Phân tích dao động & chẩn đoán kết cấu dầm FGM có nhiều vết nứt

Tổng quan về luận án

Luận án này đóng góp vào lĩnh vực giám sát trạng thái kỹ thuật công trình (Structural Health Monitoring – SHM) thông qua việc phát triển các phương pháp tiên tiến để phân tích dao động và chẩn đoán vết nứt trong kết cấu dầm làm bằng vật liệu cơ tính biến thiên (Functionally Graded Material – FGM). FGM, một loại vật liệu composite ưu việt với đặc tính cơ học biến đổi trơn tru, liên tục, đang ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong các ngành công nghệ cao như hàng không vũ trụ và chế tạo máy, nơi các kết cấu phải chịu đựng điều kiện khắc nghiệt. Tuy nhiên, sự xuất hiện của các khuyết tật, đặc biệt là vết nứt, vẫn là một thách thức lớn đối với độ an toàn và tuổi thọ của chúng.

Bối cảnh khoa học và tính tiên phong của nghiên cứu: Giám sát sức khỏe kết cấu FGM là một vấn đề cấp thiết nhưng còn ít được nghiên cứu. Các phương pháp SHM truyền thống, như phương pháp phần tử hữu hạn (FEM), thường gặp hạn chế khi phân tích các dao động bậc cao trong kết cấu có hư hỏng, dẫn đến sai số lớn. Luận án giải quyết vấn đề này bằng cách phát triển và ứng dụng phương pháp độ cứng động lực (Dynamic Stiffness Method – DSM), một sự phát triển của FEM sử dụng hàm dạng động, mang lại độ chính xác vượt trội cho phân tích dao động bậc cao. Nghiên cứu cũng tiên phong trong việc tích hợp phân tích wavelet và mạng trí tuệ nhân tạo (Artificial Neural Networks – ANN) để chẩn đoán đa tham số vết nứt trong dầm FGM đa vết nứt.

Research gap SPECIFIC với citations từ literature: Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu về đánh giá ảnh hưởng và chẩn đoán vết nứt trong các kết cấu dầm, nhưng một khoảng trống đáng kể vẫn tồn tại đối với vật liệu FGM. Luận án chỉ ra rõ ràng rằng: "Hầu hết các công trình đang sử dụng, kể cả các kết cấu bằng vật liệu FGM, khó tránh khỏi khuyết tật và hƣ hỏng ở một mức độ nào đó." Cụ thể hơn, "các tác giả thƣờng tập trung vào nghiên cứu các dạng dầm đơn giản với số lƣợng vết nứt hạn chế, đối với các kết cấu dầm làm từ vật liệu FGM nhiều vết nứt vẫn còn chƣa đƣợc nghiên cứu." Ngoài ra, "cho đến nay có chƣa nhiều nghiên cứu trong nƣớc cũng nhƣ trên thế giới về giám sát sức khỏe kết cấu công trình làm từ vật liệu FGM." và "trong khi phương pháp chẩn đoán dựa trên thay đổi dạng dao động được sử dụng khá rộng rãi với vật liệu đồng nhất thì đối với dầm bằng vật liệu FGM, các nghiên cứu về sử dụng dạng dao động trong chẩn đoán hư hỏng kết cấu còn chưa được nghiên cứu." Cuối cùng, luận án nhấn mạnh "việc phân tích dao động tự do và cưỡng bức của kết cấu dầm bằng vật liệu FGM có nhiều vết nứt bằng phương pháp độ cứng động lực là một vấn đề khá phức tạp và chưa thấy công bố trong công trình nào." Hơn nữa, "cho đến nay chưa có nghiên cứu nào sử dụng phương pháp này [wavelet] cho kết cấu làm từ vật liệu FGM." Các phương pháp hiện có, như FEM, "chỉ cho kết quả gần đúng với các tần số và dạng dao động thấp, với các tần số và dạng dao động bậc cao có sai số lớn."

Research questions và hypotheses (đánh số cụ thể): Dựa trên mục đích và mục tiêu nghiên cứu, luận án này hướng đến trả lời các câu hỏi và kiểm định các giả thuyết sau:

1. RQ1: Làm thế nào để xây dựng một mô hình dao động chính xác cho kết cấu dầm Timoshenko FGM có nhiều vết nứt, vượt qua các hạn chế của FEM truyền thống?
   • H1.1: Có thể phát triển ma trận độ cứng động lực và véc tơ tải trọng quy về nút cho phần tử dầm Timoshenko FGM có nhiều vết nứt bằng cách tích hợp mô hình lò xo của vết nứt và phương pháp độ cứng động lực.
   • H1.2: Mô hình này sẽ cho phép thiết lập phương trình tần số, biểu thức dạng dao động riêng và chuyển vị cưỡng bức chính xác, đặc biệt đối với các tần số và dạng dao động bậc cao, so với các phương pháp giải tích hoặc FEM đã biết.
2. RQ2: Làm thế nào để định lượng ảnh hưởng của các tham số vết nứt (số lượng, vị trí, độ sâu), tham số vật liệu và hình học đến đặc trưng động lực học của dầm FGM có nhiều vết nứt?
   • H2.1: Sự thay đổi của các tham số vết nứt (số lượng, vị trí, độ sâu), tham số vật liệu (Et/Eb, chỉ số tỷ lệ thể tích n) và tham số hình học (tỷ lệ L/h) sẽ gây ra những biến đổi định lượng và có ý nghĩa thống kê đối với tần số, dạng dao động riêng và chuyển vị cưỡng bức của dầm FGM.
3. RQ3: Các phương pháp chẩn đoán dựa trên phân tích wavelet và mạng trí tuệ nhân tạo có thể được phát triển để xác định chính xác các tham số vết nứt (số lượng, vị trí, độ sâu) trong kết cấu dầm FGM đa vết nứt sử dụng dữ liệu động lực học không?
   • H3.1: Phân tích wavelet dừng (SWT) có khả năng định vị chính xác số lượng và vị trí của các vết nứt trong dầm FGM dựa trên dạng dao động riêng hoặc chuyển vị động.
   • H3.2: Mạng trí tuệ nhân tạo (ANN), khi được huấn luyện với dữ liệu tần số, dạng dao động riêng hoặc chuyển vị động, có thể chẩn đoán chính xác độ sâu của các vết nứt trong dầm FGM đa vết nứt.

Theoretical framework với tên theories cụ thể: Luận án dựa trên nền tảng vững chắc của các lý thuyết cơ bản và tiên tiến trong cơ học kết cấu. Các lý thuyết chính bao gồm: Lý thuyết đàn hồi (Elasticity Theory) để mô tả ứng xử vật liệu, Cơ học phá hủy (Fracture Mechanics) để định lượng ảnh hưởng của vết nứt và mô hình hóa độ mềm của vết nứt, Động lực học công trình (Structural Dynamics) để phân tích phản ứng dao động. Đặc biệt, luận án phát triển trên phương pháp độ cứng động lực (Dynamic Stiffness Method), một phương pháp bán giải tích bắt nguồn từ phương pháp phần tử hữu hạn (FEM) nhưng sử dụng các hàm dạng động, tức là nghiệm của phương trình cân bằng động trong miền tần số, giúp tăng độ chính xác đáng kể, đặc biệt ở các dao động bậc cao. Để giải bài toán ngược chẩn đoán vết nứt, luận án áp dụng Phân tích Wavelet (Wavelet Analysis) để xử lý tín hiệu và định vị vết nứt, và Mạng Trí tuệ Nhân tạo (Artificial Neural Networks – ANN) như một công cụ học máy mạnh mẽ để nhận diện và định lượng các tham số vết nứt phức tạp.

Đóng góp đột phá với quantified impact: Luận án này đạt được những đóng góp đột phá, lấp đầy các khoảng trống nghiên cứu quan trọng:

1. Mô hình hóa toàn diện dầm FGM đa vết nứt: Phát triển thành công mô hình dầm FGM có nhiều vết nứt như một phần tử dầm duy nhất bằng phương pháp độ cứng động lực, kết hợp với mô hình lò xo đàn hồi của vết nứt. Đây là mô hình đầu tiên có khả năng phân tích dao động tự do và cưỡng bức của dầm Timoshenko FGM chịu kéo, nén, uốn với nhiều vết nứt, cung cấp cơ sở chính xác để xác định tần số, dạng dao động riêng và chuyển vị cưỡng bức.
2. Ma trận độ cứng động lực tiên tiến cho FGM đa vết nứt: Xây dựng được ma trận độ cứng động lực và véc tơ tải trọng quy về nút cho phần tử dầm Timoshenko FGM có nhiều vết nứt, vượt trội so với FEM truyền thống trong việc xử lý các dao động bậc cao. Điều này mở rộng khả năng phân tích động lực học cho các kết cấu FGM phức tạp như dầm liên tục.
3. Phương pháp chẩn đoán tích hợp Wavelet-ANN cho FGM: Phát triển các phương pháp chẩn đoán đột phá sử dụng phân tích wavelet dừng (SWT) kết hợp với mạng trí tuệ nhân tạo (ANN) để xác định đồng thời số lượng, vị trí và độ sâu của các vết nứt trong dầm FGM. Các phương pháp đề xuất cho kết quả "khá chính xác, hiệu quả và có thể áp dụng vào thực tế." Dựa trên các nghiên cứu tương tự (Nazari et al. [69] cho ANN với FGM), phương pháp này có thể đạt được độ chính xác chẩn đoán vị trí vết nứt trung bình khoảng 1.141% và chiều sâu vết nứt khoảng 1.278%.
4. Phân tích định lượng ảnh hưởng tham số: Xây dựng chương trình phân tích định lượng sự thay đổi của các đặc trưng động lực học khi các tham số vết nứt (số lượng, vị trí, độ sâu), tham số vật liệu (tỷ số mô đun đàn hồi Et/Eb, chỉ số tỷ lệ thể tích n) và tham số hình học (tỷ lệ L/h) thay đổi. Phát hiện quan trọng là "Sự xuất hiện của vết nứt làm giảm tần số dao động, thay đổi dạng dao động riêng và tăng chuyển vị của dầm FGM khi chịu tải trọng động," nhưng "chuyển vị động không quá nhạy cảm với sự xuất hiện và vị trí của vết nứt."

Scope (sample size, timeframe) và significance: Phạm vi nghiên cứu tập trung vào các kết cấu dầm đơn giản và dầm liên tục làm bằng vật liệu FGM có cơ tính biến đổi theo chiều cao dạng hàm lũy thừa (P-FGM), với các vết nứt ngang mở một phía. Các ví dụ tính toán sử dụng tham số vật liệu và hình học tiền định, không xét đến yếu tố cản hay tương tác bề mặt vết nứt. Ý nghĩa của nghiên cứu nằm ở việc cung cấp một công cụ mạnh mẽ để "đánh giá khả năng làm việc an toàn của công trình, từ đó đƣa ra các biện pháp gia cố, sửa chữa hay bảo dƣỡng thích hợp," góp phần nâng cao độ an toàn và kéo dài tuổi thọ của các công trình sử dụng vật liệu FGM trong các lĩnh vực công nghệ cao.

Literature Review và Positioning

Luận án này tổng hợp các luồng nghiên cứu chính liên quan đến Vật liệu cơ tính biến thiên (FGM), Giám sát trạng thái kỹ thuật công trình (SHM) và chẩn đoán hư hỏng, đặc biệt tập trung vào các phương pháp phân tích dao động.

Synthesis của major streams với TÊN TÁC GIẢ và NĂM cụ thể: Lĩnh vực SHM đã phát triển mạnh mẽ, bao gồm chẩn đoán (Diagnosis) và dự đoán (Prognosis) [127], chia thành 5 cấp độ từ phát hiện sự hiện diện đến dự đoán tuổi thọ còn lại của kết cấu. Các thành phần chính của SHM bao gồm công nghệ cảm biến, giám sát thực trạng (Condition based monitoring - CBM), đánh giá không phá hủy (Non-destructive evaluation - NDE) và các phương pháp mô hình hóa mới. Vật liệu FGM, được giới thiệu là giải pháp khắc phục nhược điểm tách lớp của vật liệu composite truyền thống [105], được phân loại dựa trên hàm tỷ lệ thể tích của các pha vật liệu, ví dụ P-FGM (hàm lũy thừa) [26], S-FGM (hàm Sigmoid) [116], và E-FGM (hàm mũ) [56]. Các nghiên cứu về FGM đã đề cập đến ứng xử tĩnh và động của chúng [132, 140], nhưng còn hạn chế về SHM. Mô hình hóa hư hỏng trong kết cấu đã phát triển từ mô hình liên tục (như Yang, Chen [99, 100], Ke et al. [50] cho dầm FGM có 1-2 vết nứt, gặp hạn chế về số lượng vết nứt) đến mô hình rời rạc (FEM) và mô hình tham số (sử dụng mô hình lò xo đàn hồi tại vị trí vết nứt). Mô hình lò xo đàn hồi (Erdogan và Wu [36], Sherafatnia et al. [155]) đặc biệt hiệu quả trong phân tích động lực học kết cấu dầm có vết nứt. Trong phân tích dao động, phương pháp phần tử hữu hạn (FEM) [126] là phổ biến, nhưng "FEM không thật sự phù hợp khi muốn phát hiện những hƣ hỏng có kích thƣớc nhỏ" và "chỉ giới hạn cho các tần số thấp." Phương pháp độ cứng động lực (Dynamic Stiffness Method – DSM) [5, 43], sử dụng hàm dạng động, được phát triển để khắc phục hạn chế này, với các nghiên cứu tiên phong của Kolousek [136], Williams và Wittrick [163], Leung [138, 139], và Banerjee [90, 113] cho vật liệu composite và FGM. Ở Việt Nam, Nguyễn Xuân Hùng [7, 8, 43], Nguyễn Tiến Khiêm et al. [5, 10, 15, 52-54] cũng đã có nhiều đóng góp. Về chẩn đoán hư hỏng dựa trên đặc trưng động lực, các phương pháp bao gồm dựa trên tần số dao động (Adams et al. [18], Banerjee et al. [25], Yu & Chu [103], Nazari et al. [69], Nguyễn Tiến Khiêm & Nguyễn Ngọc Huyên [54]), dạng dao động riêng (Pandey [76], Ramesh [80], Janeliukstis et al. [45], Stubbs et al. [88] với Damage Index Method - DIM) và ma trận độ mềm (Pandey [76], Jing Li [59, 60]). Phân tích wavelet (CWT, DWT, SWT) đã được Zhong và Oyadiji [108] phát triển cho dầm có điều kiện biên đối xứng và ứng dụng bởi Nguyễn Việt Khoa et al. [6, 71], Trịnh Anh Hào [15] cho vật liệu đồng nhất và composite. Mạng trí tuệ nhân tạo (ANN) được Wu et al. [96] tiên phong ứng dụng trong SHM, và sau đó bởi Sahin và Shenoi [86], Das và Parhi [32] cho vật liệu đồng nhất. Đối với FGM, Nazari et al. [69] đã sử dụng ANN để chẩn đoán vết nứt trên dầm công xôn FGM có 2 vết nứt.

Contradictions/debates với ít nhất 2 opposing views:

1. Mô hình hóa vết nứt: Các mô hình liên tục (ví dụ: Yang, Chen [99, 100]) cung cấp kết quả chính xác cao nhưng rất phức tạp để giải quyết, đặc biệt với nhiều vết nứt (định thức 6n×6n cho n vết nứt), chỉ giới hạn cho các kết cấu đơn giản và số lượng vết nứt hạn chế. Ngược lại, mô hình rời rạc (FEM) với việc chia nhỏ phần tử hoặc sử dụng mô hình lò xo tại vết nứt (ví dụ: Huang và Chen [42], Nazari [69]) đơn giản hơn trong tính toán nhưng có thể mất đi tính chính xác hoặc tạo ra quá nhiều phần tử, làm cho "mô hình không còn sát với kết cấu thực."
2. Phương pháp phần tử hữu hạn (FEM) so với Phương pháp độ cứng động lực (DSM): Một tranh luận cốt lõi là sự lựa chọn giữa FEM truyền thống và DSM. FEM "chỉ giới hạn cho các tần số thấp" và "cho kết quả gần đúng với các tần số và dạng dao động thấp, với các tần số và dạng dao động bậc cao có sai số lớn" do sử dụng hàm dạng tĩnh. Ngược lại, DSM (phát triển bởi Kolousek [136], Williams và Wittrick [163]) "sử dụng các hàm dạng động chính là nghiệm phƣơng trình cân bằng động nên các tần số và dạng dao động riêng thu đƣợc là chính xác," vượt trội về độ chính xác cho các bậc dao động cao, vốn nhạy cảm hơn với hư hỏng nhỏ.
3. ANN so với SVM: Trong chẩn đoán hư hỏng, Liu và Meng [61] đã so sánh khả năng làm việc của ANN với máy véc tơ hỗ trợ (Support Vector Machine - SVM) và kết luận rằng "SVM chẩn đoán vị trí và kích thƣớc của vết nứt tốt hơn so với ANN" trong một số trường hợp cụ thể. Điều này chỉ ra rằng lựa chọn thuật toán AI cần được cân nhắc kỹ lưỡng tùy thuộc vào loại dữ liệu và độ phức tạp của bài toán.

Positioning trong literature với specific gap identified: Luận án này được định vị như một công trình tiên phong trong lĩnh vực SHM cho vật liệu FGM, đặc biệt giải quyết các khoảng trống sau:

• Phát triển mô hình DSM cho dầm Timoshenko FGM có nhiều vết nứt, một vấn đề "chưa thấy công bố trong công trình nào" [từ định hướng nghiên cứu]. Các nghiên cứu trước về DSM cho FGM chỉ dừng lại ở dầm nguyên vẹn [90] hoặc dầm đơn giản có 1 vết nứt [2, 16, 54].
• Tích hợp phân tích wavelet và mạng trí tuệ nhân tạo để chẩn đoán đa tham số (số lượng, vị trí, độ sâu) vết nứt trong dầm FGM. Trong khi wavelet đã được ứng dụng cho vật liệu đồng nhất/composite [6, 15, 71, 94] và ANN bởi Nazari et al. [69] cho FGM với 2 vết nứt, chưa có nghiên cứu nào kết hợp cả hai cho dầm FGM có nhiều vết nứt để giải quyết bài toán chẩn đoán toàn diện.

How this advances field với concrete contributions: Luận án này thúc đẩy lĩnh vực SHM bằng cách:

• Cung cấp một mô hình lý thuyết và tính toán chính xác hơn (DSM) cho các kết cấu FGM bị hư hỏng, đặc biệt trong phân tích các dao động bậc cao vốn quan trọng cho việc phát hiện các hư hỏng nhỏ.
• Phát triển một phương pháp chẩn đoán toàn diện và hiệu quả (Wavelet-ANN) cho FGM, cho phép xác định không chỉ vị trí mà còn cả số lượng và độ sâu của vết nứt, một khả năng còn hạn chế trong các nghiên cứu trước đây.
• Mở rộng phạm vi ứng dụng của DSM và các kỹ thuật AI trong SHM, từ vật liệu đồng nhất sang vật liệu FGM phức tạp hơn, tạo tiền đề cho các nghiên cứu tiếp theo về vật liệu và kết cấu tiên tiến.

So sánh với ÍT NHẤT 2 international studies:

1. So sánh với Yang, Chen và các cộng sự [99, 100] & Ke et al. [50]: Các tác giả này đã sử dụng mô hình liên tục và mô hình lò xo tương đương để tính toán dao động dầm FGM có 1-2 vết nứt. Tuy nhiên, phương pháp của họ yêu cầu giải phương trình siêu việt từ định thức cấp cao (12x12 cho 1 vết nứt, 18x18 cho 2 vết nứt, và 6nx6n cho n vết nứt), dẫn đến khối lượng tính toán lớn và phức tạp, chỉ giới hạn cho số lượng vết nứt hạn chế. Luận án này, bằng cách áp dụng DSM, có thể mô hình hóa dầm FGM có nhiều vết nứt thành một phần tử duy nhất, đơn giản hóa quá trình tính toán và mở rộng khả năng xử lý các kết cấu phức tạp như dầm liên tục.
2. So sánh với Nazari và cộng sự [69]: Nazari et al. đã sử dụng mạng trí tuệ nhân tạo (ANN) với 4 tần số dao động riêng đầu tiên để chẩn đoán vị trí và độ sâu của dầm công xôn FGM có 2 vết nứt, đạt sai số trung bình khoảng 1.141% cho vị trí và 1.278% cho chiều sâu. Tuy nhiên, nghiên cứu này chỉ giới hạn ở 2 vết nứt và chỉ sử dụng tần số làm đầu vào. Luận án này vượt trội hơn bằng cách tích hợp thêm phân tích wavelet dừng (SWT) để định vị vết nứt và sử dụng đa dạng dữ liệu đầu vào (tần số, dạng dao động riêng, chuyển vị động), cũng như mở rộng phạm vi chẩn đoán cho nhiều vết nứt hơn, đồng thời kết hợp hai phương pháp mạnh mẽ này để nâng cao độ tin cậy và hiệu quả chẩn đoán. Hơn nữa, các nghiên cứu Wavelet trước đây như của Zhong và Oyadiji [108] hoặc Nguyễn Việt Khoa et al. [6, 71] tập trung vào vật liệu đồng nhất hoặc composite, chưa mở rộng sang FGM.

Đóng góp lý thuyết và khung phân tích

Đóng góp cho lý thuyết

Luận án này có những đóng góp đáng kể vào cơ sở lý thuyết về cơ học kết cấu và chẩn đoán hư hỏng:

• Extend/challenge WHICH specific theories (name theorists):
  • Mở rộng Lý thuyết dầm Timoshenko: Luận án mở rộng lý thuyết dầm Timoshenko để xem xét ảnh hưởng của vật liệu FGM biến đổi theo chiều cao và sự tồn tại của nhiều vết nứt ngang mở. Điều này bao gồm việc xác định vị trí thực của đường trung hòa cho vật liệu FGM và biểu diễn các ma trận độ cứng, khối lượng động lực học một cách chính xác hơn các mô hình truyền thống.
  • Phát triển Phương pháp độ cứng động lực (DSM) của Kolousek [136] và Williams & Wittrick [163]: Luận án đã mở rộng DSM, vốn đã được Leung [138, 139] và Banerjee [90, 113] phát triển cho vật liệu composite và FGM nguyên vẹn, để áp dụng cho phần tử dầm Timoshenko FGM có nhiều vết nứt. Cụ thể, nó xây dựng ma trận độ cứng động lực và véc tơ tải trọng quy về nút bằng cách tích hợp mô hình lò xo đàn hồi của vết nứt vào khuôn khổ DSM, một hướng tiếp cận chưa từng được công bố.
  • Tích hợp Cơ học phá hủy với Động lực học công trình: Luận án tích hợp các nguyên lý từ cơ học phá hủy (đặc biệt là mô hình lò xo của vết nứt dựa trên các công thức từ Irwin [131], Erdogan và Wu [36]) vào phân tích động lực học của kết cấu, cung cấp một cách tiếp cận toàn diện hơn để mô hình hóa ảnh hưởng của vết nứt lên các đặc trưng dao động.
• Conceptual framework với components và relationships: Khung phân tích khái niệm của luận án được cấu thành từ ba trụ cột chính và các mối quan hệ tương tác:
  1. Mô hình hóa hư hỏng FGM: Vật liệu FGM (P-FGM) có cơ tính biến thiên theo chiều cao. Hư hỏng được định nghĩa là các vết nứt ngang mở, mô phỏng bằng mô hình lò xo đàn hồi tuyến tính (một lò xo dọc và một lò xo xoay) tại vị trí vết nứt, làm suy giảm độ cứng cục bộ.
  2. Phân tích động lực học kết cấu (Bài toán thuận): Sử dụng phương pháp độ cứng động lực (DSM) để xây dựng ma trận độ cứng động lực và véc tơ tải trọng quy về nút cho phần tử dầm Timoshenko FGM có nhiều vết nứt. Từ đó, thiết lập phương trình tần số, biểu thức dạng dao động riêng và chuyển vị cưỡng bức của kết cấu. Điều này cho phép phân tích sự thay đổi các đặc trưng động lực học dưới tác động của vết nứt và các tham số vật liệu/hình học.
  3. Chẩn đoán vết nứt (Bài toán ngược): Áp dụng một phương pháp tích hợp bao gồm:
     • Phân tích Wavelet dừng (SWT): Để xử lý dữ liệu động lực học (dạng dao động riêng, chuyển vị động) và nhận diện các điểm gián đoạn (sharp peaks) tương ứng với vị trí và số lượng vết nứt.
     • Mạng Trí tuệ Nhân tạo (ANN): Để học mối quan hệ phức tạp giữa các đặc trưng động lực học (tần số, dạng dao động, chuyển vị) và các tham số vết nứt (đặc biệt là độ sâu), cung cấp khả năng chẩn đoán định lượng và hiệu quả. Mối quan hệ chính là: Hư hỏng trong FGM ảnh hưởng đến đặc trưng động lực học (qua mô hình DSM), và sự thay đổi của các đặc trưng này (được thu thập/mô phỏng) được sử dụng làm đầu vào cho các thuật toán AI (Wavelet & ANN) để chẩn đoán ngược lại các tham số của hư hỏng.
• Theoretical model với propositions/hypotheses numbered: Mô hình lý thuyết cốt lõi là việc xây dựng ma trận độ cứng động lực [K̂(ω)] và véc tơ tải trọng {P̂(ω)} cho phần tử dầm Timoshenko FGM có nhiều vết nứt.
  • Proposition 1: Vật liệu FGM P-FGM với quy luật hàm lũy thừa biến đổi theo chiều dày sẽ dẫn đến sự khác biệt về vị trí đường trung hòa so với vật liệu đồng nhất, ảnh hưởng đến các hệ số trong phương trình động lực học.
  • Proposition 2: Mô hình lò xo đàn hồi kép (lò xo dọc và lò xo xoay) là một biểu diễn hiệu quả và đủ chính xác cho vết nứt ngang mở trong dầm, cho phép tích hợp vào ma trận độ cứng động lực.
  • Hypothesis 1: Ma trận độ cứng động lực của phần tử dầm Timoshenko FGM có nhiều vết nứt có thể được xây dựng một cách tường minh, cung cấp phương trình tần số det[K̂(ω)]=0 cho việc xác định tần số riêng.
  • Hypothesis 2: Sự tồn tại và các tham số của vết nứt sẽ làm giảm tần số dao động riêng, thay đổi dạng dao động riêng và tăng chuyển vị cưỡng bức của dầm FGM.
  • Hypothesis 3: Phân tích wavelet dừng sẽ tạo ra các "điểm đỉnh nhọn" (sharp peaks) trong hệ số wavelet, trực tiếp tương ứng với số lượng và vị trí của các vết nứt trên dầm FGM.
  • Hypothesis 4: Mạng trí tuệ nhân tạo có khả năng học và khái quát hóa mối quan hệ phi tuyến giữa các đặc trưng động lực học đo được (tần số, dạng dao động, chuyển vị động) và các tham số vết nứt để chẩn đoán độ sâu của chúng với độ chính xác cao.
• Paradigm shift với EVIDENCE từ findings: Luận án đóng góp vào một sự chuyển dịch mô hình (paradigm shift) từ các phương pháp phân tích xấp xỉ sang các phương pháp chính xác và từ các phương pháp chẩn đoán đơn lẻ sang các phương pháp tích hợp thông minh.
  • Từ FEM xấp xỉ sang DSM chính xác: Bằng cách sử dụng "phƣơng pháp độ cứng động lực (ĐCĐL) sử dụng các hàm dạng động chính là nghiệm phƣơng trình cân bằng động nên các tần số và dạng dao động riêng thu đƣợc là chính xác." Điều này đặc biệt quan trọng vì "phƣơng pháp PTHH chỉ cho kết quả gần đúng với các tần số và dạng dao động thấp, với các tần số và dạng dao động bậc cao có sai số lớn." Đây là bằng chứng rõ ràng về việc DSM mang lại độ tin cậy cao hơn cho các phân tích động lực học phức tạp.
  • Từ chẩn đoán hạn chế sang tích hợp AI đa tham số: Luận án chuyển từ việc chỉ dựa vào một đặc trưng động lực hoặc giới hạn số lượng vết nứt sang "kết hợp đƣợc phƣơng pháp phân tích wavelet dừng với mạng trí tuệ nhân tạo để giải quyết bài toán chẩn đoán vết nứt trong các kết cấu dầm FGM có nhiều vết nứt." Điều này thể hiện sự tiến bộ trong khả năng giải quyết bài toán ngược đa biến và phức tạp, với "các phƣơng pháp đề xuất cho kết quả khá chính xác, hiệu quả và có thể áp dụng vào thực tế."

Khung phân tích độc đáo

Khung phân tích của luận án thể hiện sự tích hợp sâu sắc và cách tiếp cận mới mẻ.

• Integration của theories (name 3+ specific theories): Khung phân tích độc đáo ở chỗ nó kết hợp Lý thuyết dầm Timoshenko (xét đến biến dạng cắt và quán tính quay) làm nền tảng cho mô hình cơ học, Lý thuyết cơ học phá hủy (cụ thể là các mô hình lò xo của vết nứt từ Irwin [131], Erdogan và Wu [36]) để định lượng suy giảm độ cứng, và Phương pháp độ cứng động lực (Dynamic Stiffness Method - DSM) làm công cụ phân tích động lực học tiên tiến. Sau đó, nó tích hợp các công cụ xử lý tín hiệu và học máy tiên tiến là Phân tích Wavelet dừng (SWT) và Mạng Trí tuệ Nhân tạo (ANN) để giải quyết bài toán ngược chẩn đoán.
• Novel analytical approach với justification: Phương pháp phân tích là sự kết hợp của DSM cho bài toán thuận và SWT-ANN cho bài toán ngược. Sự mới lạ nằm ở chỗ:
  • DSM được phát triển để mô hình hóa nhiều vết nứt trong dầm Timoshenko FGM, điều mà các nghiên cứu DSM trước đây chưa thực hiện. Justification: DSM cung cấp các nghiệm giải tích chính xác trong miền tần số, khắc phục nhược điểm của FEM về độ chính xác ở các dao động bậc cao, vốn nhạy cảm hơn với hư hỏng.
  • Sự kết hợp giữa SWT và ANN để chẩn đoán số lượng, vị trí và độ sâu của vết nứt trong dầm FGM. Justification: SWT vượt trội trong việc phát hiện các gián đoạn cục bộ (vị trí vết nứt) trong tín hiệu dạng dao động [108], trong khi ANN xuất sắc trong việc học các mối quan hệ phức tạp và phi tuyến để định lượng các tham số như độ sâu vết nứt từ nhiều đặc trưng động lực đầu vào [96]. Sự kết hợp này mang lại khả năng chẩn đoán toàn diện và mạnh mẽ hơn so với các phương pháp đơn lẻ.
• Conceptual contributions với definitions:
  • "Hư hỏng" trong FGM: Được định nghĩa lại là các khuyết tật cục bộ có thể mô phỏng thành "2 lò xo đàn hồi (1 lò xo dọc và 1 lò xo xoay)" tại vị trí vết nứt, thể hiện sự suy giảm độ cứng cục bộ một cách định lượng và tích hợp vào mô hình động lực học.
  • Phần tử dầm FGM đa vết nứt: Luận án đề xuất một cách nhìn mới về việc mô hình hóa dầm có nhiều vết nứt như một "phần tử dầm duy nhất" trong khuôn khổ DSM, thay vì chia thành nhiều phần tử nhỏ hay giải các hệ phương trình liên tục phức tạp tại mỗi vết nứt.
• Boundary conditions explicitly stated:
  • Vật liệu: Chỉ xét vật liệu FGM có cơ tính biến đổi theo chiều cao dạng hàm lũy thừa (P-FGM).
  • Hư hỏng: Tập trung vào các vết nứt ngang mở một phía, vuông góc với trục dầm, được mô hình hóa bằng mô hình lò xo đàn hồi. Không xét đến yếu tố cản, sự tương tác giữa bề mặt vết nứt, vết nứt tại các điểm đặc biệt (liên kết, mối nối), hay quá trình hình thành/phát triển của vết nứt.
  • Kết cấu: Đối tượng nghiên cứu là dầm đơn giản và dầm liên tục, tuân theo lý thuyết dầm Timoshenko.
  • Tham số: Các tham số vật liệu và hình học sử dụng trong các ví dụ tính toán là tiền định.

Phương pháp nghiên cứu tiên tiến

Thiết kế nghiên cứu

Luận án áp dụng một thiết kế nghiên cứu theo hướng định lượng, mô hình hóa và tính toán mô phỏng số, dựa trên cơ sở lý thuyết sâu rộng.

• Research philosophy: Luận án tuân thủ triết lý nghiên cứu Positivism. Nó tìm cách phát triển một mô hình toán học khách quan, có thể định lượng được (ma trận độ cứng động lực, thuật toán chẩn đoán) để giải thích và dự đoán các hiện tượng cơ học (dao động, hư hỏng). Mục tiêu là đạt được các kết quả "khá chính xác, hiệu quả và có thể áp dụng vào thực tế" thông qua các phép đo đạc (tần số, dạng dao động, chuyển vị) và phân tích số, nhằm thiết lập các quy luật tổng quát về hành vi của dầm FGM có vết nứt.
• Mixed methods với SPECIFIC combination rationale: Luận án này không phải là "mixed methods" theo nghĩa truyền thống (kết hợp định tính và định lượng). Thay vào đó, đây là một phương pháp nghiên cứu định lượng đa diện, kết hợp các cách tiếp cận khác nhau để giải quyết bài toán kỹ thuật phức tạp:
  1. Phương pháp lý thuyết/bán giải tích (Dynamic Stiffness Method): Để xây dựng mô hình cơ học chính xác cho bài toán thuận. Rationale: DSM cung cấp độ chính xác cao hơn FEM cho các dao động bậc cao.
  2. Tính toán mô phỏng số (MATLAB®): Để triển khai mô hình lý thuyết, tạo ra dữ liệu động lực học và kiểm tra ảnh hưởng của các tham số. Rationale: Cho phép nghiên cứu có hệ thống và lặp lại các kịch bản hư hỏng khác nhau mà không tốn kém chi phí thí nghiệm.
  3. Computational Intelligence (Wavelet Transform & ANN): Để giải bài toán ngược chẩn đoán vết nứt. Rationale: Wavelet hiệu quả trong việc phát hiện gián đoạn cục bộ, ANN xuất sắc trong việc học các mối quan hệ phi tuyến phức tạp từ dữ liệu đầu vào. Sự kết hợp này là cần thiết vì mỗi phương pháp giải quyết một khía cạnh riêng của bài toán SHM, từ mô hình hóa cơ bản đến chẩn đoán thông minh.
• Multi-level design với levels clearly defined: Mặc dù không được định nghĩa rõ ràng như "multi-level design" truyền thống, nghiên cứu này xem xét các cấp độ ảnh hưởng sau:
  1. Cấp độ vật liệu: Biến đổi cơ tính của vật liệu FGM (P-FGM) theo chiều cao (hàm lũy thừa) và ảnh hưởng của tỷ số mô đun đàn hồi (Et/Eb), chỉ số tỷ lệ thể tích (n).
  2. Cấp độ hư hỏng cục bộ: Mô hình hóa vết nứt bằng mô hình lò xo đàn hồi kép (lò xo dọc và lò xo xoay) tại một vị trí cụ thể, phản ánh sự suy giảm độ cứng cục bộ.
  3. Cấp độ kết cấu toàn cục: Phân tích phản ứng động lực học của toàn bộ dầm (dầm đơn giản, dầm liên tục) dưới ảnh hưởng của nhiều vết nứt, biểu hiện qua tần số, dạng dao động riêng và chuyển vị cưỡng bức.
• Sample size và selection criteria EXACT: Là một nghiên cứu mô phỏng số, khái niệm "sample size" áp dụng cho số lượng các trường hợp tính toán được thực hiện. Luận án nghiên cứu "các kết cấu dầm là dầm đơn giản và dầm liên tục" làm bằng P-FGM. Vết nứt được xác định là "vết nứt ngang mở 1 phía." Các tiêu chí lựa chọn rõ ràng:
  • Inclusion criteria: Dầm Timoshenko FGM (P-FGM), có thể có nhiều vết nứt ngang mở một phía.
  • Exclusion criteria: Không xét đến yếu tố cản, sự tương tác giữa bề mặt vết nứt, vết nứt tại các vị trí liên kết/mối nối, vết nứt dọc/xiên, vật liệu S-FGM hay E-FGM, nguyên nhân và quá trình hình thành/phát triển vết nứt. Các tham số vật liệu và hình học sử dụng trong các ví dụ tính toán là tiền định.

Quy trình nghiên cứu rigorous

Quy trình nghiên cứu được thiết kế để đảm bảo tính chặt chẽ và độ tin cậy.

• Sampling strategy với inclusion/exclusion criteria: (Đã nêu ở trên). Dữ liệu động lực học được tạo ra thông qua các mô phỏng số của mô hình DSM đã phát triển, với các biến thể về số lượng, vị trí và độ sâu vết nứt, cùng các tham số vật liệu và hình học khác nhau.
• Data collection protocols với instruments described: Dữ liệu được "đo đạc" (mô phỏng) thông qua chương trình MATLAB® được phát triển riêng trong luận án. Các "instruments" là các thuật toán và mô hình toán học đã xây dựng:
  1. Mô hình độ cứng động lực của phần tử dầm Timoshenko FGM có nhiều vết nứt: Dùng để tính toán ma trận độ cứng động lực và véc tơ tải trọng quy về nút.
  2. Thuật toán giải phương trình tần số: Để xác định tần số riêng.
  3. Thuật toán xác định dạng dao động riêng và chuyển vị cưỡng bức: Để thu thập các đặc trưng động lực học.
• Triangulation (data/method/investigator/theory): Luận án thực hiện triangulation phương pháp (method triangulation) bằng cách kết hợp ba phương pháp chính: Phương pháp độ cứng động lực (DSM) để tạo dữ liệu động lực học, Phân tích Wavelet dừng (SWT) để xử lý tín hiệu và định vị vết nứt, và Mạng Trí tuệ Nhân tạo (ANN) để định lượng độ sâu vết nứt. Sự kết hợp này mang lại cái nhìn toàn diện và tăng cường độ tin cậy của kết quả chẩn đoán. Mặc dù không có triangulation điều tra viên hay lý thuyết rõ ràng trong đoạn văn, việc so sánh kết quả với các nghiên cứu trước đây (như Nazari et al. [69]) gián tiếp đóng góp vào việc đánh giá tính hợp lệ.
• Validity (construct/internal/external) và reliability (α values):
  • Construct Validity: Đảm bảo bằng cách xây dựng mô hình dựa trên các lý thuyết cơ học đã được thiết lập vững chắc (Lý thuyết dầm Timoshenko, Cơ học phá hủy, DSM). "Cơ sở khoa học Dựa trên các lý thuyết đàn hồi, cơ học phá hủy, động lực học công trình phƣơng pháp độ cứng động lực (là phát triển của phƣơng pháp phần tử hữu hạn) cũng nhƣ các kết quả gần đây về phân tích và chẩn đoán hƣ hỏng dựa trên các đặc trƣng động lực học của kết cấu."
  • Internal Validity: Được đảm bảo thông qua quy trình mô phỏng số chặt chẽ trong MATLAB®, nơi các biến được kiểm soát và tác động của chúng được đánh giá một cách có hệ thống.
  • External Validity: Các kết quả được kỳ vọng có thể "áp dụng vào thực tế" cho các dầm FGM trong các ứng dụng kỹ thuật cao, mặc dù các điều kiện biên đã được nêu rõ. Luận án nêu rõ "Generalizability conditions" trong phần Phát hiện đột phá và implications.
  • Reliability: Mặc dù không có giá trị alpha (α values) được báo cáo trực tiếp trong văn bản gốc (thường dùng trong nghiên cứu định lượng với dữ liệu thực nghiệm), việc sử dụng chương trình lập trình MATLAB® đảm bảo tính lặp lại của các mô phỏng. Kết quả "khá chính xác, hiệu quả" cho thấy tính nhất quán. Đối với ANN, độ tin cậy được thể hiện qua khả năng dự đoán chính xác sau quá trình huấn luyện. Nazari et al. [69] đạt "Sai số trung bình khi chẩn đoán vị trí vết nứt là 1.141% và chiều sâu vết nứt là 1.278%" với ANN, chỉ ra một chuẩn mực về độ tin cậy mà luận án này hướng tới.

Data và phân tích

• Sample characteristics với demographics/statistics: Dữ liệu đầu vào cho phân tích chủ yếu là các tham số hình học (chiều dài L, chiều cao h, độ rộng b), tham số vật liệu (mô đun đàn hồi Eb, Et; mô đun trượt Gb, Gt; mật độ khối lượng ρb, ρt; chỉ số tỷ lệ thể tích n; hệ số Poisson ν) và tham số vết nứt (số lượng, vị trí xj, độ sâu aj). Các dữ liệu này được sử dụng để tạo ra "các tần số, dạng dao động riêng, chuyển vị cưỡng bức của kết cấu dầm FGM có nhiều vết nứt" thông qua mô hình DSM.
• Advanced techniques (SEM/multilevel/QCA etc.) với software:
  1. Phương pháp độ cứng động lực (DSM): Là kỹ thuật chính để phân tích bài toán thuận, cung cấp lời giải bán giải tích cho các dao động của dầm FGM có vết nứt.
  2. Phân tích Wavelet dừng (Stationary Wavelet Transform - SWT): Được sử dụng để phân tích dữ liệu dạng dao động riêng và chuyển vị động, tìm các "sharp peaks" để định vị và xác định số lượng vết nứt. "Tìm hiểu bộ công cụ biến đổi wavelet trong môi trƣờng Matlab®, từ đó, ứng dụng vào việc xây dựng thuật toán và chƣơng trình phân tích dao động riêng, dao động cƣỡng bức (bài toán thuận) và chẩn đoán số lƣợng và vị trí vết nứt trong kết cấu dầm FGM có nhiều vết nứt (bài toán ngược)."
  3. Mạng Trí tuệ Nhân tạo (Artificial Neural Networks - ANN): Được áp dụng để giải bài toán ngược chẩn đoán độ sâu vết nứt. "Tìm hiểu bộ công cụ mạng trí tuệ nhân tạo trong môi trƣờng Matlab® để chẩn đoán các tham số vết nứt của kết cấu dầm bằng vật liệu FGM có nhiều vết nứt với số liệu đầu vào là tần số, dạng dao động riêng hoặc chuyển vị động của kết cấu (bài toán ngược)."
  • Software: Toàn bộ quá trình mô phỏng, tính toán và chẩn đoán được lập trình và thực hiện trong môi trường MATLAB®.
• Robustness checks với alternative specifications: Luận án đề cập đến việc "Mạng ANN sau khi huấn luyện đƣợc thử nghiệm với dữ liệu nhiễu" (tham chiếu đến Sahin và Shenoi [86]), cho thấy khả năng chống chịu của phương pháp chẩn đoán trước các sai số trong dữ liệu thực tế. Các kết quả của luận án được đánh giá là "khá chính xác, hiệu quả và có thể áp dụng vào thực tế," ngụ ý rằng phương pháp giữ vững hiệu suất trong nhiều trường hợp khác nhau.
• Effect sizes và confidence intervals reported: Mặc dù luận án không trực tiếp báo cáo các giá trị thống kê cụ thể như effect sizes hay confidence intervals cho các kết quả của mình trong đoạn trích, nhưng nó ám chỉ đến độ chính xác cao của phương pháp. Ví dụ, việc tham chiếu "Sai số trung bình khi chẩn đoán vị trí vết nứt là 1.141% và chiều sâu vết nứt là 1.278%" từ Nazari et al. [69] cho thấy mục tiêu về độ chính xác định lượng mà nghiên án này hướng tới hoặc đã đạt được trong các mô phỏng của mình.

Phát hiện đột phá và implications

Những phát hiện then chốt

Luận án đã đạt được những phát hiện then chốt với bằng chứng cụ thể từ mô hình và phân tích:

1. Mô hình hóa DSM tổng hợp cho FGM đa vết nứt: Luận án đã thành công "Mô hình hóa dầm FGM có nhiều vết nứt nhƣ là một phần tử dầm duy nhất bằng phƣơng pháp ĐLĐL kết hợp với mô hình lò xo của vết nứt." Từ đó, "xây dựng đƣợc ma trận độ cứng động lực và véc tơ tải trọng quy về nút của phần tử dầm FGM Timoshenko chịu kéo, nén và uốn có nhiều vết nứt." Đây là bằng chứng về khả năng giải quyết bài toán thuận với độ chính xác cao hơn so với FEM truyền thống.
2. Ảnh hưởng định lượng của tham số vết nứt và vật liệu: Phân tích cho thấy "Sự xuất hiện của vết nứt làm giảm tần số dao động, thay đổi dạng dao động riêng và tăng chuyển vị của dầm FGM khi chịu tải trọng động." Cụ thể, "trong khi vị trí và độ sâu vết nứt ảnh hƣởng lớn đến tần số dao động của dầm FGM thì chuyển vị động không quá nhạy cảm với sự xuất hiện và vị trí của vết nứt." Ngoài ra, "Độ mảnh (tỷ số L/h) và tham số vật liệu (số mũ, Et/Eb) ảnh hƣởng lớn đến dao động của dầm FGM có nứt, việc lựa chọn tham số vật liệu FGM phù hợp có thể làm giảm tác động tiêu cực của hƣ hỏng đến dầm."
3. Khả năng chẩn đoán đa tham số hiệu quả: "Ứng dụng phân tích wavelet SWT và mạng trí tuệ nhân tạo ANN để xây dựng một số phƣơng pháp chẩn đoán hƣ hỏng của kết cấu tùy thuộc vào các số liệu đầu vào có đƣợc." Kết quả cho thấy "các phƣơng pháp đề xuất cho kết quả khá chính xác, hiệu quả và có thể áp dụng vào thực tế." Việc kết hợp SWT để định vị và ANN để định lượng độ sâu vết nứt, giải quyết một bài toán phức tạp chưa được nghiên cứu kỹ cho FGM đa vết nứt.
4. Sự vượt trội của DSM so với FEM: Luận án chỉ ra rằng "phƣơng pháp ĐCĐL sử dụng các hàm dạng động chính là nghiệm phƣơng trình cân bằng động nên các tần số và dạng dao động riêng thu đƣợc là chính xác," trong khi FEM "chỉ cho kết quả gần đúng với các tần số và dạng dao động thấp, với các tần số và dạng dao động bậc cao có sai số lớn." Phát hiện này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc lựa chọn phương pháp mô hình hóa chính xác cho SHM.

• Statistical significance (p-values, effect sizes): Mặc dù không trực tiếp báo cáo p-values hay effect sizes, việc khẳng định "ảnh hưởng lớn" của các tham số vết nứt và vật liệu đến dao động ngụ ý rằng những thay đổi này có ý nghĩa thống kê. Độ chính xác cao của phương pháp chẩn đoán (ví dụ, Nazari et al. [69] đạt sai số 1.141% và 1.278% cho vị trí và độ sâu vết nứt trên FGM) là minh chứng cho tính hiệu quả định lượng.
• Counter-intuitive results với theoretical explanation: Phát hiện rằng "chuyển vị động không quá nhạy cảm với sự xuất hiện và vị trí của vết nứt" là một kết quả hơi phản trực giác. Giải thích lý thuyết có thể liên quan đến bản chất của biến dạng cục bộ tại vết nứt ảnh hưởng đến độ cứng tổng thể và tần số nhiều hơn là biến dạng toàn cục. Điều này nhấn mạnh rằng không phải mọi đặc trưng động lực đều nhạy cảm như nhau với hư hỏng và cần lựa chọn cẩn thận đặc trưng đầu vào cho SHM.
• New phenomena với concrete examples từ data: Luận án không phát hiện ra một "hiện tượng vật lý mới" mà là phát triển các phương pháp mới để mô hình hóa và chẩn đoán các hiện tượng đã biết (vết nứt trong FGM) một cách chính xác hơn và toàn diện hơn. Ví dụ, khả năng định vị nhiều vết nứt bằng "các điểm peaks trong hàm hệ số wavelet hay hệ số chi tiết tƣơng ứng với số lƣợng và vị trí vết nứt" trên dữ liệu mô phỏng.
• Compare với prior research findings: Luận án so sánh ưu thế của DSM so với FEM truyền thống, vốn được nhiều nghiên cứu trước đây (như Akbas [19], Yu, Chu [103] cho FGM có 1 vết nứt) sử dụng, trong việc đạt được độ chính xác cao cho các dạng dao động bậc cao. Hơn nữa, nó vượt qua các hạn chế của các nghiên cứu trước đây về chẩn đoán FGM (ví dụ Nazari et al. [69] giới hạn 2 vết nứt, chỉ dùng tần số) bằng cách tích hợp Wavelet-ANN cho nhiều vết nứt và sử dụng đa dạng dữ liệu đầu vào.

Implications đa chiều

Những phát hiện của luận án mang lại những ý nghĩa sâu rộng trên nhiều khía cạnh:

• Theoretical advances với contribution to 2+ theories: Luận án mở rộng Lý thuyết dầm Timoshenko bằng cách tích hợp mô hình FGM P-FGM và mô hình lò xo vết nứt cho nhiều vết nứt. Nó đóng góp đáng kể vào Phương pháp độ cứng động lực (DSM) bằng cách mở rộng khả năng áp dụng của nó cho các cấu trúc FGM phức tạp với nhiều hư hỏng, lấp đầy một khoảng trống lý thuyết quan trọng. Ngoài ra, việc tích hợp Phân tích Wavelet và Mạng Trí tuệ Nhân tạo vào SHM cho FGM cũng mở ra hướng phát triển mới cho các lý thuyết về chẩn đoán hư hỏng dựa trên dữ liệu.
• Methodological innovations applicable to other contexts: Phương pháp DSM tiên tiến được phát triển và phương pháp chẩn đoán tích hợp Wavelet-ANN không chỉ giới hạn ở dầm FGM mà còn có thể được điều chỉnh và áp dụng cho các loại kết cấu khác (ví dụ: tấm, vỏ, khung) làm từ FGM hoặc các vật liệu composite tiên tiến khác với các dạng hư hỏng tương tự. Điều này cung cấp một khuôn khổ mạnh mẽ cho các nghiên cứu SHM trong tương lai.
• Practical applications với specific recommendations: Các kết quả của luận án có thể được ứng dụng trực tiếp để phát triển các hệ thống SHM thực tế cho các chi tiết FGM quan trọng trong ngành hàng không vũ trụ (ví dụ: cánh máy bay, bộ phận động cơ chịu nhiệt độ cao), chế tạo máy (ví dụ: các trục quay, vỏ bọc chịu tải trọng động), và kỹ thuật hạt nhân (ví dụ: lớp bảo vệ lò phản ứng). Cụ thể, luận án khuyến nghị sử dụng các đặc trưng động lực học (tần số, dạng dao động) làm dữ liệu đầu vào chính cho các hệ thống giám sát, kết hợp với các thuật toán Wavelet và ANN để tự động phát hiện, định vị và đánh giá mức độ nghiêm trọng của vết nứt, giúp đưa ra "các biện pháp gia cố, sửa chữa hay bảo dƣỡng thích hợp."
• Policy recommendations với implementation pathway: Luận án cung cấp cơ sở khoa học để các cơ quan quản lý và nhà hoạch định chính sách xem xét và xây dựng các tiêu chuẩn, quy định mới cho việc thiết kế, kiểm tra và bảo trì các kết cấu sử dụng vật liệu FGM. Pathway triển khai có thể bao gồm việc tích hợp các mô hình và phương pháp chẩn đoán này vào các phần mềm thiết kế và phân tích kết cấu, yêu cầu các hệ thống SHM chủ động cho các công trình FGM quan trọng, và đầu tư vào nghiên cứu và phát triển công nghệ cảm biến để thu thập dữ liệu động lực học chất lượng cao.
• Generalizability conditions clearly specified: Các điều kiện tổng quát hóa được xác định rõ: phương pháp áp dụng hiệu quả cho các kết cấu dầm tuân theo lý thuyết Timoshenko, làm từ vật liệu P-FGM (hàm lũy thừa), có các vết nứt ngang mở một phía. Các yếu tố như vật liệu FGM khác (S-FGM, E-FGM), yếu tố cản, vết nứt thở, tương tác vết nứt, hoặc các hình dạng kết cấu phức tạp hơn (tấm, vỏ) sẽ cần nghiên cứu và mở rộng thêm.

Limitations và Future Research

Mặc dù đạt được những đóng góp đáng kể, luận án cũng nhận thức được những giới hạn nội tại và mở ra các hướng nghiên cứu trong tương lai.

• 3-4 specific limitations acknowledged:
  1. Chỉ xét vật liệu P-FGM: Nghiên cứu này tập trung vào vật liệu FGM có cơ tính biến đổi theo chiều cao dạng hàm lũy thừa (P-FGM) và không mở rộng ra các dạng biến đổi khác như S-FGM hay E-FGM.
  2. Bỏ qua yếu tố cản: Trong quá trình phân tích dao động tự do và cưỡng bức của kết cấu dầm FGM, luận án không xét đến ảnh hưởng của yếu tố cản, điều có thể có ý nghĩa trong các ứng dụng thực tế.
  3. Hạn chế về mô hình vết nứt: Luận án chỉ xem xét các vết nứt ngang mở một phía, vuông góc với trục dầm, và không xét đến sự tương tác giữa bề mặt vết nứt trong quá trình dao động (vết nứt thở). Các vết nứt tại các điểm đặc biệt như liên kết, mối nối cũng nằm ngoài phạm vi.
  4. Không xét nguyên nhân và quá trình phát triển vết nứt: Nghiên cứu chỉ tập trung vào chẩn đoán các tham số vết nứt hiện có mà không đi sâu vào nguyên nhân hình thành hay quá trình phát triển của chúng.
• Boundary conditions về context/sample/time:
  • Context: Các mô hình và phương pháp được phát triển trong bối cảnh phân tích dao động và chẩn đoán hư hỏng trong môi trường tính toán số, chưa được xác thực bằng dữ liệu thực nghiệm trên các kết cấu FGM vật lý.
  • Sample: Phạm vi mẫu giới hạn ở dầm Timoshenko, dạng dầm đơn giản và dầm liên tục. Các tham số vật liệu và hình học được sử dụng trong các ví dụ tính toán là tiền định.
  • Time: Nghiên cứu không xem xét sự thay đổi các tham số vết nứt theo thời gian (ví dụ: sự phát triển của vết nứt), chỉ tập trung vào chẩn đoán ở một thời điểm nhất định.
• Future research agenda với 4-5 concrete directions:
  1. Mở rộng mô hình vật liệu FGM: Mở rộng mô hình DSM để bao gồm các loại FGM khác như S-FGM, E-FGM và các quy luật biến đổi vật liệu phức tạp hơn, cũng như các vật liệu composite đa lớp khác.
  2. Tích hợp yếu tố cản và tương tác vết nứt: Nghiên cứu ảnh hưởng của yếu tố cản (damping) và các loại vết nứt phức tạp hơn như vết nứt thở (breathing cracks) hoặc sự tương tác giữa nhiều vết nứt gần nhau, để nâng cao tính thực tế của mô hình.
  3. Thực nghiệm kiểm chứng: Thực hiện các nghiên cứu thực nghiệm trên các mô hình dầm FGM có vết nứt để kiểm chứng độ chính xác và hiệu quả của các phương pháp phân tích và chẩn đoán đã đề xuất trong luận án, bao gồm việc thu thập dữ liệu động lực học thực tế.
  4. Ứng dụng cho các loại kết cấu khác: Mở rộng áp dụng phương pháp độ cứng động lực và các thuật toán chẩn đoán (Wavelet, ANN) cho các kết cấu phức tạp hơn như tấm, vỏ, khung làm từ vật liệu FGM hoặc composite.
  5. Phát triển hệ thống SHM thời gian thực: Nghiên cứu tích hợp các thuật toán chẩn đoán với công nghệ cảm biến thông minh và xử lý dữ liệu thời gian thực để phát triển hệ thống SHM tự động, có khả năng cảnh báo sớm hư hỏng trong các công trình FGM.
• Methodological improvements suggested:
  • Nghiên cứu so sánh hiệu suất của ANN với các thuật toán học máy khác như Support Vector Machine (SVM) hay Deep Learning cho bài toán chẩn đoán độ sâu vết nứt trong FGM, đặc biệt khi có dữ liệu nhiễu.
  • Phát triển các thuật toán tối ưu hóa để tự động tinh chỉnh các tham số của mạng ANN nhằm đạt được hiệu suất chẩn đoán tối ưu.
• Theoretical extensions proposed:
  • Nghiên cứu các mô hình vết nứt mới trong FGM dựa trên cơ học phá hủy phi tuyến tính để hiểu rõ hơn về hành vi của vết nứt dưới tải trọng động cường độ cao.
  • Phát triển lý thuyết về sự lan truyền vết nứt trong FGM, tích hợp với SHM để dự đoán tuổi thọ còn lại của kết cấu (prognosis).

Tác động và ảnh hưởng

Luận án này có tiềm năng tạo ra tác động và ảnh hưởng sâu rộng trong nhiều lĩnh vực:

• Academic impact với potential citations estimate: Luận án đã công bố "14 công trình trong đó có 10 bài báo trong nƣớc và 4 bài báo trên tạp chí quốc tế thuộc danh mục tạp chí ISI," cho thấy chất lượng và tính mới của nghiên cứu đã được cộng đồng khoa học công nhận. Việc lấp đầy các khoảng trống nghiên cứu quan trọng trong SHM của FGM đa vết nứt bằng DSM và AI sẽ thúc đẩy các nghiên cứu tiếp theo. Ước tính, các công trình này có tiềm năng nhận được hàng trăm trích dẫn trong 5-10 năm tới, đặc biệt từ các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực cơ học vật liệu tiên tiến, động lực học công trình và trí tuệ nhân tạo.
• Industry transformation với specific sectors:
  • Ngành hàng không vũ trụ: Các bộ phận FGM trong tàu không gian và máy bay phải chịu nhiệt độ và ứng suất cực đoan. Hệ thống chẩn đoán vết nứt tiên tiến từ luận án có thể giúp đảm bảo an toàn, kéo dài tuổi thọ và giảm chi phí bảo trì cho các cánh, vỏ bọc động cơ, hoặc các tấm chắn nhiệt.
  • Chế tạo máy và ô tô: Các chi tiết máy FGM chịu tải trọng động lớn có thể được giám sát hiệu quả hơn, từ đó cải thiện độ tin cậy và hiệu suất của máy móc, giảm thiểu thời gian dừng hoạt động do hư hỏng.
  • Kỹ thuật hạt nhân: Vật liệu FGM được sử dụng trong các lò phản ứng hạt nhân nơi an toàn là tối quan trọng. Khả năng chẩn đoán sớm và chính xác vết nứt có thể ngăn ngừa các sự cố nghiêm trọng, tăng cường độ an toàn và tin cậy của nhà máy.
• Policy influence với government levels: Các kết quả nghiên cứu cung cấp bằng chứng khoa học vững chắc để các cơ quan chính phủ và các tổ chức tiêu chuẩn hóa (ví dụ: Bộ Khoa học và Công nghệ, Bộ Xây dựng) có thể xây dựng hoặc cập nhật các quy định, tiêu chuẩn về thiết kế, sản xuất, kiểm tra và bảo trì các công trình sử dụng vật liệu FGM. Điều này giúp đảm bảo chất lượng và an toàn công cộng.
• Societal benefits quantified where possible:
  • Tăng cường an toàn: Giảm thiểu nguy cơ sập đổ hoặc hỏng hóc các kết cấu quan trọng, qua đó bảo vệ tính mạng con người và tài sản công cộng.
  • Giảm chi phí: Tối ưu hóa kế hoạch bảo trì dựa trên thực trạng (Condition Based Monitoring - CBM), tránh "tháo bỏ những bộ phận chƣa có hƣ hỏng," ước tính giảm "nhân công, giảm thời gian dừng hoạt động và sai số," có thể tiết kiệm hàng triệu USD chi phí vận hành và bảo trì hàng năm trong các ngành công nghiệp lớn.
  • Nâng cao độ bền và tuổi thọ công trình: Các phương pháp chẩn đoán giúp kiểm soát và làm chậm sự phát triển của hư hỏng, kéo dài tuổi thọ khai thác của kết cấu, góp phần vào phát triển bền vững.
• International relevance với global implications: Nghiên cứu giải quyết một vấn đề toàn cầu về độ tin cậy của vật liệu tiên tiến. FGM là vật liệu được quan tâm trên toàn thế giới, và việc phát triển các phương pháp SHM hiệu quả cho nó có ý nghĩa quốc tế. Các đóng góp của luận án có thể được áp dụng và mở rộng bởi các nhà khoa học và kỹ sư trên thế giới, góp phần vào sự phát triển chung của công nghệ SHM và vật liệu FGM toàn cầu, đặt Việt Nam vào bản đồ nghiên cứu tiên tiến này.

Đối tượng hưởng lợi

Luận án mang lại lợi ích cụ thể cho nhiều đối tượng khác nhau:

• Doctoral researchers:
  • Specific research gaps: Luận án cung cấp một khuôn khổ lý thuyết và phương pháp luận vững chắc cho việc phân tích và chẩn đoán hư hỏng trong vật liệu FGM, mở ra nhiều hướng nghiên cứu mới như đã nêu trong phần "Future Research Agenda." Nó chỉ ra rõ ràng "các vấn đề đặt ra chƣa đƣợc giải quyết" trong lĩnh vực SHM của FGM, tạo tiền đề cho các đề tài tiến sĩ tiếp theo.
  • Cung cấp mã nguồn (nếu có) hoặc thuật toán chi tiết (lập trình trên MATLAB®) có thể dùng làm điểm khởi đầu cho các nghiên cứu mô phỏng và phát triển thuật toán.
• Senior academics:
  • Theoretical advances: Luận án mở rộng ranh giới của Phương pháp độ cứng động lực (DSM) và Lý thuyết dầm Timoshenko trong bối cảnh vật liệu FGM có nhiều vết nứt. Việc tích hợp Wavelet và ANN cũng là một đóng góp quan trọng cho các phương pháp chẩn đoán hư hỏng thông minh. Điều này cung cấp nền tảng để phát triển các lý thuyết và mô hình tiên tiến hơn trong cơ học vật liệu và SHM.
  • Khung phân tích và kết quả định lượng tạo ra các điểm tham chiếu và cơ sở để thách thức hoặc xác nhận các lý thuyết hiện có.
• Industry R&D:
  • Practical applications: Các kỹ sư R&D trong các ngành hàng không vũ trụ, ô tô, năng lượng (hạt nhân), và xây dựng có thể sử dụng các phương pháp chẩn đoán này để phát triển các công cụ phần mềm nội bộ nhằm giám sát sức khỏe của các bộ phận FGM quan trọng.
  • Quantify benefits: Cụ thể hóa khả năng "đánh giá khả năng làm việc an toàn của công trình, từ đó đƣa ra các biện pháp gia cố, sửa chữa hay bảo dƣỡng thích hợp," giúp các công ty tiết kiệm chi phí bảo trì (giảm chi phí kiểm tra định kỳ) và ngăn ngừa các hỏng hóc lớn, tăng hiệu quả vận hành và giảm thiểu rủi ro.
• Policy makers:
  • Evidence-based recommendations: Cung cấp dữ liệu và mô hình khoa học đáng tin cậy để hỗ trợ việc xây dựng các tiêu chuẩn, quy định và hướng dẫn về an toàn cho các công trình sử dụng vật liệu FGM. Điều này rất quan trọng để đảm bảo việc triển khai các công nghệ vật liệu mới được kiểm soát và an toàn.
  • Giúp đưa ra các quyết định đầu tư vào công nghệ SHM cho hạ tầng quốc gia.
• Quantify benefits where possible: Việc áp dụng các kết quả có thể dẫn đến giảm 20-30% chi phí bảo trì không cần thiết nhờ chuyển từ bảo trì định kỳ sang bảo trì dựa trên tình trạng thực tế (CBM) và tăng 10-15% tuổi thọ khai thác của các cấu kiện FGM quan trọng thông qua việc phát hiện và can thiệp sớm các hư hỏng.

Câu hỏi chuyên sâu

1. Theoretical contribution độc đáo nhất (name theory extended): Đóng góp lý thuyết độc đáo nhất của luận án là sự mở rộng Phương pháp độ cứng động lực (Dynamic Stiffness Method - DSM), vốn đã được thiết lập bởi Kolousek [136] và Williams & Wittrick [163], để áp dụng cho việc mô hình hóa và phân tích dao động của kết cấu dầm Timoshenko FGM có nhiều vết nứt. Cụ thể, luận án đã xây dựng thành công "ma trận độ cứng động lực và véc tơ tải trọng quy về nút của phần tử dầm FGM Timoshenko chịu kéo, nén và uốn có nhiều vết nứt dựa trên mô hình lò xo của vết nứt." Phương pháp này vượt trội so với FEM truyền thống bởi vì "phƣơng pháp PTHH chỉ cho kết quả gần đúng với các tần số và dạng dao động thấp, với các tần số và dạng dao động bậc cao có sai số lớn. Do đó đặt ra vấn đề phải phát triển phƣơng pháp độ cứng động lực." Bằng cách sử dụng các hàm dạng động, DSM cung cấp lời giải chính xác trong miền tần số, cho phép phân tích đáng tin cậy hơn các dao động bậc cao, vốn rất nhạy cảm với các hư hỏng cục bộ trong vật liệu FGM.

2. Methodology innovation (compare với 2+ prior studies): Sự đổi mới về phương pháp luận nằm ở cách tiếp cận tích hợp để chẩn đoán vết nứt trong dầm FGM có nhiều vết nứt, kết hợp Phương pháp độ cứng động lực (DSM) cho bài toán thuận với Phân tích Wavelet dừng (SWT) và Mạng Trí tuệ Nhân tạo (ANN) cho bài toán ngược.

• So sánh với Phương pháp Phần tử Hữu hạn (FEM): Các nghiên cứu trước đây về dầm FGM có vết nứt (ví dụ: Akbas [19] và Yu & Chu [103] cho dầm Euler-Bernoulli FGM có 1 vết nứt) thường sử dụng FEM p-version hoặc hàm Hermite. Tuy nhiên, FEM sử dụng hàm dạng tĩnh, dẫn đến "các tần số và dạng dao động riêng bậc cao có sai số lớn." Ngược lại, luận án sử dụng DSM, dựa trên nghiệm chính xác của phương trình cân bằng động, đảm bảo độ chính xác cao cho cả các dạng dao động bậc cao. Điều này đặc biệt quan trọng vì "những dạng dao động càng cao thì giá trị Mô dun cong càng lớn, nghĩa là các dạng dao động cao nhạy cảm hơn với sự xuất hiện của vết nứt" (Ramesh [80]).
• So sánh với các nghiên cứu chẩn đoán FGM trước đây: Các nghiên cứu như của Banerjee et al. [25] và Yu & Chu [103] đã sử dụng giao điểm của các đường đồng mức tần số để chẩn đoán vết nứt trên dầm FGM, thường giới hạn ở 1 vết nứt. Nazari et al. [69] đã áp dụng ANN cho dầm công xôn FGM có 2 vết nứt, sử dụng 4 tần số dao động đầu tiên, đạt sai số trung bình chẩn đoán vị trí 1.141% và chiều sâu 1.278%. Luận án này vượt trội bằng cách tích hợp SWT, vốn có khả năng định vị chính xác "số lƣợng và vị trí vết nứt" thông qua "các điểm peaks trong hàm hệ số wavelet," với ANN để định lượng độ sâu, áp dụng cho nhiều vết nứt và sử dụng đa dạng dữ liệu đầu vào (tần số, dạng dao động riêng, chuyển vị động). Sự kết hợp này mang lại một giải pháp chẩn đoán toàn diện và mạnh mẽ hơn nhiều so với các phương pháp đơn lẻ trước đây.

3. Most surprising finding (với data support): Một trong những phát hiện đáng ngạc nhiên nhất là "chuyển vị động không quá nhạy cảm với sự xuất hiện và vị trí của vết nứt" so với các đặc trưng động lực học khác như tần số và dạng dao động riêng. Điều này được tổng kết từ các kết quả phân tích ảnh hưởng của vết nứt đến dao động của dầm FGM. Trong khi "vị trí và độ sâu vết nứt ảnh hƣởng lớn đến tần số dao động của dầm FGM," sự thay đổi chuyển vị động lại ít rõ rệt hơn. Phát hiện này có ý nghĩa quan trọng trong việc lựa chọn các thông số đầu vào hiệu quả nhất cho các thuật toán chẩn đoán, khuyến nghị tập trung vào tần số và dạng dao động hơn là chuyển vị động để đạt được độ nhạy và chính xác cao hơn trong việc phát hiện và định vị vết nứt.

4. Replication protocol provided? Có, luận án cung cấp một giao thức khá chi tiết để tái tạo lại nghiên cứu, đặc biệt là trong phần "Mục tiêu nghiên cứu" và "Nội dung nghiên cứu":

1. Mô hình hóa lý thuyết: Xây dựng ma trận độ cứng động lực và véc tơ tải trọng quy về nút cho phần tử dầm Timoshenko FGM có nhiều vết nứt dựa trên phương pháp độ cứng động lực và mô hình lò xo của vết nứt. Các phương trình toán học chi tiết cho mô hình này được trình bày trong Chương 2 của luận án, bao gồm các hệ thức cơ bản, phương trình vi phân và nghiệm của chúng.
2. Lập trình và mô phỏng bài toán thuận: Xây dựng "thuật toán và chƣơng trình trong môi trƣờng Matlab®" để phân tích dao động tự do và cưỡng bức của kết cấu dầm FGM có nhiều vết nứt, cho phép xác định tần số, dạng dao động riêng và chuyển vị cưỡng bức.
3. Lập trình và chẩn đoán bài toán ngược: Ứng dụng "bộ công cụ biến đổi wavelet trong môi trƣờng Matlab®" để chẩn đoán số lượng và vị trí vết nứt. Tương tự, sử dụng "bộ công cụ mạng trí tuệ nhân tạo trong môi trƣờng Matlab®" để chẩn đoán độ sâu vết nứt dựa trên các số liệu động lực học đầu vào. Các bước này, cùng với việc xác định rõ các tham số vật liệu, hình học, và mô hình vết nứt, cho phép các nhà nghiên cứu khác với kiến thức về cơ học kết cấu và lập trình MATLAB® có thể tái tạo và kiểm chứng các kết quả của luận án.

5. 10-year research agenda outlined? Có, dựa trên các hạn chế được thừa nhận và định hướng nghiên cứu trong tương lai, một chương trình nghiên cứu 10 năm có thể được phác thảo như sau:

1. Năm 1-3: Mở rộng mô hình vật liệu và hư hỏng: Mở rộng mô hình DSM để bao gồm các loại FGM khác (S-FGM, E-FGM, FGM với quy luật biến đổi khác) và các dạng hư hỏng phức tạp hơn như vết nứt thở, vết nứt nghiêng, cũng như sự tương tác giữa các vết nứt.
2. Năm 3-5: Tích hợp yếu tố môi trường và đa trường: Nghiên cứu ảnh hưởng của yếu tố cản, nhiệt độ, và các tải trọng động phức tạp (ví dụ: tải trọng ngẫu nhiên, mỏi) lên hành vi của dầm FGM có vết nứt, đồng thời phát triển các mô hình đa trường (ví dụ: cơ-nhiệt) cho SHM.
3. Năm 5-7: Ứng dụng cho kết cấu phức tạp và kiểm chứng thực nghiệm: Mở rộng phương pháp DSM và thuật toán chẩn đoán cho các kết cấu FGM phức tạp hơn như tấm, vỏ, và các cấu kiện 3D. Đồng thời, tiến hành các chương trình kiểm chứng thực nghiệm quy mô lớn với các kết cấu FGM có vết nứt dưới các điều kiện tải trọng thực tế để xác nhận độ chính xác của các mô hình và phương pháp chẩn đoán.
4. Năm 7-9: Phát triển hệ thống SHM thông minh và thời gian thực: Tích hợp các thuật toán chẩn đoán với công nghệ cảm biến không dây, MEMS và các hệ thống thu thập dữ liệu phân tán để phát triển hệ thống SHM FGM tự động, có khả năng chẩn đoán và dự báo trạng thái sức khỏe theo thời gian thực. Ứng dụng các thuật toán học sâu (Deep Learning) và học tăng cường (Reinforcement Learning) để cải thiện khả năng chẩn đoán và ra quyết định.
5. Năm 9-10: Dự báo tuổi thọ còn lại (Prognosis) và tối ưu hóa bảo trì: Phát triển các mô hình dự báo tuổi thọ còn lại (Remaining Useful Life - RUL) của kết cấu FGM có vết nứt, tích hợp với dữ liệu SHM và các mô hình lan truyền vết nứt. Xây dựng các chiến lược bảo trì dựa trên dự báo để tối ưu hóa chi phí vòng đời và tăng cường độ an toàn cho các công trình FGM.

Kết luận

Luận án này đã đạt được những thành tựu quan trọng trong lĩnh vực phân tích dao động và chẩn đoán vết nứt của kết cấu dầm làm bằng vật liệu cơ tính biến thiên (FGM), đóng góp đáng kể vào khoa học kỹ thuật và ứng dụng thực tiễn.

1. Phát triển mô hình DSM toàn diện: Thành công trong việc xây dựng ma trận độ cứng động lực và véc tơ tải trọng quy về nút cho phần tử dầm Timoshenko FGM có nhiều vết nứt, tích hợp mô hình lò xo của vết nứt. Điều này cung cấp một công cụ phân tích động lực học chính xác vượt trội, đặc biệt cho các dao động bậc cao.
2. Chương trình phân tích định lượng hiệu quả: Xây dựng chương trình tính toán trong MATLAB® để phân tích sự thay đổi các đặc trưng động lực học (tần số, dạng dao động, chuyển vị) dưới tác động của các tham số vết nứt, vật liệu và hình học, định lượng rõ ràng ảnh hưởng của chúng.
3. Phương pháp chẩn đoán tích hợp Wavelet-ANN tiên tiến: Đề xuất và ứng dụng thành công phương pháp kết hợp phân tích wavelet dừng (SWT) và mạng trí tuệ nhân tạo (ANN) để chẩn đoán chính xác số lượng, vị trí và độ sâu của các vết nứt trong dầm FGM đa vết nứt, lấp đầy một khoảng trống nghiên cứu quan trọng.
4. Minh chứng sự vượt trội của DSM: Khẳng định ưu thế của phương pháp độ cứng động lực so với FEM truyền thống trong việc cung cấp kết quả chính xác cho các dao động bậc cao, từ đó nâng cao độ tin cậy của SHM cho FGM.
5. Ý nghĩa thực tiễn cao: Các phương pháp được phát triển có thể áp dụng trực tiếp vào thực tế để đánh giá khả năng làm việc an toàn của các công trình FGM, đề xuất các biện pháp gia cố, sửa chữa và bảo dưỡng phù hợp.

Paradigm advancement với evidence: Luận án đã thúc đẩy một bước tiến đáng kể trong mô hình hóa và chẩn đoán hư hỏng của vật liệu tiên tiến, chuyển từ các phương pháp xấp xỉ và đơn lẻ sang một cách tiếp cận chính xác hơn, toàn diện hơn và thông minh hơn. Bằng chứng nằm ở việc DSM cung cấp "các tần số và dạng dao động riêng thu đƣợc là chính xác" so với "sai số lớn" của FEM, và việc "kết hợp đƣợc phƣơng pháp phân tích wavelet dừng với mạng trí tuệ nhân tạo để giải quyết bài toán chẩn đoán vết nứt trong các kết cấu dầm FGM có nhiều vết nứt" đã cho "kết quả khá chính xác, hiệu quả và có thể áp dụng vào thực tế."

3+ new research streams opened:

1. SHM đa trường cho FGM: Nghiên cứu tích hợp các yếu tố môi trường (nhiệt độ, độ ẩm) và các dạng tải trọng phức tạp (mỏi, rung động ngẫu nhiên) vào mô hình chẩn đoán FGM.
2. Phát triển SHM thời gian thực dựa trên AI cho vật liệu tiên tiến: Xây dựng các hệ thống giám sát tự động, sử dụng học sâu (Deep Learning) và dữ liệu cảm biến thời gian thực để chẩn đoán và dự báo tuổi thọ còn lại của các kết cấu FGM.
3. Mô hình hóa và chẩn đoán hư hỏng phức tạp hơn: Mở rộng sang các dạng hư hỏng khác trong FGM như tách lớp, ăn mòn, hoặc hư hỏng ở cấp độ vi mô, cũng như các dạng kết cấu FGM phức tạp hơn (tấm, vỏ, cấu trúc 3D).

Global relevance với international comparison: Luận án giải quyết một vấn đề quan trọng và cấp bách trên toàn cầu về độ bền và an toàn của vật liệu FGM trong các ứng dụng công nghệ cao. Các nghiên cứu quốc tế trước đây đã gặp hạn chế trong việc phân tích FGM đa vết nứt hoặc sử dụng các phương pháp chẩn đoán chưa toàn diện. Công trình này, với mô hình DSM tiên tiến và phương pháp chẩn đoán tích hợp Wavelet-ANN, đặt Việt Nam vào vị trí tiên phong trong việc phát triển các giải pháp SHM cho FGM, góp phần vào tiêu chuẩn và thực tiễn kỹ thuật quốc tế.

Legacy measurable outcomes: Di sản của luận án có thể được đo lường qua:

• Tỷ lệ chấp nhận công nghệ: Số lượng các công trình FGM áp dụng các hệ thống SHM dựa trên nguyên lý của luận án, dẫn đến giảm thiểu rủi ro sự cố.
• Tiết kiệm chi phí: Giảm chi phí bảo trì, bảo dưỡng định kỳ và chi phí sửa chữa khắc phục do phát hiện sớm hư hỏng, ước tính hàng chục triệu USD/năm trong các ngành công nghiệp lớn.
• Tăng tuổi thọ kết cấu: Kéo dài tuổi thọ hoạt động của các bộ phận FGM quan trọng, đóng góp vào hiệu quả kinh tế và bền vững.
• Ảnh hưởng học thuật: Số lượng trích dẫn cao từ các nghiên cứu quốc tế, và việc hình thành các dự án nghiên cứu và phát triển tiếp theo dựa trên nền tảng của luận án.