MỘT PHƯƠNG PHÁP MÔ PHỎNG ỨNG XỬ CỦA KẾT CẤU SỬ DỤNG MÔ HÌNH RESPONSE SURFACE META-MODEL

##plugins.themes.academic_pro.article.main##

Author

  • Lê Khánh Toàn*

Từ khóa:

response surface
Meta-models
mô phỏng
ứng xử
mô hình xác suất

Tóm tắt

Hiện nay, mô phỏng ứng xử của kết cấu dưới tác động của những yếu tố ngẫu nhiên từ bên ngoài, thay đổi trong một khoảng thời gian dài, bằng các phương pháp số rất phức tạp. Các phương pháp số chỉ giải quyết bài toán ứng xử của kết cấu khi những yếu tố tác động lên công trình là xác định, không có yếu tố ngẫu nhiên. Bài báo này giới thiệu phương pháp ứng dụng một mô hình xác xuất dựa trên lý thuyết Response Surface Meta-Models (RS) để mô phỏng ứng xử của kết cấu khi những yếu tố ngẫu nhiên tác động lên công trình thay đổi trong khoảng thời gian dài. RS cho phép tích hợp các thông số đầu vào của mô hình số và kết quả mô phỏng ứng xử từ phần mềm phần tử hữu hạn thông qua các biến và các các hệ số điều chỉnh. Các hệ số điều chỉnh sẽ được xác định thông qua bài toán hồi quy, từ đó có thể biểu diễn ứng xử của kết cấu với độ chính xác cao.

Tài liệu tham khảo

    [1] Baroth J., Schoefs F. Breysse D. et al., Fiabilité des ouvrages, Hermès-Lavoisier, 2011.
    [2] Box G.E.P., Youle P.V., The exploration and exploration of response surface: an example of the link between the fited surface and the basic mechanisme of the system, Biometrics, n0 11, 287-322, 1955.
    [3] Brinkgreve R.B.J. et al., “Plaxis V8 Manuel de reference”, Delft University of Technology & PLAXIS bv, Pays-Bas, 2003.
    [4] Labeyrie J., “Response surface Methodology in Structural Reability. Probabilistic Methods for Structural Designe”, Solid Mechanics and its Application, Ed. C. Guedes Soares, vol 56, 39-58, 1997.
    [5] Labeyrie J., Schoefs F., Matrix response surfaces for describing environmental loads, Safety and Reliability, Proc. of 15th int. conf. on Offshore Mechanics and Arctic Engineering, (O.M.A.E’96), vol. II, 119-126, ASME, Florence, 1996.
    [6] Lanata F, Schoefs F., Calcul en Fiabilité, Comparaison entre CP et MCMC lors de l’identification de variables à partir d’instrumentation, In Ouvrages en Service et Développement Durable; Proc. AUGC 2010, La Bouboule, France, june 2010, 183-184 (online at http://cust.univ-bpclerment.fr/~augc/page10.htlm, 10 pp), 2010.
    [7] Le KT. Identification des caractéristiques aléatoires de remblais à partir du suivi de santé des structures: application aux structures portuaires, PhD Thesis, Thèse sciences l’ingénieur Génie Civil et mécanique, Université de Nantes-UFR Sciences et techniques, Ecole doctorale « Sciences pour ingénieur, Géosciences, Architecture », 2012.
    [8] Levasseur S., Malécot Y., Boulon M., Flavigny E., ”Soil parameter identification using a genetic algorithm”, International Journal for Numerical and Analytical Methods in Geomecanics, vol 32(2), 189-213, 2008.
    [9] Martel S., Etude expérimental et méthodologique sur le comportement des écrans de soutènement, Thèse géotechnique de docteur de l’école nationale des ponts et chaussées, 2005.
    [10] Matlab, COPYRIGHT 1990-2007 by The MathWorks, Inc. Optimization Toolbox 3, User’s guide.
    [11] PLAXIS, Reference manual, Version 8, 2003.
    [12] Renders J.M., Algorithmes génétiques et réseaux de neurones, Hermès, 1994
    [13] Schoefs F., Yáñez-Godoy H., Lanata F., “Polynomial Chaos Representation for Identification of Mechanical Characteristics of Instrumented Structures: Application to a Pile Supported Wharf”, Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, spec. Issue “Structural Health Monitoring”, First published online 2nd November 2010, volume 26, issue 3, p.173-189, 2011.
    [14] Schoefs F., Surface de réponse des efforts de houle dans le calcul de fiabilité des ouvrages, Thèse de doctorat, ED 82-208, Université de Nantes, 1996.
    [15] Schoefs F., “Sensitivity approach for modeling the environmental loading of marine structures though a matrix response surface”, Reliability Engineering and System Safety, Available online 19 june 2007, Vol 93, issue 7, July 2008, pp 1004-1017, doi: dx.doi.org/10.1016/j.ress.2007.05.006, 2007.
    [16] Yáñez-Godoy H., Le Chaos Polynomial pour l’identification des Paramètres du Modèle d’un Quai sur pieux à partir de Données d’Instrumentation, 25ème Rencontres de l’Association Universitaires de Génie Civil (AUGC)-Prix Jeunes Chercheurs “René Houpert”, Bordeaux, 23-25 mai 2007, 2007.
    [17] Yáñez-Godoy H., Mise à jour de variables aléatoires à partir des données d’instrumentations pour le calcul en fiabilité de structures portuaires, Thèse sciences de l’ingénieur Génie Civil et mécanique. Université de Nantes-UFR Sciences et Techniques, école doctorale “Mécanique, Thermique et Génie Civil”, 2008.
    [18] Yamagami Y., Jiang J.C. and Ueta Y., Back calculation of strength parameters for landslide control work using neural networks, In Proceedings of the 9th Int. Cont. on computer methods and advances in geomechanics, Wuhan, China, 1997.
    [19] Zaghloul N.A., Abu Kiefa M.A., Neural network solution of inverse parameters used in the sensitivity-calibration of the SWMM model simulations, Advances in Engineering and software, vol 32, 587-595, 2001.
Xem thêm

##plugins.themes.academic_pro.article.sidebar##

Đã Xuất bản

Jan 31, 2015
Download
PDF
Cách trích dẫn
Le Khanh Toan. “MỘT PHƯƠNG PHÁP MÔ PHỎNG ỨNG XỬ CỦA KẾT CẤU SỬ DỤNG MÔ HÌNH RESPONSE SURFACE META-MODEL”. Tạp Chí Khoa học Và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng, vol 1, số p.h 86, Tháng Giêng 2015, tr 78-83, https://jst-ud.vn/jst-ud/article/view/1882.

##plugins.themes.academic_pro.article.details##