Xây dựng mô hình dự đoán chuyển vị lớn nhất của gối cách chấn ma sát con lắc ba chịu động đất :Báo cáo tổng kết đề tài Khoa học cấp trường

BỘ CÔNG THƯƠNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KHOA HỌC

KẾT QUẢ THỰC HIỆN ĐỀ TÀI

NGHIÊN CỨU KHOA HỌCCẤP TRƯỜNG

Tên đề tài: Xây dựng mô hình dự đoán chuyển vị lớn nhất của gối

cách chấn ma sát con lắc ba chịu động đất

Mã số đề tài: 21/1XD01

Chủ nhiệm đề tài: TS. Nguyễn Văn Nam

Đơn vị thực hiện: Khoa Kỹ thuật Xây dựng

Thành phố Hồ Chí Minh, 3/2022

-1-

LỜI CẢM ƠN

Nhóm Nghiên cứ xin chân thành cảm ơn những đơn vị sau đã hỗ trợ cho Đề tài này:

1. Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh, đơn vị cấp kinh phí.

2. Khoa Xây dựng - Trường Trường Đại học Kiến trúc Thành phố Hồ Chí Minh.

3. Ulsan National Institute of Science and Technology (UNIST).

-2-

PHẦN I. THÔNG TIN CHUNG

I. Thông tin tổng quát

1.1. Tên đề tài: Xây dựng mô hình dự đoán chuyển vị lớn nhất của gối cách chấn ma

sát con lắc ba chịu động đất.

1.2. Mã số: 21/1XD01

1.3. Danh sách chủ trì, thành viên tham gia thực hiện đề tài

TT Họ và tên

(học hàm, học vị)

Đơn vị công tác Vai trò thực

hiện đề tài

1 TS. Nguyễn Văn

Nam

Trường Đại học Công nghiệp Tp.HCM Chủ nhiệm đề tài

2 PGS. TS. Đào Đình

Nhân

Trường Đại học Kiến trúc Tp.HCM Thành viên

chính

3 ThS. Nguyễn Thanh

Trúc

Trường Đại học Xây dựng Miền Tây Thành viên tham

gia

4 ThS. Nguyễn Đắc

Hoàng

Ulsan National Institute of Science and

Technology (UNIST)

Thành viên tham

gia

5 ThS. Đoàn Hiếu Linh Trường Đại học Công nghiệp Tp.HCM Thành viên tham

gia

6 ThS. Đỗ Cao Phan Trường Đại học Công nghiệp Tp.HCM Thành viên tham

gia

7 ThS. Nguyễn Thị

Phương Linh

Trường Đại học Công nghiệp Tp.HCM Thành viên tham

gia

1.4. Đơn vị chủ trì: Khoa Kỹ thuật Xây dựng - Trường Đại học Công nghiệp Thành

phố Hồ Chí Minh.

1.5. Thời gian thực hiện:

1.5.1. Theo hợp đồng: từ 17 tháng 3 năm 2021 đến 17 tháng 02 năm 2022

1.5.2. Gia hạn (nếu có): không

1.5.3. Thực hiện thực tế: từ 17 tháng 3 năm 2021 đến 17 tháng 01 năm 2022

1.6. Những thay đổi so với thuyết minh ban đầu (nếu có): không

1.7. Tổng kinh phí được phê duyệt của đề tài: 72 triệu đồng.

II. Kết quả nghiên cứu

1. Đặt vấn đề

Kỹ thuật thiết kế kháng chấn cách chấn đáy là một giải pháp tối ưu trong việc làm

giảm hệ quả do tác dụng của động đất lên công trình. Trong những thập niên gần đây,

gối con lắc ma sát ba được sử dụng rất phổ biến với nhiều ưu điểm so với những dạng

-3-

gối cách chấn khác. Hệ cách chấn nói chung và hệ sử dụng con lắc ma sát ba điều có

một điểm hạn chế là chuyển vị ngang của gối lớn (do tính mềm của gối cách chấn). Do

đó, việc xác định chính xác chuyển vị ngang lớn nhất là rất cần thiết trong giai đoạn

thiết kế. Có 02 nhóm phương pháp được đưa ra để thực hiện công việc này là phương

pháp phân tích theo lịch sử thời gian hoặc các phương pháp lực tuyến tính tương đương

(Equivalent linear force procedure, ELF). Mỗi phương pháp có những ưu nhược điểm

khác nhau. Trong thực hành thiết kế, người kỹ sư rất cần một phương pháp có tính thuận

tiện, tốc độ nhanh và đảm bảo độ chính xác cần thiết.

Kết quả nghiên cứu đã sử dụng các thuật toán Học Máy (Machine Learning) để

xây dựng mô hình dự đoán chuyển vị lớn nhất của hệ cách chấn đáy sử dụng gối ma sát

con lắc ba. Dữ liệu dùng để luyện mô hình được nhận từ kết quả của phân tích phi tuyến

theo lịch sử thời gian. Kết quả nghiên cứu đã mang lại một phương pháp tối ứu từ việc

kết hợp tính chính xác của phương pháp phân tích phi tuyến theo lịch sử thời gian và tốc

độ của máy tính.

2. Mục tiêu

2.1. Mục tiêu tổng quát.

Đề tài nghiên cứu về các mô hình mới để dự đoán phản ứng của hệ cách chấn đáy

sử dụng gối ma sát con lắc ba.

2.2. Mục tiêu cụ thể.

- Xem xét ảnh hưởng của các đặc trưng cơ học của gối cách chấn ma sát con lắc

ba đến độ chính xác của chuyển vị dự đoán theo phương pháp ELF.

- Áp dụng mạng nơ-ron nhân tạo để dự đoán chuyển vị lớn nhất của hệ cách chấn

đáy sử dụng gối ma sát con lắc ba.

3. Phương pháp nghiên cứu

- Sử dụng phương pháp phân tích theo lịch sử thời gian trên mô hình phi tuyến của

hệ cách chấn đáy để tìm chuyển vị lớn nhất chính xác. Sau đó thực thiện dự đoán chuyển

vị lớn nhất theo phương pháp Lực tuyến tính tương đương (Equivalent linear force

procedure, ELF). Bằng việc so sánh kết quả phân tích để đánh độ chính xác của phương

pháp ELF.

- Sử dụng phương pháp phân tích theo lịch sử thời gian trên mô hình phi tuyến của

hệ cách chấn đáy để tìm chuyển vị lớn nhất chính xác. Dùng kết quả phân tích này để

luyện mạng nơ-ron nhân tạo. Sử dụng kỹ thuật phân tích độ nhạy để xác định các biến

đầu vào quan trọng.

4. Tổng kết về kết quả nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu chính của đề tài

4.1. Kết quả thứ nhất:

-4-

Xác định được độ chính xác của phương pháp ELF trong việc dự đoán chuyển vị

lớn nhất của gối ma sát con lắc ba.

4.1. Kết quả thứ hai:

Mô hình mạng nơ-ron nhân tạo để dự đoán chuyển vị lớn nhất của hệ cách chấn

đáy sử dụng gối ma sát con lắc ba.

5. Đánh giá các kết quả đã đạt được và kết luận

- Đánh giá kết quả: Kết quả nghiên cứu thu được phù hợp với những nội dung đăng

ký của Đề tài (trong Thuyết minh kèm theo Hợp đồng), được công bố trên các Tạp chí

uy tín, đảm bảo được đầy đủ mục tiêu nghiên cứu đề ra ban đầu.

- Kết luận: Kết quả đáp ứng tốt yêu cầu của Hợp đồng nghiên cứu.

6. Tóm tắt kết quả (tiếng Việt và tiếng Anh)

6.1. Kết quả thứ nhất

Tiếng Việt: Bằng cách vận dụng Tiêu chuẩn ASCE/SEI 7-16 và những kết quả

nghiên cứu trước về gối con lắc ma sát ba, nghiên cứu đã trình bày các bước xác định

chuyển vị ngang lớn nhất của hệ cách chấn bằng gối con lắc ma sát ba bằng phương

pháp bằng phương pháp lực tuyến tính tương đương (ELF). Thông qua một ví dụ số cho

một trường hợp nghiên cứu, các bước trong phương pháp ELF cũng được minh họa rõ

hơn. Quan trọng hơn, khi so sánh kết quả của phương pháp ELF với kết quả phân tích

động phi tuyến theo lịch sử thời gian (NTH), nghiên cứu chỉ ra được sai số của phương

pháp ELF trên một hệ cụ thể. Theo đó, phương pháp ELF có thể cho kết quả chuyển vị

nhỏ hơn nhiều so với chuyển vị tính theo phương pháp phân tích NTH. Cụ thể, kết quả

tính theo phân tích NTH lớn hơn 25% so với kết quả khi tính theo phương pháp ELF.

Điều này cho thấy cần phải thực hiện thêm các nghiên cứu chi tiết tiếp theo để đánh giá

mức độ tinh cậy của phương pháp ELF.

Tiếng Anh: By applying ASCE/SEI 7-16 Standard and previous research results

on triple friction pendulum bearings, the study presented the steps to determine peak

horizontal displacement of the seismic base isolation systems using triple friction

pendulum bearings by equivalent linear force (ELF) procedure. Through a numerical

example for a case study, the steps in the ELF procedure are also illustrated in detail.

More importantly, when comparing the results of the ELF procedure with the results of

the nonlinear time history (NTH) analysis, the study shows the error of the ELF

procedure on a particular system. Accordingly, the ELF procedure can give a much

smaller displacement result than the displacement calculated by the NTH analysis.

Specifically, the results calculated by the NTH analysis are 25% larger than the results

calculated by the ELF method. This suggests that further detailed studies are needed to

evaluate the reliability of the ELF procedure.

-5-

6.1. Kết quả thứ hai

Tiếng Việt: Chuyển vị lớn nhất là một đại lượng kỹ thuật quan trọng của một hệ

cách chấn, bao gồm hệ cách chấn sử dụng gối ma sát con lắc ba, khi chịu động đất. Đại

lượng này có thể được dự đoán chính xác thông qua phân tích theo lịch sử - thời gian

của mô hình phi tuyến của hệ. Tuy nhiên, phương pháp phân tích này tốn khá nhiều thời

gian và đòi hỏi kỹ năng phân tích tốt. Để giảm bớt khó khăn này, nghiên cứu này đã

phát triển bốn mô hình học máy để dự đoán tốt chuyển vị lớn nhất mà chỉ sử dụng những

thông số tối thiểu của hệ cách chấn cũng như điều kiện động đất của khu vực. Cụ thể,

các mô hình học máy Random Forest, Gradient Boosting, Adaptive Boosting và

XGradient Boosting đã được sử dụng để xây dựng mô hình dự đoán. Thông số đầu vào

cho các mô hình dự đoán này bao gồm tám thông số cơ bản của các gối cách chấn trong

hệ cách chấn đáy và năm giá trị gia tốc giả tại năm chu kỳ tự nhiên khác nhau của phổ

gia tốc giả trung bình đại diện cho điều kiện địa chấn của khu vực. Dữ liệu dùng để xây

dựng các mô hình học máy nhận được bằng cách phân tích theo lịch sử thời gian các mô

hình phi tuyến của hệ cách chấn đáy chịu tác dụng của các băng gia tốc nền ghi được từ

các trận động đất đã xảy ra. Kết quả khảo sát độ chính xác của các mô hình học máy cho

thấy chúng có khả năng dự đoán chính xác chuyển vị lớn nhất nhận được từ phân tích

theo lịch sử thời gian. Trong đó mô hình XGradient Boosting có độ chính xác cao nhất

với tri số trung bình giữa giữ giá trị dự đoán và giá trị thực là 0.9999 và hệ số biến động

là 0.017. Để dễ dàng ứng dụng kết quả nghiên cứu, một mô đun giao diện người dùng

viết bằng ngôn ngữ Python đã được phát triển và có thể tải xuống miễn phí từ Github.

Tiếng Anh: Maximum displacement is an important engineering demand of an

isolation system, including systems using triple friction pendulum bearings, during

earthquakes. This response can be accurately predicted by time-history dynamic analysis

of the nonlinear model of the system. However, this analysis approach is time￾consuming and requires skillful analysts. To remedy the cumbersomeness, this study

developed four machine learning models to confidently predict the important demand

using limited number of parameters defining isolation system and earthquake event.

Specifically, random forest, gradient boosting regression tree, adaptive boosting, and

extreme gradient boosting approaches were employed to develop the machine learning

models. The input features to the models include eight constitutive parameters of the

triple pendulum bearings in the isolation system and five spectral accelerations at control

periods of the average spectrum of the site. The database for constructing the machine

learning models was obtained from time-history analysis of lumped-mass nonlinear

model of isolation systems subjected to earthquake ground motions. The performance

investigation showed that all proposed machine learning models can confidently predict

the maximum displacement from the time-history analysis procedure. Among the four

-6-

models, extreme gradient boosting model possesses the highest accuracy with an

average ratio between analysis and predicted values of 0.9999 and a coefficient of

variation of 0.017. A graphical user interface module based on this machine learning

model was developed for practical uses. The module was written in Python and is free

for download at GitHub.

-7-

III. Sản phẩm đề tài, công bố và kết quả đào tạo

3.1. Kết quả nghiên cứu (sản phẩm dạng 1,2,3)

TT Tên sản phẩm

Yêu cầu khoa học hoặc/và chỉ

tiêu kinh tế - kỹ thuật

Đăng ký Đạt được

1 Bài báo: Dự đoán chuyển vị của hệ

cách chấn đáy sử dụng gối ma sát con

lắc ba

Chấp nhận đăng

trên Tạp chí IUH

Đạt

2 Bài báo: Machine learning models for

predicting maximum displacement of

triple pendulum isolation systems.

Được đăng trên Tạp

chí thuộc Danh mục

ISI

Đạt

3.2. Kết quả đào tạo

Không

IV. Tình hình sử dụng kinh phí

TT Nội dung chi

Kinh phí được

duyệt

(đồng)

Kinh phí thực

hiện

(đồng)

Ghi chú

A Chi phí trực tiếp

1 Thuê khoán chuyên

môn

71,147,500 71,147,500

2 Nguyên, nhiên vật

liệu, cây con.

3 Thiết bị, dụng cụ

4 Công tác phí

5 Dịch vụ thuê ngoài

6 Hội nghị, hội thảo,

thù lao nghiệm thu

giữa kỳ

7 In ấn, Văn phòng

phẩm

852,500 852,500

8 Chi phí khác

B Chi phí gián tiếp

1 Quản lý phí

2 Chi phí điện, nước

Tổng số 72,000,000 72,000,000

-8-

V. Kiến nghị (về phát triển các kết quả nghiên cứu của đề tài)

Từ nhiều nghiên cứu trước đây cho thấy hiệu quả của kỹ thuật cách chấn đáy là rất

lớn trong thiết kế kháng chấn. Gối con lắc ma sát ba được xem như là thiết bị cách chấn

tốt nhất hiện này với nhiều ưu điểm của nó. Bên cạnh nhiều ưu điểm của kỹ thuật này

thì hạn chế của nó là chuyển vị ngang của hệ kết cấu là tương đối lớn. Do đó, trong thiết

kế kháng chấn bằng kỹ thuật này, người kỹ sư cần xác định chính xác chuyển vị này.

Nghiên cứu này bước đầu đánh giá những phương pháp xác định và đề xuất một công

cụ để dự đoán tốt chuyển vị lớn nhất của hệ. Trong tương lai, nghiên cứu này cần được

phát triển thêm những nghiên cứu để đạt được sự chính xác cao hơn trong phương pháp

tính và thuận tiện hơn trong ứng dụng vào thực tế thiết kế.

VI. Phụ lục sản phẩm (liệt kê minh chứng các sản phẩm nêu ở Phần III)

1. Bài báo: Dự đoán chuyển vị của hệ cách chấn đáy sử dụng gối ma sát con lắc

ba. Tác giả: Nguyễn Văn Nam. Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Trường Đại học Công

nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh. ISSN: 2525-2267. (Đã chấp nhận đăng, dự kiến xuất

bản 5/2022)

2. Bài báo: Machine learning models for predicting maximum displacement of

triple pendulum isolation systems

(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352012421011437?dgcid=author)

Tp. HCM, ngày tháng 3 năm 2022

Chủ nhiệm đề tài Phòng QLKH&HTQT Khoa Kỹ thuật Xây dựng

Trưởng đơn vị

-9-

PHẦN II. BÁO CÁO CHI TIẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC

Chương 1

TỔNG QUAN

1.1. Giới thiệu

Gối cách chấn ma sát con lắc ba là một trong số những loại thiết bị hữu hiệu để

giảm thiệt hại cho công trình khi động đất xảy ra. Việc nghiên cứu và áp dụng loại gối

cách chấn này đã và đang được phát triển mạnh mẽ trên thế giới. Cũng như các loại gối

cách chấn khác, việc dự đoán chuyển vị lớn nhất của hệ cách chấn sử dụng gối con lắc

ma sát khi động đất xảy ra là một công việc quan trọng trong thiết kế. Để dự đoán chuyển

vị này, người ta có thể sử dụng phương pháp phân tích theo lịch sử thời gian hoặc các

phương pháp gần đúng. Phương pháp phân tích theo lịch sử thời gian có ưu điểm là cho

kết quả đáng tin cậy nhưng khá phức tạp và tốn nhiều thời gian phân tích, đặc biệt là đối

với gối cách chấn có ứng xử phức tạp như gối ma sát con lắc ba. Các phương pháp gần

đúng thì đơn giản, nhanh chóng, dễ thực hiện nhưng độ chính xác thì phù thuộc vào từng

trường hợp cụ thể.

Đề tài này sẽ sử dụng các thuật toán Học Máy (Machine Learning) để xây dựng

mô hình dự đoán chuyển vị lớn nhất của hệ cách chấn đáy sử dụng gối ma sát con lắc

ba. Dữ liệu dùng để luyện mô hình được nhận từ kết quả của phân tích phi tuyến theo

lịch sử thời gian. Vì vậy mô hình dự đoán được xây dựng sẽ kết hợp được tính chính

xác của kết quả phân tích theo lịch sử thời gian và tốc độ tính toán của các mô hình Học

Máy.

1.2. Tổng quan tình hình nghiên cứu

1.2.1. Tình hình nghiên cứu quốc tế

Gối cách chấn ma sát con lắc ba được phát minh bởi Zayas và Low năm 2006 [1].

Cấu tạo của loại gối cách chấn này được mô tả như trên Hình 1.1. Theo đó, một gối cách

chấn ma sát con lắc ba có hai bản thép ngoài cùng dạng chỏm cầu lõm, một bản được

nối vào chân công trình, bản còn lại được nối vào móng. Giữa hai bản thép này là các

con trượt tiếp xúc nhau. Nhờ lực ma sát giữa các con trượt với nhau và giữa con trượt

với các bản thép ngoài cùng mà khi lực ngang còn đủ bé thì chuyển vị trượt không xảy

ra, giúp công trình ổn định được vị trí của nó.

-10-

a. Cấu tạo bên trong b. Mặt cắt ngang

Hình 1.1. Gối cách chấn ma sát con lắc ba.

Khi động đất xảy ra, rung động nền đủ mạnh, lực ngang tác dụng lên gối cách chấn

đủ lớn thì sự trượt giữa các bộ phận của gối cách chấn sẽ xảy ra, cung cấp độ mềm cho

công trình, giúp kéo dài chu kỳ của cả hệ. Việc kéo dài chu kỳ dao động đã đưa công

trình từ vùng có hệ số lực cắt đáy cao xuống vùng có hệ số lực cắt đáy thấp trong phổ

thiết kế như được minh họa trên Hình 1.2. Cấu tạo cong của các mặt trượt cung cấp lực

hồi phục, giúp đưa công trình trở về vị trí cân bằng ổn định khi rung động nền kết thúc.

Lực ma sát ngoài tác dụng chống trượt khi lực ngang bé còn có tác dụng tiêu tán cơ

năng, giảm ảnh hưởng của động đất lên công trình.

Hình 1.2. Phổ thiết kế.

Hình 1.3 là một so sánh giữa thiết kế kháng chấn truyền thống (Hình 1.3a) và thiết

kế kháng chấn theo kỹ thuật cách chấn đáy (Hình 1.3b). Qua đây, nó có thể minh họa rõ

hơn hiệu quả của kỹ thuật cách chấn đáy.

a. Kết cấu không cách chấn b. Kết cấu cách chấn

Hình 1.3. Hiệu quả của kỹ thuật cách chấn đáy (Nguồn: Internet).