THÔNG TIN TÓM TẮT VỀ NHỮNG ĐÓNG GÓP MỚI
CỦA LUẬN ÁN TIẾN SĨ
Tên luận án: Quan trắc và đánh giá kết cấu cầu sử dụng hệ cảm biến cáp quang
Ngành: Kỹ thuật xây dựng công trình giao thông
Mã số: 9580205
Nghiên cứu sinh: Mai Đức Anh
Họ và tên cán bộ hướng dẫn:
GS. TS. Nguyễn Ngọc Long – 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. Ứng dụng thành công cảm biến cáp quang FBG để theo dõi các đặc trung động học của mô hình cầu dàn thép và cầu dây văng trong phòng thí nghiệm
2. Đề xuất thuật toán tối ưu mới: lai giữa thuật toán tối ưu hóa H5N1 và phương pháp phân rã giá trị kỳ dị SVD ( H5N1 – SVD) để cập nhật mô hình giữa mô hình PTHH và mô hình thực nghiệm và xác định hư hỏng.
3. Ứng dụng thuật toán đề xuất H5N1-SVD cho chẩn đoán, xác định hư hỏng và so sánh với các thuật toán tối ưu khác.
INFORMATION OF THE NEW CONTRIBUTIONS OF THE THESIS
Name of dissertation: Monitoring and evaluating bridge structures using Fiber Optic sensor systems.
Major: Civil engineering
Code No: 9580205
Name of PhD. Student: Mai Duc Anh
Name of Supervisors: Prof. Nguyen Ngoc Long
Training Institution: University of Transport and Communication
SUMMARY OF THE NEW CONTRIBUTIONS OF THE THESIS
1. Successful application of Fiber Optic sensors to monitor the dynamic characteristics of steel truss and cable-stayed bridge models in the laboratory.
2. Proposal of a novel optimization algorithm: a hybridization of the H5N1 optimization algorithm and Singular Value Decomposition (SVD) anomaly detection method (H5N1-SVD) for model updating between the theoretical and experimental models and identifying damage.
3. Application of the proposed H5N1-SVD algorithm for diagnosis, damage identification, and comparison with other optimization algorithms.
