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