THÔNG TIN TÓM TẮT VỀ NHỮNG ĐÓNG GÓP MỚI

CỦA LUẬN ÁN TIẾN SĨ

Tên luận án: Chẩn đoán dầm cầu bằng phương pháp phân tích dao động trên mô hình số hoá kết cấu được cập nhật sử dụng thuật toán tối ưu hoá bầy đàn kết hợp mạng nơ ron nhân tạo.

Ngành:  Kỹ thuật xây dựng Công trình giao thông                                

Mã số:  9580205

Chuyên ngành:   Xây dựng Cầu - Hầm

Nghiên cứu sinh: Hồ Khắc Hạnh

Họ và tên cán bộ hướng dẫn:

 1. PGS.TS. Bùi Tiến Thành - Trường Đại học Giao thông Vận tải.

                            2. PGS.TS. Ngô Văn Minh - Trường Đại học Giao thông Vận tải.

Cơ sở đào tạo: Trường Đại học Giao thông vận tải

 

TÓM TẮT ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN

  1. Đề tài đã nghiên cứu áp dụng kết hợp phương pháp tối ưu tiến hóa và phương pháp mạng nơ ron nhân tạo trong việc cập nhật mô hình số hóa kết cấu và chẩn đoán hư hỏng kết cấu.
  2. Đề xuất thuật toán kết hợp thuật toán tối ưu tiến hóa với phương pháp mạng nơ ron nhân tạo để khắc phục những nhược điểm của từng phương pháp riêng rẽ, từ đó tăng độ chính xác của kết quả, giảm thời gian tính toán, khi áp dụng để giám sát sức khỏe kết cấu.
  3. Tạo cơ sở dữ liệu công trình như một dạng hồ sơ lưu trữ giúp giám sát sức khoẻ công trình.
  4. Xây dựng chương trình cập nhật mô hình số hóa kết cấu phục vụ chẩn đoán các kết cấu cầu thông thường như dầm, dàn và tấm (bản).
  5. Kết quả của luận án có thể sử dụng làm tài liệu tham khảo hữu ích cho lĩnh vực giám sát sức khoẻ công trình.

 

INFORMATION OF THE NEW CONTRIBUTIONS OF THE THESIS

Name of dissertation: Structural Damage Detection Based On Dynamic Analysis Of Updated Model Using Particle Swarm Optimization Combined With Artificial Neural Network.

Field of training: Transport Construction Engineering

Code No: 9580205

Major: Bridge – Tunnel Construction

Name of PhD. Student:  Ho Khac Hanh

Name of Supervisors:       

1. Assoc Prof., Dr Bui Tien Thanh -  University of Transport and Communications

2. Assoc Prof., Dr Ngo Van Minh - University of Transport and Communications

Training Institution: University of Transport and Communication

 

SUMMARY OF THE NEW CONTRIBUTIONS OF THE THESIS

  1. Apply evolutionary optimization and ANN to updating the numerical model and detect damages in structures.
  2. Propose an algorithm that combines the evolutionary optimization with ANN to overcome the disadvantages of each method separately. This assists in increasing the accuracy of the obtained results, reducing the computation time.
  3. Create a database and document for SHM.
  4. Develop a program to update the numerical model for SHM of beam, truss, and plate.
  5. The results of the thesis can be used as a useful reference for the field of SHM.