ trong hệ có mức cản cao và số liệu đo có mức nhiễu lớn. CHƯƠNG 4: NHẬN DẠNG ĐỒNG THỜI MA TRẬN CẢN NHỚT VÀ CẢN NỘI MA SÁT TRONG HỆ KẾT CẤU CÔNG TRÌNH 4.1. Phương pháp nhận dạng đồng thời ma trận cản nhớt và ma trận cản nội ma sát của Tsuei [56] và cải tiến của Kim K.S [35] 4.2. Phương pháp nhận dạng đồng thời ma trận cản nhớt và cản nội ma sát của Lee & Kim [39] Hình 5.16: Giao diện chính của bộ chương trình IOD 4.3. Đề xuất phương pháp mới nhận dạng đồng thời ma trận cản nhớt và cản 5.2.4. Kiểm tra độ tin cậy của bộ chương trình IOD nội ma sát của kết cấu (DMsI - Damping Matrices Identification) Bộ chương trình IOD được sử dụng để chạy tất cả các bài toán nhận dạng cản Xuất phát từ công thức lý thuyết xác định ma trận FRF: trong luận án này. Với số liệu đo lý tưởng, các tham số cản nhận dạng được hoàn [ H ]  ([ K ]  i[C ]  i[ D]   2 [ M ]) 1 (4.9) toàn trùng với lý thuyết. Các ví dụ trong các chương trước về nhận dạng cản với số Suy ra: ([ H R ]  i[ H I ])([ H N ]1  i ([C ]  [ D]))  [ I ] (4.10) liệu đo có các mức nhiễu khác nhau cho thấy, chương trình IOD cho kết quả nhận Khai triển tách riêng phần thực và phần ảo của phương trình (4.10), thu được dạng cản chính xác hơn các phương pháp đã có trước đây. Với ví dụ trong mục 4.5, khi không có nhiễu kết quả nhận dạng đồng thời các hai hệ phương trình sau: ma trận cản từ bộ chương trình IOD được thể hiện trên Hình 5.22. Có thể thấy rằng, [ H I ]([C ]  [ D])  [ H R ][ H N ]1  [ I ] (4.14) ma trận cản nhớt và ma trận cản nội ma sát nhận dạng được theo IOD hoàn toàn [ H R ]([C ]  [ D])  [ H I ][ H N ]1 (4.15) trùng với ma trận cản nhớt và ma trận cản nội ma sát giả thiết trong Bảng 4.2. Ghép 2 hệ phương trình (4.14) và (4.15) thu được: [ H I ]  [ H I ]  [Q] [ H ] [C ]  [ H ] [D]  [R ]  (4.16)  R   R    với [Q]  [ H R ][ H N ]1  [ I ] (4.17) và [ R]  [ H I ][ H N ]1 (4.18) Viết lại hệ phương trình (4.16) thành hệ phương trình sau:  [ H I ]  [ H I ]  {q}   c  12 n ( n 1)1    d   [ H R ] 2 n2  1 n ( n 1) [ H R ] 2 n2  1 n ( n 1) {r} 2 n2 1 1 n ( n 1)1 2 2 2 với {c },{d } là các véc tơ chứa các phần tử của các ma trận cản đối xứng. Tập hợp các hệ phương trình trên với m điểm tần số và viết gọn lại: [V ]2mn2 n ( n 1) .{z}n( n 1)1  { p}2 mn2 1 (4.24) Áp dụng trọng số vào từng phương trình trong hệ (4.24) và giải hệ phương trình bằng thủ tục bình phương tối thiểu, thu được: Hình 5.22: Nhận dạng đồng thời các ma trận cản bằng bộ chương trình IOD
14 11 Các kết quả đo của chương trình thí nghiệm này sẽ được sử dụng làm số liệu {z}        k2 {Vk }T {Vk } [V ]T {p} {c}  2 mn  2 1 đầu vào cho bộ chương trình tự động hóa nhận dạng cản (được trình bày dưới đây). (4.29) {d}    k 1  5.2. Xây dựng bộ chương trình IOD tự động hóa nhận dạng cản 5.2.1. Lựa chọn ngôn ngữ lập trình Matlab Bảng 4.1: Trình tự nhận dạng các ma trận cản theo phương pháp DMsI 5.2.2. Thuật toán và sơ đồ khối của bộ chương trình IOD STT Trình tự nhận dạng đồng thời các ma trận cản Thiết kế bộ chương trình IOD tự động hóa nhận dạng các tham số cản của kết 1 Thu được ma trận FRF phức [H] từ số liệu đo tại mỗi điểm tần số; cấu công trình bao gồm 7 chương trình con như Hình 5.10. Thuật toán của mỗi 2 Tính toán ma trận FRF chuẩn [HN] theo công thức (4.13); chương trình con tuân theo lý thuyết của các phương pháp nhận dạng cản đã đề xuất 3 Tính toán các ma trận [Q], [R] theo công thức (4.17) và (4.18); trong các chương trước (Sơ đồ khối của từng chương trình con được trình bày chi 4 Thiết lập các ma trận [H I ], [H R ] từ [HI] và [HR] theo phụ lục A; tiết trong luận án). 5 Thiết lập ma trận [V] và véc tơ {p} từ các điểm tần số sử dụng; BẮT ĐẦU 6 Tính toán các trọng số k; 7 Tính toán véc tơ {z} theo phương trình (4.29); A Nhập số liệu đo và tính FRF 8 Cấu trúc lại các ma trận cản [C], [D] từ véc tơ {z}. Ưu điểm của phương pháp đề xuất DMsI so với các phương pháp Tsuei [56], Kim K.S [35], Lee & Kim [39] là: B1 B2 Nhận dạng tỷ số Nhận dạng hệ số cản nhớt  cản nội ma sát  i) Vế trái của phương trình cơ bản nhận dạng cản theo phương pháp đề xuất (các phương trình (4.14) và (4.15)) đơn giản hơn nhiều so với phương pháp Tsuei và Kim K.S (chỉ là phần thực và phần ảo được suy ra trực tiếp từ ma trận FRF phức Nhận dạng Nhận dạng đồng Nhận dạng mà không qua một phép biến đổi trung gian nào). Nghiệm của phương trình thu C ma trận cản E thời các ma trận D ma trận cản được bằng cách nghịch đảo (hoặc giả nghịch đảo) vế trái nên vế trái càng đơn giản nhớt [C] cản [C] & [D] nội ma sát [D] thì sai số càng nhỏ. Ma trận FRF chuẩn [HN] lúc này nằm bên vế phải và ảnh hưởng của việc ước lượng ma trận [HN] đến kết quả nhận dạng cản giảm đi khá nhiều so F Xác định mô hình cản phù hợp với kết cấu với trường hợp ma trận [HN] nằm bên vế trái. ii) Phương pháp đề xuất sử dụng số phương trình xác định cản nhiều gấp đôi phương pháp Tsuei, phương pháp của Kim K.S và phương pháp của Lee & Kim. KẾT THÚC Hơn nữa, số lượng ẩn số cũng giảm từ 2n2 xuống còn n(n+1) ẩn số. Do đó, khi áp Hình 5.10: Sơ đồ tổ chức các chương trình con của bộ chương trình IOD dụng thủ tục LS, phương pháp đề xuất thu được nghiệm chính xác hơn các phương 5.2.3. Giới thiệu bộ chương trình IOD pháp còn lại. Trên cơ sở thuật toán và các sơ đồ khối đã trình bày trong mục 5.2.2, thực hiện iii) Phương pháp đề xuất sử dụng kỹ thuật trọng số với thủ tục LS để khắc phục viết chương trình tự động hóa nhận dạng các tham số cản của kết cấu (IOD) bằng hạn chế do biên độ FRF tại các tần số cộng hưởng tăng đột biến làm cho hệ số của ngôn ngữ lập trình Matlab. Bộ chương trình IOD có giao diện chính như Hình 5.16. một số phương trình xác định cản lớn hơn nhiều so với các phương trình còn lại. Trong đó, bao gồm các thành phần: Kỹ thuật này cũng cải thiện đáng kể sai số nhận dạng cản so với phương pháp chỉ - “Không gian đồ họa”: Thể hiện đồ thị hàm phản ứng tần số FRF của kết cấu, sử dụng thủ tục giả nghịch đảo (thủ tục LS thông thường). đồ thị các tham số tải trọng, chuyển vị, vận tốc, gia tốc theo thời gian… Tương tác 4.4. Sự phù hợp của phương pháp đề xuất DMsI với lý thuyết giữa người dùng và chương trình khi nhận dạng cản được thể hiện hết sức trực quan Với số liệu đo không có nhiễu, phương pháp DMsI cho kết quả nhận dạng các trên “không gian đồ họa” này. ma trận cản hoàn toàn trùng với giả thiết. Điều đó chứng tỏ sự phù hợp của phương - Hệ thống menu và thanh công cụ: Là nơi ra lệnh thực hiện các chức năng của pháp đề xuất DMsI với lý thuyết. chương trình và các tùy chỉnh khác. 4.5. So sánh phương pháp đề xuất với các phương pháp nhận dạng ma trận - Các thành phần giao diện khác giúp người dùng nhập số liệu và thực hiện tính cản của Tsuei [56], Kim K.S [35] và Lee & Kim [39] toán, nhận dạng các tham số cản một cách trực quan và dễ sử dụng. Khảo sát công trình 4 tầng như trong mục 3.3.5 (Hình 3.7). Giả sử hệ tồn tại cả hai cơ chế cản với các ma trận cản giả thiết được cho trong bảng 4.2.
12 13 Bảng 4.2: Ma trận cản theo lý thuyết Kim K.S và Tsuei lần lượt 8.65%, 42.3% và 352.3%. Trong khi đó, phương pháp Ma trận cản nhớt [C] Ma trận cản nội ma sát [D] đề xuất DMsI cho sai số nhận dạng ma trận cản nội ma sát lớn nhất chỉ là 8.21%. (105 Ns/m) (107 N/m) 4.6. Đề xuất quy trình nhận dạng cản và xác định mô hình cản phù hợp với kết 52 -10 0 0 16 -4 0 0 cấu công trình -10 24 -10 0 -4 8 -4 0 Trên cơ sở so sánh 3 mô hình nhận dạng cản, có thể đề xuất quy trình nhận 0 -10 24 -10 0 -4 8 -4 dạng và xác định mô hình cản phù hợp với kết cấu như bảng sau: 0 0 -10 14 0 0 -4 4 Bảng 4.14: Quy trình nhận dạng và xác định mô hình cản phù hợp với kết cấu Với mức nhiễu 5% trong số liệu đo mô phỏng, kết quả sai số nhận dạng cản STT Nội dung của các phương pháp so với lý thuyết được thể hiện trong Bảng 4.5. 1 Thí nghiệm thu được ma trận số liệu đo FRF; Bảng 4.5: So sánh sai số nhận dạng ma trận cản của phương pháp đề xuất DMsI 2 Nhận dạng các ma trận cản theo ba mô hình cản sử dụng các phương và các phương pháp khác so với lý thuyết pháp nhận dạng đã đề xuất: Cản nhớt tương đương (VDMI), cản nội ma Phương pháp Cản nhớt Cản nội ma sát sát tương đương (IDMI), cản đồng thời (DMsI); nhận dạng Ma trận sai số [] (%) Ma trận sai số [] (%) 3 Tính toán ma trận sai số FRF của mô hình cản nhớt tương đương với 388.76 87.34 84.08 130.98 352.3 71.74 80.67 81.45 mô hình cản đồng thời và ma trận sai số FRF của mô hình cản nội ma Phương pháp 124.23 3.86 69.75 115.36 179.66 11.57 86.18 110.94 sát tương đương với mô hình cản đồng thời: [VF ] và [ IF ] ; 22.35 78.6 27.61 43.06 2.26 100.84 110.2 42.01 Tsuei 146.15 78.7 304.35 82.51 87.12 75.1 201.78 47.27 4 Chọn sai số cho phép min (5%10%); tb = 111.73 max = 388.76 tb = 102.57 max = 352.3 5 - Nếu [VF ]   min  Lựa chọn mô hình cản nhớt cho kết cấu. 4.7 13.17 32.55 20.31 4.73 12.94 29.07 18.19 - Nếu [ IF ]   min  Lựa chọn mô hình cản nội ma sát cho kết cấu. 22.65 38.94 38.33 12.44 19.12 33.92 34.59 12.59 Phương pháp - Ngược lại Lựa chọn mô hình cản đồng thời cho kết cấu. 16.09 40.53 46.2 12.09 15.69 37.83 42.3 12.5 Kim K.S 4.7. Kết luận chương 5.66 16.83 31.32 13.13 4.84 15.17 23.93 9.15 tb = 22.81 max = 46.2 tb = 20.41 max = 42.3 - Đề xuất phát triển một phương pháp mới DMsI nhận dạng đồng thời ma trận cản 0.11 1.56 2.13 4.72 0.93 1.22 1.03 3.23 nhớt và ma trận cản nội ma sát của kết cấu. Phương pháp đề xuất sử dụng hệ phương 0.16 0.84 4.66 0.48 0.13 1.2 4.5 1.02 trình xác định các ma trận cản có vế trái đơn giản hơn các phương pháp trước đây Phương pháp 5.19 5.3 3.57 11.48 4.9 6.12 6.12 8.65 (vế trái chỉ gồm phần thực và phần ảo của ma trận FRF mà không phải thông qua Lee & Kim 0.41 5.44 5.51 8.76 1.37 4.8 5.61 3.74 một biểu thức ước lượng trung gian). Phương pháp mới đã sử dụng nhiều phương tb = 3.77 max = 11.48 tb = 3.41 max = 8.65 0.8 0.5 4.32 3.16 0.58 0.07 4.25 3.18 trình hơn để xác định số ẩn số ít hơn và kết hợp với kỹ thuật bình phương tối thiểu Phương pháp 0.5 1.95 2.05 4.47 0.07 0 4.27 4.27 với trọng số để giảm sai số khi nhận dạng các ma trận cản so với các phương pháp đề xuất 4.32 2.05 4.94 5.67 4.25 4.27 8.21 5.95 nhận dạng cản hiện có. (DMsI) 3.16 4.47 5.67 2.15 3.18 4.27 5.95 2.93 - Khảo sát các bài toán với các mô hình cản khác nhau và so sánh các mô hình cản tb = 3.13 max = 5.67 tb = 3.48 max = 8.21 được nhận dạng. Từ đó đề xuất quy trình nhận dạng và xác định mô hình cản phù Các kết quả tính toán cho thấy, phương pháp đề xuất DMsI cho sai số nhỏ hơn hợp với kết cấu công trình. phương pháp của Lee & Kim và nhỏ hơn rất đáng kể so với hai phương pháp của CHƯƠNG 5: Tsuei và Kim K.S. Với ma trận cản nhớt, sai số trung bình và sai số lớn nhất của XÂY DỰNG BỘ CHƯƠNG TRÌNH phương pháp đề xuất lần lượt là 3.13% và 5.67%; trong khi phương pháp Lee & TỰ ĐỘNG HÓA NHẬN DẠNG CẢN Kim cho các giá trị 3.77% và 11.48% tương ứng; phương pháp của Kim K.S cho 5.1. Xây dựng chương trình thí nghiệm đo dao động kết cấu các giá trị 22.81% và 46.2% tương ứng; phương pháp Tsuei kém chính xác nhất khi Trên cơ sở các kỹ thuật, phương pháp và trình tự thí nghiệm đo dao động kết sai số trung bình và sai số lớn nhất lên tới 111.73% và 388.76%. Tương tự, với ma cấu, các thiết bị đo dao động phổ biến hiện nay, chương trình thí nghiệm đo dao trận cản nội ma sát, phương pháp đề xuất cũng cho kết quả chính xác hơn các động của kết cấu được lập trình trong môi trường LabVIEW kết hợp với phương pháp còn lại. Sai số ma trận cản lớn nhất theo các phương pháp Lee&Kim, SignalExpress. Chương trình thí nghiệm giúp quá trình đo và lưu trữ số liệu một cách nhanh chóng, tiện lợi và giảm ảnh hưởng của nhiễu.