Luận án: Tối ưu Kết cấu Giàn Thép với Thuật toán Tiến hóa và Học máy - Nguyễn Trần Hiếu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC XÂY DỰNG HÀ NỘI Nguyễn Trần Hiếu TỐI ƯU KẾT CẤU GIÀN THÉP SỬ DỤNG THUẬT TOÁN TIẾN HÓA KẾT HỢP CÔNG NGHỆ HỌC MÁY Optimization of steel truss structures using evolutionary algorithm and machine learning Ngành: Kỹ thuật xây dựng Mã số: 9580201 LUẬN ÁN TIẾN SĨ Hà Nội, năm 2023 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC XÂY DỰNG HÀ NỘI Nguyễn Trần Hiếu TỐI ƯU KẾT CẤU GIÀN THÉP SỬ DỤNG THUẬT TOÁN TIẾN HÓA KẾT HỢP CÔNG NGHỆ HỌC MÁY Optimization of steel truss structures using evolutionary algorithm and machine learning Ngành: Kỹ thuật xây dựng Mã số: 9580201 NGƯỜI HƯỚNG DẪN PGS.TS VŨ ANH TUẤN Hà Nội, năm 2023 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan những nội dung trong Luận án Tiến sĩ “Tối ưu kết cấu giàn thép sử dụng thuật toán tiến hóa kết hợp công nghệ học máy” là kết quả công trình nghiên cứu khoa học của riêng tôi. Các số liệu và kết quả trình bày trong Luận án là trung thực, khách quan và chưa từng được công bố trong bất kỳ công trình nào khác ngoài danh sách các công trình khoa học của nghiên cứu sinh liên quan đến Luận án. Hà Nội, ngày 05/05/2023 Nguyễn Trần Hiếu ii LỜI CẢM ƠN Đầu tiên, tôi xin gửi lời cảm ơn tới Ban giám hiệu Trường Đại học Xây dựng Hà Nội, Lãnh đạo Phòng Quản lý đào tạo, Lãnh đạo Phòng Tổ chức cán bộ, Ban chủ nhiệm Khoa Xây dựng Dân dụng và Công nghiệp đã tạo điều kiện, hỗ trợ và giúp đỡ tôi trong quá trình thực hiện Luận án. Tôi xin bày tỏ sự biết ơn sâu sắc, sự kính trọng tới người hướng dẫn khoa học của tôi, PGS.

Trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu, Thầy đã tận tình hướng dẫn, động viên, giúp đỡ, tạo các điều kiện thuận lợi nhất để tôi hoàn thành Luận án. Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn chân thành tới các thầy cô tại Bộ môn Công trình Thép - Gỗ, Trường Đại học Xây dựng Hà Nội - nơi tôi học tập, nghiên cứu, và công tác trong những năm vừa qua. Tôi xin ghi nhận sự giúp đỡ và đóng góp ý kiến của các nhà khoa học trong và ngoài Trường đã giúp tôi bổ sung, hoàn thiện Luận án. Xin trân trọng cảm ơn sự hỗ trợ tài chính quý báu trong thời gian tôi thực hiện Luận án của Quỹ Đổi mới Sáng tạo Vingroup (VINIF) thuộc Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn, Tập đoàn Vingroup.

Cuối cùng, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn tới Cha Mẹ, những người đã sinh thành, nuôi dưỡng, giáo dục, và luôn ủng hộ tôi trên con đường đã lựa chọn. Xin cảm ơn Vợ và các con đã luôn ở bên cạnh chia sẻ, động viên, tạo động lực để tôi sớm hoàn thành Luận án. Xin tri ân người thân, bạn bè, đồng nghiệp đã quan tâm, giúp đỡ tôi trong thời gian qua. Nguyễn Trần Hiếu iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN .ii MỤC LỤC.

iii Danh mục các ký hiệu, các chữ viết tắt. viii Danh mục các bảng. xv Danh mục các hình vẽ. xvii MỞ ĐẦU.

Lý do chọn đề tài. Mục đích và mục tiêu nghiên cứu. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu. Phương pháp nghiên cứu.

Cơ sở khoa học của đề tài. Đóng góp mới của luận án. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn. Những vấn đề còn tồn tại.

Cấu trúc và nội dung luận án. Tổng quan về ứng dụng công nghệ học máy trong thiết kế tối ưu kết cấu. Tổng quan về thiết kế tối ưu kết cấu. Giới thiệu chung về bài toán thiết kế tối ưu kết cấu.

Lịch sử phát triển kỹ thuật tối ưu kết cấu. Phân loại bài toán thiết kế tối ưu kết cấu. Phân loại thuật toán tối ưu. So sánh hiệu năng các thuật toán meta-heuristic khi tối ưu kết cấu.

Tổng quan về ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo trong kết cấu công trình. Giới thiệu chung. Một số lĩnh vực nghiên cứu của Trí tuệ nhân tạo. Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo trong lĩnh vực kết cấu công trình.

Tình hình nghiên cứu về ứng dụng công nghệ học máy trong thiết kế tối ưu kết cấu trên thế giới. Phương pháp khảo sát. Thu thập dữ liệu. Phân tích dữ liệu.

Các phương pháp sử dụng mô hình Học máy trong quá trình tối ưu. Tình hình nghiên cứu về ứng dụng công nghệ học máy trong thiết kế tối ưu kết cấu tại Việt Nam. Nghiên cứu về tối ưu kết cấu tại Việt Nam. Nghiên cứu về ứng dụng học máy vào tối ưu kết cấu tại Việt Nam.

Hướng nghiên cứu của Luận án. Giới hạn bài toán tối ưu nghiên cứu trong Luận án. Tóm tắt Chương 1. Xây dựng quy trình đánh giá an toàn cho kết cấu giàn bằng mô hình học máy.

Phát triển chương trình phân tích kết cấu giàn pyTruss theo phương pháp độ cứng trực tiếp. Phương pháp độ cứng trực tiếp cho kết cấu giàn phẳng. Phương pháp độ cứng trực tiếp cho kết cấu giàn không gian. Sơ đồ khối của chương trình pyTruss.

Đánh giá độ chính xác của chương trình pyTruss. Công nghệ Học máy. Giới thiệu chung. Phân nhóm Học máy dựa trên phương thức học.

Một số mô hình phân loại phổ biến. Quy trình đánh giá an toàn cho kết cấu giàn bằng mô hình Học máy. Quy trình xây dựng mô hình Học máy đánh giá an toàn cho kết cấu giàn. Kỹ thuật lấy mẫu Siêu khối lập phương La-tinh.

So sánh hiệu năng của các mô hình phân loại trong bài toán đánh giá an toàn cho kết cấu giàn. Mô tả các bài toán kết cấu sử dụng trong nghiên cứu. Khởi tạo dữ liệu. Khảo sát ảnh hưởng của các siêu tham số tới chất lượng mô hình.

Ảnh hưởng của số lượng mẫu dữ liệu huấn luyên. Ảnh hưởng của số lượng bộ phân loại yếu. Tóm tắt Chương 2. Đề xuất phương pháp giảm số lần phân tích kết cấu trong quá trình tối ưu bằng mô hình học máy.

Tối ưu tiết diện giàn bằng thuật toán DE. Bài toán xác định tiết diện tối ưu nhằm cực tiểu hóa trọng lượng giàn. Thuật toán DE. Kỹ thuật xử lý điều kiện ràng buộc.

Ví dụ áp dụng thuật toán DE tối ưu tiết diện giàn. Phương pháp CaDE. Ý tưởng chính. Ví dụ minh họa.

Đánh giá hiệu quả của phương pháp đề xuất CaDE. Mô tả các bài toán tối ưu kết cấu giàn. Khảo sát ảnh hưởng của các tham số. Các thiết lập trong thử nghiệm.

So sánh phương pháp CaDE và thuật toán gốc DE. So sánh phương pháp CaDE với các thuật toán meta-heuristic khác. Tóm tắt Chương 3. Tối ưu trọng lượng kết cấu giàn mái.

Giới thiệu chung. Thiết kế kết cấu giàn mái bằng thép. Cấu tạo kết cấu giàn mái. Một số vấn đề về thiết kế giàn thép theo tiêu chuẩn Việt Nam.

Đề xuất quy trình thiết kế tối ưu giàn mái thép. Tối ưu trọng lượng giàn mái thép dạng phẳng. Tối ưu giàn phẳng nhịp 24 m. Khảo sát tham số.

Một số khuyến nghị khi thiết kế kết cấu giàn phẳng. Tối ưu trọng lượng giàn lưới không gian ba lớp. Tối ưu kết cấu giàn lưới không gian kích thước 30×30m. Khảo sát tham số.

Một số khuyến nghị khi thiết kế kết cấu giàn lưới không gian. Tóm tắt Chương 4. 142 vii KẾT LUẬN. 144 Những đóng góp mới về khoa học của luận án.

144 Các kết luận chính. 144 Kiến nghị và hướng nghiên cứu tiếp theo. 145 DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ. 147 TÀI LIỆU THAM KHẢO.

149 Tài liệu Tiếng Việt. 149 Tài liệu Tiếng Anh. MÃ THỰC THI CHƯƠNG TRÌNH pyTruss. Mô-đun pyTruss2D.

Mô-đun pyTruss3D. MÃ THỰC THI CÁC THUẬT TOÁN TỐI ƯU BẰNG NGÔN NGỮ PYTHON. Mã thực thi thuật toán DE. Mã thực thi phương pháp CaDE.

DỮ LIỆU SỬ DỤNG TRONG CHƯƠNG 3 VÀ CHƯƠNG 4 .